{
  "aboutHtml": "<p>Hunyuan-MT-7B est le modèle de traduction multilingue de Tencent. Sa fonction principale est de recevoir un passage source et de le produire dans la langue cible demandée. Tencent distingue ce traducteur de Hunyuan-MT-Chimera, le modèle d’ensemble de la famille qui affine plusieurs propositions de traduction pour obtenir un résultat unique.</p><h4>Choisissez la paire de langues et la traduction souhaitée</h4><p>Tencent décrit la traduction réciproque entre 33 langues et met en avant cinq langues ou dialectes de minorités ethniques chinoises. Le tableau publié comprend le chinois, le chinois traditionnel, l’anglais, le français, le portugais, l’espagnol, le japonais, le turc, le russe, l’arabe, le coréen, le thaï, l’italien, l’allemand, le vietnamien, le malais, l’indonésien, le filipino, l’hindi, le polonais, le tchèque, le néerlandais, le khmer, le birman, le persan, le gujarati, l’ourdou, le télougou, le marathi, l’hébreu, le bengali, le tamoul et l’ukrainien. Il mentionne aussi explicitement le tibétain, le kazakh, le mongol, l’ouïghour et le cantonais.</p><p>Précisez exactement la langue cible, y compris le système d’écriture requis si nécessaire. Un brief utile peut indiquer si un document doit être en chinois simplifié ou traditionnel et préciser le public et la terminologie à maintenir. Gardez le passage source intact pour vérifier la traduction par rapport au texte exact fourni.</p><h4>Suivez le prompt de traduction du producteur</h4><p>Le fabricant fournit un modèle de prompt pour les traductions impliquant le chinois et un autre pour les paires de langues sans chinois. Les deux nomment la langue cible, placent le texte source sous la consigne et demandent la traduction sans explication ajoutée. Le modèle n’a pas de prompt système par défaut ; placez donc la consigne de tâche dans le message soumis au lieu de compter sur un rôle par défaut non précisé.</p><p>Pour une paire sans chinois, un brief peut commencer par : « Traduisez le segment suivant en français, sans explication supplémentaire. » Faites-le suivre du passage source. Lorsque la tâche implique le chinois, utilisez le modèle chinois correspondant et remplacez son espace réservé à la langue cible. Le livrable attendu est le passage traduit, prêt pour une évaluation séparée ou la prochaine étape de traitement d’une application.</p><h4>Préparez des segments qui préservent le sens</h4><p>Utilisez des phrases ou des paragraphes cohérents au lieu de couper le texte à des positions de caractères arbitraires. Gardez les éléments environnants nécessaires pour interpréter les pronoms, les termes techniques et les expressions idiomatiques. Pour un manuel produit, réunissez le nom du produit, les termes définis et la consigne réelle ; pour un échange d’assistance, préservez la question et la réponse à laquelle elle se rapporte.</p><p>Si un document plus long est traité par segments, conservez un identifiant de segment stable en dehors du texte à traduire et maintenez la terminologie convenue entre les passages obtenus. Demandez explicitement comment traiter les noms, les mesures et les espaces réservés, puis examinez ce traitement dans la sortie. Ces étapes de préparation facilitent l’assemblage et l’évaluation du résultat ; elles ne remplacent pas la vérification du sens traduit.</p><h4>Gardez le traducteur et le modèle d’ensemble séparés</h4><p>Hunyuan-MT-7B produit une traduction à partir de la source. Le processus documenté de Chimera prend, lui, la source originale et plusieurs propositions dans la langue cible pour produire une traduction affinée unique. Un processus qui utilise ces deux étapes doit fournir ces propositions au modèle d’ensemble distinct ; sélectionner MT-7B seul n’effectue pas cette fusion supplémentaire.</p><p>Le producteur répertorie aussi les checkpoints FP8 séparément. Conservez le nom de l’édition ordinaire Hunyuan-MT-7B lors de l’enregistrement de la requête et de la traduction et distinguez-le d’un livrable FP8 ou Chimera pour comparer les résultats. Les modèles HY-MT1.5 ultérieurs ont leurs propres identités et spécifications.</p><h4>Conseils d’inférence native et évaluation du résultat</h4><p>Tencent recommande temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 et repetition_penalty 1.05 dans son exemple d’inférence native. Traitez le contenu traduit comme le résultat à examiner. Vérifiez les noms, les nombres, les unités, la négation, les dates et les relations entre les phrases par rapport à la source, surtout lorsqu’une traduction littérale pourrait perdre le sens voulu.</p><p>Conservez ensemble la source, la langue cible, l’identité du modèle sélectionné et la traduction finale examinée. Pour le texte d’application, vérifiez que les espaces réservés et le formatage correspondent toujours aux champs prévus ; pour un document, lisez les paragraphes assemblés pour contrôler la cohérence de terminologie et de ton. Une phrase fluide peut encore nécessiter une correction si elle modifie un détail factuel ou une consigne.</p><p>Via Ailoot, sélectionnez cet identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et indiquez la tâche dans messages. Chaque message comporte un role et son content ; gardez ensemble la consigne pertinente et les documents sources. Récupérez la réponse JSON complète ou tous les segments SSE lorsque stream est activé, et conservez usage avec le résultat écrit.</p>",
