Gemini 2.5 Pro là cấu hình suy nghĩ bản ổn định của Google dành cho lập trình nâng cao, toán học, STEM và phân tích ngữ cảnh dài. Mô hình có thể hiểu văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và toàn bộ kho mã, và cấu hình Gemini API cũng nhận đầu vào PDF. Đầu ra là văn bản, gồm mã, phân tích bằng chữ hoặc bản ghi có cấu trúc. Một nhiệm vụ hữu ích cung cấp bằng chứng và yêu cầu kết quả có thể kiểm tra, chẳng hạn lời giải có giải thích, phát hiện về kho mã hoặc so sánh giữa nhiều tài liệu.
Đối với lập trình, cung cấp các tệp liên quan, hành vi quan sát được và thay đổi hoặc câu hỏi quan trọng. Ngữ cảnh dài có thể giúp mô hình liên hệ các mô-đun thay vì suy luận từ một đoạn mã biệt lập. Khi điều tra luồng mã, yêu cầu mô hình truy vết một mã định danh từ biểu mẫu đầu vào qua xử lý đến lưu trữ, xác định nơi quy ước giao tiếp thay đổi và đề xuất sửa đổi tập trung. Giữ các ràng buộc và yêu cầu tham chiếu hỗ trợ. Bản sửa đổi được đề xuất cần được đối chiếu với mã thực tế và mọi xác thực đã thực hiện qua công cụ kết nối.
Đối với toán học hoặc phân tích khoa học, nêu bài toán, giả định, đơn vị và hình thức câu trả lời yêu cầu. Cung cấp dữ liệu hoặc hình vẽ mà phép tính phụ thuộc vào. Yêu cầu kết quả có cơ sở và các kiểm tra giúp đánh giá được nó, chẳng hạn trường hợp biên hoặc so sánh với giá trị gốc. Khả năng suy luận của mô hình không loại bỏ sự mơ hồ trong đề bài. Giữ rõ đại lượng chưa biết hoặc giả định chưa có cơ sở thay vì thay bằng một giá trị thuận tiện.
Suy nghĩ động là mặc định được tài liệu hóa. Hướng dẫn GenerateContent của Gemini 2.5 hỗ trợ ngân sách suy luận đặt rõ từ 128 đến 32,768 token cho Pro, hoặc -1 để suy nghĩ thích ứng. Phiên bản này không thể tắt hoàn toàn khả năng suy nghĩ. Những điều khiển đó khác với lựa chọn ngân sách bằng không của Flash và thiết lập mức suy nghĩ của Gemini 3. Ngân sách suy nghĩ định hướng suy luận thay vì bảo đảm số token nội bộ chính xác, và giới hạn câu trả lời cũng cần chừa chỗ cho sản phẩm cuối cùng.
Đối với công việc tài liệu đa phương thức, xác định trang, biểu đồ, vùng ảnh hoặc sự kiện trong bản ghi cần hỗ trợ câu trả lời. Một tác vụ tổng hợp thực tế có thể yêu cầu các khẳng định trái nhau trong nhiều tài liệu nguồn, đoạn hỗ trợ chúng và những khác biệt quan trọng đối với một quyết định. Yêu cầu mô hình phân biệt dữ kiện được nêu với suy luận. Với video hoặc âm thanh, xác định kết quả cần là mô tả, bản chép lời, bản tóm tắt hay so sánh. Hình ảnh và âm thanh là bằng chứng cho kết quả văn bản trong cấu hình này.
Trang API chính xác ghi nhận gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa mục đích hàm cùng các trường tham số và giữ kết quả thực tế trong các lượt sau. Với bản ghi ràng buộc theo lược đồ, chỉ định trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu. Kiến trúc gốc là transformer đa phương thức dạng mixture-of-experts thưa; thiết kế mô hình đó tự nó không cung cấp việc thực thi công cụ bên ngoài hoặc ứng dụng hoàn chỉnh ngoài văn bản hay mã được trả về.
Thẻ gốc liệt kê ngữ cảnh đầu vào 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Chỉ dẫn, nội dung nguồn và lịch sử được giữ lại cùng góp vào quá trình chuẩn bị đầu vào. Hạn mức phản hồi tối đa gồm cả token suy luận, nên giới hạn quá nhỏ có thể ngắt câu trả lời cuối cùng. Bộ nhớ đệm và xử lý hàng loạt được tài liệu hóa, cùng các lựa chọn Flex và Priority. Giữ mã định danh của từng nguồn và hình thức cuối cùng được yêu cầu khi chuẩn bị các tác vụ ngữ cảnh dài độc lập.
