Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
", "aboutText": "Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.\n\nVới nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.\n\nVới công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.\n\nCác công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.\n\nHướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.\n\nVới công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.\n\nGiới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.\n\nHạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Diagnose an unsaved form value\n\nReview this form flow: the input displays draft.name; typing updates draft.name; Save sends original.name; after reload the old name reappears. Explain the mismatch and propose a minimal correction in framework-neutral pseudocode. Include a regression scenario that types a new name, saves, reloads, and checks the stored value. Do not claim any browser action occurred.A cause explanation, corrected Save pseudocode and an end-to-end regression scenario.The submitted value comes from the edited draft, and the reload check verifies persistence rather than just the visible input.gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash là mô hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử và tác vụ kiến thức phức tạp. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản, có mức suy luận low, medium hoặc high cùng công cụ và đầu ra có cấu trúc. Giới hạn đầu vào/đầu ra được ghi trong tài liệu là 1,048,576/65,536 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
POST /v1/messagestext, imagetext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.8-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_block[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngsystem | Loạistring|content_block[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Giới hạn áp dụng cho: Giới hạn trên chính xác của mô hình hoặc thẻ được chọn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngstop_sequences | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools | Loạitool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ | Mặc định— |
Trườngtools[].description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].input_schema | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngthinking.type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngthinking.budget_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngoutput_config.effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngmetadata | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngcache_control | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content hoặc khối type=text
Văn bản + ảnh
{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} hoặc nguồn có type=url
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext, image |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngnull |
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngNội dung UTF-8 thực tế được chèn dưới dạng văn bản; ID tệp/URLs cần được hỗ trợ chính xác riêng |
Vòng đời: exact retained published method
Cấu trúc phương thức và ID là chính xác; khả năng của nhà cung cấp tách biệt với việc cho phép tiếp nhận yêu cầu.
POST /v1/messagesAiloot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
Biểu tham chiếu cấp mô hình không thay đổi việc chọn phương thức, báo giá hoặc khoản phí. Khoản phí đang áp dụng dùng mức phí phương thức Ailoot đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhOpenAI Chat · Đơn giá token cơ bản | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhAnthropic Messages · Đơn giá token cơ bản | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.8-flash", "max_tokens": 1024, "messages": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "gemini-3.8-flash", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\nimport anthropic\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0)\nmsg = client.messages.create(\n model="gemini-3.8-flash",\n max_tokens=1024,\n messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}],\n)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(msg.to_dict(mode="json"))\nimport Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 });\nconst msg = await client.messages.create({\n model: "gemini-3.8-flash",\n max_tokens: 1024,\n messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }],\n});\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(msg);\nimport anthropic,os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.messages.stream(model='gemini-3.8-flash',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_message()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash là mô hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử và tác vụ kiến thức phức tạp. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản, có mức suy luận low, medium hoặc high cùng công cụ và đầu ra có cấu trúc. Giới hạn đầu vào/đầu ra được ghi trong tài liệu là 1,048,576/65,536 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
POST /v1beta/models/{model}:generateContenttext, imagetext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngpath.model | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.8-flash | Mặc định— |
Trườngcontents | Loạicontent[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngcontents[].role | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn user, model | Mặc định— |
Trườngcontents[].parts | Loạipart[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
TrườngsystemInstruction | Loạicontent | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.maxOutputTokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Model-specific | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.temperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.topP | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.topK | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.stopSequences | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
TrườnggenerationConfig.thinkingConfig.thinkingBudget | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools[].functionDeclarations | Loạifunction_declaration[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
TrườngtoolConfig.functionCallingConfig.mode | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
TrườngsafetySettings | Loạiobject[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
TrườngsessionId | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
contents[].parts[].text
Văn bản + ảnh
parts[].inlineData={mimeType,data}
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext, image |
Tham sốrequired | Hợp đồngcontents |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngnull |
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngNội dung UTF-8 thực tế được chèn dưới dạng văn bản; ID tệp/URLs cần được hỗ trợ chính xác riêng |
Vòng đời: exact retained published method
Cấu trúc phương thức và ID là chính xác; khả năng của nhà cung cấp tách biệt với việc cho phép tiếp nhận yêu cầu.
