Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/ Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/ Language: zh-hant-tw # gemini-2.5-flash-preview-09-2025 [Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/facts.json) ## [gemini-2.5-flash-preview-09-2025](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/) Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 是 Google 的 9 月版本，適合多模態分析與使用工具的多步驟工作。它結合文字、影像、影片與音訊理解、思考能力、結構化回應，以及 1,048,576 token 的輸入上限，並特別改善代理式工具使用能力。 - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/gemini-2-5-flash-preview-09-2025/#method-1) 關於模型 此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。 Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 是 Google 混合推理模型的 9 月預覽版本。文件記載的輸入包括文字、影像、影片與音訊；輸出為文字。模型可以將問題與視覺或語音資料結合，再產生解釋、文件、程式碼或結構化回應。這個帶有確切日期的版本，與穩定版 Gemini 2.5 Flash 及隨更新變動的 latest 別名不同。它的用途是理解多模態內容，並藉由工具協助工作，產出書面結果。 Google 為此版本說明兩項具體改善：更好的代理式工具使用能力，以及啟用思考時更精省的回答生成。前者涉及需要數個相互連結動作的任務，例如取得資訊、將資訊與請求比較，以及選擇下一步。後者則是在維持品質的同時，使用較少的生成 token 產生實用回答。若用作開發助理，請提供觀察到的行為、相關程式碼，以及判定修改成功的準則。若用作研究助理，請明確定義問題、要檢視的資料，以及結論所需的證據。 思考與直接回應都是混合設計的一部分。思考任務可以在準備最終答案前，分析相依關係、數學條件或多步驟計畫。直接擷取資訊或簡短解釋則可以採用較單純的回應目標。請說明哪些限制為必要條件、模型可以做哪些假設，以及最終成果必須包含什麼。製造商的系列模型卡指出，模型對思考預算的遵循可能不一致，因此指定預算並不能證明存在嚴格的推理上限。本說明不會將較新模型的思考層級或預設值套用到 9 月版本。 確切的 9 月模型表列出最多 1,048,576 輸入 token 與 65,536 輸出 token。其大容量輸入設定可在同一任務中容納指令、範例、參考文字與多媒體上下文。若要比較需求與提議的解決方案，請為兩個來源加上標籤，並提供一組共通的準則。若要討論螢幕截圖，請指出相關狀態或元件；若是音訊或影片任務，請指出問題或事件，而非要求沒有方向的描述。結果仍為文字：原生影像建立、語音生成與即時口語對話屬於其他模型設定檔。 Google 為這個確切的預覽版記載了函式呼叫、程式碼執行、搜尋結果佐證（search grounding）、URL 上下文與檔案搜尋能力。函式呼叫會選擇已宣告的函式並準備引數；連接的應用程式執行操作後，再回傳結果。程式碼執行會使用生成的 Python 進行計算或文字處理。搜尋結果佐證功能提供網路資料，讓回答以來源為依據；URL 上下文則處理指定且可存取網頁的內容。檔案搜尋提供另一種來源擷取能力。請為代理使用的每個工具設定清楚目的，並指定各步驟預期取得的資訊，讓工作流程能根據實際回傳的結果繼續。 結構化輸出支援可讓最終成果成為一組已定義的可用欄位。比較任務可以要求提供準則、對應的來源段落、觀察到的差異，以及仍待釐清的問題。程式碼任務則可以將提議的修改、解釋與仍需執行的檢查分開。Google 對此確切模型的設定檔，也列出上下文快取與批次處理支援。重複使用的原始資料可以在相關任務間保持一致；支援快取本身，並不能證明任何特定請求重用了快取 token。這些能力名稱也不表示支援較新的結構描述組合、快取門檻或同時使用的工具模式。 系列模型卡將其描述為具有原生文字、視覺與音訊理解能力的稀疏混合專家 Transformer。訓練結合網路文字、程式碼、影像、音訊與影片；後訓練包含成對的多模態指令與回應、人類偏好，以及工具使用資料。資料準備會進行去重、安全性與品質篩選。此確切日期的模型頁面列出知識截止時間為 2025 年 1 月。需要較新資訊的問題，應指出原始資料或適當的擷取步驟，而非將模型的訓練知識當成即時資訊來源。 實質限制包括可能捏造事實，以及在因果理解、複雜邏輯推導與反事實推理上遇到困難。系列模型卡也指出，回應有時會帶有不必要的說教語氣。若要取得實用結果，請要求模型區分來源事實、假設與提議的行動，並檢視決定判斷結果的部分。完整的代理式成果可以包含發現、理由充分的下一步、工具取得的資訊，以及尚未解決的問題。9 月版本對工具使用的重視，有助於定義這種工作流程；準備妥當的輸入與明確的完成準則，則能讓流程緊扣使用者的任務。 實用任務 ### 實用任務 英文技術範例 ``` Review a proposed retention design Assess this design against the requirement. Requirement R: delete inactive guest records after 30 days; paid accounts are excluded. Design D: a nightly job deletes every account whose last_login is older than 30 days. List mismatches with R/D references, propose a corrected selection rule in plain English, and give boundary cases to test. ``` #### 預期結果 ``` A concise requirements review, a corrected guest-only rule and tests for day 30, day 31 and an inactive paid account. ``` #### 檢查結果 ``` The proposal excludes paid accounts and explicitly resolves what after 30 days means at the boundary. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025` [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) Google /`gemini-2.5-flash-preview-09-2025` ### 入門 Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 是 Google 的 9 月版本，適合多模態分析與使用工具的多步驟工作。它結合文字、影像、影片與音訊理解、思考能力、結構化回應，以及 1,048,576 token 的輸入上限，並特別改善代理式工具使用能力。 接受的輸入 文字 結果 文字 ### Ailoot 可用 · 輸入與方法 **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` 輸入 `text` 輸出 `text` 輸出格式 json 或 SSE | 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | 預設值— | | 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— | | 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 範例：system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示；確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`messages[].content` | 類型`string\|content_part[]\|null` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— | | 欄位`messages[].tool_calls` | 類型`tool_call[]` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— | | 欄位`messages[].tool_call_id` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool；使用實際回傳的 ID | 預設值— | | 欄位`messages[].name` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— | | 欄位`messages[].reasoning_content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時，將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— | | 欄位`messages[].reasoning_details` | 