  "aboutText": "Hunyuan-MT-7B est le modèle de traduction multilingue de Tencent. Sa fonction principale est de recevoir un passage source et de le produire dans la langue cible demandée. Tencent distingue ce traducteur de Hunyuan-MT-Chimera, le modèle d’ensemble de la famille qui affine plusieurs propositions de traduction pour obtenir un résultat unique.\n\n### Choisissez la paire de langues et la traduction souhaitée\n\nTencent décrit la traduction réciproque entre 33 langues et met en avant cinq langues ou dialectes de minorités ethniques chinoises. Le tableau publié comprend le chinois, le chinois traditionnel, l’anglais, le français, le portugais, l’espagnol, le japonais, le turc, le russe, l’arabe, le coréen, le thaï, l’italien, l’allemand, le vietnamien, le malais, l’indonésien, le filipino, l’hindi, le polonais, le tchèque, le néerlandais, le khmer, le birman, le persan, le gujarati, l’ourdou, le télougou, le marathi, l’hébreu, le bengali, le tamoul et l’ukrainien. Il mentionne aussi explicitement le tibétain, le kazakh, le mongol, l’ouïghour et le cantonais.\n\nPrécisez exactement la langue cible, y compris le système d’écriture requis si nécessaire. Un brief utile peut indiquer si un document doit être en chinois simplifié ou traditionnel et préciser le public et la terminologie à maintenir. Gardez le passage source intact pour vérifier la traduction par rapport au texte exact fourni.\n\n### Suivez le prompt de traduction du producteur\n\nLe fabricant fournit un modèle de prompt pour les traductions impliquant le chinois et un autre pour les paires de langues sans chinois. Les deux nomment la langue cible, placent le texte source sous la consigne et demandent la traduction sans explication ajoutée. Le modèle n’a pas de prompt système par défaut ; placez donc la consigne de tâche dans le message soumis au lieu de compter sur un rôle par défaut non précisé.\n\nPour une paire sans chinois, un brief peut commencer par : « Traduisez le segment suivant en français, sans explication supplémentaire. » Faites-le suivre du passage source. Lorsque la tâche implique le chinois, utilisez le modèle chinois correspondant et remplacez son espace réservé à la langue cible. Le livrable attendu est le passage traduit, prêt pour une évaluation séparée ou la prochaine étape de traitement d’une application.\n\n### Préparez des segments qui préservent le sens\n\nUtilisez des phrases ou des paragraphes cohérents au lieu de couper le texte à des positions de caractères arbitraires. Gardez les éléments environnants nécessaires pour interpréter les pronoms, les termes techniques et les expressions idiomatiques. Pour un manuel produit, réunissez le nom du produit, les termes définis et la consigne réelle ; pour un échange d’assistance, préservez la question et la réponse à laquelle elle se rapporte.\n\nSi un document plus long est traité par segments, conservez un identifiant de segment stable en dehors du texte à traduire et maintenez la terminologie convenue entre les passages obtenus. Demandez explicitement comment traiter les noms, les mesures et les espaces réservés, puis examinez ce traitement dans la sortie. Ces étapes de préparation facilitent l’assemblage et l’évaluation du résultat ; elles ne remplacent pas la vérification du sens traduit.\n\n### Gardez le traducteur et le modèle d’ensemble séparés\n\nHunyuan-MT-7B produit une traduction à partir de la source. Le processus documenté de Chimera prend, lui, la source originale et plusieurs propositions dans la langue cible pour produire une traduction affinée unique. Un processus qui utilise ces deux étapes doit fournir ces propositions au modèle d’ensemble distinct ; sélectionner MT-7B seul n’effectue pas cette fusion supplémentaire.\n\nLe producteur répertorie aussi les checkpoints FP8 séparément. Conservez le nom de l’édition ordinaire Hunyuan-MT-7B lors de l’enregistrement de la requête et de la traduction et distinguez-le d’un livrable FP8 ou Chimera pour comparer les résultats. Les modèles HY-MT1.5 ultérieurs ont leurs propres identités et spécifications.\n\n### Conseils d’inférence native et évaluation du résultat\n\nTencent recommande temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 et repetition_penalty 1.05 dans son exemple d’inférence native. Traitez le contenu traduit comme le résultat à examiner. Vérifiez les noms, les nombres, les unités, la négation, les dates et les relations entre les phrases par rapport à la source, surtout lorsqu’une traduction littérale pourrait perdre le sens voulu.\n\nConservez ensemble la source, la langue cible, l’identité du modèle sélectionné et la traduction finale examinée. Pour le texte d’application, vérifiez que les espaces réservés et le formatage correspondent toujours aux champs prévus ; pour un document, lisez les paragraphes assemblés pour contrôler la cohérence de terminologie et de ton. Une phrase fluide peut encore nécessiter une correction si elle modifie un détail factuel ou une consigne.\n\nVia Ailoot, sélectionnez cet identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et indiquez la tâche dans messages. Chaque message comporte un role et son content ; gardez ensemble la consigne pertinente et les documents sources. 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C’est le modèle de traduction de la famille ; le modèle distinct Chimera combine plusieurs propositions de traduction.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Entrées acceptées</dt><dd>Texte · Images</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>Hunyuan-MT-7B est le modèle de traduction multilingue de Tencent. Sa fonction principale est de recevoir un passage source et de le produire dans la langue cible demandée. Tencent distingue ce traducteur de Hunyuan-MT-Chimera, le modèle d’ensemble de la famille qui affine plusieurs propositions de traduction pour obtenir un résultat unique.</p><h4>Choisissez la paire de langues et la traduction souhaitée</h4><p>Tencent décrit la traduction réciproque entre 33 langues et met en avant cinq langues ou dialectes de minorités ethniques chinoises. Le tableau publié comprend le chinois, le chinois traditionnel, l’anglais, le français, le portugais, l’espagnol, le japonais, le turc, le russe, l’arabe, le coréen, le thaï, l’italien, l’allemand, le vietnamien, le malais, l’indonésien, le filipino, l’hindi, le polonais, le tchèque, le néerlandais, le khmer, le birman, le persan, le gujarati, l’ourdou, le télougou, le marathi, l’hébreu, le bengali, le tamoul et l’ukrainien. Il mentionne aussi explicitement le tibétain, le kazakh, le mongol, l’ouïghour et le cantonais.