Google: Gemma 4 26B A4B
Gemma 4 26B A4B IT 是 Google 經指令微調的混合專家模型,適合文字與視覺推理。它結合 256K 上下文、圖片與逐影格影片理解、可設定的思考,以及原生函式呼叫,並以文字輸出。
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgoogle/gemma-4-26b-a4b-it - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgoogle/gemma-4-26b-a4b-it
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。
Gemma 4 26B A4B IT 是 Google DeepMind 開放 Gemma 4 系列中經指令微調的混合專家版本。官方架構表列出總計 252 億參數,以及 38 億啟用參數;A4B 名稱代表啟用參數規模的約數。用途涵蓋推理、程式設計、代理工作流程及多模態理解。它與預訓練版本及稠密的 31B 模型不同。
混合專家設計在每個推論步驟啟用部分參數:公開架構表記載,從 128 個專家中啟用八個,另有一個共用專家。Google 以相對於稠密模型的推論效率來定位此版本。它將 30 層架構與 1,024 token 滑動視窗,結合全域注意力、256K 上下文及視覺編碼器。這些架構數字描述開發者模型,不保證特定應用程式的延遲或硬體設定。
256K token 上下文支援結合大量文字與視覺證據的任務。圖片與文字可交錯放在同一個提示中;開發者建議將圖片內容放在相關文字之前,以取得最佳結果。視覺任務包括物件偵測、文件頁面解讀、螢幕與介面理解、圖表、多語 OCR、手寫文字及指向定位。輸出是文字,例如擷取內容、說明、程式碼或建議的工具動作。
影片理解處理的是一系列影格。模型卡指出,當圖片以每秒一影格處理時,最多可處理 60 秒。準備相關片段、保留影格順序,並針對可見序列提出問題。此 26B/31B 視覺設定不接受音訊;較小且具音訊功能的 Gemma 4 變體,其語音能力不適用於此處。若任務需要口述資訊,請將逐字稿以文字加入。
可設定的思考讓模型能先推理再回答,或直接作答。Gemma 4 在 user 與 assistant 角色之外,新增原生 system 角色。Google 的提示格式透過 system 提示中的 <|think|> 控制 token 啟用思考,並將思考通道與最終答案分開;文件記載的處理器可處理此範本。多回合對話應在歷史中保留先前最終答案,並排除先前思考;工具呼叫回合是例外,開發者表示其中應保留思考。
Native Function Calling 支援結構化工具使用,Google 的發布說明也記載結構化 JSON 輸出。定義任務、可用函式及預期結果,由應用程式執行請求的操作,再將輸出回傳給下一步。程式設計任務可要求生成、補完或修正;視覺助理則可使用回傳文字解釋圖表或畫面。函式呼叫指令與已實際執行的連接動作不同。
可變圖片解析度由視覺 token 預算控制。文件記載的選項為 70、140、280、560 及 1,120 token。較低預算適合分類、圖片說明或影格序列;較高預算使用額外運算,為 OCR、文件剖析及小字保留更多細節。準備圖片前,先決定需要整體場景還是精確文字。對擷取任務,清楚裁切的標籤可能比不加界定地要求檢查整頁每個細節更有用。
Google 建議此系列採用 temperature 1.0、top-p 0.95 及 top-k 64 作為取樣設定。模型卡區分了超過 140 種語言的訓練,以及開箱即用支援超過 35 種語言。指定回答語言,並在需求說明中明確保留網域名稱、欄位名稱或公式。256K 是上下文規格;引用的模型卡並未為此版本確立另一個通用最大輸出值。
文件與程式碼任務應提供相關頁面圖片、書面要求及原始碼片段,例如:「讀取標籤,解釋這個畫面與規格有何不同,並對提供的程式碼提出聚焦修正。」對圖表,要求回答區分可見值與推論的趨勢。Gemma 模型卡指出,模型在處理模糊語言與非常複雜的任務時有侷限,也可能產生錯誤或過時的事實陳述,因此應附上要求結果必須使用的權威事實,而非期待訓練知識自行補足。
實用任務
實用任務
英文技術範例
Compare readings and inferred trends
Analyze this transcribed chart data: week 1, 20 returns from 1,000 orders; week 2, 24 from 1,200; week 3, 18 from 600. Calculate each return rate, distinguish counts from rates and write a two-sentence operations note. Do not infer the cause of any change from these values alone.預期結果
A three-row rate table and an operations note separating observed values from causal interpretation.檢查結果
Check percentages use each week's own order count and the note does not equate fewer returns with a lower rate.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemma-4-26b-a4b-it
google/gemma-4-26b-a4b-it入門
Gemma 4 26B A4B IT 是 Google 經指令微調的混合專家模型,適合文字與視覺推理。它結合 256K 上下文、圖片與逐影格影片理解、可設定的思考,以及原生函式呼叫,並以文字輸出。
- 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 google/gemma-4-26b-a4b-it | 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
- 標準費率 選取快速模式時
- flex 模式
- 標準費率 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 標準費率 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 $0.0012 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 — / 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 $0.0012 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemma-4-26b-a4b-it", "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
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='google/gemma-4-26b-a4b-it',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"))
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='google/gemma-4-26b-a4b-it',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 google/gemma-4-26b-a4b-it
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
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemma-4-26b-a4b-it
google/gemma-4-26b-a4b-it入門
Gemma 4 26B A4B IT 是 Google 經指令微調的混合專家模型,適合文字與視覺推理。它結合 256K 上下文、圖片與逐影格影片理解、可設定的思考,以及原生函式呼叫,並以文字輸出。
- 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 google/gemma-4-26b-a4b-it | 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
- 標準費率 選取快速模式時
- flex 模式
- 標準費率 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 標準費率 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 $0.0012 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 — / 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 $0.0012 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "google/gemma-4-26b-a4b-it",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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': 'google/gemma-4-26b-a4b-it', '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
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': 'google/gemma-4-26b-a4b-it', '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 google/gemma-4-26b-a4b-it
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: Gemma 4 26B A4B
- 可以使用哪些輸入與結果?
POST /v1/chat/completions·google/gemma-4-26b-a4b-it:text→textPOST /v1/messages·google/gemma-4-26b-a4b-it:text→json,sse- 請求使用哪些欄位?
POST /v1/chat/completions·google/gemma-4-26b-a4b-it:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·google/gemma-4-26b-a4b-it:model,messages,max_tokens,stream- 適用哪些限制?
POST /v1/chat/completions·google/gemma-4-26b-a4b-it:messages.min_items:1