{
  "aboutHtml": "<p>Hunyuan-MT-7B ist das mehrsprachige Übersetzungsmodell von Tencent. Seine grundlegende Aufgabe besteht darin, einen Ausgangstext in der gewünschten Zielsprache wiederzugeben. Tencent unterscheidet diesen Übersetzer von Hunyuan-MT-Chimera, dem Ensemble-Modell der Familie, das mehrere Übersetzungskandidaten zu einem Ergebnis verfeinert.</p><h4>Sprachpaar und gewünschte Übersetzung auswählen</h4><p>Tencent beschreibt die wechselseitige Übersetzung zwischen 33 Sprachen und hebt fünf Sprachen oder Dialekte ethnischer Minderheiten in China hervor. Die veröffentlichte Sprachtabelle umfasst Chinesisch, traditionelles Chinesisch, Englisch, Französisch, Portugiesisch, Spanisch, Japanisch, Türkisch, Russisch, Arabisch, Koreanisch, Thai, Italienisch, Deutsch, Vietnamesisch, Malaiisch, Indonesisch, Filipino, Hindi, Polnisch, Tschechisch, Niederländisch, Khmer, Birmanisch, Persisch, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Hebräisch, Bengalisch, Tamil und Ukrainisch. Sie führt außerdem ausdrücklich Tibetisch, Kasachisch, Mongolisch, Uigurisch und Kantonesisch an.</p><p>Geben Sie die Zielsprache genau an und nennen Sie bei Bedarf auch das erforderliche Schriftsystem. Ein zweckmäßiges Briefing kann festlegen, ob ein Dokument vereinfachtes oder traditionelles Chinesisch benötigt, und Zielgruppe sowie einheitlich zu verwendende Terminologie benennen. Lassen Sie den Ausgangstext unverändert, damit die Übersetzung mit dem exakt bereitgestellten Material abgeglichen werden kann.</p><h4>Den Übersetzungs-Prompt des Herstellers verwenden</h4><p>Der Hersteller stellt eine Prompt-Vorlage für Übersetzungen mit Chinesisch und eine weitere für Sprachpaare ohne Chinesisch bereit. Beide nennen die Zielsprache, setzen den Ausgangstext unter die Anweisung und verlangen die Übersetzung ohne zusätzliche Erklärung. Das Modell hat keinen voreingestellten System-Prompt. Setzen Sie die Aufgabenanweisung daher in die übermittelte Nachricht, statt sich auf eine nicht näher festgelegte Standardrolle zu verlassen.</p><p>Bei einem Sprachpaar ohne Chinesisch kann ein selbst formuliertes Briefing so beginnen: „Übersetzen Sie den folgenden Abschnitt ins Französische, ohne zusätzliche Erklärung.“ Fügen Sie danach den Ausgangstext ein. Wenn Chinesisch beteiligt ist, verwenden Sie die entsprechende chinesische Vorlage und ersetzen Sie deren Platzhalter für die Zielsprache. Das erwartete Artefakt ist der übersetzte Abschnitt, bereit für eine gesonderte Prüfung oder den nächsten Verarbeitungsschritt einer Anwendung.</p><h4>Sinnwahrende Abschnitte vorbereiten</h4><p>Verwenden Sie zusammenhängende Sätze oder Absätze, statt den Text an beliebigen Zeichenpositionen zu teilen. Bewahren Sie den Kontext, der zur Deutung von Pronomen, Fachbegriffen und Redewendungen erforderlich ist. Fügen Sie bei einer Produktanleitung den Produktnamen, definierte Begriffe und die eigentliche Anweisung gemeinsam ein; bewahren Sie bei einem Support-Austausch die Frage und die Antwort auf, auf die sie sich bezieht.</p><p>Wenn ein größeres Dokument abschnittsweise verarbeitet wird, führen Sie eine stabile Abschnitts-ID außerhalb des zu übersetzenden Textes und verwenden Sie in den entstehenden Passagen durchgehend die vereinbarte Terminologie. Geben Sie ausdrücklich an, wie Namen, Maßangaben und Platzhalter behandelt werden sollen, und prüfen Sie anschließend die Umsetzung in der Ausgabe. Diese Vorbereitung erleichtert das Zusammenfügen und Prüfen des Ergebnisses; sie ersetzt nicht die Kontrolle des übersetzten Sinns.</p><h4>Übersetzer und Ensemble getrennt halten</h4><p>Hunyuan-MT-7B erzeugt eine Übersetzung aus dem Ausgangstext. Der dokumentierte Chimera-Ablauf erhält dagegen den ursprünglichen Text sowie mehrere Kandidaten in der Zielsprache und erzeugt daraus eine einzige verfeinerte Übersetzung. Ein Arbeitsablauf mit beiden Stufen muss diese Kandidaten dem separaten Ensemble-Modell bereitstellen; die Auswahl von MT-7B allein führt diese zusätzliche Zusammenführung nicht durch.</p><p>Der Hersteller führt FP8-Checkpoints ebenfalls gesondert an. Bewahren Sie beim Speichern der Anfrage und der Übersetzung den Namen der regulären Ausgabe Hunyuan-MT-7B auf und unterscheiden Sie sie beim Ergebnisvergleich von einem FP8- oder Chimera-Artefakt. Die späteren HY-MT1.5-Modelle haben eigene Identitäten und Spezifikationen.</p><h4>Hinweise zur nativen Inferenz und zur Ergebnisprüfung</h4><p>Tencent empfiehlt in seinem nativen Inferenzbeispiel temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 und repetition_penalty 1.05. Prüfen Sie den übersetzten Inhalt als das eigentliche Ergebnis. Gleichen Sie Namen, Zahlen, Einheiten, Verneinungen, Datumsangaben und die Beziehungen zwischen Sätzen mit dem Ausgangstext ab, insbesondere dort, wo eine wörtliche Übersetzung den beabsichtigten Sinn verlieren könnte.</p><p>Bewahren Sie Ausgangstext, Zielsprache, ausgewählte Modellidentität und abschließend geprüfte Übersetzung gemeinsam auf. Prüfen Sie bei Anwendungstexten, ob Platzhalter und Formatierung weiterhin zu den vorgesehenen Feldern passen; lesen Sie bei einem Dokument die zusammengefügten Absätze auf einheitliche Terminologie und Tonalität. Auch ein flüssiger Satz kann eine Korrektur benötigen, wenn er ein sachliches Detail oder eine Anweisung verändert.</p><p>Wählen Sie über Ailoot diese exakte Modell-ID in /v1/chat/completions und geben Sie die Aufgabe in messages an. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream alle SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.</p>",
