{
  "aboutHtml": "<h3>Beam 1.0 της Reflection</h3><p>Το Beam 1.0 501B A23B είναι μοντέλο κειμένου της Reflection για προγραμματισμό, συλλογισμό και εργασίες χωρισμένες σε πολλά συνδεδεμένα βήματα. Η αραιή αρχιτεκτονική MoE περιλαμβάνει συνολικά 501,3 δισεκατομμύρια παραμέτρους και περίπου 23,4 δισεκατομμύρια ενεργές ανά token. Το μοντέλο έχει αναπτυχθεί κυρίως για την αγγλική γλώσσα· αυτό είναι χρήσιμο να λαμβάνεται υπόψη στην επιλογή γλώσσας πηγαίου κώδικα, τεχνικού υλικού και αναλυτικών οδηγιών.</p><p>Η αρχιτεκτονική συνδυάζει τοπική και καθολική προσοχή, ενώ η προετοιμασία περιλαμβάνει εργασία με πηγαίο κώδικα, τεχνική τεκμηρίωση, επιστημονικό και εκπαιδευτικό υλικό. Χωριστό στάδιο εκπαίδευσης ανέπτυξε το μεγάλο πλαίσιο σε δομημένα αποθετήρια, εκτενείς εργασίες και μεγάλα έγγραφα. Κατά την ενισχυτική μάθηση ο δημιουργός συνδύασε εργασίες προγραμματισμού, τερματικού και STEM.</p><h3>Σε ποιες εργασίες προσανατολίζεται</h3><p>Η Reflection ξεχωρίζει τη μηχανική λογισμικού, τον μαθηματικό και επιστημονικό συλλογισμό και τη διαδοχική επίλυση εργασιών. Οι τομείς αυτοί μπορούν να χρησιμοποιηθούν για ουσιαστικό διάλογο κειμένου: εξήγηση σχέσεων μεταξύ στοιχείων προγράμματος, ανάλυση λογικού σφάλματος, πρόταση αλλαγής αλγορίθμου, σύνταξη σχεδίου ελέγχου υπόθεσης ή σύνοψη τεχνικού υλικού.</p><p>Το Beam δίνει ιδιαίτερη έμφαση στην οικονομική χρήση tokens συλλογισμού. Στην εκπαίδευση επιβραβευόταν η επιτυχής λύση με περιορισμό περιττών tokens. Αυτό περιγράφει την προσέγγιση του δημιουργού· το μήκος συγκεκριμένης απάντησης πρέπει παρ’ όλα αυτά να ορίζεται ρητά στο αίτημα, για παράδειγμα σύντομο συμπέρασμα, αναλυτική απόδειξη ή διόρθωση με εξήγηση.</p><h3>Μεγάλο πλαίσιο κειμένου στο Ailoot</h3><p>Το παράθυρο πλαισίου της σύνδεσης είναι 1 048 576 tokens. Περιλαμβάνει το υλικό που δόθηκε, οδηγίες, ιστορικό και την παραγόμενη απάντηση. Στα μεταδεδομένα του μοντέλου αναφέρεται όγκος απάντησης έως 131 072 tokens. Αυτός ο όγκος επιτρέπει πολλά συνδεδεμένα κείμενα: προδιαγραφή, αποσπάσματα υλοποίησης, αποτελέσματα ελέγχων και σχετικά ερωτήματα. Δώστε ονόματα στο υλικό και ζητήστε να σημειώνεται το απόσπασμα στο οποίο στηρίζεται κάθε συμπέρασμα, ώστε να ελέγχονται ευκολότερα μεγάλες αναλύσεις.</p><p>Για παράδειγμα, σε εργασία κώδικα μπορείτε να ζητήσετε πρώτα χάρτη εξαρτήσεων των αρχείων, μετά εντοπισμό σημείου αλλαγής και μόνο στη συνέχεια προετοιμασία υλοποίησης. Σε επιστημονική εργασία ορίστε αρχικές συνθήκες, συμβολισμούς και απαιτούμενο επίπεδο αυστηρότητας. Πρόκειται για τρόπους οργάνωσης του αιτήματος όπου το χρήσιμο αποτέλεσμα συγκρίνεται με το αρχικό υλικό.</p><p>Η σύνδεση δέχεται και επιστρέφει κείμενο μέσω Messages, Responses, Chat Completions και κειμενικού generateContent. Ο κώδικας και οι συστάσεις παρέχονται ως απάντηση του μοντέλου· η εκτέλεση εντολών και η εργασία με εξωτερικά δεδομένα ορίζονται από τις δυνατότητες της εφαρμογής σας.</p>",
  "aboutText": "### Beam 1.0 της Reflection\n\nΤο Beam 1.0 501B A23B είναι μοντέλο κειμένου της Reflection για προγραμματισμό, συλλογισμό και εργασίες χωρισμένες σε πολλά συνδεδεμένα βήματα. Η αραιή αρχιτεκτονική MoE περιλαμβάνει συνολικά 501,3 δισεκατομμύρια παραμέτρους και περίπου 23,4 δισεκατομμύρια ενεργές ανά token. Το μοντέλο έχει αναπτυχθεί κυρίως για την αγγλική γλώσσα· αυτό είναι χρήσιμο να λαμβάνεται υπόψη στην επιλογή γλώσσας πηγαίου κώδικα, τεχνικού υλικού και αναλυτικών οδηγιών.