{
  "aboutHtml": "<p>qwen2-0.5b-instruct ist die genaue Modellauswahl für dieses Tongyi-Qianwen-Profil für Textdialoge. Senden Sie Anweisungen und Ausgangsmaterial als Text und fordern Sie ein konkretes schriftliches Ergebnis an. Praktische Prompts können eine Kundennachricht in einen Antwortvorschlag umsetzen, Besprechungsnotizen neu ordnen oder eine kleine Menge an Fakten aus einer bereitgestellten Passage extrahieren. Bestimmen Sie Zielgruppe und gewünschte Antwortstruktur, damit die Anwendung ein klares Ergebnis zur Verwendung hat.</p><p>Verwenden Sie POST /v1/chat/completions mit model auf qwen2-0.5b-instruct und einem nicht leeren messages-Array. Jede Nachricht enthält eine Rolle und Textinhalt. Fügen Sie die relevanten früheren Gesprächsbeiträge hinzu, wenn eine Folgefrage auf dem Gespräch aufbaut. Lesen Sie bei Dokumentarbeit den relevanten UTF-8-Text aus dem Dokument und fügen Sie diesen tatsächlichen Text in die Nachricht ein. Behalten Sie bei jedem Auszug einen Abschnittstitel oder eine Quellbezeichnung bei, wenn die Antwort mehrere Passagen unterscheiden muss.</p><p>Das Texteingabekontingent beträgt 32 000 Tokens. Halten Sie Anweisungen, Quellpassagen und Gesprächsverlauf innerhalb dieses Eingabebudgets. Wählen Sie bei einem umfangreichen Dokument die für die aktuelle Frage benötigten Abschnitte aus oder bearbeiten Sie klar gekennzeichnete Auszüge als separate Aufgaben. Geben Sie an, welche Passage die Antwort verwenden soll und was zurückzugeben ist, wenn ein angefordertes Feld darin fehlt.</p><p>Stellen Sie für eine Aufgabe zum Entwerfen einer Antwort den Wortlaut des Kunden zusammen mit den genehmigten Produktinformationen bereit und bitten Sie um eine Antwort mit einem konkreten nächsten Schritt. Listen Sie für eine Extraktion Felder wie Problem, gewünschte Aktion und zitierte Belege auf und bitten Sie das Modell anschließend, nur im bereitgestellten Text enthaltene Fakten zurückzugeben. Fügen Sie für eine Codeerklärung die Funktion ein und fordern Sie eine Beschreibung ihrer Eingaben, Umwandlungen und Ausgabe an. Diese Anweisungen definieren die Aufgabe im Prompt und binden das Ergebnis an das von Ihnen bereitgestellte Material.</p><p>Die optionale boolesche Steuerung stream wählt die Antwortübertragung: stream:false als Standardwert liefert die zusammengesetzte JSON-Antwort; stream:true überträgt Ereignisse während der Antworterzeugung. Lesen Sie bei JSON die zurückgegebenen choices und den Nachrichteninhalt und bewahren Sie usage auf, sofern bereitgestellt. Setzen Sie beim Streaming die Inhaltsdeltas für jedes choice zusammen und behalten Sie die abschließenden Abschlussinformationen, bevor Sie die Antwort als vollständig speichern. Bewahren Sie die ursprüngliche Antwort und Anfrageidentität auf, wenn eine Anfrage uneindeutig endet.</p>",
  "aboutText": "qwen2-0.5b-instruct ist die genaue Modellauswahl für dieses Tongyi-Qianwen-Profil für Textdialoge. Senden Sie Anweisungen und Ausgangsmaterial als Text und fordern Sie ein konkretes schriftliches Ergebnis an. Praktische Prompts können eine Kundennachricht in einen Antwortvorschlag umsetzen, Besprechungsnotizen neu ordnen oder eine kleine Menge an Fakten aus einer bereitgestellten Passage extrahieren. Bestimmen Sie Zielgruppe und gewünschte Antwortstruktur, damit die Anwendung ein klares Ergebnis zur Verwendung hat.\n\nVerwenden Sie POST /v1/chat/completions mit model auf qwen2-0.5b-instruct und einem nicht leeren messages-Array. Jede Nachricht enthält eine Rolle und Textinhalt. Fügen Sie die relevanten früheren Gesprächsbeiträge hinzu, wenn eine Folgefrage auf dem Gespräch aufbaut. Lesen Sie bei Dokumentarbeit den relevanten UTF-8-Text aus dem Dokument und fügen Sie diesen tatsächlichen Text in die Nachricht ein. Behalten Sie bei jedem Auszug einen Abschnittstitel oder eine Quellbezeichnung bei, wenn die Antwort mehrere Passagen unterscheiden muss.\n\nDas Texteingabekontingent beträgt 32 000 Tokens. Halten Sie Anweisungen, Quellpassagen und Gesprächsverlauf innerhalb dieses Eingabebudgets. Wählen Sie bei einem umfangreichen Dokument die für die aktuelle Frage benötigten Abschnitte aus oder bearbeiten Sie klar gekennzeichnete Auszüge als separate Aufgaben. Geben Sie an, welche Passage die Antwort verwenden soll und was zurückzugeben ist, wenn ein angefordertes Feld darin fehlt.\n\nStellen Sie für eine Aufgabe zum Entwerfen einer Antwort den Wortlaut des Kunden zusammen mit den genehmigten Produktinformationen bereit und bitten Sie um eine Antwort mit einem konkreten nächsten Schritt. Listen Sie für eine Extraktion Felder wie Problem, gewünschte Aktion und zitierte Belege auf und bitten Sie das Modell anschließend, nur im bereitgestellten Text enthaltene Fakten zurückzugeben. Fügen Sie für eine Codeerklärung die Funktion ein und fordern Sie eine Beschreibung ihrer Eingaben, Umwandlungen und Ausgabe an. Diese Anweisungen definieren die Aufgabe im Prompt und binden das Ergebnis an das von Ihnen bereitgestellte Material.\n\nDie optionale boolesche Steuerung stream wählt die Antwortübertragung: stream:false als Standardwert liefert die zusammengesetzte JSON-Antwort; stream:true überträgt Ereignisse während der Antworterzeugung. Lesen Sie bei JSON die zurückgegebenen choices und den Nachrichteninhalt und bewahren Sie usage auf, sofern bereitgestellt. Setzen Sie beim Streaming die Inhaltsdeltas für jedes choice zusammen und behalten Sie die abschließenden Abschlussinformationen, bevor Sie die Antwort als vollständig speichern. Bewahren Sie die ursprüngliche Antwort und Anfrageidentität auf, wenn eine Anfrage uneindeutig endet.",
