{
  "aboutHtml": "<p>Gemma 4 26B A4B IT هو إصدار مزيج الخبراء المضبوط لاتباع التعليمات من عائلة Gemma 4 المفتوحة التابعة لـGoogle DeepMind. يسرد جدول البنية الرسمي 25.2 مليار معامل إجمالي و3.8 مليار معامل نشط؛ وتشير A4B إلى العدد التقريبي للمعاملات النشطة. تشمل استخداماته الاستدلال والبرمجة وسير عمل الوكلاء والفهم متعدد الوسائط. وهو منفصل عن الإصدار المدرّب مسبقًا وعن نموذج 31B كثيف البنية.</p><p>يفعّل تصميم مزيج الخبراء جزءًا من معاملاته في كل خطوة استدلال: ثمانية خبراء نشطين من أصل 128، إضافةً إلى خبير مشترك واحد، وفق جدول البنية المنشور. تقدّم Google هذا الإصدار بوصفه موجّهًا إلى كفاءة الاستدلال مقارنةً بالنموذج الكثيف. يجمع بنية من 30 طبقة ونافذة منزلقة من 1,024 رمزًا مع انتباه شامل وسياق من 256K ومُرمّز بصري. تصف أرقام البنية هذه نموذج الجهة المنتجة، ولا تضمن زمن استجابة أو تهيئة عتاد لتطبيق بعينه.</p><p>يتيح سياق النموذج البالغ 256K رمزًا تنفيذ مهمة تجمع نصًا مطولًا مع أدلة بصرية. يمكن التناوب بين الصور والنص في موجّه واحد؛ وتوصي الشركة المصنّعة بوضع محتوى الصورة قبل النص المرتبط بها للحصول على أفضل النتائج. تشمل المهام البصرية كشف الأجسام، وتفسير صفحات المستندات، وفهم الشاشات والواجهات، والرسوم البيانية، والتعرّف الضوئي على النصوص بلغات متعددة، والكتابة اليدوية، وتحديد المواضع بالإشارة. المخرجات نصية: محتوى مستخرج، أو شرح، أو شيفرة، أو إجراء مقترح لأداة.</p><p>يتيح التفكير القابل للضبط للنموذج أن يستدل قبل الإجابة أو أن يقدّم إجابة مباشرة. يضيف Gemma 4 دور system أصيلًا إلى جانب دوري user وassistant. تفعّل صيغة الموجّه من Google التفكير باستخدام رمز التحكم &lt;|think|&gt; في موجّه النظام، وتفصل قناة التفكير عن الإجابة النهائية؛ ويمكن للمعالج الموثّق التعامل مع هذا القالب. في محادثة متعددة الجولات، احتفظ بالإجابات النهائية السابقة في السجل واستبعد الأفكار السابقة، باستثناء جولات استدعاء الأدوات التي تنص الشركة المصنّعة على ضرورة الاحتفاظ بالأفكار فيها.</p><p>يدعم استدعاء الدوال الأصلي Native Function Calling استخدام الأدوات بصورة منظّمة، كما يوثّق وصف الإطلاق من Google مخرجات JSON منظّمة. حدّد المهمة والدالة المتاحة والنتيجة المتوقعة؛ ينفّذ التطبيق العملية المطلوبة ويعيد مخرجاتها للخطوة التالية. يمكن لمهمة برمجية أن تطلب توليد الشيفرة أو إكمالها أو تصحيحها، بينما يستطيع مساعد بصري استخدام النص المعاد لشرح رسم بياني أو شاشة. تختلف تعليمة استدعاء دالة عن إجراء متصل نُفّذ فعليًا.</p><p>تتحكم ميزانية الرموز البصرية في دقة الصورة المتغيرة. الخيارات الموثّقة هي 70 و140 و280 و560 و1,120 رمزًا. تناسب الميزانيات المنخفضة التصنيف أو التعليقات الوصفية؛ وتحافظ الميزانيات الأعلى على تفاصيل أكثر للتعرّف الضوئي على النصوص وتحليل المستندات والنصوص الصغيرة، مع حسابات إضافية. قرّر ما إذا كنت تحتاج إلى المشهد العام أو الحروف الدقيقة قبل إعداد الصورة. قد يكون اقتصاص واضح لملصق أنفع لمهمة استخراج من طلب غير محدّد لفحص كل تفاصيل صفحة كاملة.</p><p>توصي Google بالقيم temperature 1.0 وtop-p 0.95 وtop-k 64 لإعداد أخذ العينات في هذه العائلة. تميّز بطاقة النموذج بين التدريب بأكثر من 140 لغة والدعم الجاهز لأكثر من 35 لغة. حدّد لغة الإجابة، وانصّ صراحةً في وصف المهمة على الاحتفاظ بأسماء النطاقات أو أسماء الحقول أو الصيغ. تمثل قيمة 256K مواصفة للسياق؛ ولا تثبت بطاقة النموذج المذكورة حدًا أقصى عالميًا مستقلًا للمخرجات لهذا الإصدار.</p><p>لمهمة تجمع المستندات والشيفرة، قدّم صورة الصفحة ذات الصلة والمتطلب المكتوب ومقطع المصدر: «اقرأ التسميات، واشرح اختلاف هذه الشاشة عن المواصفات، واقترح تصحيحًا محدّدًا للشيفرة المقدّمة». وفي حالة رسم بياني، اطلب فصل القيم الظاهرة عن الاتجاه المستنتج. تشير بطاقة Gemma إلى حدود تتعلق باللغة الملتبسة والمهام شديدة التعقيد والتصريحات الواقعية الخاطئة أو القديمة؛ لذا أرفق الحقائق المرجعية التي يجب أن تستخدمها النتيجة المطلوبة، بدلًا من توقّع أن توفّرها معرفة التدريب.</p><p>عبر Ailoot، اختر معرّف هذا النموذج بالضبط في /v1/chat/completions وقدّم المهمة في messages. تحمل كل رسالة دورًا ومحتواها؛ اجمع التعليمات ذات الصلة مع المادة المصدرية. اجمع استجابة JSON كاملة أو جميع مقاطع SSE عند تفعيل stream، واحتفظ ببيانات usage مع النتيجة المكتوبة.</p>",