POST /v1beta/models/{model}:generateContentAiloot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
Biểu tham chiếu cấp mô hình không thay đổi việc chọn phương thức, báo giá hoặc khoản phí. Khoản phí đang áp dụng dùng mức phí phương thức Ailoot đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhOpenAI Chat · Đơn giá token cơ bản | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhAnthropic Messages · Đơn giá token cơ bản | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": []}')\nf=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material")\ntext=f.read_text(encoding="utf-8")\nif not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text")\np["contents"]=[{"role":"user","parts":[{"text":"Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n"+text}]}]\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}"\nexport AILOOT_IMAGE_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}')\nimport base64\nf=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"])\nif not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image")\nraw=f.read_bytes()\nmime="image/png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None\nif not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP")\nb64=base64.b64encode(raw).decode()\np["contents"][0]["parts"].append({"inlineData":{"mimeType":mime,"data":b64}})\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent \\\n -H "x-goog-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8")))\nPY_RESULT\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient = genai.Client(\n api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],\n http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"),\n)\nresp = client.models.generate_content(model="gemini-3.8-flash", contents="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.")\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(resp.to_json_dict())\nimport { GoogleGenAI } from "@google/genai";\n\nif (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request");\nconst ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, httpOptions: { baseUrl: "https://api.ailoot.ai" } });\nconst resp = await ai.models.generateContent({ model: "gemini-3.8-flash", contents: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." });\nimport { writeFileSync } from "node:fs";\n\nfunction saveResult(data, stem = "result") {\n writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2));\n console.log(JSON.stringify(data, null, 2));\n const saveBlob = (encoded, suffix, label) => {\n const raw = Buffer.from(encoded, "base64");\n const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix;\n const file = `${stem}-${label}.${ext}`;\n writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file);\n };\n for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block));\n for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {}));\n for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) {\n console.log("Output", i, JSON.stringify(item));\n if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`);\n }\n for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) {\n for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) {\n console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part));\n const blob = part.inlineData || part.inline_data;\n if (blob?.data) {\n const mime = blob.mimeType || blob.mime_type;\n const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin";\n saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`);\n }\n }\n }\n}\n\nsaveResult(resp);\nfrom google import genai\nfrom google.genai import types\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=genai.Client(api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai"))\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\ncount=0\nwith Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for chunk in client.models.generate_content_stream(model='gemini-3.8-flash',contents="Explain observations and hypotheses in three sentences."):\n payload=chunk.to_json_dict()\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n save_result(payload,"stream-chunk-"+str(count))\n count+=1\njson hoặc truyền luồng được hỗ trợ
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án và phần, kể cả lệnh gọi hàm, chữ ký suy nghĩ và dữ liệu sử dụng; ghép các phần luồng theo đúng thứ tự.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
TrườngresponseId | Loạistring |
TrườngmodelVersion | Loạistring |
Trườngcandidates[].content.parts[] | Loạitext|inlineData|functionCall|other part |
Trườngcandidates[].finishReason | Loạistring |
TrườngusageMetadata | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash là mô hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử và tác vụ kiến thức phức tạp. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản, có mức suy luận low, medium hoặc high cùng công cụ và đầu ra có cấu trúc. Giới hạn đầu vào/đầu ra được ghi trong tài liệu là 1,048,576/65,536 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.8-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Hội thoại văn bản | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngHội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false. |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Bí danh phương thức: /chat/completions
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"gemini-3.8-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="gemini-3.8-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash là mô hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử và tác vụ kiến thức phức tạp. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản, có mức suy luận low, medium hoặc high cùng công cụ và đầu ra có cấu trúc. Giới hạn đầu vào/đầu ra được ghi trong tài liệu là 1,048,576/65,536 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn gemini-3.8-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "gemini-3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.8-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'gemini-3.8-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
google/gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash là mô hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử và tác vụ kiến thức phức tạp. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản, có mức suy luận low, medium hoặc high cùng công cụ và đầu ra có cấu trúc. Giới hạn đầu vào/đầu ra được ghi trong tài liệu là 1,048,576/65,536 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn google/gemini-3.8-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Model-specific | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Model-specific | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Model-specific | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemini-3.8-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemini-3.8-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemini-3.8-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
google/gemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash là mô hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử và tác vụ kiến thức phức tạp. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản, có mức suy luận low, medium hoặc high cùng công cụ và đầu ra có cấu trúc. Giới hạn đầu vào/đầu ra được ghi trong tài liệu là 1,048,576/65,536 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn google/gemini-3.8-flash | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "google/gemini-3.8-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.8-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemini-3.8-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
~google/gemini-flash-latestGemini 3.8 Flash là mô hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử và tác vụ kiến thức phức tạp. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản, có mức suy luận low, medium hoặc high cùng công cụ và đầu ra có cấu trúc. Giới hạn đầu vào/đầu ra được ghi trong tài liệu là 1,048,576/65,536 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn ~google/gemini-flash-latest | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: These roles are explicitly represented by Source compatibility types; the exact model role set remains model-specific. Model-specific | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; use actual returned ID | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Round-trip actual returned reasoning where this model uses it | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Model-specific | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Model-specific | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Model-specific | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: function tool supplied | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Model-specific | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options is rejected on this Ultra text route | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h is rejected in actual prompt-cache locations | Mặc định— |
Văn bản · UTF8 text
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngmessage array with role/content shape |
Tham sốfile_material | Hợp đồngactual UTF-8 document inserted as literal text; no file ID inferred |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngmodel-specific; user function tools differ from hosted tools |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Send exact model ID with messages.