\n\nΗ αρχιτεκτονική συνδυάζει τοπική και καθολική προσοχή, ενώ η προετοιμασία περιλαμβάνει εργασία με πηγαίο κώδικα, τεχνική τεκμηρίωση, επιστημονικό και εκπαιδευτικό υλικό. Χωριστό στάδιο εκπαίδευσης ανέπτυξε το μεγάλο πλαίσιο σε δομημένα αποθετήρια, εκτενείς εργασίες και μεγάλα έγγραφα. Κατά την ενισχυτική μάθηση ο δημιουργός συνδύασε εργασίες προγραμματισμού, τερματικού και STEM.\n\n### Σε ποιες εργασίες προσανατολίζεται\n\nΗ Reflection ξεχωρίζει τη μηχανική λογισμικού, τον μαθηματικό και επιστημονικό συλλογισμό και τη διαδοχική επίλυση εργασιών. Οι τομείς αυτοί μπορούν να χρησιμοποιηθούν για ουσιαστικό διάλογο κειμένου: εξήγηση σχέσεων μεταξύ στοιχείων προγράμματος, ανάλυση λογικού σφάλματος, πρόταση αλλαγής αλγορίθμου, σύνταξη σχεδίου ελέγχου υπόθεσης ή σύνοψη τεχνικού υλικού.\n\nΤο Beam δίνει ιδιαίτερη έμφαση στην οικονομική χρήση tokens συλλογισμού. Στην εκπαίδευση επιβραβευόταν η επιτυχής λύση με περιορισμό περιττών tokens. Αυτό περιγράφει την προσέγγιση του δημιουργού· το μήκος συγκεκριμένης απάντησης πρέπει παρ’ όλα αυτά να ορίζεται ρητά στο αίτημα, για παράδειγμα σύντομο συμπέρασμα, αναλυτική απόδειξη ή διόρθωση με εξήγηση.\n\n### Μεγάλο πλαίσιο κειμένου στο Ailoot\n\nΤο παράθυρο πλαισίου της σύνδεσης είναι 1 048 576 tokens. Περιλαμβάνει το υλικό που δόθηκε, οδηγίες, ιστορικό και την παραγόμενη απάντηση. Στα μεταδεδομένα του μοντέλου αναφέρεται όγκος απάντησης έως 131 072 tokens. Αυτός ο όγκος επιτρέπει πολλά συνδεδεμένα κείμενα: προδιαγραφή, αποσπάσματα υλοποίησης, αποτελέσματα ελέγχων και σχετικά ερωτήματα. Δώστε ονόματα στο υλικό και ζητήστε να σημειώνεται το απόσπασμα στο οποίο στηρίζεται κάθε συμπέρασμα, ώστε να ελέγχονται ευκολότερα μεγάλες αναλύσεις.\n\nΓια παράδειγμα, σε εργασία κώδικα μπορείτε να ζητήσετε πρώτα χάρτη εξαρτήσεων των αρχείων, μετά εντοπισμό σημείου αλλαγής και μόνο στη συνέχεια προετοιμασία υλοποίησης. Σε επιστημονική εργασία ορίστε αρχικές συνθήκες, συμβολισμούς και απαιτούμενο επίπεδο αυστηρότητας. Πρόκειται για τρόπους οργάνωσης του αιτήματος όπου το χρήσιμο αποτέλεσμα συγκρίνεται με το αρχικό υλικό.\n\nΗ σύνδεση δέχεται και επιστρέφει κείμενο μέσω Messages, Responses, Chat Completions και κειμενικού generateContent. Ο κώδικας και οι συστάσεις παρέχονται ως απάντηση του μοντέλου· η εκτέλεση εντολών και η εργασία με εξωτερικά δεδομένα ορίζονται από τις δυνατότητες της εφαρμογής σας.",
  "locale": "el",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div><div><dt>Μέγ. μήκος απάντησης</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div></dl><dl><div><dt>Είσοδος</dt><dd>0,0005 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>0,002 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,0001 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|reflection%2Fbeam-1.0-501b-a23b",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.1,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.5,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 2.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div><div><dt>Μέγ. μήκος απάντησης</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div></dl><dl><div><dt>Είσοδος</dt><dd>0,0005 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>0,002 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,0001 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|reflection%2Fbeam-1.0-501b-a23b",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.1,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.5,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 2.