  "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT هو إصدار مزيج الخبراء المضبوط لاتباع التعليمات من عائلة Gemma 4 المفتوحة التابعة لـGoogle DeepMind. يسرد جدول البنية الرسمي 25.2 مليار معامل إجمالي و3.8 مليار معامل نشط؛ وتشير A4B إلى العدد التقريبي للمعاملات النشطة. تشمل استخداماته الاستدلال والبرمجة وسير عمل الوكلاء والفهم متعدد الوسائط. وهو منفصل عن الإصدار المدرّب مسبقًا وعن نموذج 31B كثيف البنية.\n\nيفعّل تصميم مزيج الخبراء جزءًا من معاملاته في كل خطوة استدلال: ثمانية خبراء نشطين من أصل 128، إضافةً إلى خبير مشترك واحد، وفق جدول البنية المنشور. تقدّم Google هذا الإصدار بوصفه موجّهًا إلى كفاءة الاستدلال مقارنةً بالنموذج الكثيف. يجمع بنية من 30 طبقة ونافذة منزلقة من 1,024 رمزًا مع انتباه شامل وسياق من 256K ومُرمّز بصري. تصف أرقام البنية هذه نموذج الجهة المنتجة، ولا تضمن زمن استجابة أو تهيئة عتاد لتطبيق بعينه.\n\nيتيح سياق النموذج البالغ 256K رمزًا تنفيذ مهمة تجمع نصًا مطولًا مع أدلة بصرية. يمكن التناوب بين الصور والنص في موجّه واحد؛ وتوصي الشركة المصنّعة بوضع محتوى الصورة قبل النص المرتبط بها للحصول على أفضل النتائج. تشمل المهام البصرية كشف الأجسام، وتفسير صفحات المستندات، وفهم الشاشات والواجهات، والرسوم البيانية، والتعرّف الضوئي على النصوص بلغات متعددة، والكتابة اليدوية، وتحديد المواضع بالإشارة. المخرجات نصية: محتوى مستخرج، أو شرح، أو شيفرة، أو إجراء مقترح لأداة.\n\nيتيح التفكير القابل للضبط للنموذج أن يستدل قبل الإجابة أو أن يقدّم إجابة مباشرة. يضيف Gemma 4 دور system أصيلًا إلى جانب دوري user وassistant. تفعّل صيغة الموجّه من Google التفكير باستخدام رمز التحكم <|think|> في موجّه النظام، وتفصل قناة التفكير عن الإجابة النهائية؛ ويمكن للمعالج الموثّق التعامل مع هذا القالب. في محادثة متعددة الجولات، احتفظ بالإجابات النهائية السابقة في السجل واستبعد الأفكار السابقة، باستثناء جولات استدعاء الأدوات التي تنص الشركة المصنّعة على ضرورة الاحتفاظ بالأفكار فيها.\n\nيدعم استدعاء الدوال الأصلي Native Function Calling استخدام الأدوات بصورة منظّمة، كما يوثّق وصف الإطلاق من Google مخرجات JSON منظّمة. حدّد المهمة والدالة المتاحة والنتيجة المتوقعة؛ ينفّذ التطبيق العملية المطلوبة ويعيد مخرجاتها للخطوة التالية. يمكن لمهمة برمجية أن تطلب توليد الشيفرة أو إكمالها أو تصحيحها، بينما يستطيع مساعد بصري استخدام النص المعاد لشرح رسم بياني أو شاشة. تختلف تعليمة استدعاء دالة عن إجراء متصل نُفّذ فعليًا.\n\nتتحكم ميزانية الرموز البصرية في دقة الصورة المتغيرة. الخيارات الموثّقة هي 70 و140 و280 و560 و1,120 رمزًا. تناسب الميزانيات المنخفضة التصنيف أو التعليقات الوصفية؛ وتحافظ الميزانيات الأعلى على تفاصيل أكثر للتعرّف الضوئي على النصوص وتحليل المستندات والنصوص الصغيرة، مع حسابات إضافية. قرّر ما إذا كنت تحتاج إلى المشهد العام أو الحروف الدقيقة قبل إعداد الصورة. قد يكون اقتصاص واضح لملصق أنفع لمهمة استخراج من طلب غير محدّد لفحص كل تفاصيل صفحة كاملة.\n\nتوصي Google بالقيم temperature 1.0 وtop-p 0.95 وtop-k 64 لإعداد أخذ العينات في هذه العائلة. تميّز بطاقة النموذج بين التدريب بأكثر من 140 لغة والدعم الجاهز لأكثر من 35 لغة. حدّد لغة الإجابة، وانصّ صراحةً في وصف المهمة على الاحتفاظ بأسماء النطاقات أو أسماء الحقول أو الصيغ. تمثل قيمة 256K مواصفة للسياق؛ ولا تثبت بطاقة النموذج المذكورة حدًا أقصى عالميًا مستقلًا للمخرجات لهذا الإصدار.