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Verwenden Sie seine genaue ID mit Chat Completions, um bereitgestellte Passagen zu bearbeiten: eine Antwort entwerfen, Notizen in eine Checkliste umwandeln, benannte Felder extrahieren oder ein kurzes Codefragment erklären. Sein Texteingabekontingent beträgt 32 000 Tokens.</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>qwen2-0.5b-instruct ist die genaue Modellauswahl für dieses Tongyi-Qianwen-Profil für Textdialoge. Senden Sie Anweisungen und Ausgangsmaterial als Text und fordern Sie ein konkretes schriftliches Ergebnis an. Praktische Prompts können eine Kundennachricht in einen Antwortvorschlag umsetzen, Besprechungsnotizen neu ordnen oder eine kleine Menge an Fakten aus einer bereitgestellten Passage extrahieren. Bestimmen Sie Zielgruppe und gewünschte Antwortstruktur, damit die Anwendung ein klares Ergebnis zur Verwendung hat.</p><p>Verwenden Sie POST /v1/chat/completions mit model auf qwen2-0.5b-instruct und einem nicht leeren messages-Array. Jede Nachricht enthält eine Rolle und Textinhalt. Fügen Sie die relevanten früheren Gesprächsbeiträge hinzu, wenn eine Folgefrage auf dem Gespräch aufbaut. Lesen Sie bei Dokumentarbeit den relevanten UTF-8-Text aus dem Dokument und fügen Sie diesen tatsächlichen Text in die Nachricht ein. Behalten Sie bei jedem Auszug einen Abschnittstitel oder eine Quellbezeichnung bei, wenn die Antwort mehrere Passagen unterscheiden muss.</p><p>Das Texteingabekontingent beträgt 32 000 Tokens. Halten Sie Anweisungen, Quellpassagen und Gesprächsverlauf innerhalb dieses Eingabebudgets. Wählen Sie bei einem umfangreichen Dokument die für die aktuelle Frage benötigten Abschnitte aus oder bearbeiten Sie klar gekennzeichnete Auszüge als separate Aufgaben. Geben Sie an, welche Passage die Antwort verwenden soll und was zurückzugeben ist, wenn ein angefordertes Feld darin fehlt.</p><p>Stellen Sie für eine Aufgabe zum Entwerfen einer Antwort den Wortlaut des Kunden zusammen mit den genehmigten Produktinformationen bereit und bitten Sie um eine Antwort mit einem konkreten nächsten Schritt. Listen Sie für eine Extraktion Felder wie Problem, gewünschte Aktion und zitierte Belege auf und bitten Sie das Modell anschließend, nur im bereitgestellten Text enthaltene Fakten zurückzugeben. Fügen Sie für eine Codeerklärung die Funktion ein und fordern Sie eine Beschreibung ihrer Eingaben, Umwandlungen und Ausgabe an. Diese Anweisungen definieren die Aufgabe im Prompt und binden das Ergebnis an das von Ihnen bereitgestellte Material.</p><p>Die optionale boolesche Steuerung stream wählt die Antwortübertragung: stream:false als Standardwert liefert die zusammengesetzte JSON-Antwort; stream:true überträgt Ereignisse während der Antworterzeugung. Lesen Sie bei JSON die zurückgegebenen choices und den Nachrichteninhalt und bewahren Sie usage auf, sofern bereitgestellt. Setzen Sie beim Streaming die Inhaltsdeltas für jedes choice zusammen und behalten Sie die abschließenden Abschlussinformationen, bevor Sie die Antwort als vollständig speichern. Bewahren Sie die ursprüngliche Antwort und Anfrageidentität auf, wenn eine Anfrage uneindeutig endet.</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>32 000 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 class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td 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Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">stop</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code></code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Optional</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">frequency_penalty</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span 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data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">service_tier</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Optional</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>, auto, default</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">modalities</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>array</code></td><td 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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, tools, service_tier, modalities</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>Use text input and text output. Explicit cache, hosted tools and media are unavailable. Standard function tools remain a protocol feature and run in the client.