{
  "aboutHtml": "<p>Ling 3.0 Flash ist ein Text-zu-Text-Modell von inclusionAI. Die veröffentlichte Architektur ist eine Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 124 Milliarden Parametern und ungefähr 5,1 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Wählen Sie inclusionai/ling-3.0-flash über POST /v1/chat/completions mit model und einem messages-Array. Anweisungen, Ausgangsmaterial und frühere Gesprächsbeiträge gehören in den Nachrichtentext.</p><p>Verwenden Sie einen gezielten Prompt, um bereitgestelltes Material in ein konkretes Ergebnis umzusetzen. Geben Sie für eine Kundenantwort die Frage des Kunden und den Produkt- oder Richtlinientext an, den die Antwort verwenden muss, und bestimmen Sie anschließend Ton und nächsten Schritt. Benennen Sie für eine Dokumentzusammenfassung die benötigten Abschnitte, etwa Entscheidungen, ungelöste Fragen und Maßnahmen. Definieren Sie für eine Extraktion die angeforderten Felder und die Darstellung von Fakten, die in der Quelle fehlen. Fügen Sie bei Codeaufgaben die relevante Funktion oder den Dateiauszug ein und bitten Sie um eine Erklärung, eine vorgeschlagene Änderung oder eine Prüfung anhand einer ausdrücklichen Anforderung.</p><p>Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 262 144 Tokens, wobei für das Modell bis zu 32 768 Ausgabetokens aufgeführt sind. Planen Sie Quelltext, Anweisungen, Gesprächsverlauf und gewünschte Ausgabe gemeinsam ein. Verwenden Sie max_tokens, um das gewünschte Ausgabekontingent festzulegen. Ein Dokument sollte als tatsächlicher Text bereitgestellt werden, wenn die Antwort von seinem Inhalt abhängen soll; verweisen Sie ausdrücklich auf die relevanten Abschnitte, wenn eine Anfrage mehrere Passagen kombiniert.</p><p>Die Liste unterstützter Parameter enthält tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Definieren Sie die verfügbaren Funktionen und ihre Argumentbeschreibungen in der Anfrage. Ihre Anwendung validiert einen zurückgegebenen Aufruf, führt die ausgewählte Funktion aus und fügt deren Ergebnis dem Gespräch hinzu, bevor sie eine Folgeantwort anfordert. Beispielsweise kann ein Supportablauf eine eng definierte Bestellabfrage bereitstellen und deren zurückgegebene Fakten beim Entwerfen der Antwort verwenden. Ordnen Sie Werkzeugergebnisse dem richtigen Gesprächsbeitrag zu, damit das Modell sie von der ursprünglichen Anfrage des Nutzers unterscheiden kann.</p><p>Das Modell unterstützt response_format für die JSON-Ausgabe, ohne die Einhaltung eines JSON-Schemas zu erzwingen. Geben Sie die vorgesehenen Felder an und validieren Sie das zurückgegebene Objekt vor seiner Verwendung in Ihrer Anwendung. Weitere veröffentlichte Steuerungen umfassen temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed sowie die aufgeführten Wiederholungs-, Häufigkeits- und Präsenzstrafen. Die Parameterliste enthält außerdem reasoning und include_reasoning; wählen Sie deren unterstützte Darstellung anhand der Anfragespezifikation, statt Werte einer anderen Ausgabe vorauszusetzen.</p><p>Chat Completions kann eine vollständige Antwort oder gestreamten Text zurückgeben. Lesen Sie bei einer vollständigen Antwort den zurückgegebenen Nachrichteninhalt und bewahren Sie die Antwort-choices und usage auf. Setzen Sie beim Streaming die Deltas zusammen, bevor Sie die Antwort als vollständig behandeln, und bewahren Sie alle zurückgegebenen Werkzeugaufrufe mit ihren Argumenten auf. Das Ergebnis ist Text oder eine Funktionsaufrufanfrage für den nächsten Anwendungsschritt; die umgebende Anwendung ist für die Ausführung und die Verwendung der fertigen Antwort zuständig.</p>",
  "aboutText": "Ling 3.0 Flash ist ein Text-zu-Text-Modell von inclusionAI. Die veröffentlichte Architektur ist eine Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 124 Milliarden Parametern und ungefähr 5,1 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Wählen Sie inclusionai/ling-3.0-flash über POST /v1/chat/completions mit model und einem messages-Array. Anweisungen, Ausgangsmaterial und frühere Gesprächsbeiträge gehören in den Nachrichtentext.\n\nVerwenden Sie einen gezielten Prompt, um bereitgestelltes Material in ein konkretes Ergebnis umzusetzen. Geben Sie für eine Kundenantwort die Frage des Kunden und den Produkt- oder Richtlinientext an, den die Antwort verwenden muss, und bestimmen Sie anschließend Ton und nächsten Schritt. Benennen Sie für eine Dokumentzusammenfassung die benötigten Abschnitte, etwa Entscheidungen, ungelöste Fragen und Maßnahmen. Definieren Sie für eine Extraktion die angeforderten Felder und die Darstellung von Fakten, die in der Quelle fehlen. Fügen Sie bei Codeaufgaben die relevante Funktion oder den Dateiauszug ein und bitten Sie um eine Erklärung, eine vorgeschlagene Änderung oder eine Prüfung anhand einer ausdrücklichen Anforderung.