Source: https://ailoot.ai/models/de-at/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/ Language: de-at # Thinking Machines: Inkling Small (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/facts.json) ## [Thinking Machines: Inkling Small (free)](https://ailoot.ai/models/de-at/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/) Inkling-Small ist ein multimodales Modell mit offenen Gewichten für Programmierung, Werkzeugnutzung und Schlussfolgern anhand von Text, Bildern und Audio. Sein steuerbarer Thinking-Aufwand und großer Kontext unterstützen gezielte Anwendungsaufgaben mit schriftlichen Ergebnissen; das aktive Modell ist kleiner als bei Inkling. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/thinkingmachines-inkling-small-u003a-free/#method-1) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Inkling-Small ist das kleinere multimodale Modell mit offenen Gewichten von Thinking Machines Lab für Reasoning, Programmierung, Gespräche und werkzeugnutzende Anwendungen. Es akzeptiert Text, Bilder und Audio und erzeugt Text. Sein Mixture-of-Experts-Design besitzt insgesamt 276 Milliarden Parameter, davon 12 Milliarden aktiv, gegenüber insgesamt 975 Milliarden und 41 Milliarden aktiven Parametern bei Inkling. Small ist ein separat veröffentlichtes Modell mit einem anderen Verhältnis von Effizienz und Fähigkeiten, kein Modus von Inkling für kürzere Ausgaben. Für eine Codeuntersuchung stellen Sie die betroffenen Dateien, das beobachtete Verhalten und die benötigte Änderung bereit und verlangen Sie anschließend den verantwortlichen Pfad und eine gezielte Korrektur. Ein hilfreiches Endergebnis enthält den vorgeschlagenen Eingriff und die Belege aus allen Prüfungen, die die verbundene Anwendung tatsächlich ausgeführt hat. Für einen Supportassistenten geben Sie die relevante Richtlinie und Gesprächsfakten an und verlangen Sie die nächste Antwort oder eine noch fehlende Frage. Die vorgesehenen Nutzungen umfassen Programmierassistenten, Chatbots, durch Informationsabruf ergänzte Antworten und agentische Systeme mit Anwendungswerkzeugen. Das Kontextfenster umfasst bis zu eine Million Token. Ordnen Sie ein umfangreiches Repository oder eine Dokumentensammlung mit Dateinamen, Abschnittskennzeichnungen und einer klaren Frage und bewahren Sie die Fakten, die eine spätere Stufe verwenden muss. Ein großes Fenster ist hilfreich für den Vergleich weit auseinanderliegender Informationen, doch das angeforderte Ergebnis sollte konkret bleiben: eine Codeänderung, eine quellenbasierte Erklärung oder extrahierte Felder. Neue oder private Informationen gehören in die bereitgestellten Belege oder zurückgegebenen Abrufergebnisse, statt als Teil des erlernten Wissens vorausgesetzt zu werden. Der Denkaufwand ist steuerbar. Der Familienleitfaden des Anbieters verwendet stufenlose Werte von einschließlich 0.0 bis unter 1.0, mit den Ausgangsvorgaben none, minimal, low, medium, high und xhigh entsprechend 0.0, 0.1, 0.2, 0.7, 0.9 und 0.99. Der Renderer des Anbieters verwendet standardmäßig high. Ein höherer Aufwand kann mehr Reasoning fördern und ein größeres Generierungsbudget benötigen, garantiert jedoch keine längere oder genauere Antwort. Eine Nulleinstellung lenkt das Modell in Richtung einer Antwort ohne Reasoning, statt dessen Abwesenheit strikt zu erzwingen. Wählen Sie den Aufwand passend zur Aufgabe und halten Sie die Anforderung an die endgültige Ausgabe klar. Bilder können visuelle Fragen, Diagramm- oder Schaubildinterpretation und mathematisches Reasoning aus sichtbaren Informationen unterstützen. Für gute Leistung verwenden Sie Bilder mit Abmessungen zwischen 40 und 4.096 Pixeln. Bewahren Sie lesbare Beschriftungen und erklären Sie das wichtige Detail. Mit einem konfigurierten Python-Werkzeug kann das Modell visuelles Reasoning mit Zuschneiden, Vergrößern und programmatischer Prüfung eines Dokuments oder Diagramms verbinden. Diese Operationen müssen von der verbundenen Werkzeugumgebung ausgeführt werden; die schriftliche Antwort sollte die daraus zurückgegebenen Beobachtungen verwenden. Die Audioeingabe ist WAV mit 16 kHz Abtastrate, idealerweise mit Aufnahmen unter zwei Minuten für optimale Leistung. Dies ist eine Vorbereitungsempfehlung, keine harte Dauergarantie. Verwenden Sie eine relevante gesprochene Frage oder einen kurzen Clip und legen Sie fest, ob das schriftliche Ergebnis Sprache transkribieren, eine Frage zur Aufnahme beantworten oder ihren Inhalt zu anderem bereitgestelltem Material in Beziehung setzen soll. Die native Antwort ist Text statt generierter Sprache. Die separate Empfehlung von Inkling für längere Audioinhalte darf nicht auf die Small-Ausgabe übertragen werden. Arbeitsabläufe mit Werkzeugnutzung benötigen aussagekräftige Werkzeugbeschreibungen, Argumentdefinitionen und Ergebnisse der von der Anwendung ausgeführten Operationen. Halten Sie ein Abfrageergebnis, eine Berechnung oder eine Dateibeobachtung von der vorgeschlagenen Aktion des Modells getrennt. Bei einer Diagrammabweichung benennen Sie die relevanten Beschriftungen, prüfen Sie die bereitgestellten Werte mit einem Berechnungswerkzeug und verlangen Sie eine Erklärung, die diese Werte anführt. Das Modell ist auf unterschiedliche Programmier- und Agentenumgebungen trainiert; die umgebende Aufgabe und Werkzeuge sollten daher beschrieben und nicht stillschweigend vorausgesetzt werden. Die offenen Gewichte unterstützen Modellforschung, Fine-Tuning und die Integration in nachgelagerte Produkte. Die Veröffentlichung von Inkling-Small folgt auf einen früheren Preview-Checkpoint und enthält weiteres Training für agentengestützte Programmierung; das endgültige Modell und diese Preview sollten getrennte Identitäten behalten. Für eine spezialisierte Extraktion oder einen Antwortstil nutzt die Anpassung repräsentative Beispiele und ein ausdrückliches Zielverhalten. Ein gewöhnlicher Prompt stellt dagegen Kontext für die aktuelle Anfrage bereit; er erstellt kein neu trainiertes Modell und wechselt nicht zu einem solchen. Eine hilfreiche Ergebnisprüfung kontrolliert, ob die vorgeschlagene Codeänderung, Transkription, extrahierten Fakten oder schriftliche Antwort zu den bereitgestellten Belegen passen. Legen Sie fest, wie Unsicherheit und fehlende Informationen erscheinen sollen, besonders bei einer Prognose oder Faktenantwort mit unvollständiger Quelle. Der Hersteller trainierte Inkling-Small zur Prognosekalibrierung mit Reinforcement Learning anhand anreizkompatibler Bewertungsregeln für Fragen aus der realen Welt, mit dem Ziel, eine zu den verfügbaren Belegen passende Zuversicht auszudrücken. Bewahren Sie Material und Werkzeugbeobachtungen beim Arbeitsergebnis auf, damit eine Folgefrage ein Problem überarbeiten kann, ohne die ursprüngliche Aufgabe zu verlieren. Die allgemeinen mehrsprachigen und multimodalen Fähigkeiten von Inkling-Small bleiben von einem speziellen Sprachgenerator oder einem garantierten Dienst zur Ausführung externer Aktionen getrennt. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `thinkingmachines/inkling-small:free` [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) Thinking Machines /`thinkingmachines/inkling-small:free` ### Einstieg Inkling-Small ist ein multimodales Modell mit offenen Gewichten für Programmierung, Werkzeugnutzung und Schlussfolgern anhand von Text, Bildern und Audio. Sein steuerbarer Thinking-Aufwand und großer Kontext unterstützen gezielte Anwendungsaufgaben mit schriftlichen Ergebnissen; das aktive Modell ist kleiner als bei Inkling. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabe `text` Ausgabe `text` Kontext 1 048 576 tokens Maximale Ausgabe 262 144 tokens Ausgabeformat JSON | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits thinkingmachines/inkling-small:free | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits false | Standardfalse | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 262 144 | Standard— | | Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 262 144 | Standard— | | Feld`n` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 128 | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`seed` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stop` | Typ`` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`frequency_penalty` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`presence_penalty` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`user` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`optional` | Vertragstream, max\_tokens, max\_completion\_tokens, n, temperature, top\_p, seed, stop, frequency\_penalty, presence\_penalty, user | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`conditions` | VertragUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 1048576 bytes. | Lebenszyklus: `synchronous_json` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird Nulltarife für reine Textverarbeitung Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Tokens | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "thinkingmachines/inkling-small:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `thinkingmachines/inkling-small:free` [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) Thinking Machines /`thinkingmachines/inkling-small:free` ### Einstieg Inkling-Small ist ein multimodales Modell mit offenen Gewichten für Programmierung, Werkzeugnutzung und Schlussfolgern anhand von Text, Bildern und Audio. Sein steuerbarer Thinking-Aufwand und großer Kontext unterstützen gezielte Anwendungsaufgaben mit schriftlichen Ergebnissen; das aktive Modell ist kleiner als bei Inkling. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabe `text` Ausgabe `text` Kontext 1 048 576 tokens Maximale Ausgabe 262 144 tokens Ausgabeformat JSON | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits thinkingmachines/inkling-small:free | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits false | Standardfalse | | Feld`system` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 262 144 | Standard— | | Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`top_k` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`stop_sequences` | Typ`array` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | | Feld`metadata` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— | Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional` | Vertragstream, system, temperature, top\_p, top\_k, stop\_sequences, metadata | | Parameter`material_types` | Vertragtext | | Parameter`conditions` | VertragUse literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 1048576 bytes. | Lebenszyklus: `synchronous_json` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Nulltarife für reine Textverarbeitung Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Tokens | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "thinkingmachines/inkling-small:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the supplied text in three concise points."}], "stream": false, "max_tokens": 256}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`thinkingmachines/inkling-small:free`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&route=Ultra&caller=thinkingmachines%2Finkling-small%3Afree&fmt=messages) FAQ · Thinking Machines: Inkling Small (free) Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `text` → `text` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `model`, `messages`, `stream`, `max_tokens`, `max_completion_tokens`, `n`, `temperature`, `top_p`, `seed`, `stop`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `user` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `model`, `messages`, `stream`, `system`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `top_k`, `stop_sequences`, `metadata` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `262144`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `262144`; `max_completion_tokens.minimum`: `1`; `max_completion_tokens.maximum`: `262144`; `n.minimum`: `1`; `n.maximum`: `128` `POST /v1/messages` · `thinkingmachines/inkling-small:free`: `ctx`: `1048576`; `max_out`: `262144`; `max_tokens.minimum`: `1`; `max_tokens.maximum`: `262144` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-at/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. 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