{
  "aboutHtml": "<p>LongCat 2.0 ist ein dünn besetztes Mixture-of-Experts-Sprachmodell von Meituan mit 48 Milliarden aktiven Parametern bei insgesamt 1,6 Billionen. Zu seinem veröffentlichten Einsatzgebiet gehören Programmierung, Änderungen auf Repository-Ebene, langfristige Problemlösung und Agentenabläufe. Wählen Sie meituan/longcat-2.0 mit POST /v1/chat/completions unter Verwendung von model und einem messages-Array. Dieses Profil nimmt Text entgegen und erzeugt innerhalb des Gesprächs Text oder Funktionsaufrufanfragen.</p><p>Stellen Sie für eine Repository-Änderung die relevanten Dateien oder Auszüge, das zu ändernde Verhalten und die Einschränkungen bereit, die die Implementierung bewahren muss. Bitten Sie um ein konkretes Ergebnis, etwa einen Patch, eine vorgeschlagene Änderungsfolge oder eine Erklärung, wie ein Fehler die bereitgestellten Module durchläuft. Stellen Sie für eine Dokumentanalyse den tatsächlichen Quelltext bereit und benennen Sie die Fragen, die die Antwort klären muss. Kennzeichnen Sie verschiedene Quellpassagen, damit die Antwort ihre Schlussfolgerungen mit dem bereitgestellten Material verbinden kann.</p><p>Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1 048 756 Tokens, und das Modellprofil nennt bis zu 262 144 Ausgabetokens. Planen Sie Ausgangsmaterial, Gesprächsverlauf, Werkzeugergebnisse und gewünschte Antwort innerhalb des gesamten Kontextbudgets. Legen Sie max_tokens für das gewünschte Ausgabekontingent fest. Ein großer Kontext kann umfangreichen Text aufnehmen, doch die Aufgabe profitiert weiterhin von ausdrücklichen Dateigrenzen, dem aktuellen Ziel und einer Beschreibung dessen, was eine nützliche Antwort enthalten sollte.</p><p>Zu den unterstützten Steuerungen gehören tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Eine Anwendung kann Funktionen zum Lesen einer ausgewählten Datei, zum Ausführen einer genehmigten Prüfung oder zum Abrufen eines Datensatzes deklarieren und die daraus resultierenden Daten in nachfolgenden Gesprächsbeiträgen bereitstellen. Das Modell kann einen Funktionsaufruf anfordern; Ihre Anwendung validiert dessen Argumente, führt die erlaubte Aktion aus und gibt das Ergebnis zurück. Halten Sie Anfrage, Werkzeugergebnis und nächste Antwort zusammen, wenn eine Aufgabe mehrere Schritte umfasst.</p><p>Weitere veröffentlichte Parameter sind temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty und repetition_penalty. reasoning und include_reasoning erscheinen ebenfalls in der Liste unterstützter Parameter. Das Modellprofil unterstützt response_format nicht, daher bleibt eine Anweisung zur JSON-Ausgabe eine Promptanweisung. Parsen und validieren Sie jeden strukturierten Text, bevor Sie ihn an Code, eine Datenbank oder einen anderen Ablauf weitergeben.</p><p>Verwenden Sie eine vollständige Chat Completions-Antwort, wenn der nächste Schritt die zusammengesetzte Antwort benötigt, oder streamen Sie Text, wenn die Anwendung ihn beim Eintreffen anzeigt. Lesen Sie Nachrichteninhalt und etwaige Werkzeugaufrufe aus den zurückgegebenen choices und bewahren Sie usage und Antwortinformationen auf. Setzen Sie gestreamte Deltas zusammen, bevor Sie einen vorgeschlagenen Patch oder eine strukturierte Antwort als vollständig behandeln. Prüfen Sie bei einer Codeänderung den fertigen Vorschlag anhand der bereitgestellten Anforderungen und tatsächlichen Prüfungen, bevor Sie sein Ergebnis anwenden.</p>",
  "aboutText": "LongCat 2.0 ist ein dünn besetztes Mixture-of-Experts-Sprachmodell von Meituan mit 48 Milliarden aktiven Parametern bei insgesamt 1,6 Billionen. Zu seinem veröffentlichten Einsatzgebiet gehören Programmierung, Änderungen auf Repository-Ebene, langfristige Problemlösung und Agentenabläufe. Wählen Sie meituan/longcat-2.0 mit POST /v1/chat/completions unter Verwendung von model und einem messages-Array. Dieses Profil nimmt Text entgegen und erzeugt innerhalb des Gesprächs Text oder Funktionsaufrufanfragen.\n\nStellen Sie für eine Repository-Änderung die relevanten Dateien oder Auszüge, das zu ändernde Verhalten und die Einschränkungen bereit, die die Implementierung bewahren muss. Bitten Sie um ein konkretes Ergebnis, etwa einen Patch, eine vorgeschlagene Änderungsfolge oder eine Erklärung, wie ein Fehler die bereitgestellten Module durchläuft. Stellen Sie für eine Dokumentanalyse den tatsächlichen Quelltext bereit und benennen Sie die Fragen, die die Antwort klären muss. Kennzeichnen Sie verschiedene Quellpassagen, damit die Antwort ihre Schlussfolgerungen mit dem bereitgestellten Material verbinden kann.