{
  "aboutHtml": "<p>Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est le modèle de NVIDIA à 30 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs, décrit pour le travail de perception et de contexte de sous-agents dans les systèmes d’agents d’entreprise. La méthode Ailoot de cette édition est une conversation textuelle via POST /v1/chat/completions. Sélectionnez l’ID exact nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free et fournissez un tableau messages non vide contenant les instructions et le texte source de la tâche. Chaque message a un rôle system, developer, user ou assistant et un contenu de chaîne simple. Un name facultatif est une chaîne ; limitez chaque message à ces champs. Envoyez stream:false, ou omettez stream.</p><p>Utilisez-le pour examiner un ensemble d’éléments fournis et renvoyer une réponse ciblée, une comparaison ou une synthèse de contexte pour l’étape suivante d’une application. Un prompt de transmission peut fournir la question d’origine, les extraits pertinents et les contraintes, puis demander les faits établis, les questions non résolues et les passages sources qui soutiennent chaque conclusion. Pour une comparaison, indiquez les critères et incluez les spécifications réelles des options pour que le modèle travaille sur les mêmes éléments.</p><p>Cette édition accepte une entrée textuelle et produit une sortie textuelle. Pour travailler sur un document, insérez le texte UTF-8 pertinent dans le contenu du message et conservez les titres ou étiquettes sources qui aident à distinguer les extraits. Fournissez l’historique de conversation nécessaire à une suite. Gardez l’exécution d’outils ou la récupération dans l’application qui l’entoure et transmettez leurs résultats textuels terminés à la conversation. Les entrées multimédias, les paramètres d’appels d’outils et les paramètres explicites de cache ne font pas partie du profil de requête de cette édition.</p><p>La page du modèle indique une fenêtre de contexte de 256 000 tokens et jusqu’à 65 536 tokens de complétion. Ailoot exige aussi que l’intégralité du corps de requête JSON UTF-8, y compris les instructions et les noms de champs, tienne dans 256 000 octets. Pour un plafond de sortie explicite, définissez exactement l’un des paramètres max_tokens ou max_completion_tokens sur un entier positif de 1 à 65 536. Si aucun n’est fourni, Ailoot transmet un plafond de sortie de 4 096 tokens. Gardez la conversation fournie complète et la réponse demandée dans les limites correspondantes. Une longue entrée est utile lorsque la réponse dépend de nombreux extraits liés, mais une sélection ciblée et un livrable concret facilitent la vérification du respect des éléments fournis par la réponse. La structure demandée par prompt peut prévoir des sections nommées ou un tableau ; traitez le texte renvoyé comme le livrable plutôt que de supposer un objet contraint par un schéma.</p><p>Pour une réponse complète, envoyez stream:false et conservez l’intégralité du JSON. Lisez le texte généré dans choices[].message.content et gardez chaque choix renvoyé, finish_reason, usage et les éventuels champs de raisonnement fournis. Préservez les étiquettes sources dans la réponse finale lorsque votre flux de travail doit pouvoir relier une conclusion à son entrée. Vérifiez que la réponse demandée est complète avant de la transmettre à une autre étape de l’application.</p><p>Préparez des sources publiques ou synthétiques pour cette édition gratuite ; ses conditions d’utilisation documentées excluent les informations confidentielles et les données personnelles. Si une réponse est incomplète ou si l’issue de l’envoi est incertaine, conservez l’identifiant de requête d’origine et la réponse pour vérifier la tentative existante. La requête textuelle renvoie son résultat dans la réponse de conversation ; aucune tâche asynchrone distincte ni route d’annulation n’est documentée pour cette fiche.</p>",
  "aboutText": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est le modèle de NVIDIA à 30 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs, décrit pour le travail de perception et de contexte de sous-agents dans les systèmes d’agents d’entreprise. La méthode Ailoot de cette édition est une conversation textuelle via POST /v1/chat/completions. Sélectionnez l’ID exact nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free et fournissez un tableau messages non vide contenant les instructions et le texte source de la tâche. Chaque message a un rôle system, developer, user ou assistant et un contenu de chaîne simple. Un name facultatif est une chaîne ; limitez chaque message à ces champs. Envoyez stream:false, ou omettez stream.\n\nUtilisez-le pour examiner un ensemble d’éléments fournis et renvoyer une réponse ciblée, une comparaison ou une synthèse de contexte pour l’étape suivante d’une application. Un prompt de transmission peut fournir la question d’origine, les extraits pertinents et les contraintes, puis demander les faits établis, les questions non résolues et les passages sources qui soutiennent chaque conclusion. Pour une comparaison, indiquez les critères et incluez les spécifications réelles des options pour que le modèle travaille sur les mêmes éléments.