\n\nلمهمة تجمع المستندات والشيفرة، قدّم صورة الصفحة ذات الصلة والمتطلب المكتوب ومقطع المصدر: «اقرأ التسميات، واشرح اختلاف هذه الشاشة عن المواصفات، واقترح تصحيحًا محدّدًا للشيفرة المقدّمة». وفي حالة رسم بياني، اطلب فصل القيم الظاهرة عن الاتجاه المستنتج. تشير بطاقة Gemma إلى حدود تتعلق باللغة الملتبسة والمهام شديدة التعقيد والتصريحات الواقعية الخاطئة أو القديمة؛ لذا أرفق الحقائق المرجعية التي يجب أن تستخدمها النتيجة المطلوبة، بدلًا من توقّع أن توفّرها معرفة التدريب.\n\nعبر Ailoot، اختر معرّف هذا النموذج بالضبط في /v1/chat/completions وقدّم المهمة في messages. تحمل كل رسالة دورًا ومحتواها؛ اجمع التعليمات ذات الصلة مع المادة المصدرية. اجمع استجابة JSON كاملة أو جميع مقاطع SSE عند تفعيل stream، واحتفظ ببيانات usage مع النتيجة المكتوبة.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "22492780ff20dd8122d0193c62c906007d65cb07067edd695d171928d449bf38",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ar",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">G</span><h2 id=\"sheet-title\">Google: Gemma 4 26B A4B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Google /</span><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">نسخ ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"أقسام بطاقة النموذج\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">البداية</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">المدخلات والطرائق</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">الباقات</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">أمثلة</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">النتائج</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">الأسماء البديلة</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"طرائق API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">البداية</h3><p class=\"mdesc-full\">Gemma 4 26B A4B IT هو نموذج Google المبني على مزيج الخبراء والمضبوط لاتباع التعليمات للاستدلال النصي والبصري. يجمع سياقًا من 256K مع فهم الصور والتفكير القابل للضبط واستدعاء الدوال الأصلي، بمخرجات نصية.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>المدخلات المقبولة</dt><dd>النص · الصور</dd></div><div><dt>النتائج</dt><dd>النص</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>عن النموذج</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Gemma 4 26B A4B IT هو إصدار مزيج الخبراء المضبوط لاتباع التعليمات من عائلة Gemma 4 المفتوحة التابعة لـGoogle DeepMind. يسرد جدول البنية الرسمي 25.2 مليار معامل إجمالي و3.8 مليار معامل نشط؛ وتشير A4B إلى العدد التقريبي للمعاملات النشطة. تشمل استخداماته الاستدلال والبرمجة وسير عمل الوكلاء والفهم متعدد الوسائط. وهو منفصل عن الإصدار المدرّب مسبقًا وعن نموذج 31B كثيف البنية.</p><p>يفعّل تصميم مزيج الخبراء جزءًا من معاملاته في كل خطوة استدلال: ثمانية خبراء نشطين من أصل 128، إضافةً إلى خبير مشترك واحد، وفق جدول البنية المنشور. تقدّم Google هذا الإصدار بوصفه موجّهًا إلى كفاءة الاستدلال مقارنةً بالنموذج الكثيف. يجمع بنية من 30 طبقة ونافذة منزلقة من 1,024 رمزًا مع انتباه شامل وسياق من 256K ومُرمّز بصري. تصف أرقام البنية هذه نموذج الجهة المنتجة، ولا تضمن زمن استجابة أو تهيئة عتاد لتطبيق بعينه.