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div><div><dt>Μέγ. μήκος απάντησης</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div></dl><dl><div><dt>Είσοδος</dt><dd>0,0005 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>0,002 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,0001 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|reflection%2Fbeam-1.0-501b-a23b",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.1,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.5,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 2.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div><div><dt>Μέγ. μήκος απάντησης</dt><dd>Δεν ορίζεται στον κατάλογο</dd></div></dl><dl><div><dt>Είσοδος</dt><dd>0,0005 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd>0,002 $ <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</dt><dd>0,0001 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|gemini|/v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent|reflection%2Fbeam-1.0-501b-a23b",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.1,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.5,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 2.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/el/reflection-beam-1-0-501b-a23b/",
    "description": "Μοντέλο κειμένου MoE της Reflection με μεγάλο πλαίσιο για μηχανική λογισμικού, μαθηματικό συλλογισμό και διαδοχική ανάλυση εργασιών.",
    "locale": "el",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/el/reflection-beam-1-0-501b-a23b/index.md",
    "title": "Reflection: Beam 1.0 501B A23B",
    "url": "https://ailoot.ai/models/el/reflection-beam-1-0-501b-a23b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Beam 1.0 της Reflection\n\nΤο Beam 1.0 501B A23B είναι μοντέλο κειμένου της Reflection για προγραμματισμό, συλλογισμό και εργασίες χωρισμένες σε πολλά συνδεδεμένα βήματα. Η αραιή αρχιτεκτονική MoE περιλαμβάνει συνολικά 501,3 δισεκατομμύρια παραμέτρους και περίπου 23,4 δισεκατομμύρια ενεργές ανά token. Το μοντέλο έχει αναπτυχθεί κυρίως για την αγγλική γλώσσα· αυτό είναι χρήσιμο να λαμβάνεται υπόψη στην επιλογή γλώσσας πηγαίου κώδικα, τεχνικού υλικού και αναλυτικών οδηγιών.\n\nΗ αρχιτεκτονική συνδυάζει τοπική και καθολική προσοχή, ενώ η προετοιμασία περιλαμβάνει εργασία με πηγαίο κώδικα, τεχνική τεκμηρίωση, επιστημονικό και εκπαιδευτικό υλικό. Χωριστό στάδιο εκπαίδευσης ανέπτυξε το μεγάλο πλαίσιο σε δομημένα αποθετήρια, εκτενείς εργασίες και μεγάλα έγγραφα. Κατά την ενισχυτική μάθηση ο δημιουργός συνδύασε εργασίες προγραμματισμού, τερματικού και STEM.\n\n### Σε ποιες εργασίες προσανατολίζεται\n\nΗ Reflection ξεχωρίζει τη μηχανική λογισμικού, τον μαθηματικό και επιστημονικό συλλογισμό και τη διαδοχική επίλυση εργασιών. Οι τομείς αυτοί μπορούν να χρησιμοποιηθούν για ουσιαστικό διάλογο κειμένου: εξήγηση σχέσεων μεταξύ στοιχείων προγράμματος, ανάλυση λογικού σφάλματος, πρόταση αλλαγής αλγορίθμου, σύνταξη σχεδίου ελέγχου υπόθεσης ή σύνοψη τεχνικού υλικού.\n\nΤο Beam δίνει ιδιαίτερη έμφαση στην οικονομική χρήση tokens συλλογισμού. Στην εκπαίδευση επιβραβευόταν η επιτυχής λύση με περιορισμό περιττών tokens. Αυτό περιγράφει την προσέγγιση του δημιουργού· το μήκος συγκεκριμένης απάντησης πρέπει παρ’ όλα αυτά να ορίζεται ρητά στο αίτημα, για παράδειγμα σύντομο συμπέρασμα, αναλυτική απόδειξη ή διόρθωση με εξήγηση.