\n\nCette édition accepte une entrée textuelle et produit une sortie textuelle. Pour travailler sur un document, insérez le texte UTF-8 pertinent dans le contenu du message et conservez les titres ou étiquettes sources qui aident à distinguer les extraits. Fournissez l’historique de conversation nécessaire à une suite. Gardez l’exécution d’outils ou la récupération dans l’application qui l’entoure et transmettez leurs résultats textuels terminés à la conversation. Les entrées multimédias, les paramètres d’appels d’outils et les paramètres explicites de cache ne font pas partie du profil de requête de cette édition.\n\nLa page du modèle indique une fenêtre de contexte de 256 000 tokens et jusqu’à 65 536 tokens de complétion. Ailoot exige aussi que l’intégralité du corps de requête JSON UTF-8, y compris les instructions et les noms de champs, tienne dans 256 000 octets. Pour un plafond de sortie explicite, définissez exactement l’un des paramètres max_tokens ou max_completion_tokens sur un entier positif de 1 à 65 536. Si aucun n’est fourni, Ailoot transmet un plafond de sortie de 4 096 tokens. Gardez la conversation fournie complète et la réponse demandée dans les limites correspondantes. Une longue entrée est utile lorsque la réponse dépend de nombreux extraits liés, mais une sélection ciblée et un livrable concret facilitent la vérification du respect des éléments fournis par la réponse. La structure demandée par prompt peut prévoir des sections nommées ou un tableau ; traitez le texte renvoyé comme le livrable plutôt que de supposer un objet contraint par un schéma.\n\nPour une réponse complète, envoyez stream:false et conservez l’intégralité du JSON. Lisez le texte généré dans choices[].message.content et gardez chaque choix renvoyé, finish_reason, usage et les éventuels champs de raisonnement fournis. Préservez les étiquettes sources dans la réponse finale lorsque votre flux de travail doit pouvoir relier une conclusion à son entrée. Vérifiez que la réponse demandée est complète avant de la transmettre à une autre étape de l’application.\n\nPréparez des sources publiques ou synthétiques pour cette édition gratuite ; ses conditions d’utilisation documentées excluent les informations confidentielles et les données personnelles. Si une réponse est incomplète ou si l’issue de l’envoi est incertaine, conservez l’identifiant de requête d’origine et la réponse pour vérifier la tentative existante. La requête textuelle renvoie son résultat dans la réponse de conversation ; aucune tâche asynchrone distincte ni route d’annulation n’est documentée pour cette fiche.",
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Cette édition Ailoot reçoit des conversations textuelles et renvoie du texte, avec une limite d’entrée de 256 000 tokens et jusqu’à 65 536 tokens en sortie. Utilisez les documents, les questions et les contraintes fournis pour demander une analyse ciblée ou une transmission de contexte.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Entrées acceptées</dt><dd>Texte</dd></div><div><dt>Résultats</dt><dd>Texte</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>À propos du modèle</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est le modèle de NVIDIA à 30 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs, décrit pour le travail de perception et de contexte de sous-agents dans les systèmes d’agents d’entreprise. La méthode Ailoot de cette édition est une conversation textuelle via POST /v1/chat/completions. Sélectionnez l’ID exact nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free et fournissez un tableau messages non vide contenant les instructions et le texte source de la tâche. Chaque message a un rôle system, developer, user ou assistant et un contenu de chaîne simple. Un name facultatif est une chaîne ; limitez chaque message à ces champs. Envoyez stream:false, ou omettez stream.</p><p>Utilisez-le pour examiner un ensemble d’éléments fournis et renvoyer une réponse ciblée, une comparaison ou une synthèse de contexte pour l’étape suivante d’une application. Un prompt de transmission peut fournir la question d’origine, les extraits pertinents et les contraintes, puis demander les faits établis, les questions non résolues et les passages sources qui soutiennent chaque conclusion. Pour une comparaison, indiquez les critères et incluez les spécifications réelles des options pour que le modèle travaille sur les mêmes éléments.</p><p>Cette édition accepte une entrée textuelle et produit une sortie textuelle. Pour travailler sur un document, insérez le texte UTF-8 pertinent dans le contenu du message et conservez les titres ou étiquettes sources qui aident à distinguer les extraits. Fournissez l’historique de conversation nécessaire à une suite. Gardez l’exécution d’outils ou la récupération dans l’application qui l’entoure et transmettez leurs résultats textuels terminés à la conversation. Les entrées multimédias, les paramètres d’appels d’outils et les paramètres explicites de cache ne font pas partie du profil de requête de cette édition.