</p><p>يتيح سياق النموذج البالغ 256K رمزًا تنفيذ مهمة تجمع نصًا مطولًا مع أدلة بصرية. يمكن التناوب بين الصور والنص في موجّه واحد؛ وتوصي الشركة المصنّعة بوضع محتوى الصورة قبل النص المرتبط بها للحصول على أفضل النتائج. تشمل المهام البصرية كشف الأجسام، وتفسير صفحات المستندات، وفهم الشاشات والواجهات، والرسوم البيانية، والتعرّف الضوئي على النصوص بلغات متعددة، والكتابة اليدوية، وتحديد المواضع بالإشارة. المخرجات نصية: محتوى مستخرج، أو شرح، أو شيفرة، أو إجراء مقترح لأداة.</p><p>يتيح التفكير القابل للضبط للنموذج أن يستدل قبل الإجابة أو أن يقدّم إجابة مباشرة. يضيف Gemma 4 دور system أصيلًا إلى جانب دوري user وassistant. تفعّل صيغة الموجّه من Google التفكير باستخدام رمز التحكم &lt;|think|&gt; في موجّه النظام، وتفصل قناة التفكير عن الإجابة النهائية؛ ويمكن للمعالج الموثّق التعامل مع هذا القالب. في محادثة متعددة الجولات، احتفظ بالإجابات النهائية السابقة في السجل واستبعد الأفكار السابقة، باستثناء جولات استدعاء الأدوات التي تنص الشركة المصنّعة على ضرورة الاحتفاظ بالأفكار فيها.</p><p>يدعم استدعاء الدوال الأصلي Native Function Calling استخدام الأدوات بصورة منظّمة، كما يوثّق وصف الإطلاق من Google مخرجات JSON منظّمة. حدّد المهمة والدالة المتاحة والنتيجة المتوقعة؛ ينفّذ التطبيق العملية المطلوبة ويعيد مخرجاتها للخطوة التالية. يمكن لمهمة برمجية أن تطلب توليد الشيفرة أو إكمالها أو تصحيحها، بينما يستطيع مساعد بصري استخدام النص المعاد لشرح رسم بياني أو شاشة. تختلف تعليمة استدعاء دالة عن إجراء متصل نُفّذ فعليًا.</p><p>تتحكم ميزانية الرموز البصرية في دقة الصورة المتغيرة. الخيارات الموثّقة هي 70 و140 و280 و560 و1,120 رمزًا. تناسب الميزانيات المنخفضة التصنيف أو التعليقات الوصفية؛ وتحافظ الميزانيات الأعلى على تفاصيل أكثر للتعرّف الضوئي على النصوص وتحليل المستندات والنصوص الصغيرة، مع حسابات إضافية. قرّر ما إذا كنت تحتاج إلى المشهد العام أو الحروف الدقيقة قبل إعداد الصورة. قد يكون اقتصاص واضح لملصق أنفع لمهمة استخراج من طلب غير محدّد لفحص كل تفاصيل صفحة كاملة.</p><p>توصي Google بالقيم temperature 1.0 وtop-p 0.95 وtop-k 64 لإعداد أخذ العينات في هذه العائلة. تميّز بطاقة النموذج بين التدريب بأكثر من 140 لغة والدعم الجاهز لأكثر من 35 لغة. حدّد لغة الإجابة، وانصّ صراحةً في وصف المهمة على الاحتفاظ بأسماء النطاقات أو أسماء الحقول أو الصيغ. تمثل قيمة 256K مواصفة للسياق؛ ولا تثبت بطاقة النموذج المذكورة حدًا أقصى عالميًا مستقلًا للمخرجات لهذا الإصدار.</p><p>لمهمة تجمع المستندات والشيفرة، قدّم صورة الصفحة ذات الصلة والمتطلب المكتوب ومقطع المصدر: «اقرأ التسميات، واشرح اختلاف هذه الشاشة عن المواصفات، واقترح تصحيحًا محدّدًا للشيفرة المقدّمة». وفي حالة رسم بياني، اطلب فصل القيم الظاهرة عن الاتجاه المستنتج. تشير بطاقة Gemma إلى حدود تتعلق باللغة الملتبسة والمهام شديدة التعقيد والتصريحات الواقعية الخاطئة أو القديمة؛ لذا أرفق الحقائق المرجعية التي يجب أن تستخدمها النتيجة المطلوبة، بدلًا من توقّع أن توفّرها معرفة التدريب.</p><p>عبر Ailoot، اختر معرّف هذا النموذج بالضبط في /v1/chat/completions وقدّم المهمة في messages. تحمل كل رسالة دورًا ومحتواها؛ اجمع التعليمات ذات الصلة مع المادة المصدرية. اجمع استجابة JSON كاملة أو جميع مقاطع SSE عند تفعيل stream، واحتفظ ببيانات usage مع النتيجة المكتوبة.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>الإدخال</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>صيغة الإخراج</dt><dd>JSON or SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th><th>المتطلب</th><th>القيم والحدود</th><th>القيمة الافتراضية</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</div><div>الشروط: استخدم مُحدِّد التوجيه هذا في Ailoot كما هو تمامًا.