類型`object\|array` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`max_completion_tokens` | 類型`integer` | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false | | 欄位`stream_options.include_usage` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`temperature` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`top_p` | 類型`number` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`stop` | 類型`string\|string[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`tools` | 類型`function_tool[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`tools[].type` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`tools[].function.name` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— | | 欄位`tools[].function.description` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— | | 欄位`tools[].function.parameters` | 類型`JSON_schema` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— | | 欄位`tool_choice` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`parallel_tool_calls` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`response_format` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`reasoning_effort` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`reasoning` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`service_tier` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`instructions` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— | | 欄位`functions` | 類型`function[]` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`function_call` | 類型`string\|object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`prompt_cache_options` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— | | 欄位`modalities` | 類型`string[]` | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— | | 欄位`provider` | 類型`object` | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— | | 欄位`cache_control.ttl` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— | 輸入素材組合 **文字** · UTF8 文字 `messages[].content` 方法參數與生命週期 | 參數 | 規格 | | --- | --- | | 參數`content_type` | 規格application/json | | 參數`required` | 規格model, messages | | 參數`material_types` | 規格text | | 參數`messages` | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 | | 參數`file_material` | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID | | 參數`optional_controls` | 規格stream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | 參數`control_scope` | 規格依模型而定；使用者函式工具與託管工具不同 | | 參數`output_modalities` | 規格text | | 參數`hosted_operations` | 規格false | | 參數`multimodal_input_binding` | 規格null | 生命週期： `synchronous_or_streamed` 將確切模型 ID 與 messages 一併送出。 上下文長度不是輸出上限。 文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。 ### 方案 費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。 快速模式 未指定 選取快速模式時 flex 模式 未指定 選取 flex 模式時 最高推理強度 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時 顯式快取計價 未啟用 請求顯式快取時 #### Ailoot 費率 #### 各設定的價格 | 設定 | 費率表 | 費用 | | --- | --- | --- | | 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0006** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.005** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token | Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/) ### 請求範例 #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython 串流 ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='gemini-2.5-flash-preview-09-2025',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) 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 file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='gemini-2.5-flash-preview-09-2025',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 接收並儲存結果 #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json 或 SSE ##### 保留所有已完成的結果 請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。 保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。 ##### 需要檢查原始回應時 保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。 回應欄位 | 欄位 | 類型 | | --- | --- | | 欄位`choices[].index` | 類型integer | | 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null | | 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] | | 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string | | 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array | | 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null | | 欄位`usage` | 類型object | 錯誤與後續步驟 | 回應 | 條件 | 下一步 | | --- | --- | --- | | 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 | ### 別名 #### 模型別名 **Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) #### 方法路徑別名 請使用上方列出的 API 方法路徑。 #### 相關呼叫用 ID [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `gemini-2.5-flash-preview-09-2025` [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) Google /`gemini-2.5-flash-preview-09-2025` ### 入門 Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 是 Google 的 9 月版本，適合多模態分析與使用工具的多步驟工作。它結合文字、影像、影片與音訊理解、思考能力、結構化回應，以及 1,048,576 token 的輸入上限，並特別改善代理式工具使用能力。 接受的輸入 文字 結果 json · sse ### Ailoot 可用 · 輸入與方法 **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` 輸入 `text` 輸出 `json`, `sse` 輸出格式 JSON 或 SSE | 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 gemini-2.5-flash-preview-09-2025 | 預設值— | | 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— | | 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— | | 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— | | 欄位`max_tokens` | 類型`integer` | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— | | 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false | 輸入素材組合 **文字** · UTF-8 文字 `messages[].content 字串` 方法參數與生命週期 | 參數 | 規格 | | --- | --- | | 參數`content_type` | 規格application/json | | 參數`required` | 規格model, messages, max\_tokens | | 參數`optional_controls` | 規格stream | | 參數`material_types` | 規格text | | 參數`text_file_material` | 規格讀取實際 UTF-8 文件，將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 | 生命週期： `synchronous_or_streamed` ### 方案 費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。 快速模式 未指定 選取快速模式時 flex 模式 未指定 選取 flex 模式時 最高推理強度 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時 顯式快取計價 未啟用 請求顯式快取時 #### Ailoot 費率 #### 各設定的價格 | 設定 | 費率表 | 費用 | | --- | --- | --- | | 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0006** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.005** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token | Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/) ### 請求範例 #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages 完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果 ```json { "model": "gemini-2.5-flash-preview-09-2025", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'gemini-2.5-flash-preview-09-2025', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'gemini-2.5-flash-preview-09-2025', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### 接收並儲存結果 #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON 或 SSE ##### 保留所有已完成的結果 請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。 保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量；第一個文字區塊不是完整輸出。 ##### 需要檢查原始回應時 保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。 回應欄位 | 欄位 | 類型 | | --- | --- | | 欄位`id` | 類型string | | 欄位`model` | 類型string | | 欄位`content[]` | 類型text\|thinking\|tool\_use\|other content block | | 欄位`stop_reason` | 類型string\|null | | 欄位`usage` | 類型object | 錯誤與後續步驟 | 回應 | 條件 | 下一步 | | --- | --- | --- | | 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 | ### 別名 #### 模型別名 **Ailoot Ultra** [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) #### 方法路徑別名 請使用上方列出的 API 方法路徑。 #### 相關呼叫用 ID [`gemini-2.5-flash-preview-09-2025`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&route=Ultra&caller=gemini-2.5-flash-preview-09-2025&fmt=messages) FAQ · gemini-2.5-flash-preview-09-2025 可以使用哪些輸入與結果？ `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `text` → `json`, `sse` 請求使用哪些欄位？ `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` 適用哪些限制？ `POST /v1/chat/completions` · `gemini-2.5-flash-preview-09-2025`: `messages.min_items`: `1` 將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。 ## 公司及其專案組合 公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。 ## 優惠購買 token。 訂閱優惠適合持續工作，折扣碼購買 token 最高可折 50%。 訂閱 為定期請求選擇優惠方案。 最高 50% 折扣碼 購買時輸入代碼，價格依活動重算。 歷史中的費用 每次請求保存模型、token 與金額。 [選擇訂閱](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/subscriptions/) · [查看模型價格](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/) ## 將 API 加入 你銷售的產品。 依 Ailoot 正式服務條款與授權合約串接 SaaS、應用程式與機器人；轉售請申請經銷授權。 商用應用程式 在付費功能加入文字、圖片、影片與聲音生成。 經銷授權 提供專案說明與存取方式，要求書面使用和轉售條件。 網站文件 串接前可閱讀正式服務條款、授權合約與資料處理政策。 [申請經銷授權](mailto:support@ailoot.ai) · [正式服務條款與授權合約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=zh-hant-tw) ## Ailoot · 公司及其專案組合 Ailoot以累積的營運經驗、廣大的客戶群、穩定的服務及持續的KPI管理為基礎。 公司及其專案組合：數百萬客戶，每月銷售額達數十億。 Ailoot將這些營運經驗用於API存取，讓客戶的產品、代理、應用程式及自動化流程使用AI功能。