  "aboutText": "Hunyuan-MT-7B ist das mehrsprachige Übersetzungsmodell von Tencent. Seine grundlegende Aufgabe besteht darin, einen Ausgangstext in der gewünschten Zielsprache wiederzugeben. Tencent unterscheidet diesen Übersetzer von Hunyuan-MT-Chimera, dem Ensemble-Modell der Familie, das mehrere Übersetzungskandidaten zu einem Ergebnis verfeinert.\n\n### Sprachpaar und gewünschte Übersetzung auswählen\n\nTencent beschreibt die wechselseitige Übersetzung zwischen 33 Sprachen und hebt fünf Sprachen oder Dialekte ethnischer Minderheiten in China hervor. Die veröffentlichte Sprachtabelle umfasst Chinesisch, traditionelles Chinesisch, Englisch, Französisch, Portugiesisch, Spanisch, Japanisch, Türkisch, Russisch, Arabisch, Koreanisch, Thai, Italienisch, Deutsch, Vietnamesisch, Malaiisch, Indonesisch, Filipino, Hindi, Polnisch, Tschechisch, Niederländisch, Khmer, Birmanisch, Persisch, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Hebräisch, Bengalisch, Tamil und Ukrainisch. Sie führt außerdem ausdrücklich Tibetisch, Kasachisch, Mongolisch, Uigurisch und Kantonesisch an.\n\nGeben Sie die Zielsprache genau an und nennen Sie bei Bedarf auch das erforderliche Schriftsystem. Ein zweckmäßiges Briefing kann festlegen, ob ein Dokument vereinfachtes oder traditionelles Chinesisch benötigt, und Zielgruppe sowie einheitlich zu verwendende Terminologie benennen. Lassen Sie den Ausgangstext unverändert, damit die Übersetzung mit dem exakt bereitgestellten Material abgeglichen werden kann.\n\n### Den Übersetzungs-Prompt des Herstellers verwenden\n\nDer Hersteller stellt eine Prompt-Vorlage für Übersetzungen mit Chinesisch und eine weitere für Sprachpaare ohne Chinesisch bereit. Beide nennen die Zielsprache, setzen den Ausgangstext unter die Anweisung und verlangen die Übersetzung ohne zusätzliche Erklärung. Das Modell hat keinen voreingestellten System-Prompt. Setzen Sie die Aufgabenanweisung daher in die übermittelte Nachricht, statt sich auf eine nicht näher festgelegte Standardrolle zu verlassen.\n\nBei einem Sprachpaar ohne Chinesisch kann ein selbst formuliertes Briefing so beginnen: „Übersetzen Sie den folgenden Abschnitt ins Französische, ohne zusätzliche Erklärung.“ Fügen Sie danach den Ausgangstext ein. Wenn Chinesisch beteiligt ist, verwenden Sie die entsprechende chinesische Vorlage und ersetzen Sie deren Platzhalter für die Zielsprache. Das erwartete Artefakt ist der übersetzte Abschnitt, bereit für eine gesonderte Prüfung oder den nächsten Verarbeitungsschritt einer Anwendung.\n\n### Sinnwahrende Abschnitte vorbereiten\n\nVerwenden Sie zusammenhängende Sätze oder Absätze, statt den Text an beliebigen Zeichenpositionen zu teilen. Bewahren Sie den Kontext, der zur Deutung von Pronomen, Fachbegriffen und Redewendungen erforderlich ist. Fügen Sie bei einer Produktanleitung den Produktnamen, definierte Begriffe und die eigentliche Anweisung gemeinsam ein; bewahren Sie bei einem Support-Austausch die Frage und die Antwort auf, auf die sie sich bezieht.\n\nWenn ein größeres Dokument abschnittsweise verarbeitet wird, führen Sie eine stabile Abschnitts-ID außerhalb des zu übersetzenden Textes und verwenden Sie in den entstehenden Passagen durchgehend die vereinbarte Terminologie. Geben Sie ausdrücklich an, wie Namen, Maßangaben und Platzhalter behandelt werden sollen, und prüfen Sie anschließend die Umsetzung in der Ausgabe. Diese Vorbereitung erleichtert das Zusammenfügen und Prüfen des Ergebnisses; sie ersetzt nicht die Kontrolle des übersetzten Sinns.\n\n### Übersetzer und Ensemble getrennt halten\n\nHunyuan-MT-7B erzeugt eine Übersetzung aus dem Ausgangstext. Der dokumentierte Chimera-Ablauf erhält dagegen den ursprünglichen Text sowie mehrere Kandidaten in der Zielsprache und erzeugt daraus eine einzige verfeinerte Übersetzung. Ein Arbeitsablauf mit beiden Stufen muss diese Kandidaten dem separaten Ensemble-Modell bereitstellen; die Auswahl von MT-7B allein führt diese zusätzliche Zusammenführung nicht durch.\n\nDer Hersteller führt FP8-Checkpoints ebenfalls gesondert an. Bewahren Sie beim Speichern der Anfrage und der Übersetzung den Namen der regulären Ausgabe Hunyuan-MT-7B auf und unterscheiden Sie sie beim Ergebnisvergleich von einem FP8- oder Chimera-Artefakt. Die späteren HY-MT1.5-Modelle haben eigene Identitäten und Spezifikationen.\n\n### Hinweise zur nativen Inferenz und zur Ergebnisprüfung\n\nTencent empfiehlt in seinem nativen Inferenzbeispiel temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 und repetition_penalty 1.05. Prüfen Sie den übersetzten Inhalt als das eigentliche Ergebnis. Gleichen Sie Namen, Zahlen, Einheiten, Verneinungen, Datumsangaben und die Beziehungen zwischen Sätzen mit dem Ausgangstext ab, insbesondere dort, wo eine wörtliche Übersetzung den beabsichtigten Sinn verlieren könnte.\n\nBewahren Sie Ausgangstext, Zielsprache, ausgewählte Modellidentität und abschließend geprüfte Übersetzung gemeinsam auf. Prüfen Sie bei Anwendungstexten, ob Platzhalter und Formatierung weiterhin zu den vorgesehenen Feldern passen; lesen Sie bei einem Dokument die zusammengefügten Absätze auf einheitliche Terminologie und Tonalität. Auch ein flüssiger Satz kann eine Korrektur benötigen, wenn er ein sachliches Detail oder eine Anweisung verändert.\n\nWählen Sie über Ailoot diese exakte Modell-ID in /v1/chat/completions und geben Sie die Aufgabe in messages an. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream alle SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "0f2c516966c5ddf705562438164d61ac85187016c5f3ef6cf41924d1de248e80",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "de-at",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">tencent/Hunyuan-MT-7B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Schließen\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sonstiges /</span><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID kopieren</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Bereiche der Modellkarte\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Einstieg</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Eingaben und Methoden</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Tarife</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Beispiele</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Ergebnisse</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliasnamen</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-Methoden\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|tencent%2FHunyuan-MT-7B\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|tencent%2FHunyuan-MT-7B\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Einstieg</h3><p class=\"mdesc-full\">Hunyuan-MT-7B von Tencent übersetzt bereitgestellten Text in eine benannte Zielsprache. Das Modell deckt mehrere Sprachen ab und berücksichtigt insbesondere Chinesisch, Minderheitensprachen und Dialekte. Es ist das Übersetzungsmodell der Familie; das separat benannte Chimera-Modell führt mehrere Übersetzungskandidaten zusammen.