\n\nDas veröffentlichte Kontextfenster beträgt 262 144 Tokens, wobei für das Modell bis zu 32 768 Ausgabetokens aufgeführt sind. Planen Sie Quelltext, Anweisungen, Gesprächsverlauf und gewünschte Ausgabe gemeinsam ein. Verwenden Sie max_tokens, um das gewünschte Ausgabekontingent festzulegen. Ein Dokument sollte als tatsächlicher Text bereitgestellt werden, wenn die Antwort von seinem Inhalt abhängen soll; verweisen Sie ausdrücklich auf die relevanten Abschnitte, wenn eine Anfrage mehrere Passagen kombiniert.\n\nDie Liste unterstützter Parameter enthält tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Definieren Sie die verfügbaren Funktionen und ihre Argumentbeschreibungen in der Anfrage. Ihre Anwendung validiert einen zurückgegebenen Aufruf, führt die ausgewählte Funktion aus und fügt deren Ergebnis dem Gespräch hinzu, bevor sie eine Folgeantwort anfordert. Beispielsweise kann ein Supportablauf eine eng definierte Bestellabfrage bereitstellen und deren zurückgegebene Fakten beim Entwerfen der Antwort verwenden. Ordnen Sie Werkzeugergebnisse dem richtigen Gesprächsbeitrag zu, damit das Modell sie von der ursprünglichen Anfrage des Nutzers unterscheiden kann.\n\nDas Modell unterstützt response_format für die JSON-Ausgabe, ohne die Einhaltung eines JSON-Schemas zu erzwingen. Geben Sie die vorgesehenen Felder an und validieren Sie das zurückgegebene Objekt vor seiner Verwendung in Ihrer Anwendung. Weitere veröffentlichte Steuerungen umfassen temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed sowie die aufgeführten Wiederholungs-, Häufigkeits- und Präsenzstrafen. Die Parameterliste enthält außerdem reasoning und include_reasoning; wählen Sie deren unterstützte Darstellung anhand der Anfragespezifikation, statt Werte einer anderen Ausgabe vorauszusetzen.\n\nChat Completions kann eine vollständige Antwort oder gestreamten Text zurückgeben. Lesen Sie bei einer vollständigen Antwort den zurückgegebenen Nachrichteninhalt und bewahren Sie die Antwort-choices und usage auf. Setzen Sie beim Streaming die Deltas zusammen, bevor Sie die Antwort als vollständig behandeln, und bewahren Sie alle zurückgegebenen Werkzeugaufrufe mit ihren Argumenten auf. Das Ergebnis ist Text oder eine Funktionsaufrufanfrage für den nächsten Anwendungsschritt; die umgebende Anwendung ist für die Ausführung und die Verwendung der fertigen Antwort zuständig.",
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Es nimmt Text über Chat Completions entgegen, unterstützt Funktionsaufrufdeklarationen sowie die Formatierung von JSON-Ausgaben und besitzt ein veröffentlichtes Kontextfenster von 262 144 Tokens. Verwenden Sie bei der Auswahl dieser Ausgabe die genaue ID inclusionai/ling-3.0-flash.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>Text</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Über das Modell</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Ling 3.0 Flash ist ein Text-zu-Text-Modell von inclusionAI. Die veröffentlichte Architektur ist eine Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 124 Milliarden Parametern und ungefähr 5,1 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Wählen Sie inclusionai/ling-3.0-flash über POST /v1/chat/completions mit model und einem messages-Array. Anweisungen, Ausgangsmaterial und frühere Gesprächsbeiträge gehören in den Nachrichtentext.</p><p>Verwenden Sie einen gezielten Prompt, um bereitgestelltes Material in ein konkretes Ergebnis umzusetzen. Geben Sie für eine Kundenantwort die Frage des Kunden und den Produkt- oder Richtlinientext an, den die Antwort verwenden muss, und bestimmen Sie anschließend Ton und nächsten Schritt. Benennen Sie für eine Dokumentzusammenfassung die benötigten Abschnitte, etwa Entscheidungen, ungelöste Fragen und Maßnahmen. Definieren Sie für eine Extraktion die angeforderten Felder und die Darstellung von Fakten, die in der Quelle fehlen. Fügen Sie bei Codeaufgaben die relevante Funktion oder den Dateiauszug ein und bitten Sie um eine Erklärung, eine vorgeschlagene Änderung oder eine Prüfung anhand einer ausdrücklichen Anforderung.