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: </div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: </div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>تركيبات مواد الإدخال</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · مطلوب: messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · مطلوب: messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>معلمات الطريقة ودورة حياتها</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>المعلمة</th><th>المواصفات</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>text, image</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>استخدم مُحدِّد التوجيه هذا في Ailoot كما هو تمامًا., ينقل هذا البروتوكول محتوى الصور عندما يدعم النموذج المحدد بعينه فهم الصور. قبول البروتوكول لا يثبت قدرة كل نموذج على معالجة الصور.</td></tr></tbody></table></div><p>الأسماء البديلة للطريقة: <code>/chat/completions</code></p><p>دورة الحياة: <code>synchronous_or_streamed</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.</p><dl data-price-conditions><dt>الوضع السريع</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عند اختيار الوضع السريع</span></dd><dt>الوضع المرن</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عند اختيار وضع flex</span></dd><dt>أقصى جهد للاستدلال</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال</span></dd><dt>تسعير التخزين المؤقت الصريح</dt><dd>غير مفعّل <span class=\"note-s\">عند طلب التخزين المؤقت الصريح</span></dd><dt>أسعار صفرية للنص فقط</dt><dd>تخضع الذاكرة المؤقتة والأدوات والوسائط لشروط التسعير المدرجة لكل منها على حدة. <span class=\"note-s\">عندما يكون الإدخال والإخراج نصيًا فقط</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>تعرفات Ailoot</h4><h4>الأسعار حسب الإعدادات</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>الإعدادات</th><th>جدول التعرفة</th><th>الرسوم</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الإعدادات\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الإعدادات</span>التعرفات الأساسية للرموز</th><td data-cell-label=\"جدول التعرفة\"><span class=\"card-cell-label\">جدول التعرفة</span>التعرفة الأساسية</td><td data-cell-label=\"الرسوم\"><span class=\"card-cell-label\">الرسوم</span><div><span>الإدخال · رموز الإدخال</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإخراج · رموز الإخراج</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. <a href=\"/docs/ar/billing/reserve/\">كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">أمثلة للطلبات</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"خيارات الشيفرة\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2926-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2926-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · أنشئ مرة واحدة واحتفظ بالنتيجة كاملة</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"نسخ الشيفرة\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2926-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2926-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;google/gemma-4-26b-a4b-it:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain how a rainbow forms.&quot;}]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).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 &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">JSON or SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة</h5><p class=\"note-s\">احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.</p><p class=\"note-s\">احتفظ بكل كتلة محتوى، ومعرّف استدعاء أداة، وتوقيع تفكير عند إعادته، وجميع تحديثات SSE، وبيانات الاستخدام كاملة. أول جزء نصي ليس النتيجة كاملة.