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text · Bilder</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>Hunyuan-MT-7B ist das mehrsprachige Übersetzungsmodell von Tencent. Seine grundlegende Aufgabe besteht darin, einen Ausgangstext in der gewünschten Zielsprache wiederzugeben. Tencent unterscheidet diesen Übersetzer von Hunyuan-MT-Chimera, dem Ensemble-Modell der Familie, das mehrere Übersetzungskandidaten zu einem Ergebnis verfeinert.</p><h4>Sprachpaar und gewünschte Übersetzung auswählen</h4><p>Tencent beschreibt die wechselseitige Übersetzung zwischen 33 Sprachen und hebt fünf Sprachen oder Dialekte ethnischer Minderheiten in China hervor. Die veröffentlichte Sprachtabelle umfasst Chinesisch, traditionelles Chinesisch, Englisch, Französisch, Portugiesisch, Spanisch, Japanisch, Türkisch, Russisch, Arabisch, Koreanisch, Thai, Italienisch, Deutsch, Vietnamesisch, Malaiisch, Indonesisch, Filipino, Hindi, Polnisch, Tschechisch, Niederländisch, Khmer, Birmanisch, Persisch, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Hebräisch, Bengalisch, Tamil und Ukrainisch. Sie führt außerdem ausdrücklich Tibetisch, Kasachisch, Mongolisch, Uigurisch und Kantonesisch an.</p><p>Geben Sie die Zielsprache genau an und nennen Sie bei Bedarf auch das erforderliche Schriftsystem. Ein zweckmäßiges Briefing kann festlegen, ob ein Dokument vereinfachtes oder traditionelles Chinesisch benötigt, und Zielgruppe sowie einheitlich zu verwendende Terminologie benennen. Lassen Sie den Ausgangstext unverändert, damit die Übersetzung mit dem exakt bereitgestellten Material abgeglichen werden kann.</p><h4>Den Übersetzungs-Prompt des Herstellers verwenden</h4><p>Der Hersteller stellt eine Prompt-Vorlage für Übersetzungen mit Chinesisch und eine weitere für Sprachpaare ohne Chinesisch bereit. Beide nennen die Zielsprache, setzen den Ausgangstext unter die Anweisung und verlangen die Übersetzung ohne zusätzliche Erklärung. Das Modell hat keinen voreingestellten System-Prompt. Setzen Sie die Aufgabenanweisung daher in die übermittelte Nachricht, statt sich auf eine nicht näher festgelegte Standardrolle zu verlassen.</p><p>Bei einem Sprachpaar ohne Chinesisch kann ein selbst formuliertes Briefing so beginnen: „Übersetzen Sie den folgenden Abschnitt ins Französische, ohne zusätzliche Erklärung.“ Fügen Sie danach den Ausgangstext ein. Wenn Chinesisch beteiligt ist, verwenden Sie die entsprechende chinesische Vorlage und ersetzen Sie deren Platzhalter für die Zielsprache. Das erwartete Artefakt ist der übersetzte Abschnitt, bereit für eine gesonderte Prüfung oder den nächsten Verarbeitungsschritt einer Anwendung.</p><h4>Sinnwahrende Abschnitte vorbereiten</h4><p>Verwenden Sie zusammenhängende Sätze oder Absätze, statt den Text an beliebigen Zeichenpositionen zu teilen. Bewahren Sie den Kontext, der zur Deutung von Pronomen, Fachbegriffen und Redewendungen erforderlich ist. Fügen Sie bei einer Produktanleitung den Produktnamen, definierte Begriffe und die eigentliche Anweisung gemeinsam ein; bewahren Sie bei einem Support-Austausch die Frage und die Antwort auf, auf die sie sich bezieht.</p><p>Wenn ein größeres Dokument abschnittsweise verarbeitet wird, führen Sie eine stabile Abschnitts-ID außerhalb des zu übersetzenden Textes und verwenden Sie in den entstehenden Passagen durchgehend die vereinbarte Terminologie. Geben Sie ausdrücklich an, wie Namen, Maßangaben und Platzhalter behandelt werden sollen, und prüfen Sie anschließend die Umsetzung in der Ausgabe. Diese Vorbereitung erleichtert das Zusammenfügen und Prüfen des Ergebnisses; sie ersetzt nicht die Kontrolle des übersetzten Sinns.</p><h4>Übersetzer und Ensemble getrennt halten</h4><p>Hunyuan-MT-7B erzeugt eine Übersetzung aus dem Ausgangstext. Der dokumentierte Chimera-Ablauf erhält dagegen den ursprünglichen Text sowie mehrere Kandidaten in der Zielsprache und erzeugt daraus eine einzige verfeinerte Übersetzung. Ein Arbeitsablauf mit beiden Stufen muss diese Kandidaten dem separaten Ensemble-Modell bereitstellen; die Auswahl von MT-7B allein führt diese zusätzliche Zusammenführung nicht durch.</p><p>Der Hersteller führt FP8-Checkpoints ebenfalls gesondert an. Bewahren Sie beim Speichern der Anfrage und der Übersetzung den Namen der regulären Ausgabe Hunyuan-MT-7B auf und unterscheiden Sie sie beim Ergebnisvergleich von einem FP8- oder Chimera-Artefakt. Die späteren HY-MT1.5-Modelle haben eigene Identitäten und Spezifikationen.</p><h4>Hinweise zur nativen Inferenz und zur Ergebnisprüfung</h4><p>Tencent empfiehlt in seinem nativen Inferenzbeispiel temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 und repetition_penalty 1.05. Prüfen Sie den übersetzten Inhalt als das eigentliche Ergebnis. Gleichen Sie Namen, Zahlen, Einheiten, Verneinungen, Datumsangaben und die Beziehungen zwischen Sätzen mit dem Ausgangstext ab, insbesondere dort, wo eine wörtliche Übersetzung den beabsichtigten Sinn verlieren könnte.</p><p>Bewahren Sie Ausgangstext, Zielsprache, ausgewählte Modellidentität und abschließend geprüfte Übersetzung gemeinsam auf. Prüfen Sie bei Anwendungstexten, ob Platzhalter und Formatierung weiterhin zu den vorgesehenen Feldern passen; lesen Sie bei einem Dokument die zusammengefügten Absätze auf einheitliche Terminologie und Tonalität. Auch ein flüssiger Satz kann eine Korrektur benötigen, wenn er ein sachliches Detail oder eine Anweisung verändert.</p><p>Wählen Sie über Ailoot diese exakte Modell-ID in /v1/chat/completions und geben Sie die Aufgabe in messages an. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream alle SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.</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 · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabe</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Ausgabe</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ausgabeformat</dt><dd>JSON or 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 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>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>tencent/Hunyuan-MT-7B</div><div>Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.