</p><p>La page du modèle indique une fenêtre de contexte de 256 000 tokens et jusqu’à 65 536 tokens de complétion. Ailoot exige aussi que l’intégralité du corps de requête JSON UTF-8, y compris les instructions et les noms de champs, tienne dans 256 000 octets. Pour un plafond de sortie explicite, définissez exactement l’un des paramètres max_tokens ou max_completion_tokens sur un entier positif de 1 à 65 536. Si aucun n’est fourni, Ailoot transmet un plafond de sortie de 4 096 tokens. Gardez la conversation fournie complète et la réponse demandée dans les limites correspondantes. Une longue entrée est utile lorsque la réponse dépend de nombreux extraits liés, mais une sélection ciblée et un livrable concret facilitent la vérification du respect des éléments fournis par la réponse. La structure demandée par prompt peut prévoir des sections nommées ou un tableau ; traitez le texte renvoyé comme le livrable plutôt que de supposer un objet contraint par un schéma.</p><p>Pour une réponse complète, envoyez stream:false et conservez l’intégralité du JSON. Lisez le texte généré dans choices[].message.content et gardez chaque choix renvoyé, finish_reason, usage et les éventuels champs de raisonnement fournis. Préservez les étiquettes sources dans la réponse finale lorsque votre flux de travail doit pouvoir relier une conclusion à son entrée. Vérifiez que la réponse demandée est complète avant de la transmettre à une autre étape de l’application.</p><p>Préparez des sources publiques ou synthétiques pour cette édition gratuite ; ses conditions d’utilisation documentées excluent les informations confidentielles et les données personnelles. Si une réponse est incomplète ou si l’issue de l’envoi est incertaine, conservez l’identifiant de requête d’origine et la réponse pour vérifier la tentative existante. La requête textuelle renvoie son résultat dans la réponse de conversation ; aucune tâche asynchrone distincte ni route d’annulation n’est documentée pour cette fiche.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes</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>Entrée</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Sortie</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Contexte</dt><dd>256 000 tokens</dd></div><div><dt>Sortie maximale</dt><dd>65 536 tokens</dd></div><div><dt>Format de sortie</dt><dd>JSON or supported SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Champ</th><th>Type</th><th>Exigence</th><th>Valeurs et limites</th><th>Par défaut</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Champ\" 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class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Paramètre</th><th>Contrat</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Paramètre\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paramètre</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Contrat\"><span class=\"card-cell-label\">Contrat</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paramètre\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paramètre</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Contrat\"><span class=\"card-cell-label\">Contrat</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paramètre\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paramètre</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Contrat\"><span class=\"card-cell-label\">Contrat</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=\"Paramètre\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paramètre</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Contrat\"><span class=\"card-cell-label\">Contrat</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paramètre\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paramètre</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Contrat\"><span class=\"card-cell-label\">Contrat</span>Use 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 256000 bytes.</td></tr></tbody></table></div><p>Cycle de vie : <code>synchronous_json_or_sse</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarifs</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.</p><dl data-price-conditions><dt>Mode rapide</dt><dd>Tarif standard <span class=\"note-s\">Lorsque le mode rapide est sélectionné</span></dd><dt>Mode Flex</dt><dd>Tarif standard <span class=\"note-s\">Lorsque le mode flex est sélectionné</span></dd><dt>Effort de raisonnement maximal</dt><dd>Tarif standard <span class=\"note-s\">Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)</span></dd><dt>Tarification du cache explicite</dt><dd>Non activé <span class=\"note-s\">Lorsqu’un cache explicite est demandé</span></dd><dt>Tarifs nuls pour le texte uniquement</dt><dd>Le cache, les outils et les médias sont soumis à leurs conditions tarifaires respectives, indiquées séparément. <span class=\"note-s\">Pour une entrée et une sortie exclusivement textuelles</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Tarifs Ailoot</h4><h4>Prix par configuration</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Configuration</th><th>Barème tarifaire</th><th>Coût</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Configuration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configuration</span>Tarifs de base des jetons</th><td data-cell-label=\"Barème tarifaire\"><span class=\"card-cell-label\">Barème tarifaire</span>Tarif de base</td><td data-cell-label=\"Coût\"><span class=\"card-cell-label\">Coût</span><div><span>Entrée · Tokens en entrée</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Sortie · Tokens en