Mã bản ổn định khác với các phiên bản Experimental và Preview được bàn riêng trong thẻ mô hình Pro chung. Không gán kết quả đặc thù phiên bản của chúng cho cấu hình này chỉ vì cùng tên Pro. Thẻ xác định khả năng tạo thông tin sai và hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả, suy diễn phức tạp cùng suy luận phản thực, với mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện tại khi cần và kiểm tra tham chiếu nguồn, phép tính cùng sửa đổi đề xuất. Đầu ra hữu ích là sản phẩm văn bản hoặc mã có cơ sở mà tác vụ yêu cầu.
", "aboutText": "Gemini 2.5 Pro là cấu hình suy nghĩ bản ổn định của Google dành cho lập trình nâng cao, toán học, STEM và phân tích ngữ cảnh dài. Mô hình có thể hiểu văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và toàn bộ kho mã, và cấu hình Gemini API cũng nhận đầu vào PDF. Đầu ra là văn bản, gồm mã, phân tích bằng chữ hoặc bản ghi có cấu trúc. Một nhiệm vụ hữu ích cung cấp bằng chứng và yêu cầu kết quả có thể kiểm tra, chẳng hạn lời giải có giải thích, phát hiện về kho mã hoặc so sánh giữa nhiều tài liệu.\n\nĐối với lập trình, cung cấp các tệp liên quan, hành vi quan sát được và thay đổi hoặc câu hỏi quan trọng. Ngữ cảnh dài có thể giúp mô hình liên hệ các mô-đun thay vì suy luận từ một đoạn mã biệt lập. Khi điều tra luồng mã, yêu cầu mô hình truy vết một mã định danh từ biểu mẫu đầu vào qua xử lý đến lưu trữ, xác định nơi quy ước giao tiếp thay đổi và đề xuất sửa đổi tập trung. Giữ các ràng buộc và yêu cầu tham chiếu hỗ trợ. Bản sửa đổi được đề xuất cần được đối chiếu với mã thực tế và mọi xác thực đã thực hiện qua công cụ kết nối.\n\nĐối với toán học hoặc phân tích khoa học, nêu bài toán, giả định, đơn vị và hình thức câu trả lời yêu cầu. Cung cấp dữ liệu hoặc hình vẽ mà phép tính phụ thuộc vào. Yêu cầu kết quả có cơ sở và các kiểm tra giúp đánh giá được nó, chẳng hạn trường hợp biên hoặc so sánh với giá trị gốc. Khả năng suy luận của mô hình không loại bỏ sự mơ hồ trong đề bài. Giữ rõ đại lượng chưa biết hoặc giả định chưa có cơ sở thay vì thay bằng một giá trị thuận tiện.\n\nSuy nghĩ động là mặc định được tài liệu hóa. Hướng dẫn GenerateContent của Gemini 2.5 hỗ trợ ngân sách suy luận đặt rõ từ 128 đến 32,768 token cho Pro, hoặc -1 để suy nghĩ thích ứng. Phiên bản này không thể tắt hoàn toàn khả năng suy nghĩ. Những điều khiển đó khác với lựa chọn ngân sách bằng không của Flash và thiết lập mức suy nghĩ của Gemini 3. Ngân sách suy nghĩ định hướng suy luận thay vì bảo đảm số token nội bộ chính xác, và giới hạn câu trả lời cũng cần chừa chỗ cho sản phẩm cuối cùng.\n\nĐối với công việc tài liệu đa phương thức, xác định trang, biểu đồ, vùng ảnh hoặc sự kiện trong bản ghi cần hỗ trợ câu trả lời. Một tác vụ tổng hợp thực tế có thể yêu cầu các khẳng định trái nhau trong nhiều tài liệu nguồn, đoạn hỗ trợ chúng và những khác biệt quan trọng đối với một quyết định. Yêu cầu mô hình phân biệt dữ kiện được nêu với suy luận. Với video hoặc âm thanh, xác định kết quả cần là mô tả, bản chép lời, bản tóm tắt hay so sánh. Hình ảnh và âm thanh là bằng chứng cho kết quả văn bản trong cấu hình này.\n\nTrang API chính xác ghi nhận gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa mục đích hàm cùng các trường tham số và giữ kết quả thực tế trong các lượt sau. Với bản ghi ràng buộc theo lược đồ, chỉ định trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu. Kiến trúc gốc là transformer đa phương thức dạng mixture-of-experts thưa; thiết kế mô hình đó tự nó không cung cấp việc thực thi công cụ bên ngoài hoặc ứng dụng hoàn chỉnh ngoài văn bản hay mã được trả về.