</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\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>Bedingungen: </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\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>boolean</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>Bedingungen: </div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinationen von Eingabematerialien</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · Erforderlich: messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · Erforderlich: messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Methodenparameter und Lebenszyklus</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Vertrag</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td 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</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, image</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>Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor., Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell.</td></tr></tbody></table></div><p>Methodenaliasnamen: <code>/chat/completions</code></p><p>Lebenszyklus: <code>synchronous_or_streamed</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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-at/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2890-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2890-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2890-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2890-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;tencent/Hunyuan-MT-7B&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain how a rainbow forms.&quot;}]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">JSON or 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\">Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result_pending_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Antwortfelder</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">choices[]</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Fehler und nächste Schritte</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Antwort</th><th>Bedingung</th><th>Nächster Schritt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Ein Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Prüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span><code></code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Die ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut.</td></tr></tbody></table></div></details></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=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;fmt=chat\"><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;fmt=chat\"><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|tencent%2FHunyuan-MT-7B",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Ein Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Die ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Bewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result_pending_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.",
              "Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "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\": \"tencent/Hunyuan-MT-7B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Nulltarife für reine Textverarbeitung",
            "value": "Für Cache, Werkzeuge und Medien gelten die jeweils gesondert aufgeführten Preisbedingungen.",
            "when": "Für reine Texteingabe und Textausgabe"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "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": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "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"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">tencent/Hunyuan-MT-7B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Schließen\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sonstiges /</span><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID kopieren</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Bereiche der Modellkarte\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Einstieg</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Eingaben und Methoden</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Tarife</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Beispiele</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Ergebnisse</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliasnamen</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-Methoden\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|tencent%2FHunyuan-MT-7B\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|tencent%2FHunyuan-MT-7B\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-1\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Einstieg</h3><p class=\"mdesc-full\">Hunyuan-MT-7B von Tencent übersetzt bereitgestellten Text in eine benannte Zielsprache. Das Modell deckt mehrere Sprachen ab und berücksichtigt insbesondere Chinesisch, Minderheitensprachen und Dialekte. Es ist das Übersetzungsmodell der Familie; das separat benannte Chimera-Modell führt mehrere Übersetzungskandidaten zusammen.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text · Bilder</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>json · sse</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>Hunyuan-MT-7B ist das mehrsprachige Übersetzungsmodell von Tencent. Seine grundlegende Aufgabe besteht darin, einen Ausgangstext in der gewünschten Zielsprache wiederzugeben. Tencent unterscheidet diesen Übersetzer von Hunyuan-MT-Chimera, dem Ensemble-Modell der Familie, das mehrere Übersetzungskandidaten zu einem Ergebnis verfeinert.</p><h4>Sprachpaar und gewünschte Übersetzung auswählen</h4><p>Tencent beschreibt die wechselseitige Übersetzung zwischen 33 Sprachen und hebt fünf Sprachen oder Dialekte ethnischer Minderheiten in China hervor. Die veröffentlichte Sprachtabelle umfasst Chinesisch, traditionelles Chinesisch, Englisch, Französisch, Portugiesisch, Spanisch, Japanisch, Türkisch, Russisch, Arabisch, Koreanisch, Thai, Italienisch, Deutsch, Vietnamesisch, Malaiisch, Indonesisch, Filipino, Hindi, Polnisch, Tschechisch, Niederländisch, Khmer, Birmanisch, Persisch, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Hebräisch, Bengalisch, Tamil und Ukrainisch. Sie führt außerdem ausdrücklich Tibetisch, Kasachisch, Mongolisch, Uigurisch und Kantonesisch an.</p><p>Geben Sie die Zielsprache genau an und nennen Sie bei Bedarf auch das erforderliche Schriftsystem. Ein zweckmäßiges Briefing kann festlegen, ob ein Dokument vereinfachtes oder traditionelles Chinesisch benötigt, und Zielgruppe sowie einheitlich zu verwendende Terminologie benennen. Lassen Sie den Ausgangstext unverändert, damit die Übersetzung mit dem exakt bereitgestellten Material abgeglichen werden kann.