</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>Standardtarif <span class=\"note-s\">Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist</span></dd><dt>Flex-Modus</dt><dd>Standardtarif <span class=\"note-s\">Wenn der Modus flex ausgewählt ist</span></dd><dt>Maximaler Denkaufwand</dt><dd>Standardtarif <span class=\"note-s\">Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird</span></dd><dt>Preise für explizites Caching</dt><dd>Nicht aktiviert <span class=\"note-s\">Wenn explizites Caching angefordert wird</span></dd><dt>Nulltarife für reine Textverarbeitung</dt><dd>Für Cache, Werkzeuge und Medien gelten die jeweils gesondert aufgeführten Preisbedingungen. <span class=\"note-s\">Für reine Texteingabe und Textausgabe</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</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Ausgabe · Ausgabetoken</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · Cache lesen</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · In Cache schreiben</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-at/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-38-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-38-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-38-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-38-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;qwen2-0.5b-instruct&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=qwen2-0.5b-instruct&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen2-0.5b-instruct&amp;fmt=chat\"><code>qwen2-0.5b-instruct</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=qwen2-0.5b-instruct&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen2-0.5b-instruct&amp;fmt=chat\"><code>qwen2-0.5b-instruct</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen2-0.5b-instruct",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "qwen2-0.5b-instruct",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen2-0.5b-instruct",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
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        "cache_read": "0",
        "cache_write": "0",
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "qwen2-0.5b-instruct",
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                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
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              "mode": "synchronous_json_or_sse",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
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            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON or supported SSE"
            },
            "parameters": [
              {
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                "enum": [
                  "qwen2-0.5b-instruct"
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                "required": true,
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              },
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                    "content": {
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                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "type": "object"
                          },
                          "type": "array"
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                        "system",
                        "developer"
                      ],
                      "type": "string"
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                  ],
                  "type": "object"
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                "type": "array"
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              {
                "default": false,
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                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
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                "required": false,
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              },
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                "required": false,
                "type": "integer"
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                "required": false,
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              },
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                "required": false,
                "type": "number"
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              {
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                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
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                "name": "seed",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
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                "oneOf": [
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                    "type": "string"
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                    "items": {
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                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": false
              },
              {
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                "name": "frequency_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
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                "name": "presence_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
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              {
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                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
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                  "type": "object"