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية</h5><p class=\"note-s\">احتفظ بقيمة X-Client-Request-ID الأصلية، والاستجابة والترويسات. النتيجة المجهولة أو result_pending_check لا تجيز إنشاءً ثانيًا.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>حقول الاستجابة</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">choices[]</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>الأخطاء والخطوات التالية</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>الاستجابة</th><th>الشرط</th><th>الخطوة التالية</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الاستجابة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الاستجابة</span>⁦400⁩ · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"الشرط\"><span class=\"card-cell-label\">الشرط</span>أحد الحقول المطلوبة أو مُحدِّد النموذج أو النوع أو تمثيل الإدخال غير صالح.</td><td data-cell-label=\"الخطوة التالية\"><span class=\"card-cell-label\">الخطوة التالية</span>افحص تفاصيل التحقق المُعادة قبل إعداد طلب مستقل.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الاستجابة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الاستجابة</span><code></code></th><td data-cell-label=\"الشرط\"><span class=\"card-cell-label\">الشرط</span>الطلب الأصلي أو نتيجته مجهولان أو يحتاجان إلى تحقق.</td><td data-cell-label=\"الخطوة التالية\"><span class=\"card-cell-label\">الخطوة التالية</span>احتفظ بالمعرّفات والترويسات الأصلية؛ واقرأ فقط سجلات الحالة أو المكتبة المدعومة. لا ترسل طلب الإنشاء مجددًا.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">الأسماء البديلة</h3><h4>الأسماء البديلة للنموذج</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></span></p><h4>الأسماء البديلة لمسارات الطرائق</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>معرّفات النماذج ذات الصلة IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "أحد الحقول المطلوبة أو مُحدِّد النموذج أو النوع أو تمثيل الإدخال غير صالح.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "افحص تفاصيل التحقق المُعادة قبل إعداد طلب مستقل.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "الطلب الأصلي أو نتيجته مجهولان أو يحتاجان إلى تحقق.",
                "http_status": null,
                "recovery": "احتفظ بالمعرّفات والترويسات الأصلية؛ واقرأ فقط سجلات الحالة أو المكتبة المدعومة. لا ترسل طلب الإنشاء مجددًا.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "احتفظ بقيمة X-Client-Request-ID الأصلية، والاستجابة والترويسات. النتيجة المجهولة أو result_pending_check لا تجيز إنشاءً ثانيًا.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل كتلة محتوى، ومعرّف استدعاء أداة، وتوقيع تفكير عند إعادته، وجميع تحديثات SSE، وبيانات الاستخدام كاملة. أول جزء نصي ليس النتيجة كاملة.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "استخدم مُحدِّد التوجيه هذا في Ailoot كما هو تمامًا.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "استخدم مُحدِّد التوجيه هذا في Ailoot كما هو تمامًا.",
              "ينقل هذا البروتوكول محتوى الصور عندما يدعم النموذج المحدد بعينه فهم الصور. قبول البروتوكول لا يثبت قدرة كل نموذج على معالجة الصور."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "أسعار صفرية للنص فقط",
            "value": "تخضع الذاكرة المؤقتة والأدوات والوسائط لشروط التسعير المدرجة لكل منها على حدة.",
            "when": "عندما يكون الإدخال والإخراج نصيًا فقط"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "50c759d5fb0145caad93067a2260ecb90940bd6291f37cf65f58e3fa419d087a",
    "input_html_sha256": "4834c81e33211e5c778ed298fab67ce9e5917cf3c4a3ee1929cee354821d4a20",