Context length is not an output cap.
A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "~google/gemini-flash-latest", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='~google/gemini-flash-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='~google/gemini-flash-latest',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson or SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.
Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnInvalid required fields, material representation or parameter value | Bước tiếp theoCorrect the indicated fields before a new creation request. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
~google/gemini-flash-latestGemini 3.8 Flash là mô hình đa phương thức chủ lực của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử và tác vụ kiến thức phức tạp. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, trả văn bản, có mức suy luận low, medium hoặc high cùng công cụ và đầu ra có cấu trúc. Giới hạn đầu vào/đầu ra được ghi trong tài liệu là 1,048,576/65,536 token.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Gemini 3.8 Flash là mô hình đầu ra văn bản của Google dành cho kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác tử nhiều bước và quy trình kiến thức phức tạp. Mô hình phát triển từ Gemini 3.7 Flash, cải thiện kỹ thuật phần mềm và công việc kiến thức theo tác tử. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF, nên tác vụ có thể kết hợp mục tiêu viết với tài liệu thực tế cần để giải quyết. Kết quả hữu ích là thay đổi mã, phân tích có giải thích, câu trả lời viết hoặc bản ghi có cấu trúc.
Với nhiệm vụ lập trình, cung cấp yêu cầu, tệp liên quan, hành vi quan sát được và ràng buộc cần giữ. Ảnh chụp màn hình có thể xác lập giao diện mong muốn, còn nhật ký hoặc ví dụ tái hiện cho thấy lỗi. Với gỡ lỗi, yêu cầu mô hình truy nguyên sai khác giữa trạng thái hiển thị của biểu mẫu và giá trị lưu, xác định đường mã chịu trách nhiệm và đề xuất sửa tập trung. Giữ sản phẩm cuối dự kiến rõ ràng để chuỗi tìm hiểu và sử dụng công cụ dài hơn vẫn có điều kiện hoàn thành cụ thể.
Với công việc kéo dài, dùng bước suy luận nhỏ hơn, lời gọi công cụ lặp theo tiến trình và kiểm tra kết quả trung gian. Các mức suy luận low, medium và high điều khiển lượng suy luận; medium là mặc định được ghi trong tài liệu. Low phù hợp bản thảo nhanh hoặc phân tích có giới hạn, còn high dành cho toán khó, lập trình hoặc tác vụ nhiều bước. Gemini 3.8 Flash không hỗ trợ mức suy luận minimal. Vì vậy, gỡ lỗi kéo dài và trích xuất trường đơn giản cần lựa chọn suy luận khác nhau, thay vì cùng một thiết lập cho mọi yêu cầu.
Các công cụ được ghi trong tài liệu gồm gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, sử dụng kết quả tìm kiếm làm căn cứ, sử dụng thông tin Google Maps làm căn cứ và ngữ cảnh URL, với Computer Use được liệt kê là khả năng xem trước. Đầu ra có cấu trúc định nghĩa kết quả máy có thể đọc. Hàm cần có mục đích và định nghĩa tham số rõ ràng: mô hình có thể yêu cầu hàm, còn ứng dụng kết nối thực hiện thao tác và trả kết quả. Giữ định danh hàm và tài liệu thực tế trả về qua các lượt. Câu trả lời cuối hữu ích giải thích bằng chứng nào hỗ trợ chỉnh sửa đề xuất hoặc giá trị trích xuất.