\n\n### Μεγάλο πλαίσιο κειμένου στο Ailoot\n\nΤο παράθυρο πλαισίου της σύνδεσης είναι 1 048 576 tokens. Περιλαμβάνει το υλικό που δόθηκε, οδηγίες, ιστορικό και την παραγόμενη απάντηση. Στα μεταδεδομένα του μοντέλου αναφέρεται όγκος απάντησης έως 131 072 tokens. Αυτός ο όγκος επιτρέπει πολλά συνδεδεμένα κείμενα: προδιαγραφή, αποσπάσματα υλοποίησης, αποτελέσματα ελέγχων και σχετικά ερωτήματα. Δώστε ονόματα στο υλικό και ζητήστε να σημειώνεται το απόσπασμα στο οποίο στηρίζεται κάθε συμπέρασμα, ώστε να ελέγχονται ευκολότερα μεγάλες αναλύσεις.\n\nΓια παράδειγμα, σε εργασία κώδικα μπορείτε να ζητήσετε πρώτα χάρτη εξαρτήσεων των αρχείων, μετά εντοπισμό σημείου αλλαγής και μόνο στη συνέχεια προετοιμασία υλοποίησης. Σε επιστημονική εργασία ορίστε αρχικές συνθήκες, συμβολισμούς και απαιτούμενο επίπεδο αυστηρότητας. Πρόκειται για τρόπους οργάνωσης του αιτήματος όπου το χρήσιμο αποτέλεσμα συγκρίνεται με το αρχικό υλικό.\n\nΗ σύνδεση δέχεται και επιστρέφει κείμενο μέσω Messages, Responses, Chat Completions και κειμενικού generateContent. Ο κώδικας και οι συστάσεις παρέχονται ως απάντηση του μοντέλου· η εκτέλεση εντολών και η εργασία με εξωτερικά δεδομένα ορίζονται από τις δυνατότητες της εφαρμογής σας.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Reflection",
    "canonical_model": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat",
      "gemini",
      "messages",
      "responses"
    ],
    "id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": 0.1,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.5,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 2.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.1,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.5,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 2.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.1,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.5,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 2.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.1,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": null,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.5,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": null,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 2.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "request_model_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Reflection: Beam 1.0 501B A23B",
    "price": {
      "in": 0.5,
      "in_label": null,
      "out": 2.0,
      "out_label": null,
      "sort_in": 0.5,
      "sort_out": 2.0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "reflection/beam-1.0-501b-a23b",
    "short": "Μοντέλο κειμένου MoE της Reflection με μεγάλο πλαίσιο για μηχανική λογισμικού, μαθηματικό συλλογισμό και διαδοχική ανάλυση εργασιών."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Μοντέλο κειμένου MoE της Reflection με μεγάλο πλαίσιο για μηχανική λογισμικού, μαθηματικό συλλογισμό και διαδοχική ανάλυση εργασιών.",
  "source": {
    "audit_sha256": "f7a2fa5120f5e74d1b48b4fcadf154739c622c29773e49c9bc72df98163c9f70",
    "bridge_map_sha256": "f7a2fa5120f5e74d1b48b4fcadf154739c622c29773e49c9bc72df98163c9f70",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "edfc42afb0b6bf6ad0d71da4887c81c1e7177a6f84f6cbcc020302d6f79f1f56",
      "renderer_sha256": "0ee99ee7bef3eb09e4cbbc06f1a45e5a258de0a915ecd5e42ff39ff539da7a7f"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "edfc42afb0b6bf6ad0d71da4887c81c1e7177a6f84f6cbcc020302d6f79f1f56",
    "renderer_sha256": "0ee99ee7bef3eb09e4cbbc06f1a45e5a258de0a915ecd5e42ff39ff539da7a7f"
  },
  "sourceRevision": "d4d7762c0c64b5b57da0ebea3a9291b0cf133cd464815342cee0a9063da5654a"
}