sortie</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Lecture du cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache, 1 h</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. <a href=\"/docs/fr-be/billing/reserve/\">Fonctionnement de la réservation et du débit →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Exemples de requêtes</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Variantes du code\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-33-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-33-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · créer une seule fois et conserver le résultat complet</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copier le code\"><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-33-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-33-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;nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free&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\">Recevoir et enregistrer les résultats</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>Conserver tous les résultats terminés</h5><p class=\"note-s\">Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.</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>Si la réponse d’origine doit être vérifiée</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\">Alias</h3><h4>Alias du modèle</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free</code></a></span></p><h4>Alias des chemins de méthode</h4><p class=\"note-s\">Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.</p><h4>ID d’appel associés</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_json_or_sse",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON or supported SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant",
                        "system",
                        "developer"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 65536,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 65536,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 128,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "seed",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "oneOf": [
                  {
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "type": "string"
                    },
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": false
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "frequency_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "presence_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "frequency_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "max_completion_tokens": {
                  "maximum": 65536,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "max_tokens": {
                  "maximum": 65536,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant",
                          "system",
                          "developer"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 128,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "presence_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "seed": {
                  "type": "integer"
                },
                "stop": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
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                  "type": "number"
                },
                "user": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use 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 256000 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json_or_sse",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON or supported SSE"
          }
        },
        "ctx": 256000,
        "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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\": \"nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": "0",
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Chat Completions",
        "max_out": 65536,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": "0",
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "Cache, tools and media follow their separately listed pricing conditions.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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          {
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  "model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
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  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/fr-be/nvidia-nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning-u003a-free/",
    "description": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est le modèle de raisonnement de NVIDIA pour le travail centré sur le contexte au sein d’applications d’agents. Cette édition Ailoot reçoit des conversations textuelles et renvoie du texte, avec une limite d’entrée de 256 000 tokens et jusqu’à 65 536 tokens en sortie. Utilisez les documents, les questions et les contraintes fournis pour demander une analyse ciblée ou une transmission de contexte.",
    "locale": "fr-be",