Hướng dẫn chuyển đổi 3.8 dùng tùy chọn mức suy luận thay cho cấu hình ngân sách suy luận cũ và khuyên bỏ tham số lấy mẫu đã ngừng khuyến nghị cùng các lượt model điền sẵn. Hướng dẫn còn yêu cầu giữ chữ ký suy luận trong quy trình không trạng thái liên quan và ghép phản hồi hàm với lời gọi theo định danh và tên. Những chi tiết này quan trọng khi tiếp tục tác vụ nhiều bước: lượt sau cần ngữ cảnh trước thực tế thay vì bản kể lại đã làm mất kết quả công cụ hoặc chữ ký. Giữ câu hỏi và đầu ra yêu cầu tường minh trong lượt user mới.
Với công việc kiến thức đa phương thức, xác định trang tài liệu, biểu đồ, khoảng âm thanh hoặc sự kiện video liên quan và nêu cách nó đóng góp vào câu trả lời. So sánh tài liệu có thể yêu cầu bảng khác biệt kèm đoạn trích nguồn; câu hỏi biểu đồ có thể hỏi giá trị nhìn thấy và kết luận chúng hỗ trợ. Phân tích video có thể yêu cầu mô tả các sự kiện làm căn cứ cho phát hiện. Mô hình trả văn bản từ những đầu vào này. Tạo hình ảnh, giọng nói và tương tác âm thanh Live thuộc các cấu hình mô hình riêng.
Giới hạn Gemini API là 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra, tương ứng với ngữ cảnh đến 1M và đầu ra văn bản 64K của mô hình gốc. Chỉ dẫn, lịch sử hội thoại và phương tiện được cung cấp dùng ngữ cảnh đầu vào, còn suy luận hoặc sản phẩm cuối dài phải nằm trong hạn mức đầu ra được ghi trong tài liệu. Google còn liệt kê bộ nhớ đệm, xử lý theo lô, xử lý Flex và Priority cho cấu hình nhà sản xuất này. Với các mục độc lập, giữ định danh mục ổn định và định dạng đầu ra rõ ràng để mỗi kết quả vẫn gắn với nguồn.
Hạn chế có thể gồm bịa đặt thông tin, đôi khi chậm hoặc hết thời gian và sử dụng nhiều token hơn ở mức nỗ lực cao. Mốc cập nhật kiến thức là tháng 3 năm 2026, một số lĩnh vực vẫn giới hạn ở tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện hành hoặc dùng công cụ cung cấp thông tin làm căn cứ được ghi trong tài liệu khi tác vụ phụ thuộc thông tin mới hơn. Đối chiếu trích dẫn nguồn, phép tính và mã đề xuất với đầu vào thực tế và kết quả thực thi. Sản phẩm cuối hữu ích cần phân biệt phát hiện có căn cứ với câu hỏi chưa giải quyết, không giả định câu trả lời trôi chảy chứng minh đã đạt kết quả yêu cầu.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn ~google/gemini-flash-latest | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · UTF-8 text
messages[].content string
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngRead the actual UTF-8 document and put its text in the indicated input or message content string. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.003 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "~google/gemini-flash-latest",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': '~google/gemini-flash-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': '~google/gemini-flash-latest', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON or SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.
Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnInvalid required fields, material representation or parameter value | Bước tiếp theoCorrect the indicated fields before a new creation request. |
Ailoot gemini-3.8-flash
Ailoot Ultra gemini-3.8-flash, google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest
/chat/completions
google/gemini-3.8-flash, ~google/gemini-flash-latest, gemini-3.8-flash, gemini-3.8-flash
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Diagnose an unsaved form value\n\nReview this form flow: the input displays draft.name; typing updates draft.name; Save sends original.name; after reload the old name reappears. Explain the mismatch and propose a minimal correction in framework-neutral pseudocode. Include a regression scenario that types a new name, saves, reloads, and checks the stored value. Do not claim any browser action occurred.A cause explanation, corrected Save pseudocode and an end-to-end regression scenario.The submitted value comes from the edited draft, and the reload check verifies persistence rather than just the visible input.