</p><p>Précisez exactement la langue cible, y compris le système d’écriture requis si nécessaire. Un brief utile peut indiquer si un document doit être en chinois simplifié ou traditionnel et préciser le public et la terminologie à maintenir. Gardez le passage source intact pour vérifier la traduction par rapport au texte exact fourni.</p><h4>Suivez le prompt de traduction du producteur</h4><p>Le fabricant fournit un modèle de prompt pour les traductions impliquant le chinois et un autre pour les paires de langues sans chinois. Les deux nomment la langue cible, placent le texte source sous la consigne et demandent la traduction sans explication ajoutée. Le modèle n’a pas de prompt système par défaut ; placez donc la consigne de tâche dans le message soumis au lieu de compter sur un rôle par défaut non précisé.</p><p>Pour une paire sans chinois, un brief peut commencer par : « Traduisez le segment suivant en français, sans explication supplémentaire. » Faites-le suivre du passage source. Lorsque la tâche implique le chinois, utilisez le modèle chinois correspondant et remplacez son espace réservé à la langue cible. Le livrable attendu est le passage traduit, prêt pour une évaluation séparée ou la prochaine étape de traitement d’une application.</p><h4>Préparez des segments qui préservent le sens</h4><p>Utilisez des phrases ou des paragraphes cohérents au lieu de couper le texte à des positions de caractères arbitraires. Gardez les éléments environnants nécessaires pour interpréter les pronoms, les termes techniques et les expressions idiomatiques. Pour un manuel produit, réunissez le nom du produit, les termes définis et la consigne réelle ; pour un échange d’assistance, préservez la question et la réponse à laquelle elle se rapporte.</p><p>Si un document plus long est traité par segments, conservez un identifiant de segment stable en dehors du texte à traduire et maintenez la terminologie convenue entre les passages obtenus. Demandez explicitement comment traiter les noms, les mesures et les espaces réservés, puis examinez ce traitement dans la sortie. Ces étapes de préparation facilitent l’assemblage et l’évaluation du résultat ; elles ne remplacent pas la vérification du sens traduit.</p><h4>Gardez le traducteur et le modèle d’ensemble séparés</h4><p>Hunyuan-MT-7B produit une traduction à partir de la source. Le processus documenté de Chimera prend, lui, la source originale et plusieurs propositions dans la langue cible pour produire une traduction affinée unique. Un processus qui utilise ces deux étapes doit fournir ces propositions au modèle d’ensemble distinct ; sélectionner MT-7B seul n’effectue pas cette fusion supplémentaire.</p><p>Le producteur répertorie aussi les checkpoints FP8 séparément. Conservez le nom de l’édition ordinaire Hunyuan-MT-7B lors de l’enregistrement de la requête et de la traduction et distinguez-le d’un livrable FP8 ou Chimera pour comparer les résultats. Les modèles HY-MT1.5 ultérieurs ont leurs propres identités et spécifications.</p><h4>Conseils d’inférence native et évaluation du résultat</h4><p>Tencent recommande temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 et repetition_penalty 1.05 dans son exemple d’inférence native. Traitez le contenu traduit comme le résultat à examiner. Vérifiez les noms, les nombres, les unités, la négation, les dates et les relations entre les phrases par rapport à la source, surtout lorsqu’une traduction littérale pourrait perdre le sens voulu.</p><p>Conservez ensemble la source, la langue cible, l’identité du modèle sélectionné et la traduction finale examinée. Pour le texte d’application, vérifiez que les espaces réservés et le formatage correspondent toujours aux champs prévus ; pour un document, lisez les paragraphes assemblés pour contrôler la cohérence de terminologie et de ton. Une phrase fluide peut encore nécessiter une correction si elle modifie un détail factuel ou une consigne.</p><p>Via Ailoot, sélectionnez cet identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et indiquez la tâche dans messages. Chaque message comporte un role et son content ; gardez ensemble la consigne pertinente et les documents sources. Récupérez la réponse JSON complète ou tous les segments SSE lorsque stream est activé, et conservez usage avec le résultat écrit.</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 · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Entrée</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Sortie</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Format de sortie</dt><dd>JSON or 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\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Exigence\"><span class=\"card-cell-label\">Exigence</span>Obligatoire</td><td data-cell-label=\"Valeurs et limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valeurs et limites</span><div>tencent/Hunyuan-MT-7B</div><div>Conditions: Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.</div></td><td data-cell-label=\"Par défaut\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Par défaut</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Exigence\"><span class=\"card-cell-label\">Exigence</span>Obligatoire</td><td data-cell-label=\"Valeurs et limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valeurs et limites</span><div>Conditions: </div></td><td data-cell-label=\"Par défaut\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Par défaut</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Exigence\"><span class=\"card-cell-label\">Exigence</span>Facultatif</td><td data-cell-label=\"Valeurs et limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valeurs et limites</span><div>Conditions: </div></td><td data-cell-label=\"Par défaut\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Par défaut</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Combinaisons d’éléments d’entrée</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · Obligatoire : messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · Obligatoire : messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Paramètres et cycle de vie de la méthode</summary><div 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</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, image</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>Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot., Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images.