\n\nDas veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1 048 756 Tokens, und das Modellprofil nennt bis zu 262 144 Ausgabetokens. Planen Sie Ausgangsmaterial, Gesprächsverlauf, Werkzeugergebnisse und gewünschte Antwort innerhalb des gesamten Kontextbudgets. Legen Sie max_tokens für das gewünschte Ausgabekontingent fest. Ein großer Kontext kann umfangreichen Text aufnehmen, doch die Aufgabe profitiert weiterhin von ausdrücklichen Dateigrenzen, dem aktuellen Ziel und einer Beschreibung dessen, was eine nützliche Antwort enthalten sollte.\n\nZu den unterstützten Steuerungen gehören tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Eine Anwendung kann Funktionen zum Lesen einer ausgewählten Datei, zum Ausführen einer genehmigten Prüfung oder zum Abrufen eines Datensatzes deklarieren und die daraus resultierenden Daten in nachfolgenden Gesprächsbeiträgen bereitstellen. Das Modell kann einen Funktionsaufruf anfordern; Ihre Anwendung validiert dessen Argumente, führt die erlaubte Aktion aus und gibt das Ergebnis zurück. Halten Sie Anfrage, Werkzeugergebnis und nächste Antwort zusammen, wenn eine Aufgabe mehrere Schritte umfasst.\n\nWeitere veröffentlichte Parameter sind temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty und repetition_penalty. reasoning und include_reasoning erscheinen ebenfalls in der Liste unterstützter Parameter. Das Modellprofil unterstützt response_format nicht, daher bleibt eine Anweisung zur JSON-Ausgabe eine Promptanweisung. Parsen und validieren Sie jeden strukturierten Text, bevor Sie ihn an Code, eine Datenbank oder einen anderen Ablauf weitergeben.\n\nVerwenden Sie eine vollständige Chat Completions-Antwort, wenn der nächste Schritt die zusammengesetzte Antwort benötigt, oder streamen Sie Text, wenn die Anwendung ihn beim Eintreffen anzeigt. Lesen Sie Nachrichteninhalt und etwaige Werkzeugaufrufe aus den zurückgegebenen choices und bewahren Sie usage und Antwortinformationen auf. Setzen Sie gestreamte Deltas zusammen, bevor Sie einen vorgeschlagenen Patch oder eine strukturierte Antwort als vollständig behandeln. Prüfen Sie bei einer Codeänderung den fertigen Vorschlag anhand der bereitgestellten Anforderungen und tatsächlichen Prüfungen, bevor Sie sein Ergebnis anwenden.",
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Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1 048 756 Tokens. Verwenden Sie die genaue ID meituan/longcat-2.0 mit Chat Completions und stellen Sie den relevanten Code, Dokumente und Werkzeugergebnisse als Text bereit.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>Text</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Über das Modell</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>LongCat 2.0 ist ein dünn besetztes Mixture-of-Experts-Sprachmodell von Meituan mit 48 Milliarden aktiven Parametern bei insgesamt 1,6 Billionen. Zu seinem veröffentlichten Einsatzgebiet gehören Programmierung, Änderungen auf Repository-Ebene, langfristige Problemlösung und Agentenabläufe. Wählen Sie meituan/longcat-2.0 mit POST /v1/chat/completions unter Verwendung von model und einem messages-Array. Dieses Profil nimmt Text entgegen und erzeugt innerhalb des Gesprächs Text oder Funktionsaufrufanfragen.</p><p>Stellen Sie für eine Repository-Änderung die relevanten Dateien oder Auszüge, das zu ändernde Verhalten und die Einschränkungen bereit, die die Implementierung bewahren muss. Bitten Sie um ein konkretes Ergebnis, etwa einen Patch, eine vorgeschlagene Änderungsfolge oder eine Erklärung, wie ein Fehler die bereitgestellten Module durchläuft. Stellen Sie für eine Dokumentanalyse den tatsächlichen Quelltext bereit und benennen Sie die Fragen, die die Antwort klären muss. Kennzeichnen Sie verschiedene Quellpassagen, damit die Antwort ihre Schlussfolgerungen mit dem bereitgestellten Material verbinden kann.</p><p>Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1 048 756 Tokens, und das Modellprofil nennt bis zu 262 144 Ausgabetokens. Planen Sie Ausgangsmaterial, Gesprächsverlauf, Werkzeugergebnisse und gewünschte Antwort innerhalb des gesamten Kontextbudgets. Legen Sie max_tokens für das gewünschte Ausgabekontingent fest. Ein großer Kontext kann umfangreichen Text aufnehmen, doch die Aufgabe profitiert weiterhin von ausdrücklichen Dateigrenzen, dem aktuellen Ziel und einer Beschreibung dessen, was eine nützliche Antwort enthalten sollte.