</p><h4>Den Übersetzungs-Prompt des Herstellers verwenden</h4><p>Der Hersteller stellt eine Prompt-Vorlage für Übersetzungen mit Chinesisch und eine weitere für Sprachpaare ohne Chinesisch bereit. Beide nennen die Zielsprache, setzen den Ausgangstext unter die Anweisung und verlangen die Übersetzung ohne zusätzliche Erklärung. Das Modell hat keinen voreingestellten System-Prompt. Setzen Sie die Aufgabenanweisung daher in die übermittelte Nachricht, statt sich auf eine nicht näher festgelegte Standardrolle zu verlassen.</p><p>Bei einem Sprachpaar ohne Chinesisch kann ein selbst formuliertes Briefing so beginnen: „Übersetzen Sie den folgenden Abschnitt ins Französische, ohne zusätzliche Erklärung.“ Fügen Sie danach den Ausgangstext ein. Wenn Chinesisch beteiligt ist, verwenden Sie die entsprechende chinesische Vorlage und ersetzen Sie deren Platzhalter für die Zielsprache. Das erwartete Artefakt ist der übersetzte Abschnitt, bereit für eine gesonderte Prüfung oder den nächsten Verarbeitungsschritt einer Anwendung.</p><h4>Sinnwahrende Abschnitte vorbereiten</h4><p>Verwenden Sie zusammenhängende Sätze oder Absätze, statt den Text an beliebigen Zeichenpositionen zu teilen. Bewahren Sie den Kontext, der zur Deutung von Pronomen, Fachbegriffen und Redewendungen erforderlich ist. Fügen Sie bei einer Produktanleitung den Produktnamen, definierte Begriffe und die eigentliche Anweisung gemeinsam ein; bewahren Sie bei einem Support-Austausch die Frage und die Antwort auf, auf die sie sich bezieht.</p><p>Wenn ein größeres Dokument abschnittsweise verarbeitet wird, führen Sie eine stabile Abschnitts-ID außerhalb des zu übersetzenden Textes und verwenden Sie in den entstehenden Passagen durchgehend die vereinbarte Terminologie. Geben Sie ausdrücklich an, wie Namen, Maßangaben und Platzhalter behandelt werden sollen, und prüfen Sie anschließend die Umsetzung in der Ausgabe. Diese Vorbereitung erleichtert das Zusammenfügen und Prüfen des Ergebnisses; sie ersetzt nicht die Kontrolle des übersetzten Sinns.</p><h4>Übersetzer und Ensemble getrennt halten</h4><p>Hunyuan-MT-7B erzeugt eine Übersetzung aus dem Ausgangstext. Der dokumentierte Chimera-Ablauf erhält dagegen den ursprünglichen Text sowie mehrere Kandidaten in der Zielsprache und erzeugt daraus eine einzige verfeinerte Übersetzung. Ein Arbeitsablauf mit beiden Stufen muss diese Kandidaten dem separaten Ensemble-Modell bereitstellen; die Auswahl von MT-7B allein führt diese zusätzliche Zusammenführung nicht durch.</p><p>Der Hersteller führt FP8-Checkpoints ebenfalls gesondert an. Bewahren Sie beim Speichern der Anfrage und der Übersetzung den Namen der regulären Ausgabe Hunyuan-MT-7B auf und unterscheiden Sie sie beim Ergebnisvergleich von einem FP8- oder Chimera-Artefakt. Die späteren HY-MT1.5-Modelle haben eigene Identitäten und Spezifikationen.</p><h4>Hinweise zur nativen Inferenz und zur Ergebnisprüfung</h4><p>Tencent empfiehlt in seinem nativen Inferenzbeispiel temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 und repetition_penalty 1.05. Prüfen Sie den übersetzten Inhalt als das eigentliche Ergebnis. Gleichen Sie Namen, Zahlen, Einheiten, Verneinungen, Datumsangaben und die Beziehungen zwischen Sätzen mit dem Ausgangstext ab, insbesondere dort, wo eine wörtliche Übersetzung den beabsichtigten Sinn verlieren könnte.</p><p>Bewahren Sie Ausgangstext, Zielsprache, ausgewählte Modellidentität und abschließend geprüfte Übersetzung gemeinsam auf. Prüfen Sie bei Anwendungstexten, ob Platzhalter und Formatierung weiterhin zu den vorgesehenen Feldern passen; lesen Sie bei einem Dokument die zusammengefügten Absätze auf einheitliche Terminologie und Tonalität. Auch ein flüssiger Satz kann eine Korrektur benötigen, wenn er ein sachliches Detail oder eine Anweisung verändert.</p><p>Wählen Sie über Ailoot diese exakte Modell-ID in /v1/chat/completions und geben Sie die Aufgabe in messages an. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream alle SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.</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 · Anthropic Messages</b> <code>POST /v1/messages</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabe</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Ausgabe</dt><dd><code>json</code>, <code>sse</code></dd></div><div><dt>Ausgabeformat</dt><dd>JSON or 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 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>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>tencent/Hunyuan-MT-7B</div><div>Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.</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\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>Bedingungen: </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\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>boolean</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>Bedingungen: </div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>Minimum: 1</div><div>Bedingungen: </div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinationen von Eingabematerialien</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · Erforderlich: messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · Erforderlich: messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Methodenparameter und Lebenszyklus</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Vertrag</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td 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, max_tokens</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</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, image</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>Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor., Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell.</td></tr></tbody></table></div><p>Lebenszyklus: <code>synchronous_or_streamed</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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-at/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2891-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2891-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2891-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2891-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;tencent/Hunyuan-MT-7B&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain how a rainbow forms.