</td></tr></tbody></table></div><p>Alias de méthode : <code>/chat/completions</code></p><p>Cycle de vie : <code>synchronous_or_streamed</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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache, 1 h</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. <a href=\"/docs/fr-be/billing/reserve/\">Fonctionnement de la réservation et du débit →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Exemples de requêtes</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Variantes du code\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2890-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2890-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · créer une seule fois et conserver le résultat complet</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copier le code\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2890-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2890-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;tencent/Hunyuan-MT-7B&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain how a rainbow forms.&quot;}]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Recevoir et enregistrer les résultats</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">JSON or 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\">Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Si la réponse d’origine doit être vérifiée</h5><p class=\"note-s\">Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result_pending_check n’autorise pas une deuxième création.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Champs de la réponse</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Champ</th><th>Type</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">choices[]</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Erreurs et étapes suivantes</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Réponse</th><th>Condition</th><th>Étape suivante</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Réponse\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Réponse</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Condition\"><span class=\"card-cell-label\">Condition</span>Un champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide.</td><td data-cell-label=\"Étape suivante\"><span class=\"card-cell-label\">Étape suivante</span>Examinez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Réponse\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Réponse</span><code></code></th><td data-cell-label=\"Condition\"><span class=\"card-cell-label\">Condition</span>La requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification.</td><td data-cell-label=\"Étape suivante\"><span class=\"card-cell-label\">Étape suivante</span>Conservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création.</td></tr></tbody></table></div></details></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=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;fmt=chat\"><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code></a></span></p><h4>Alias des chemins de méthode</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>ID d’appel associés</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;fmt=chat\"><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|tencent%2FHunyuan-MT-7B",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Un champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Examinez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "La requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Conservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result_pending_check n’autorise pas une deuxième création.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
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                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
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                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
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                          },
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                                  },
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                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
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                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.",
              "Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"tencent/Hunyuan-MT-7B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Tarifs nuls pour le texte uniquement",
            "value": "Le cache, les outils et les médias sont soumis à leurs conditions tarifaires respectives, indiquées séparément.",
            "when": "Pour une entrée et une sortie exclusivement textuelles"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
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            "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,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
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            "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"
          },
          {
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            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
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            "native_quantity": 1,
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            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
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            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
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            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