</p><p>Zu den unterstützten Steuerungen gehören tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Eine Anwendung kann Funktionen zum Lesen einer ausgewählten Datei, zum Ausführen einer genehmigten Prüfung oder zum Abrufen eines Datensatzes deklarieren und die daraus resultierenden Daten in nachfolgenden Gesprächsbeiträgen bereitstellen. Das Modell kann einen Funktionsaufruf anfordern; Ihre Anwendung validiert dessen Argumente, führt die erlaubte Aktion aus und gibt das Ergebnis zurück. Halten Sie Anfrage, Werkzeugergebnis und nächste Antwort zusammen, wenn eine Aufgabe mehrere Schritte umfasst.</p><p>Weitere veröffentlichte Parameter sind temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty und repetition_penalty. reasoning und include_reasoning erscheinen ebenfalls in der Liste unterstützter Parameter. Das Modellprofil unterstützt response_format nicht, daher bleibt eine Anweisung zur JSON-Ausgabe eine Promptanweisung. Parsen und validieren Sie jeden strukturierten Text, bevor Sie ihn an Code, eine Datenbank oder einen anderen Ablauf weitergeben.</p><p>Verwenden Sie eine vollständige Chat Completions-Antwort, wenn der nächste Schritt die zusammengesetzte Antwort benötigt, oder streamen Sie Text, wenn die Anwendung ihn beim Eintreffen anzeigt. Lesen Sie Nachrichteninhalt und etwaige Werkzeugaufrufe aus den zurückgegebenen choices und bewahren Sie usage und Antwortinformationen auf. Setzen Sie gestreamte Deltas zusammen, bevor Sie einen vorgeschlagenen Patch oder eine strukturierte Antwort als vollständig behandeln. Prüfen Sie bei einer Codeänderung den fertigen Vorschlag anhand der bereitgestellten Anforderungen und tatsächlichen Prüfungen, bevor Sie sein Ergebnis anwenden.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Chat Completions</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabetypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ausgabetypen</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>1.048.756 tokens</dd></div><div><dt>Ausgabeformat</dt><dd>JSON or supported SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th><th>Anforderung</th><th>Werte und Limits</th><th>Standard</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td 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>meituan/longcat-2.0</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 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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>Minimum: 1</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\">max_completion_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>Optional</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>Minimum: 1</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 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data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>stream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span></td></tr></tbody></table></div><p>Lebenszyklus: <code>synchronous_json_or_sse</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarife</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.</p><dl data-price-conditions><dt>Schnellmodus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist</span></dd><dt>Flex-Modus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Modus flex ausgewählt ist</span></dd><dt>Maximaler Denkaufwand</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-Tarife</h4><h4>Preise nach Konfiguration</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Tarifstaffel</th><th>Gebühr</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Basistarife für Token</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>$0.0015</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Ausgabe · Ausgabetoken</span> <b>$0.006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Lesen</span> <b>$0.00003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Schreiben</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-16-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-16-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-16-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-16-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;meituan/longcat-2.0&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Summarize the supplied text in three concise points.