</p><p>Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 262 144 Tokens, wobei für das Modell bis zu 32 768 Ausgabetokens aufgeführt sind. Planen Sie Quelltext, Anweisungen, Gesprächsverlauf und gewünschte Ausgabe gemeinsam ein. Verwenden Sie max_tokens, um das gewünschte Ausgabekontingent festzulegen. Ein Dokument sollte als tatsächlicher Text bereitgestellt werden, wenn die Antwort von seinem Inhalt abhängen soll; verweisen Sie ausdrücklich auf die relevanten Abschnitte, wenn eine Anfrage mehrere Passagen kombiniert.</p><p>Die Liste unterstützter Parameter enthält tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Definieren Sie die verfügbaren Funktionen und ihre Argumentbeschreibungen in der Anfrage. Ihre Anwendung validiert einen zurückgegebenen Aufruf, führt die ausgewählte Funktion aus und fügt deren Ergebnis dem Gespräch hinzu, bevor sie eine Folgeantwort anfordert. Beispielsweise kann ein Supportablauf eine eng definierte Bestellabfrage bereitstellen und deren zurückgegebene Fakten beim Entwerfen der Antwort verwenden. Ordnen Sie Werkzeugergebnisse dem richtigen Gesprächsbeitrag zu, damit das Modell sie von der ursprünglichen Anfrage des Nutzers unterscheiden kann.</p><p>Das Modell unterstützt response_format für die JSON-Ausgabe, ohne die Einhaltung eines JSON-Schemas zu erzwingen. Geben Sie die vorgesehenen Felder an und validieren Sie das zurückgegebene Objekt vor seiner Verwendung in Ihrer Anwendung. Weitere veröffentlichte Steuerungen umfassen temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed sowie die aufgeführten Wiederholungs-, Häufigkeits- und Präsenzstrafen. Die Parameterliste enthält außerdem reasoning und include_reasoning; wählen Sie deren unterstützte Darstellung anhand der Anfragespezifikation, statt Werte einer anderen Ausgabe vorauszusetzen.</p><p>Chat Completions kann eine vollständige Antwort oder gestreamten Text zurückgeben. Lesen Sie bei einer vollständigen Antwort den zurückgegebenen Nachrichteninhalt und bewahren Sie die Antwort-choices und usage auf. Setzen Sie beim Streaming die Deltas zusammen, bevor Sie die Antwort als vollständig behandeln, und bewahren Sie alle zurückgegebenen Werkzeugaufrufe mit ihren Argumenten auf. Das Ergebnis ist Text oder eine Funktionsaufrufanfrage für den nächsten Anwendungsschritt; die umgebende Anwendung ist für die Ausführung und die Verwendung der fertigen Antwort zuständig.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Chat Completions</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabe</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ausgabe</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>262 144 tokens</dd></div><div><dt>Ausgabeformat</dt><dd>JSON or supported SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th><th>Anforderung</th><th>Werte und Limits</th><th>Standard</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span 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data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>stream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span></td></tr></tbody></table></div><p>Lebenszyklus: <code>synchronous_json_or_sse</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarife</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.</p><dl data-price-conditions><dt>Schnellmodus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist</span></dd><dt>Flex-Modus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Modus flex ausgewählt ist</span></dd><dt>Maximaler Denkaufwand</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-Tarife</h4><h4>Preise nach Konfiguration</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Tarifstaffel</th><th>Gebühr</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Basistarife für Tokens</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>Grundtarif</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Eingabetoken</span> <b>$0.00012</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Ausgabe · Ausgabetoken</span> <b>$0.00036</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · Cache lesen</span> <b>$0.000024</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · In Cache schreiben</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-at/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-13-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-13-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-13-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-13-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;inclusionai/ling-3.0-flash&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Summarize the supplied text in three concise points.