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            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
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          },
          {
            "amount": null,
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            "billing_input": true,
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            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
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          }
        ]
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">tencent/Hunyuan-MT-7B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Fermer\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Autre /</span><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Copier l’ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Rubriques de la fiche modèle\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Premiers pas</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Entrées et méthodes</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Tarifs</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Exemples</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Résultats</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Alias</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Méthodes API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|tencent%2FHunyuan-MT-7B\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|tencent%2FHunyuan-MT-7B\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-1\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Premiers pas</h3><p class=\"mdesc-full\">Hunyuan-MT-7B de Tencent traduit un texte fourni vers une langue cible désignée, avec une couverture multilingue et une attention particulière au chinois, aux langues minoritaires et aux dialectes. C’est le modèle de traduction de la famille ; le modèle distinct Chimera combine plusieurs propositions de traduction.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Entrées acceptées</dt><dd>Texte · Images</dd></div><div><dt>Résultats</dt><dd>json · sse</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>Hunyuan-MT-7B est le modèle de traduction multilingue de Tencent. Sa fonction principale est de recevoir un passage source et de le produire dans la langue cible demandée. Tencent distingue ce traducteur de Hunyuan-MT-Chimera, le modèle d’ensemble de la famille qui affine plusieurs propositions de traduction pour obtenir un résultat unique.</p><h4>Choisissez la paire de langues et la traduction souhaitée</h4><p>Tencent décrit la traduction réciproque entre 33 langues et met en avant cinq langues ou dialectes de minorités ethniques chinoises. Le tableau publié comprend le chinois, le chinois traditionnel, l’anglais, le français, le portugais, l’espagnol, le japonais, le turc, le russe, l’arabe, le coréen, le thaï, l’italien, l’allemand, le vietnamien, le malais, l’indonésien, le filipino, l’hindi, le polonais, le tchèque, le néerlandais, le khmer, le birman, le persan, le gujarati, l’ourdou, le télougou, le marathi, l’hébreu, le bengali, le tamoul et l’ukrainien. Il mentionne aussi explicitement le tibétain, le kazakh, le mongol, l’ouïghour et le cantonais.</p><p>Précisez exactement la langue cible, y compris le système d’écriture requis si nécessaire. Un brief utile peut indiquer si un document doit être en chinois simplifié ou traditionnel et préciser le public et la terminologie à maintenir. Gardez le passage source intact pour vérifier la traduction par rapport au texte exact fourni.</p><h4>Suivez le prompt de traduction du producteur</h4><p>Le fabricant fournit un modèle de prompt pour les traductions impliquant le chinois et un autre pour les paires de langues sans chinois. Les deux nomment la langue cible, placent le texte source sous la consigne et demandent la traduction sans explication ajoutée. Le modèle n’a pas de prompt système par défaut ; placez donc la consigne de tâche dans le message soumis au lieu de compter sur un rôle par défaut non précisé.</p><p>Pour une paire sans chinois, un brief peut commencer par : « Traduisez le segment suivant en français, sans explication supplémentaire. » Faites-le suivre du passage source. Lorsque la tâche implique le chinois, utilisez le modèle chinois correspondant et remplacez son espace réservé à la langue cible. Le livrable attendu est le passage traduit, prêt pour une évaluation séparée ou la prochaine étape de traitement d’une application.</p><h4>Préparez des segments qui préservent le sens</h4><p>Utilisez des phrases ou des paragraphes cohérents au lieu de couper le texte à des positions de caractères arbitraires. Gardez les éléments environnants nécessaires pour interpréter les pronoms, les termes techniques et les expressions idiomatiques. Pour un manuel produit, réunissez le nom du produit, les termes définis et la consigne réelle ; pour un échange d’assistance, préservez la question et la réponse à laquelle elle se rapporte.</p><p>Si un document plus long est traité par segments, conservez un identifiant de segment stable en dehors du texte à traduire et maintenez la terminologie convenue entre les passages obtenus. Demandez explicitement comment traiter les noms, les mesures et les espaces réservés, puis examinez ce traitement dans la sortie. Ces étapes de préparation facilitent l’assemblage et l’évaluation du résultat ; elles ne remplacent pas la vérification du sens traduit.</p><h4>Gardez le traducteur et le modèle d’ensemble séparés</h4><p>Hunyuan-MT-7B produit une traduction à partir de la source. Le processus documenté de Chimera prend, lui, la source originale et plusieurs propositions dans la langue cible pour produire une traduction affinée unique. Un processus qui utilise ces deux étapes doit fournir ces propositions au modèle d’ensemble distinct ; sélectionner MT-7B seul n’effectue pas cette fusion supplémentaire.