&quot;}], &quot;stream&quot;: false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><p class=\"note-s\">JSON or supported SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.</p><p class=\"note-s\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasnamen</h3><h4>Modellaliasnamen</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=meituan%2Flongcat-2.0&amp;route=Ultra&amp;caller=meituan%2Flongcat-2.0&amp;fmt=chat\"><code>meituan/longcat-2.0</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\">Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.</p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=meituan%2Flongcat-2.0&amp;route=Ultra&amp;caller=meituan%2Flongcat-2.0&amp;fmt=chat\"><code>meituan/longcat-2.0</code></a></p></section></div>",
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    "description": "LongCat 2.0 ist Meituans Textmodell für Programmierung, Änderungen auf Repository-Ebene, ausgedehnte Problemlösung und von Anwendungen gesteuerte Agentenabläufe. Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1 048 756 Tokens. Verwenden Sie die genaue ID meituan/longcat-2.0 mit Chat Completions und stellen Sie den relevanten Code, Dokumente und Werkzeugergebnisse als Text bereit.",
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    "about": "LongCat 2.0 ist ein dünn besetztes Mixture-of-Experts-Sprachmodell von Meituan mit 48 Milliarden aktiven Parametern bei insgesamt 1,6 Billionen. Zu seinem veröffentlichten Einsatzgebiet gehören Programmierung, Änderungen auf Repository-Ebene, langfristige Problemlösung und Agentenabläufe. Wählen Sie meituan/longcat-2.0 mit POST /v1/chat/completions unter Verwendung von model und einem messages-Array. Dieses Profil nimmt Text entgegen und erzeugt innerhalb des Gesprächs Text oder Funktionsaufrufanfragen.\n\nStellen Sie für eine Repository-Änderung die relevanten Dateien oder Auszüge, das zu ändernde Verhalten und die Einschränkungen bereit, die die Implementierung bewahren muss. Bitten Sie um ein konkretes Ergebnis, etwa einen Patch, eine vorgeschlagene Änderungsfolge oder eine Erklärung, wie ein Fehler die bereitgestellten Module durchläuft. Stellen Sie für eine Dokumentanalyse den tatsächlichen Quelltext bereit und benennen Sie die Fragen, die die Antwort klären muss. Kennzeichnen Sie verschiedene Quellpassagen, damit die Antwort ihre Schlussfolgerungen mit dem bereitgestellten Material verbinden kann.\n\nDas veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1 048 756 Tokens, und das Modellprofil nennt bis zu 262 144 Ausgabetokens. Planen Sie Ausgangsmaterial, Gesprächsverlauf, Werkzeugergebnisse und gewünschte Antwort innerhalb des gesamten Kontextbudgets. Legen Sie max_tokens für das gewünschte Ausgabekontingent fest. Ein großer Kontext kann umfangreichen Text aufnehmen, doch die Aufgabe profitiert weiterhin von ausdrücklichen Dateigrenzen, dem aktuellen Ziel und einer Beschreibung dessen, was eine nützliche Antwort enthalten sollte.\n\nZu den unterstützten Steuerungen gehören tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Eine Anwendung kann Funktionen zum Lesen einer ausgewählten Datei, zum Ausführen einer genehmigten Prüfung oder zum Abrufen eines Datensatzes deklarieren und die daraus resultierenden Daten in nachfolgenden Gesprächsbeiträgen bereitstellen. Das Modell kann einen Funktionsaufruf anfordern; Ihre Anwendung validiert dessen Argumente, führt die erlaubte Aktion aus und gibt das Ergebnis zurück. Halten Sie Anfrage, Werkzeugergebnis und nächste Antwort zusammen, wenn eine Aufgabe mehrere Schritte umfasst.\n\nWeitere veröffentlichte Parameter sind temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty und repetition_penalty. reasoning und include_reasoning erscheinen ebenfalls in der Liste unterstützter Parameter. Das Modellprofil unterstützt response_format nicht, daher bleibt eine Anweisung zur JSON-Ausgabe eine Promptanweisung. Parsen und validieren Sie jeden strukturierten Text, bevor Sie ihn an Code, eine Datenbank oder einen anderen Ablauf weitergeben.\n\nVerwenden Sie eine vollständige Chat Completions-Antwort, wenn der nächste Schritt die zusammengesetzte Antwort benötigt, oder streamen Sie Text, wenn die Anwendung ihn beim Eintreffen anzeigt. Lesen Sie Nachrichteninhalt und etwaige Werkzeugaufrufe aus den zurückgegebenen choices und bewahren Sie usage und Antwortinformationen auf. Setzen Sie gestreamte Deltas zusammen, bevor Sie einen vorgeschlagenen Patch oder eine strukturierte Antwort als vollständig behandeln. Prüfen Sie bei einer Codeänderung den fertigen Vorschlag anhand der bereitgestellten Anforderungen und tatsächlichen Prüfungen, bevor Sie sein Ergebnis anwenden.",