&quot;}], &quot;stream&quot;: false}&#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\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><p class=\"note-s\">JSON or supported SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.</p><p class=\"note-s\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasnamen</h3><h4>Modellaliasnamen</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=inclusionai%2Fling-3.0-flash&amp;route=Ultra&amp;caller=inclusionai%2Fling-3.0-flash&amp;fmt=chat\"><code>inclusionai/ling-3.0-flash</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\">Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.</p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=inclusionai%2Fling-3.0-flash&amp;route=Ultra&amp;caller=inclusionai%2Fling-3.0-flash&amp;fmt=chat\"><code>inclusionai/ling-3.0-flash</code></a></p></section></div>",
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    "description": "Ling 3.0 Flash ist inclusionAIs Textmodell für Gespräche, Dokumentarbeit und von Anwendungen gesteuerte Agentenabläufe. Es nimmt Text über Chat Completions entgegen, unterstützt Funktionsaufrufdeklarationen sowie die Formatierung von JSON-Ausgaben und besitzt ein veröffentlichtes Kontextfenster von 262 144 Tokens. Verwenden Sie bei der Auswahl dieser Ausgabe die genaue ID inclusionai/ling-3.0-flash.",
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    "about": "Ling 3.0 Flash ist ein Text-zu-Text-Modell von inclusionAI. Die veröffentlichte Architektur ist eine Mixture-of-Experts-Architektur mit insgesamt 124 Milliarden Parametern und ungefähr 5,1 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Wählen Sie inclusionai/ling-3.0-flash über POST /v1/chat/completions mit model und einem messages-Array. Anweisungen, Ausgangsmaterial und frühere Gesprächsbeiträge gehören in den Nachrichtentext.\n\nVerwenden Sie einen gezielten Prompt, um bereitgestelltes Material in ein konkretes Ergebnis umzusetzen. Geben Sie für eine Kundenantwort die Frage des Kunden und den Produkt- oder Richtlinientext an, den die Antwort verwenden muss, und bestimmen Sie anschließend Ton und nächsten Schritt. Benennen Sie für eine Dokumentzusammenfassung die benötigten Abschnitte, etwa Entscheidungen, ungelöste Fragen und Maßnahmen. Definieren Sie für eine Extraktion die angeforderten Felder und die Darstellung von Fakten, die in der Quelle fehlen. Fügen Sie bei Codeaufgaben die relevante Funktion oder den Dateiauszug ein und bitten Sie um eine Erklärung, eine vorgeschlagene Änderung oder eine Prüfung anhand einer ausdrücklichen Anforderung.\n\nDas veröffentlichte Kontextfenster beträgt 262 144 Tokens, wobei für das Modell bis zu 32 768 Ausgabetokens aufgeführt sind. Planen Sie Quelltext, Anweisungen, Gesprächsverlauf und gewünschte Ausgabe gemeinsam ein. Verwenden Sie max_tokens, um das gewünschte Ausgabekontingent festzulegen. Ein Dokument sollte als tatsächlicher Text bereitgestellt werden, wenn die Antwort von seinem Inhalt abhängen soll; verweisen Sie ausdrücklich auf die relevanten Abschnitte, wenn eine Anfrage mehrere Passagen kombiniert.\n\nDie Liste unterstützter Parameter enthält tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Definieren Sie die verfügbaren Funktionen und ihre Argumentbeschreibungen in der Anfrage. Ihre Anwendung validiert einen zurückgegebenen Aufruf, führt die ausgewählte Funktion aus und fügt deren Ergebnis dem Gespräch hinzu, bevor sie eine Folgeantwort anfordert. Beispielsweise kann ein Supportablauf eine eng definierte Bestellabfrage bereitstellen und deren zurückgegebene Fakten beim Entwerfen der Antwort verwenden. Ordnen Sie Werkzeugergebnisse dem richtigen Gesprächsbeitrag zu, damit das Modell sie von der ursprünglichen Anfrage des Nutzers unterscheiden kann.\n\nDas Modell unterstützt response_format für die JSON-Ausgabe, ohne die Einhaltung eines JSON-Schemas zu erzwingen. Geben Sie die vorgesehenen Felder an und validieren Sie das zurückgegebene Objekt vor seiner Verwendung in Ihrer Anwendung. Weitere veröffentlichte Steuerungen umfassen temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed sowie die aufgeführten Wiederholungs-, Häufigkeits- und Präsenzstrafen. Die Parameterliste enthält außerdem reasoning und include_reasoning; wählen Sie deren unterstützte Darstellung anhand der Anfragespezifikation, statt Werte einer anderen Ausgabe vorauszusetzen.\n\nChat Completions kann eine vollständige Antwort oder gestreamten Text zurückgeben. Lesen Sie bei einer vollständigen Antwort den zurückgegebenen Nachrichteninhalt und bewahren Sie die Antwort-choices und usage auf. Setzen Sie beim Streaming die Deltas zusammen, bevor Sie die Antwort als vollständig behandeln, und bewahren Sie alle zurückgegebenen Werkzeugaufrufe mit ihren Argumenten auf. Das Ergebnis ist Text oder eine Funktionsaufrufanfrage für den nächsten Anwendungsschritt; die umgebende Anwendung ist für die Ausführung und die Verwendung der fertigen Antwort zuständig.",