</p><p>Le producteur répertorie aussi les checkpoints FP8 séparément. Conservez le nom de l’édition ordinaire Hunyuan-MT-7B lors de l’enregistrement de la requête et de la traduction et distinguez-le d’un livrable FP8 ou Chimera pour comparer les résultats. Les modèles HY-MT1.5 ultérieurs ont leurs propres identités et spécifications.</p><h4>Conseils d’inférence native et évaluation du résultat</h4><p>Tencent recommande temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 et repetition_penalty 1.05 dans son exemple d’inférence native. Traitez le contenu traduit comme le résultat à examiner. Vérifiez les noms, les nombres, les unités, la négation, les dates et les relations entre les phrases par rapport à la source, surtout lorsqu’une traduction littérale pourrait perdre le sens voulu.</p><p>Conservez ensemble la source, la langue cible, l’identité du modèle sélectionné et la traduction finale examinée. Pour le texte d’application, vérifiez que les espaces réservés et le formatage correspondent toujours aux champs prévus ; pour un document, lisez les paragraphes assemblés pour contrôler la cohérence de terminologie et de ton. Une phrase fluide peut encore nécessiter une correction si elle modifie un détail factuel ou une consigne.</p><p>Via Ailoot, sélectionnez cet identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et indiquez la tâche dans messages. Chaque message comporte un role et son content ; gardez ensemble la consigne pertinente et les documents sources. Récupérez la réponse JSON complète ou tous les segments SSE lorsque stream est activé, et conservez usage avec le résultat écrit.</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 · Anthropic Messages</b> <code>POST /v1/messages</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Entrée</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Sortie</dt><dd><code>json</code>, <code>sse</code></dd></div><div><dt>Format de sortie</dt><dd>JSON or 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\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Exigence\"><span class=\"card-cell-label\">Exigence</span>Obligatoire</td><td data-cell-label=\"Valeurs et limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valeurs et limites</span><div>tencent/Hunyuan-MT-7B</div><div>Conditions: Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.</div></td><td data-cell-label=\"Par défaut\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Par défaut</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Exigence\"><span class=\"card-cell-label\">Exigence</span>Obligatoire</td><td data-cell-label=\"Valeurs et limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valeurs et limites</span><div>Conditions: </div></td><td data-cell-label=\"Par défaut\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Par défaut</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Exigence\"><span class=\"card-cell-label\">Exigence</span>Facultatif</td><td data-cell-label=\"Valeurs et limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valeurs et limites</span><div>Conditions: </div></td><td data-cell-label=\"Par défaut\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Par défaut</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Exigence\"><span class=\"card-cell-label\">Exigence</span>Obligatoire</td><td data-cell-label=\"Valeurs et limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valeurs et limites</span><div>Minimum: 1</div><div>Conditions: </div></td><td data-cell-label=\"Par défaut\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Par défaut</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Combinaisons d’éléments d’entrée</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · Obligatoire : messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · Obligatoire : messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Paramètres et cycle de vie de la méthode</summary><div 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, max_tokens</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</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, image</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>Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot., Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images.</td></tr></tbody></table></div><p>Cycle de vie : <code>synchronous_or_streamed</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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrée · Écriture dans le cache, 1 h</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. <a href=\"/docs/fr-be/billing/reserve/\">Fonctionnement de la réservation et du débit →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Exemples de requêtes</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Variantes du code\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2891-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2891-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · créer une seule fois et conserver le résultat complet</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copier le code\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2891-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2891-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;tencent/Hunyuan-MT-7B&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain how a rainbow forms.&quot;}], &quot;max_tokens&quot;: 256}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Recevoir et enregistrer les résultats</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</h4><p class=\"note-s\">JSON or 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\">Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Si la réponse d’origine doit être vérifiée</h5><p class=\"note-s\">Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result_pending_check n’autorise pas une deuxième création.