\n\nThẻ gốc liệt kê ngữ cảnh đầu vào 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Chỉ dẫn, nội dung nguồn và lịch sử được giữ lại cùng góp vào quá trình chuẩn bị đầu vào. Hạn mức phản hồi tối đa gồm cả token suy luận, nên giới hạn quá nhỏ có thể ngắt câu trả lời cuối cùng. Bộ nhớ đệm và xử lý hàng loạt được tài liệu hóa, cùng các lựa chọn Flex và Priority. Giữ mã định danh của từng nguồn và hình thức cuối cùng được yêu cầu khi chuẩn bị các tác vụ ngữ cảnh dài độc lập.\n\nMã bản ổn định khác với các phiên bản Experimental và Preview được bàn riêng trong thẻ mô hình Pro chung. Không gán kết quả đặc thù phiên bản của chúng cho cấu hình này chỉ vì cùng tên Pro. Thẻ xác định khả năng tạo thông tin sai và hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả, suy diễn phức tạp cùng suy luận phản thực, với mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện tại khi cần và kiểm tra tham chiếu nguồn, phép tính cùng sửa đổi đề xuất. Đầu ra hữu ích là sản phẩm văn bản hoặc mã có cơ sở mà tác vụ yêu cầu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "91dcfe8d35e017859998473b9c5e1658cc66027afb004b4c75057c03a737fe5e", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "vi", "methods": [ { "html": "google/gemini-2.5-pro:batchGemini 2.5 Pro là mô hình suy nghĩ bản ổn định của Google dành cho mã phức tạp, toán học, STEM và phân tích ngữ cảnh dài. Mô hình nhận văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và PDF rồi trả về văn bản, với công cụ và đầu ra có cấu trúc. Ngân sách suy luận động hỗ trợ 128–32,768 token và không thể tắt hoàn toàn.
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 2.5 Pro là cấu hình suy nghĩ bản ổn định của Google dành cho lập trình nâng cao, toán học, STEM và phân tích ngữ cảnh dài. Mô hình có thể hiểu văn bản, âm thanh, hình ảnh, video và toàn bộ kho mã, và cấu hình Gemini API cũng nhận đầu vào PDF. Đầu ra là văn bản, gồm mã, phân tích bằng chữ hoặc bản ghi có cấu trúc. Một nhiệm vụ hữu ích cung cấp bằng chứng và yêu cầu kết quả có thể kiểm tra, chẳng hạn lời giải có giải thích, phát hiện về kho mã hoặc so sánh giữa nhiều tài liệu.
Đối với lập trình, cung cấp các tệp liên quan, hành vi quan sát được và thay đổi hoặc câu hỏi quan trọng. Ngữ cảnh dài có thể giúp mô hình liên hệ các mô-đun thay vì suy luận từ một đoạn mã biệt lập. Khi điều tra luồng mã, yêu cầu mô hình truy vết một mã định danh từ biểu mẫu đầu vào qua xử lý đến lưu trữ, xác định nơi quy ước giao tiếp thay đổi và đề xuất sửa đổi tập trung. Giữ các ràng buộc và yêu cầu tham chiếu hỗ trợ. Bản sửa đổi được đề xuất cần được đối chiếu với mã thực tế và mọi xác thực đã thực hiện qua công cụ kết nối.
Đối với toán học hoặc phân tích khoa học, nêu bài toán, giả định, đơn vị và hình thức câu trả lời yêu cầu. Cung cấp dữ liệu hoặc hình vẽ mà phép tính phụ thuộc vào. Yêu cầu kết quả có cơ sở và các kiểm tra giúp đánh giá được nó, chẳng hạn trường hợp biên hoặc so sánh với giá trị gốc. Khả năng suy luận của mô hình không loại bỏ sự mơ hồ trong đề bài. Giữ rõ đại lượng chưa biết hoặc giả định chưa có cơ sở thay vì thay bằng một giá trị thuận tiện.
Suy nghĩ động là mặc định được tài liệu hóa. Hướng dẫn GenerateContent của Gemini 2.5 hỗ trợ ngân sách suy luận đặt rõ từ 128 đến 32,768 token cho Pro, hoặc -1 để suy nghĩ thích ứng. Phiên bản này không thể tắt hoàn toàn khả năng suy nghĩ. Những điều khiển đó khác với lựa chọn ngân sách bằng không của Flash và thiết lập mức suy nghĩ của Gemini 3. Ngân sách suy nghĩ định hướng suy luận thay vì bảo đảm số token nội bộ chính xác, và giới hạn câu trả lời cũng cần chừa chỗ cho sản phẩm cuối cùng.
