Google: Gemini 2.5 Flash (batch)
Gemini 2.5 Flash 是 Google 用於多模態分析及代理任務的穩定版混合推理模型。其動態 thinking 預算可設為 0 至 24,576 token,包含關閉模式。文字、圖像、音訊、影片及文件可轉為文字或結構化結果,文件記載的輸入上限為 1,048,576 token。
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 是 Google 用於全面多模態工作及代理式工具使用的穩定版混合推理設定。它為需要不同推理程度的大規模多模態任務提供 thinking 與非 thinking 回應。文字、圖像、音訊及影片共同支持文字答案。Google 此模型專用的雲端設定也描述文件輸入。實用結果可為文件比較、圖表解讀、轉錄稿、程式碼或結構化紀錄。
此版本以 thinkingBudget 控制推理。預設為動態 thinking;設定 -1 讓模型依任務複雜度調整推理。明確預算可從零至 24,576 token,零表示關閉 thinking。請依實際問題選擇合適預算,不要對簡單分類與多條件分析給予相同投入。指南將預算視為指引,原生模型資訊卡也指出不一定精確遵循。
文件或資料任務應定義問題、必要欄位及應隨結果附帶的證據。要求比較可比較兩份規格,回傳變更要求、來源段落,以及對指定流程的影響。每項發現都需要相同紀錄形狀時,結構化輸出很實用。若來源有多個可能值或留下未定欄位,應保留不確定性,而非強迫給出單一看似合理答案。請依提供頁面或資料檢查回傳值。
視覺或音訊素材應指出相關物件、標籤、事件或錄音段落。要求所需文字類型:圖表可見數值、事件描述、轉錄稿或摘要。這些成果不同,指令應說明要產生哪一種。共用原生模型資訊卡將 Flash Image 與 Flash Audio 列為獨立具名能力;其生成圖像與語音輸出不屬於此穩定版文字設定。
Google 此確切雲端設定記載 PDF 與純文字輸入,以及介面專屬上限:透過 API 匯入的每份 PDF 為 50 MB,每個檔案最多 3,000 頁;純文字檔案上限為 7 MB。該設定也描述在百萬 token 輸入額度內,約可容納帶音訊影片 45 分鐘、無音訊影片一小時,或音訊約 8.4 小時。這些是所述雲端介面限制,與一般模型 token 視窗不同。請準備相關段落及來源格式,不要假設每個檔案類型或上傳路徑皆有相同上限。
此確切 Gemini API 表列出函式呼叫、程式碼執行、檔案搜尋、搜尋 grounding、Maps grounding、URL context 及結構化輸出。請定義各函式角色與參數形狀,並依真實回傳結果繼續。模型可要求操作,由連接的應用程式執行。在無狀態介面延續推理任務時,應保留必要的 thought-signature 脈絡。結構化答案或函式建議本身無法證明外部操作成功。
原生模型資訊卡列出 1M 上下文及 64K 文字輸出,此確切 API 表則指定 1,048,576 輸入 token 及 65,536 輸出 token。回應上限包含 thinking token,因此過小上限可能讓最終答案截斷或空白。請要求符合輸出額度大小的成果,並用推理預算指引投入。此原始模型設定記載快取、批次、Flex 及 Priority 處理。準備多筆獨立紀錄時,應保留項目識別碼。
穩定版仍與 Flash Preview 變體及後續 Gemini 3 模型不同。資訊卡列出可能幻覺、因果理解及複雜邏輯或反事實推理限制,知識截止時間為 2025 年 1 月。任務依賴較新資訊時,請提供最新證據。對照實際來源或執行結果檢查計算、擷取值、轉錄稿及程式碼建議。混合 thinking 在支持具體結果時才實用,不能取代結果審查。
Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches google/gemini-2.5-flash:batch
google/gemini-2.5-flash:batch入門
Gemini 2.5 Flash 是 Google 用於多模態分析及代理任務的穩定版混合推理模型。其動態 thinking 預算可設為 0 至 24,576 token,包含關閉模式。文字、圖像、音訊、影片及文件可轉為文字或結構化結果,文件記載的輸入上限為 1,048,576 token。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · 批次處理(Batch) POST /v1/batches
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- 內嵌的 results[].response.body JSON
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位endpoint | 類型string | 要求必填 | 值與限制 /v1/chat/completions | 預設值— |
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 google/gemini-2.5-flash:batch | 預設值— |
欄位requests | 類型batch_item[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位requests[].custom_id | 類型string | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位requests[].body.messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位completion_window | 類型string | 要求選填 | 值與限制 24h | 預設值— |
欄位provider | 類型object|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
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endpoint, model, requests |
參數material_types | 規格text |
參數representation | 規格內嵌的 requests[];每個項目皆含 custom_id 與 body |
參數request_endpoint_profile | 規格/v1/chat/completions |
參數file_material | 規格呼叫端可在本機將實際的 UTF-8 JSONL 讀入 requests[]。此流程不使用上傳用途、input_file_id 或檔案參照。若缺少客戶素材或素材為空,應在 POST 前停止準備。 |
參數serialization_order | 規格endpoint, model, provider(如有提供), completion_window(如有提供), requests 放在最後 |
參數optional_controls | 規格provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window |
參數schema_scope | 規格依文件規定的內嵌 Batch 封裝格式提供文字 Chat Completions 請求主體。 |
生命週期: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · 原始建立回應中實際回傳的 response.id;使用相同使用者/金鑰/群組
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
請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。
| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
|---|---|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.0003 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0025 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.00006 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.0003 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0025 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.00006 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · 批次處理(Batch)
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-flash:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen
def prepare_requests(customer_path):
path = Path(customer_path)
if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
ids = set()
for item in items:
if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
cid = item["custom_id"]
if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
ids.add(cid)
if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-flash:batch", "requests":items}
if __name__ == "__main__":
material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
body = prepare_requests(material)
key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
with urlopen(request) as response:
raw = response.read()
Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
print(raw.decode("utf-8"))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · 批次處理(Batch)
內嵌的 results[].response.body JSON
GET /v1/batches/{operation_id}
查看工作狀態
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
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。
請保留每個結果、回應/錯誤本文、候選項目與彙總用量。
需要檢查原始回應時
保留原始作業 ID。503 result_pending_check 回應帶有 X-Should-Retry:false;請勿重新提交狀態不明的原始批次。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位results[].custom_id | 類型string |
欄位results[].response.body.choices[].message.content | 類型string|null |
欄位results[].error | 類型object|null |
欄位usage | 類型object|null |
別名
模型別名
Ailoot Ultra google/gemini-2.5-flash:batch
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
FAQ · Google: Gemini 2.5 Flash (batch)
- 可以使用哪些輸入與結果?
POST /v1/batches·google/gemini-2.5-flash:batch:text→text- 請求使用哪些欄位?
POST /v1/batches·google/gemini-2.5-flash:batch:endpoint,model,requests,completion_window,provider- 適用哪些限制?
POST /v1/batches·google/gemini-2.5-flash:batch:requests.min_items:1