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Champs de la réponse</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Champ</th><th>Type</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">content[]</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Champ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Champ</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Erreurs et étapes suivantes</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Réponse</th><th>Condition</th><th>Étape suivante</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Réponse\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Réponse</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Condition\"><span class=\"card-cell-label\">Condition</span>Un champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide.</td><td data-cell-label=\"Étape suivante\"><span class=\"card-cell-label\">Étape suivante</span>Examinez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Réponse\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Réponse</span><code></code></th><td data-cell-label=\"Condition\"><span class=\"card-cell-label\">Condition</span>La requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification.</td><td data-cell-label=\"Étape suivante\"><span class=\"card-cell-label\">Étape suivante</span>Conservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création.</td></tr></tbody></table></div></details></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=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;fmt=messages\"><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code></a></span></p><h4>Alias des chemins de méthode</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>ID d’appel associés</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;route=Ultra&amp;caller=tencent%2FHunyuan-MT-7B&amp;fmt=messages\"><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|tencent%2FHunyuan-MT-7B",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Un champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Examinez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "La requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Conservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result_pending_check n’autorise pas une deuxième création.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "content[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "source": {
                                    "oneOf": [
                                      {
                                        "properties": {
                                          "type": {
                                            "const": "url"
                                          },
                                          "url": {
                                            "type": "string"
                                          }
                                        },
                                        "required": [
                                          "type",
                                          "url"
                                        ],
                                        "type": "object"
                                      },
                                      {
                                        "properties": {
                                          "data": {
                                            "type": "string"
                                          },
                                          "media_type": {
                                            "type": "string"
                                          },
                                          "type": {
                                            "const": "base64"
                                          }
                                        },
                                        "required": [
                                          "type",
                                          "media_type",
                                          "data"
                                        ],
                                        "type": "object"
                                      }
                                    ]
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "source"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
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                  "items": {
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                      "content": {
                        "oneOf": [
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                            "type": "string"
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                                            "type",
                                            "media_type",
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                                          "type": "object"
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                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
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                            "type": "array"
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                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
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                      "role",
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                    ],
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                  "minItems": 1,
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                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                  ],
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                  "default": false,
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              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "max_tokens": 256,
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.",
              "Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "content[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"tencent/Hunyuan-MT-7B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}], \"max_tokens\": 256}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
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        "output": [
          "json",
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        ],