&quot;}], &quot;max_tokens&quot;: 256}&#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/messages \\\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 · Anthropic Messages</h4><p class=\"note-s\">JSON or 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\">Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result_pending_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Antwortfelder</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">content[]</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Fehler und nächste Schritte</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Antwort</th><th>Bedingung</th><th>Nächster Schritt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Ein Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Prüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span><code></code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Die ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut.</td></tr></tbody></table></div></details></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=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;fmt=messages\"><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;fmt=messages\"><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|tencent%2FHunyuan-MT-7B",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Ein Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Die ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Bewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result_pending_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "content[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "source": {
                                    "oneOf": [
                                      {
                                        "properties": {
                                          "type": {
                                            "const": "url"
                                          },
                                          "url": {
                                            "type": "string"
                                          }
                                        },
                                        "required": [
                                          "type",
                                          "url"
                                        ],
                                        "type": "object"
                                      },
                                      {
                                        "properties": {
                                          "data": {
                                            "type": "string"
                                          },
                                          "media_type": {
                                            "type": "string"
                                          },
                                          "type": {
                                            "const": "base64"
                                          }
                                        },
                                        "required": [
                                          "type",
                                          "media_type",
                                          "data"
                                        ],
                                        "type": "object"
                                      }
                                    ]
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "source"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "source": {
                                      "oneOf": [
                                        {
                                          "properties": {
                                            "type": {
                                              "const": "url"
                                            },
                                            "url": {
                                              "type": "string"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "url"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        },
                                        {
                                          "properties": {
                                            "data": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "media_type": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "type": {
                                              "const": "base64"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "media_type",
                                            "data"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        }
                                      ]
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "max_tokens": 256,
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.",
              "Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "content[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "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\": \"tencent/Hunyuan-MT-7B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}], \"max_tokens\": 256}')\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/messages \\\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": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "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": "Nulltarife für reine Textverarbeitung",
            "value": "Für Cache, Werkzeuge und Medien gelten die jeweils gesondert aufgeführten Preisbedingungen.",
            "when": "Für reine Texteingabe und Textausgabe"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "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": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "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"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "02a0b94cab283f0c6bcef4c580e3fb5d9a6c3d34fa7d217b12e7a3ea525e2020",
    "input_html_sha256": "40ae3be40e0def18614b678b3aefba35772c790352ffc300abfd571e2baf97e7",
    "private_audit_sha256": "93362b198f126545d100e5e32936e40ff57ac8038c1ff65d325de2de9cdf136a",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/de-at/tencent-hunyuan-mt-7b/",