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                "name": "tools",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
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                  "",
                  "auto",
                  "default"
                ],
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                "name": "service_tier",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
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                  "enum": [
                    "text"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "modalities",
                "required": false,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
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                },
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
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                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "type": "object"
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
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                          "system",
                          "developer"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "modalities": {
                  "items": {
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                      "text"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "qwen2-0.5b-instruct"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "presence_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "seed": {
                  "type": "integer"
                },
                "service_tier": {
                  "enum": [
                    "",
                    "auto",
                    "default"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stop": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "tools": {
                  "items": {
                    "type": "object"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                },
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                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "qwen2-0.5b-instruct",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use text input and text output. Explicit cache, hosted tools and media are unavailable. Standard function tools remain a protocol feature and run in the client."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user",
              "tools",
              "service_tier",
              "modalities"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json_or_sse",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON or supported SSE"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"qwen2-0.5b-instruct\", \"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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": "0",
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Chat Completions",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "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": "Text-only zero rates",
            "value": "Cache, tools and media follow their separately listed pricing conditions.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": 0,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": 0,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "qwen2-0.5b-instruct",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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    "about": "qwen2-0.5b-instruct ist die genaue Modellauswahl für dieses Tongyi-Qianwen-Profil für Textdialoge. Senden Sie Anweisungen und Ausgangsmaterial als Text und fordern Sie ein konkretes schriftliches Ergebnis an. Praktische Prompts können eine Kundennachricht in einen Antwortvorschlag umsetzen, Besprechungsnotizen neu ordnen oder eine kleine Menge an Fakten aus einer bereitgestellten Passage extrahieren. Bestimmen Sie Zielgruppe und gewünschte Antwortstruktur, damit die Anwendung ein klares Ergebnis zur Verwendung hat.\n\nVerwenden Sie POST /v1/chat/completions mit model auf qwen2-0.5b-instruct und einem nicht leeren messages-Array. Jede Nachricht enthält eine Rolle und Textinhalt. Fügen Sie die relevanten früheren Gesprächsbeiträge hinzu, wenn eine Folgefrage auf dem Gespräch aufbaut. Lesen Sie bei Dokumentarbeit den relevanten UTF-8-Text aus dem Dokument und fügen Sie diesen tatsächlichen Text in die Nachricht ein. Behalten Sie bei jedem Auszug einen Abschnittstitel oder eine Quellbezeichnung bei, wenn die Antwort mehrere Passagen unterscheiden muss.\n\nDas Texteingabekontingent beträgt 32 000 Tokens. Halten Sie Anweisungen, Quellpassagen und Gesprächsverlauf innerhalb dieses Eingabebudgets. Wählen Sie bei einem umfangreichen Dokument die für die aktuelle Frage benötigten Abschnitte aus oder bearbeiten Sie klar gekennzeichnete Auszüge als separate Aufgaben. Geben Sie an, welche Passage die Antwort verwenden soll und was zurückzugeben ist, wenn ein angefordertes Feld darin fehlt.\n\nStellen Sie für eine Aufgabe zum Entwerfen einer Antwort den Wortlaut des Kunden zusammen mit den genehmigten Produktinformationen bereit und bitten Sie um eine Antwort mit einem konkreten nächsten Schritt. Listen Sie für eine Extraktion Felder wie Problem, gewünschte Aktion und zitierte Belege auf und bitten Sie das Modell anschließend, nur im bereitgestellten Text enthaltene Fakten zurückzugeben. Fügen Sie für eine Codeerklärung die Funktion ein und fordern Sie eine Beschreibung ihrer Eingaben, Umwandlungen und Ausgabe an. Diese Anweisungen definieren die Aufgabe im Prompt und binden das Ergebnis an das von Ihnen bereitgestellte Material.