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                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000024",
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                "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,
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                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
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                "side": "in",
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              }
            ]
          }
        ],
        "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\": \"inclusionai/ling-3.0-flash\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
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        "img_out": null,
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        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Chat Completions",
        "max_out": null,
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          "text"
        ],
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          {
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            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
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        },
        "pricing_profiles": [
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            "label": "Base token rates",
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              {
                "amount": "0.00012000",
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                "estimate_only": false,
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                "label": "Input tokens",
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              },
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                "amount": "0.00036000",
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                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
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              {
                "amount": null,
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                "side": "in",
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              },
              {
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              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "inclusionai/ling-3.0-flash",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
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    "model_aliases": [
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      "varies": false
    },
    "short": "Ling 3.0 Flash ist inclusionAIs Textmodell für Gespräche, Dokumentarbeit und von Anwendungen gesteuerte Agentenabläufe. Es nimmt Text über Chat Completions entgegen, unterstützt Funktionsaufrufdeklarationen sowie die Formatierung von JSON-Ausgaben und besitzt ein veröffentlichtes Kontextfenster von 262 144 Tokens. Verwenden Sie bei der Auswahl dieser Ausgabe die genaue ID inclusionai/ling-3.0-flash."
  },
  "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": {
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      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
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          "method_ordinal": 0
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      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
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    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Ling 3.0 Flash ist inclusionAIs Textmodell für Gespräche, Dokumentarbeit und von Anwendungen gesteuerte Agentenabläufe. Es nimmt Text über Chat Completions entgegen, unterstützt Funktionsaufrufdeklarationen sowie die Formatierung von JSON-Ausgaben und besitzt ein veröffentlichtes Kontextfenster von 262 144 Tokens. Verwenden Sie bei der Auswahl dieser Ausgabe die genaue ID inclusionai/ling-3.0-flash.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
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