    "description": "Hunyuan-MT-7B von Tencent übersetzt bereitgestellten Text in eine benannte Zielsprache. Das Modell deckt mehrere Sprachen ab und berücksichtigt insbesondere Chinesisch, Minderheitensprachen und Dialekte. Es ist das Übersetzungsmodell der Familie; das separat benannte Chimera-Modell führt mehrere Übersetzungskandidaten zusammen.",
    "locale": "de-at",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/de-at/tencent-hunyuan-mt-7b/index.md",
    "title": "tencent/Hunyuan-MT-7B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/de-at/tencent-hunyuan-mt-7b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Hunyuan-MT-7B ist das mehrsprachige Übersetzungsmodell von Tencent. Seine grundlegende Aufgabe besteht darin, einen Ausgangstext in der gewünschten Zielsprache wiederzugeben. Tencent unterscheidet diesen Übersetzer von Hunyuan-MT-Chimera, dem Ensemble-Modell der Familie, das mehrere Übersetzungskandidaten zu einem Ergebnis verfeinert.\n\n### Sprachpaar und gewünschte Übersetzung auswählen\n\nTencent beschreibt die wechselseitige Übersetzung zwischen 33 Sprachen und hebt fünf Sprachen oder Dialekte ethnischer Minderheiten in China hervor. Die veröffentlichte Sprachtabelle umfasst Chinesisch, traditionelles Chinesisch, Englisch, Französisch, Portugiesisch, Spanisch, Japanisch, Türkisch, Russisch, Arabisch, Koreanisch, Thai, Italienisch, Deutsch, Vietnamesisch, Malaiisch, Indonesisch, Filipino, Hindi, Polnisch, Tschechisch, Niederländisch, Khmer, Birmanisch, Persisch, Gujarati, Urdu, Telugu, Marathi, Hebräisch, Bengalisch, Tamil und Ukrainisch. Sie führt außerdem ausdrücklich Tibetisch, Kasachisch, Mongolisch, Uigurisch und Kantonesisch an.\n\nGeben Sie die Zielsprache genau an und nennen Sie bei Bedarf auch das erforderliche Schriftsystem. Ein zweckmäßiges Briefing kann festlegen, ob ein Dokument vereinfachtes oder traditionelles Chinesisch benötigt, und Zielgruppe sowie einheitlich zu verwendende Terminologie benennen. Lassen Sie den Ausgangstext unverändert, damit die Übersetzung mit dem exakt bereitgestellten Material abgeglichen werden kann.\n\n### Den Übersetzungs-Prompt des Herstellers verwenden\n\nDer Hersteller stellt eine Prompt-Vorlage für Übersetzungen mit Chinesisch und eine weitere für Sprachpaare ohne Chinesisch bereit. Beide nennen die Zielsprache, setzen den Ausgangstext unter die Anweisung und verlangen die Übersetzung ohne zusätzliche Erklärung. Das Modell hat keinen voreingestellten System-Prompt. Setzen Sie die Aufgabenanweisung daher in die übermittelte Nachricht, statt sich auf eine nicht näher festgelegte Standardrolle zu verlassen.\n\nBei einem Sprachpaar ohne Chinesisch kann ein selbst formuliertes Briefing so beginnen: „Übersetzen Sie den folgenden Abschnitt ins Französische, ohne zusätzliche Erklärung.“ Fügen Sie danach den Ausgangstext ein. Wenn Chinesisch beteiligt ist, verwenden Sie die entsprechende chinesische Vorlage und ersetzen Sie deren Platzhalter für die Zielsprache. Das erwartete Artefakt ist der übersetzte Abschnitt, bereit für eine gesonderte Prüfung oder den nächsten Verarbeitungsschritt einer Anwendung.\n\n### Sinnwahrende Abschnitte vorbereiten\n\nVerwenden Sie zusammenhängende Sätze oder Absätze, statt den Text an beliebigen Zeichenpositionen zu teilen. Bewahren Sie den Kontext, der zur Deutung von Pronomen, Fachbegriffen und Redewendungen erforderlich ist. Fügen Sie bei einer Produktanleitung den Produktnamen, definierte Begriffe und die eigentliche Anweisung gemeinsam ein; bewahren Sie bei einem Support-Austausch die Frage und die Antwort auf, auf die sie sich bezieht.\n\nWenn ein größeres Dokument abschnittsweise verarbeitet wird, führen Sie eine stabile Abschnitts-ID außerhalb des zu übersetzenden Textes und verwenden Sie in den entstehenden Passagen durchgehend die vereinbarte Terminologie. Geben Sie ausdrücklich an, wie Namen, Maßangaben und Platzhalter behandelt werden sollen, und prüfen Sie anschließend die Umsetzung in der Ausgabe. Diese Vorbereitung erleichtert das Zusammenfügen und Prüfen des Ergebnisses; sie ersetzt nicht die Kontrolle des übersetzten Sinns.\n\n### Übersetzer und Ensemble getrennt halten\n\nHunyuan-MT-7B erzeugt eine Übersetzung aus dem Ausgangstext. Der dokumentierte Chimera-Ablauf erhält dagegen den ursprünglichen Text sowie mehrere Kandidaten in der Zielsprache und erzeugt daraus eine einzige verfeinerte Übersetzung. Ein Arbeitsablauf mit beiden Stufen muss diese Kandidaten dem separaten Ensemble-Modell bereitstellen; die Auswahl von MT-7B allein führt diese zusätzliche Zusammenführung nicht durch.\n\nDer Hersteller führt FP8-Checkpoints ebenfalls gesondert an. Bewahren Sie beim Speichern der Anfrage und der Übersetzung den Namen der regulären Ausgabe Hunyuan-MT-7B auf und unterscheiden Sie sie beim Ergebnisvergleich von einem FP8- oder Chimera-Artefakt. Die späteren HY-MT1.5-Modelle haben eigene Identitäten und Spezifikationen.\n\n### Hinweise zur nativen Inferenz und zur Ergebnisprüfung\n\nTencent empfiehlt in seinem nativen Inferenzbeispiel temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 und repetition_penalty 1.05. Prüfen Sie den übersetzten Inhalt als das eigentliche Ergebnis. Gleichen Sie Namen, Zahlen, Einheiten, Verneinungen, Datumsangaben und die Beziehungen zwischen Sätzen mit dem Ausgangstext ab, insbesondere dort, wo eine wörtliche Übersetzung den beabsichtigten Sinn verlieren könnte.\n\nBewahren Sie Ausgangstext, Zielsprache, ausgewählte Modellidentität und abschließend geprüfte Übersetzung gemeinsam auf. Prüfen Sie bei Anwendungstexten, ob Platzhalter und Formatierung weiterhin zu den vorgesehenen Feldern passen; lesen Sie bei einem Dokument die zusammengefügten Absätze auf einheitliche Terminologie und Tonalität. Auch ein flüssiger Satz kann eine Korrektur benötigen, wenn er ein sachliches Detail oder eine Anweisung verändert.\n\nWählen Sie über Ailoot diese exakte Modell-ID in /v1/chat/completions und geben Sie die Aufgabe in messages an. Jede Nachricht enthält eine role und ihren content; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream alle SSE-Segmente und bewahren Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis auf.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Die vollständigen Preisangaben zur Konfiguration finden Sie in den Details."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat",
      "messages"
    ],