\n\nDie optionale boolesche Steuerung stream wählt die Antwortübertragung: stream:false als Standardwert liefert die zusammengesetzte JSON-Antwort; stream:true überträgt Ereignisse während der Antworterzeugung. Lesen Sie bei JSON die zurückgegebenen choices und den Nachrichteninhalt und bewahren Sie usage auf, sofern bereitgestellt. Setzen Sie beim Streaming die Inhaltsdeltas für jedes choice zusammen und behalten Sie die abschließenden Abschlussinformationen, bevor Sie die Antwort als vollständig speichern. Bewahren Sie die ursprüngliche Antwort und Anfrageidentität auf, wenn eine Anfrage uneindeutig endet.",
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                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "modalities": {
                  "items": {
                    "enum": [
                      "text"
                    ],
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                  },
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "qwen2-0.5b-instruct"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "minimum": 1,
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                },
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                  "type": "number"
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                  "type": "integer"
                },
                "service_tier": {
                  "enum": [
                    "",
                    "auto",
                    "default"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stop": {
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                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "tools": {
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                    "type": "object"
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                  "type": "array"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                },
                "user": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "qwen2-0.5b-instruct",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use text input and text output. Explicit cache, hosted tools and media are unavailable. Standard function tools remain a protocol feature and run in the client."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user",
              "tools",
              "service_tier",
              "modalities"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json_or_sse",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON or supported SSE"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"qwen2-0.5b-instruct\", \"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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": "0",
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Chat Completions",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "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": "Text-only zero rates",
            "value": "Cache, tools and media follow their separately listed pricing conditions.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": 0,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": 0,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "native_quantity": 1,
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                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
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            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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          },
          {
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          {
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            "side": "in",
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          {
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
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          {
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    "short": "qwen2-0.5b-instruct ist ein Tongyi-Qianwen-Textmodell für nachrichtenbasierte Anfragen. Verwenden Sie seine genaue ID mit Chat Completions, um bereitgestellte Passagen zu bearbeiten: eine Antwort entwerfen, Notizen in eine Checkliste umwandeln, benannte Felder extrahieren oder ein kurzes Codefragment erklären. Sein Texteingabekontingent beträgt 32 000 Tokens."
  },
  "renderer_schema": {
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        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
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    },
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  "shortText": "qwen2-0.5b-instruct ist ein Tongyi-Qianwen-Textmodell für nachrichtenbasierte Anfragen. Verwenden Sie seine genaue ID mit Chat Completions, um bereitgestellte Passagen zu bearbeiten: eine Antwort entwerfen, Notizen in eine Checkliste umwandeln, benannte Felder extrahieren oder ein kurzes Codefragment erklären. Sein Texteingabekontingent beträgt 32 000 Tokens.",
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