    "private_audit_sha256": "e956fd9e2520eeed436f57f55ea05f52e102bf5d513c9c47d2bac64bd83340de",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/",
    "description": "Gemma 4 26B A4B IT هو نموذج Google المبني على مزيج الخبراء والمضبوط لاتباع التعليمات للاستدلال النصي والبصري. يجمع سياقًا من 256K مع فهم الصور والتفكير القابل للضبط واستدعاء الدوال الأصلي، بمخرجات نصية.",
    "locale": "ar",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/index.md",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ar/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Gemma 4 26B A4B IT هو إصدار مزيج الخبراء المضبوط لاتباع التعليمات من عائلة Gemma 4 المفتوحة التابعة لـGoogle DeepMind. يسرد جدول البنية الرسمي 25.2 مليار معامل إجمالي و3.8 مليار معامل نشط؛ وتشير A4B إلى العدد التقريبي للمعاملات النشطة. تشمل استخداماته الاستدلال والبرمجة وسير عمل الوكلاء والفهم متعدد الوسائط. وهو منفصل عن الإصدار المدرّب مسبقًا وعن نموذج 31B كثيف البنية.\n\nيفعّل تصميم مزيج الخبراء جزءًا من معاملاته في كل خطوة استدلال: ثمانية خبراء نشطين من أصل 128، إضافةً إلى خبير مشترك واحد، وفق جدول البنية المنشور. تقدّم Google هذا الإصدار بوصفه موجّهًا إلى كفاءة الاستدلال مقارنةً بالنموذج الكثيف. يجمع بنية من 30 طبقة ونافذة منزلقة من 1,024 رمزًا مع انتباه شامل وسياق من 256K ومُرمّز بصري. تصف أرقام البنية هذه نموذج الجهة المنتجة، ولا تضمن زمن استجابة أو تهيئة عتاد لتطبيق بعينه.\n\nيتيح سياق النموذج البالغ 256K رمزًا تنفيذ مهمة تجمع نصًا مطولًا مع أدلة بصرية. يمكن التناوب بين الصور والنص في موجّه واحد؛ وتوصي الشركة المصنّعة بوضع محتوى الصورة قبل النص المرتبط بها للحصول على أفضل النتائج. تشمل المهام البصرية كشف الأجسام، وتفسير صفحات المستندات، وفهم الشاشات والواجهات، والرسوم البيانية، والتعرّف الضوئي على النصوص بلغات متعددة، والكتابة اليدوية، وتحديد المواضع بالإشارة. المخرجات نصية: محتوى مستخرج، أو شرح، أو شيفرة، أو إجراء مقترح لأداة.\n\nيتيح التفكير القابل للضبط للنموذج أن يستدل قبل الإجابة أو أن يقدّم إجابة مباشرة. يضيف Gemma 4 دور system أصيلًا إلى جانب دوري user وassistant. تفعّل صيغة الموجّه من Google التفكير باستخدام رمز التحكم <|think|> في موجّه النظام، وتفصل قناة التفكير عن الإجابة النهائية؛ ويمكن للمعالج الموثّق التعامل مع هذا القالب. في محادثة متعددة الجولات، احتفظ بالإجابات النهائية السابقة في السجل واستبعد الأفكار السابقة، باستثناء جولات استدعاء الأدوات التي تنص الشركة المصنّعة على ضرورة الاحتفاظ بالأفكار فيها.\n\nيدعم استدعاء الدوال الأصلي Native Function Calling استخدام الأدوات بصورة منظّمة، كما يوثّق وصف الإطلاق من Google مخرجات JSON منظّمة. حدّد المهمة والدالة المتاحة والنتيجة المتوقعة؛ ينفّذ التطبيق العملية المطلوبة ويعيد مخرجاتها للخطوة التالية. يمكن لمهمة برمجية أن تطلب توليد الشيفرة أو إكمالها أو تصحيحها، بينما يستطيع مساعد بصري استخدام النص المعاد لشرح رسم بياني أو شاشة. تختلف تعليمة استدعاء دالة عن إجراء متصل نُفّذ فعليًا.\n\nتتحكم ميزانية الرموز البصرية في دقة الصورة المتغيرة. الخيارات الموثّقة هي 70 و140 و280 و560 و1,120 رمزًا. تناسب الميزانيات المنخفضة التصنيف أو التعليقات الوصفية؛ وتحافظ الميزانيات الأعلى على تفاصيل أكثر للتعرّف الضوئي على النصوص وتحليل المستندات والنصوص الصغيرة، مع حسابات إضافية. قرّر ما إذا كنت تحتاج إلى المشهد العام أو الحروف الدقيقة قبل إعداد الصورة. قد يكون اقتصاص واضح لملصق أنفع لمهمة استخراج من طلب غير محدّد لفحص كل تفاصيل صفحة كاملة.