Đối với công việc tài liệu đa phương thức, xác định trang, biểu đồ, vùng ảnh hoặc sự kiện trong bản ghi cần hỗ trợ câu trả lời. Một tác vụ tổng hợp thực tế có thể yêu cầu các khẳng định trái nhau trong nhiều tài liệu nguồn, đoạn hỗ trợ chúng và những khác biệt quan trọng đối với một quyết định. Yêu cầu mô hình phân biệt dữ kiện được nêu với suy luận. Với video hoặc âm thanh, xác định kết quả cần là mô tả, bản chép lời, bản tóm tắt hay so sánh. Hình ảnh và âm thanh là bằng chứng cho kết quả văn bản trong cấu hình này.
Trang API chính xác ghi nhận gọi hàm, thực thi mã, tìm kiếm tệp, grounding bằng tìm kiếm, grounding bằng Maps, ngữ cảnh URL và đầu ra có cấu trúc. Định nghĩa mục đích hàm cùng các trường tham số và giữ kết quả thực tế trong các lượt sau. Với bản ghi ràng buộc theo lược đồ, chỉ định trường bắt buộc và cách biểu diễn thông tin thiếu. Kiến trúc gốc là transformer đa phương thức dạng mixture-of-experts thưa; thiết kế mô hình đó tự nó không cung cấp việc thực thi công cụ bên ngoài hoặc ứng dụng hoàn chỉnh ngoài văn bản hay mã được trả về.
Thẻ gốc liệt kê ngữ cảnh đầu vào 1M và đầu ra văn bản 64K; bảng API quy định 1,048,576 token đầu vào và 65,536 token đầu ra. Chỉ dẫn, nội dung nguồn và lịch sử được giữ lại cùng góp vào quá trình chuẩn bị đầu vào. Hạn mức phản hồi tối đa gồm cả token suy luận, nên giới hạn quá nhỏ có thể ngắt câu trả lời cuối cùng. Bộ nhớ đệm và xử lý hàng loạt được tài liệu hóa, cùng các lựa chọn Flex và Priority. Giữ mã định danh của từng nguồn và hình thức cuối cùng được yêu cầu khi chuẩn bị các tác vụ ngữ cảnh dài độc lập.
Mã bản ổn định khác với các phiên bản Experimental và Preview được bàn riêng trong thẻ mô hình Pro chung. Không gán kết quả đặc thù phiên bản của chúng cho cấu hình này chỉ vì cùng tên Pro. Thẻ xác định khả năng tạo thông tin sai và hạn chế về hiểu quan hệ nhân quả, suy diễn phức tạp cùng suy luận phản thực, với mốc kiến thức tháng 1 năm 2025. Cung cấp bằng chứng hiện tại khi cần và kiểm tra tham chiếu nguồn, phép tính cùng sửa đổi đề xuất. Đầu ra hữu ích là sản phẩm văn bản hoặc mã có cơ sở mà tác vụ yêu cầu.
POST /v1/batchestexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngendpoint | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn /v1/chat/completions | Mặc định— |
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn google/gemini-2.5-pro:batch | Mặc định— |
Trườngrequests | Loạibatch_item[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngrequests[].custom_id | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngrequests[].body.messages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngcompletion_window | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn 24h | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngrequests[].body.model | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn google/gemini-2.5-pro:batch, google/gemini-2.5-pro | Mặc định— |
Trườngprovider.only | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn google-vertex/global | Mặc định— |
Trườngprovider.allow_fallbacks | Loạiboolean|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn false, null | Mặc định— |
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngendpoint, model, requests |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốrepresentation | Hợp đồngrequests[] nội tuyến; mỗi phần tử có custom_id và body |
Tham sốrequest_endpoint_profile | Hợp đồng/v1/chat/completions |
Tham sốfile_material | Hợp đồngBên gọi có thể đọc dữ liệu JSONL UTF-8 thực tế trên máy cục bộ vào requests[]. Không sử dụng mục đích tải lên, input_file_id hay tham chiếu tệp. Nếu thiếu tài liệu của khách hàng hoặc tài liệu rỗng, dừng khâu chuẩn bị trước POST. |
Tham sốserialization_order | Hợp đồngendpoint, model, provider (nếu được cung cấp), completion_window (nếu được cung cấp), requests ở cuối |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
Tham sốschema_scope | Hợp đồngPhần thân yêu cầu Chat Completions dạng văn bản trong cấu trúc Batch nội tuyến được mô tả trong tài liệu. |
Vòng đời: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · response.id thực tế từ phản hồi tạo gốc; cùng người dùng/khóa/nhóm
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức 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 | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00125 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.01 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00025 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm200.000 | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.00125 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.01 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.00025 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 2 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn200.000 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0025 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.015 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0005 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nbody=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-pro:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')\nPath("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.request