    "id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Ein Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Die ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Bewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result_pending_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.",
              "Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "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\": \"tencent/Hunyuan-MT-7B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Nulltarife für reine Textverarbeitung",
            "value": "Für Cache, Werkzeuge und Medien gelten die jeweils gesondert aufgeführten Preisbedingungen.",
            "when": "Für reine Texteingabe und Textausgabe"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "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": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "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"
          }
        ]
      },
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Ein Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Die ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Bewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result_pending_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "content[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "source": {
                                    "oneOf": [
                                      {
                                        "properties": {
                                          "type": {
                                            "const": "url"
                                          },
                                          "url": {
                                            "type": "string"
                                          }
                                        },
                                        "required": [
                                          "type",
                                          "url"
                                        ],
                                        "type": "object"
                                      },
                                      {
                                        "properties": {
                                          "data": {
                                            "type": "string"
                                          },
                                          "media_type": {
                                            "type": "string"
                                          },
                                          "type": {
                                            "const": "base64"
                                          }
                                        },
                                        "required": [
                                          "type",
                                          "media_type",
                                          "data"
                                        ],
                                        "type": "object"
                                      }
                                    ]
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "source"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "source": {
                                      "oneOf": [
                                        {
                                          "properties": {
                                            "type": {
                                              "const": "url"
                                            },
                                            "url": {
                                              "type": "string"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "url"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        },
                                        {
                                          "properties": {
                                            "data": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "media_type": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "type": {
                                              "const": "base64"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "media_type",
                                            "data"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        }
                                      ]
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "max_tokens": 256,
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor.",
              "Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "content[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "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\": \"tencent/Hunyuan-MT-7B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}], \"max_tokens\": 256}')\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/messages \\\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": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "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": "Nulltarife für reine Textverarbeitung",
            "value": "Für Cache, Werkzeuge und Medien gelten die jeweils gesondert aufgeführten Preisbedingungen.",
            "when": "Für reine Texteingabe und Textausgabe"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "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": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Hunyuan-MT-7B von Tencent übersetzt bereitgestellten Text in eine benannte Zielsprache. Das Modell deckt mehrere Sprachen ab und berücksichtigt insbesondere Chinesisch, Minderheitensprachen und Dialekte. Es ist das Übersetzungsmodell der Familie; das separat benannte Chimera-Modell führt mehrere Übersetzungskandidaten zusammen.",
    "title": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Hunyuan-MT-7B von Tencent übersetzt bereitgestellten Text in eine benannte Zielsprache. Das Modell deckt mehrere Sprachen ab und berücksichtigt insbesondere Chinesisch, Minderheitensprachen und Dialekte. Es ist das Übersetzungsmodell der Familie; das separat benannte Chimera-Modell führt mehrere Übersetzungskandidaten zusammen.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "469c68badc0c28c278c16dd771df7300ec240ce56cd62f15a56b650f93194160",
    "renderer_sha256": "4915581496a34d8a27d706c57a04aa12aa22b4b136560828b2e1b9b8437d1eb0"
  },
  "sourceRevision": "d89e894a94beb498f79508a252fe7bc3fd87034924569b0b6cf7d7ab6f255745"
}