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    "title": "NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (free) — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning est le modèle de NVIDIA à 30 milliards de paramètres au total et 3 milliards actifs, décrit pour le travail de perception et de contexte de sous-agents dans les systèmes d’agents d’entreprise. La méthode Ailoot de cette édition est une conversation textuelle via POST /v1/chat/completions. Sélectionnez l’ID exact nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free et fournissez un tableau messages non vide contenant les instructions et le texte source de la tâche. Chaque message a un rôle system, developer, user ou assistant et un contenu de chaîne simple. Un name facultatif est une chaîne ; limitez chaque message à ces champs. Envoyez stream:false, ou omettez stream.\n\nUtilisez-le pour examiner un ensemble d’éléments fournis et renvoyer une réponse ciblée, une comparaison ou une synthèse de contexte pour l’étape suivante d’une application. Un prompt de transmission peut fournir la question d’origine, les extraits pertinents et les contraintes, puis demander les faits établis, les questions non résolues et les passages sources qui soutiennent chaque conclusion. Pour une comparaison, indiquez les critères et incluez les spécifications réelles des options pour que le modèle travaille sur les mêmes éléments.\n\nCette édition accepte une entrée textuelle et produit une sortie textuelle. Pour travailler sur un document, insérez le texte UTF-8 pertinent dans le contenu du message et conservez les titres ou étiquettes sources qui aident à distinguer les extraits. Fournissez l’historique de conversation nécessaire à une suite. Gardez l’exécution d’outils ou la récupération dans l’application qui l’entoure et transmettez leurs résultats textuels terminés à la conversation. Les entrées multimédias, les paramètres d’appels d’outils et les paramètres explicites de cache ne font pas partie du profil de requête de cette édition.\n\nLa page du modèle indique une fenêtre de contexte de 256 000 tokens et jusqu’à 65 536 tokens de complétion. Ailoot exige aussi que l’intégralité du corps de requête JSON UTF-8, y compris les instructions et les noms de champs, tienne dans 256 000 octets. Pour un plafond de sortie explicite, définissez exactement l’un des paramètres max_tokens ou max_completion_tokens sur un entier positif de 1 à 65 536. Si aucun n’est fourni, Ailoot transmet un plafond de sortie de 4 096 tokens. Gardez la conversation fournie complète et la réponse demandée dans les limites correspondantes. Une longue entrée est utile lorsque la réponse dépend de nombreux extraits liés, mais une sélection ciblée et un livrable concret facilitent la vérification du respect des éléments fournis par la réponse. La structure demandée par prompt peut prévoir des sections nommées ou un tableau ; traitez le texte renvoyé comme le livrable plutôt que de supposer un objet contraint par un schéma.\n\nPour une réponse complète, envoyez stream:false et conservez l’intégralité du JSON. Lisez le texte généré dans choices[].message.content et gardez chaque choix renvoyé, finish_reason, usage et les éventuels champs de raisonnement fournis. Préservez les étiquettes sources dans la réponse finale lorsque votre flux de travail doit pouvoir relier une conclusion à son entrée. Vérifiez que la réponse demandée est complète avant de la transmettre à une autre étape de l’application.\n\nPréparez des sources publiques ou synthétiques pour cette édition gratuite ; ses conditions d’utilisation documentées excluent les informations confidentielles et les données personnelles. Si une réponse est incomplète ou si l’issue de l’envoi est incertaine, conservez l’identifiant de requête d’origine et la réponse pour vérifier la tentative existante. La requête textuelle renvoie son résultat dans la réponse de conversation ; aucune tâche asynchrone distincte ni route d’annulation n’est documentée pour cette fiche.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "ctx": 256000,
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    "id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
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    ],
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                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 128,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "presence_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "seed": {
                  "type": "integer"
                },
                "stop": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                },
                "user": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use 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 256000 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json_or_sse",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON or supported SSE"
          }
        },
        "ctx": 256000,
        "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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\": \"nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": "0",
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Chat Completions",
        "max_out": 65536,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": "0",
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "Cache, tools and media follow their separately listed pricing conditions.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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