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                    "meituan/longcat-2.0"
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              "model",
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              {
                "amount": "0.00003000",
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                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
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                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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                "side": "in",
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              },
              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"meituan/longcat-2.0\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
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        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
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        "img_out": null,
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        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Chat Completions",
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          "text"
        ],
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          {
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            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
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          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
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        },
        "pricing_profiles": [
          {
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            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
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                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
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                "amount": "0.006000",
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                "label": "Output tokens",
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                "amount": null,
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              },
              {
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              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "meituan/longcat-2.0",
        "route_label": "Ultra",
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        "units": [
          {
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          {
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        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
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    "name": "Meituan: LongCat 2.0",
    "price": {
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      "out_label": null,
      "sort_in": "1.5",
      "sort_out": "6",
      "varies": false
    },
    "short": "LongCat 2.0 ist Meituans Textmodell für Programmierung, Änderungen auf Repository-Ebene, ausgedehnte Problemlösung und von Anwendungen gesteuerte Agentenabläufe. Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1 048 756 Tokens. Verwenden Sie die genaue ID meituan/longcat-2.0 mit Chat Completions und stellen Sie den relevanten Code, Dokumente und Werkzeugergebnisse als Text bereit."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "LongCat 2.0 ist Meituans Textmodell für Programmierung, Änderungen auf Repository-Ebene, ausgedehnte Problemlösung und von Anwendungen gesteuerte Agentenabläufe. Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1 048 756 Tokens. Verwenden Sie die genaue ID meituan/longcat-2.0 mit Chat Completions und stellen Sie den relevanten Code, Dokumente und Werkzeugergebnisse als Text bereit.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
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