import Request, urlopen\n\ndef prepare_requests(customer_path):\n path = Path(customer_path)\n if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")\n items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]\n if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")\n ids = set()\n for item in items:\n if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")\n cid = item["custom_id"]\n if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")\n ids.add(cid)\n if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")\n supplied_model = item["body"].get("model")\n if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-2.5-pro:batch', 'google/gemini-2.5-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")\n return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-pro:batch", "requests":items}\n\nif __name__ == "__main__":\n material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")\n if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")\n body = prepare_requests(material)\n key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")\n if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")\n request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")\n with urlopen(request) as response:\n raw = response.read()\n Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)\n print(raw.decode("utf-8"))\nimport json\nfrom pathlib import Path\nraw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()\nresponse = json.loads(raw)\nif response.get("status") != "completed":\n raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")\nresults = response.get("results")\nif not isinstance(results, list) or not results:\n raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")\nPath("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\\n" for item in results), encoding="utf-8")\n# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.\nJSON nội tuyến tại results[].response.body
GET /v1/batches/{operation_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nBATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import quote\nresponse = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))\noperation = response.get("id")\nif not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")\nprint(quote(operation, safe=""))\nPY_ID\n)"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json\nLưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ lại toàn bộ JSON trạng thái gốc, mọi kết quả/custom_id và toàn bộ phần thân phản hồi hoặc lỗi. Lưu results[] đã hoàn tất dưới dạng JSONL mà không lọc.
Giữ nguyên ID thao tác gốc. Phản hồi 503 result_pending_check có X-Should-Retry:false; tuyệt đối không gửi lại lô gốc có trạng thái chưa xác định.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngresults[].custom_id | Loạistring |
Trườngresults[].response.body.choices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngresults[].error | Loạiobject|null |
Trườngusage | Loạiobject|null |
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngendpoint | Loạistring |
Trườngstatus | Loạistring |
Trườngrequest_counts | Loạiobject |
Trườngresults[].id | Loạistring |
Trườngresults[].response.status_code | Loạiinteger |
Trườngresults[].response.request_id | Loạistring |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnCấu trúc nội tuyến không đúng tài liệu, có khóa trùng, định danh phần tử không hợp lệ hoặc xung đột với khả năng đã cấu hình của mô hình. | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi bất kỳ yêu cầu mới nào. |
Phản hồi401 · authentication_error | Điều kiệnKhóa API không hợp lệ. | Bước tiếp theoSử dụng khóa Ailoot đã được cấp quyền. |
Phản hồi403 · permission_error | Điều kiệnNhóm xử lý hàng loạt không khả dụng. | Bước tiếp theoKiểm tra quyền sử dụng của khóa/nhóm. |
Phản hồi422 · invalid_request_error | Điều kiệnXử lý hàng loạt tính phí từ số dư; yêu cầu tạo qua gói thuê bao bị từ chối. | Bước tiếp theoSử dụng nhóm đã được cấp quyền và tính phí từ số dư. |
Phản hồi422 · price_unavailable | Điều kiệnKhông thể báo giá cho dữ liệu đầu vào của lô. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; sử dụng dữ liệu đầu vào của họ API được mô tả trong tài liệu. |
Phản hồi402 · billing_error | Điều kiệnKhoản dự trữ cho xử lý hàng loạt không khả dụng. | Bước tiếp theoKhắc phục vấn đề về điều kiện tiếp nhận trước khi gửi yêu cầu mới. |
Phản hồi503 · price_unavailable | Điều kiệnGiá phương thức xử lý hàng loạt/đơn giá gốc không khả dụng. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi; không thay thế đơn giá. |
Phản hồi503 · api_error | Điều kiệnTuyến cụ thể tới nhà cung cấp không khả dụng. | Bước tiếp theoGiữ lại phản hồi để sửa tuyến. |
Phản hồi503 · result_pending_check | Điều kiệnKết quả gốc cần được kiểm tra; X-Should-Retry:false. | Bước tiếp theoGiữ lại operation_id/id gốc và truy xuất trạng thái của thao tác đó; tuyệt đối không lặp lại POST gốc. |
Phản hồi404 · not_found | Điều kiệnKhông tìm thấy thao tác kiểm tra trạng thái lô hoặc thao tác thuộc một danh tính khác. | Bước tiếp theoSử dụng đúng id gốc và cùng người dùng/khóa/nhóm. |
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro:batch
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.