\n\nتوصي Google بالقيم temperature 1.0 وtop-p 0.95 وtop-k 64 لإعداد أخذ العينات في هذه العائلة. تميّز بطاقة النموذج بين التدريب بأكثر من 140 لغة والدعم الجاهز لأكثر من 35 لغة. حدّد لغة الإجابة، وانصّ صراحةً في وصف المهمة على الاحتفاظ بأسماء النطاقات أو أسماء الحقول أو الصيغ. تمثل قيمة 256K مواصفة للسياق؛ ولا تثبت بطاقة النموذج المذكورة حدًا أقصى عالميًا مستقلًا للمخرجات لهذا الإصدار.\n\nلمهمة تجمع المستندات والشيفرة، قدّم صورة الصفحة ذات الصلة والمتطلب المكتوب ومقطع المصدر: «اقرأ التسميات، واشرح اختلاف هذه الشاشة عن المواصفات، واقترح تصحيحًا محدّدًا للشيفرة المقدّمة». وفي حالة رسم بياني، اطلب فصل القيم الظاهرة عن الاتجاه المستنتج. تشير بطاقة Gemma إلى حدود تتعلق باللغة الملتبسة والمهام شديدة التعقيد والتصريحات الواقعية الخاطئة أو القديمة؛ لذا أرفق الحقائق المرجعية التي يجب أن تستخدمها النتيجة المطلوبة، بدلًا من توقّع أن توفّرها معرفة التدريب.\n\nعبر Ailoot، اختر معرّف هذا النموذج بالضبط في /v1/chat/completions وقدّم المهمة في messages. تحمل كل رسالة دورًا ومحتواها؛ اجمع التعليمات ذات الصلة مع المادة المصدرية. اجمع استجابة JSON كاملة أو جميع مقاطع SSE عند تفعيل stream، واحتفظ ببيانات usage مع النتيجة المكتوبة.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Google",
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "التسعير الكامل للتكوين في التفاصيل."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "أحد الحقول المطلوبة أو مُحدِّد النموذج أو النوع أو تمثيل الإدخال غير صالح.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "افحص تفاصيل التحقق المُعادة قبل إعداد طلب مستقل.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "الطلب الأصلي أو نتيجته مجهولان أو يحتاجان إلى تحقق.",
                "http_status": null,
                "recovery": "احتفظ بالمعرّفات والترويسات الأصلية؛ واقرأ فقط سجلات الحالة أو المكتبة المدعومة. لا ترسل طلب الإنشاء مجددًا.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "احتفظ بقيمة X-Client-Request-ID الأصلية، والاستجابة والترويسات. النتيجة المجهولة أو result_pending_check لا تجيز إنشاءً ثانيًا.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل كتلة محتوى، ومعرّف استدعاء أداة، وتوقيع تفكير عند إعادته، وجميع تحديثات SSE، وبيانات الاستخدام كاملة. أول جزء نصي ليس النتيجة كاملة.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "استخدم مُحدِّد التوجيه هذا في Ailoot كما هو تمامًا.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "استخدم مُحدِّد التوجيه هذا في Ailoot كما هو تمامًا.",
              "ينقل هذا البروتوكول محتوى الصور عندما يدعم النموذج المحدد بعينه فهم الصور. قبول البروتوكول لا يثبت قدرة كل نموذج على معالجة الصور."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "أسعار صفرية للنص فقط",
            "value": "تخضع الذاكرة المؤقتة والأدوات والوسائط لشروط التسعير المدرجة لكل منها على حدة.",
            "when": "عندما يكون الإدخال والإخراج نصيًا فقط"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Gemma 4 26B A4B IT هو نموذج Google المبني على مزيج الخبراء والمضبوط لاتباع التعليمات للاستدلال النصي والبصري. يجمع سياقًا من 256K مع فهم الصور والتفكير القابل للضبط واستدعاء الدوال الأصلي، بمخرجات نصية.",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Gemma 4 26B A4B IT هو نموذج Google المبني على مزيج الخبراء والمضبوط لاتباع التعليمات للاستدلال النصي والبصري. يجمع سياقًا من 256K مع فهم الصور والتفكير القابل للضبط واستدعاء الدوال الأصلي، بمخرجات نصية.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "71b6266df6d64c904022a62af27c7db13cc0caa99bd3d3c212a9cc9550b2ba92",
    "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e"
  },
  "sourceRevision": "f533439f278e62e78a3b3e0663a85d03138554f4f10cbb0328d16672c0a30541"
}