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          {
            "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": "Tarifs nuls pour le texte uniquement",
            "value": "Le cache, les outils et les médias sont soumis à leurs conditions tarifaires respectives, indiquées séparément.",
            "when": "Pour une entrée et une sortie exclusivement textuelles"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
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        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
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                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
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              {
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                "side": "out",
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              {
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                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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                "unit": "generic_cache_creation_token"
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              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "native_quantity": 1,
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                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
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            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
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        "units": [
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            "label": "Input tokens",
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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  ],
  "model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
  "nativeProvenance": {
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    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
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  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/fr-be/tencent-hunyuan-mt-7b/",
    "description": "Hunyuan-MT-7B de Tencent traduit un texte fourni vers une langue cible désignée, avec une couverture multilingue et une attention particulière au chinois, aux langues minoritaires et aux dialectes. C’est le modèle de traduction de la famille ; le modèle distinct Chimera combine plusieurs propositions de traduction.",
    "locale": "fr-be",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/fr-be/tencent-hunyuan-mt-7b/index.md",
    "title": "tencent/Hunyuan-MT-7B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/fr-be/tencent-hunyuan-mt-7b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Hunyuan-MT-7B est le modèle de traduction multilingue de Tencent. Sa fonction principale est de recevoir un passage source et de le produire dans la langue cible demandée. Tencent distingue ce traducteur de Hunyuan-MT-Chimera, le modèle d’ensemble de la famille qui affine plusieurs propositions de traduction pour obtenir un résultat unique.\n\n### Choisissez la paire de langues et la traduction souhaitée\n\nTencent décrit la traduction réciproque entre 33 langues et met en avant cinq langues ou dialectes de minorités ethniques chinoises. Le tableau publié comprend le chinois, le chinois traditionnel, l’anglais, le français, le portugais, l’espagnol, le japonais, le turc, le russe, l’arabe, le coréen, le thaï, l’italien, l’allemand, le vietnamien, le malais, l’indonésien, le filipino, l’hindi, le polonais, le tchèque, le néerlandais, le khmer, le birman, le persan, le gujarati, l’ourdou, le télougou, le marathi, l’hébreu, le bengali, le tamoul et l’ukrainien. Il mentionne aussi explicitement le tibétain, le kazakh, le mongol, l’ouïghour et le cantonais.\n\nPrécisez exactement la langue cible, y compris le système d’écriture requis si nécessaire. Un brief utile peut indiquer si un document doit être en chinois simplifié ou traditionnel et préciser le public et la terminologie à maintenir. Gardez le passage source intact pour vérifier la traduction par rapport au texte exact fourni.\n\n### Suivez le prompt de traduction du producteur\n\nLe fabricant fournit un modèle de prompt pour les traductions impliquant le chinois et un autre pour les paires de langues sans chinois. Les deux nomment la langue cible, placent le texte source sous la consigne et demandent la traduction sans explication ajoutée. Le modèle n’a pas de prompt système par défaut ; placez donc la consigne de tâche dans le message soumis au lieu de compter sur un rôle par défaut non précisé.\n\nPour une paire sans chinois, un brief peut commencer par : « Traduisez le segment suivant en français, sans explication supplémentaire. » Faites-le suivre du passage source. Lorsque la tâche implique le chinois, utilisez le modèle chinois correspondant et remplacez son espace réservé à la langue cible. Le livrable attendu est le passage traduit, prêt pour une évaluation séparée ou la prochaine étape de traitement d’une application.\n\n### Préparez des segments qui préservent le sens\n\nUtilisez des phrases ou des paragraphes cohérents au lieu de couper le texte à des positions de caractères arbitraires. Gardez les éléments environnants nécessaires pour interpréter les pronoms, les termes techniques et les expressions idiomatiques. Pour un manuel produit, réunissez le nom du produit, les termes définis et la consigne réelle ; pour un échange d’assistance, préservez la question et la réponse à laquelle elle se rapporte.\n\nSi un document plus long est traité par segments, conservez un identifiant de segment stable en dehors du texte à traduire et maintenez la terminologie convenue entre les passages obtenus. Demandez explicitement comment traiter les noms, les mesures et les espaces réservés, puis examinez ce traitement dans la sortie. Ces étapes de préparation facilitent l’assemblage et l’évaluation du résultat ; elles ne remplacent pas la vérification du sens traduit.\n\n### Gardez le traducteur et le modèle d’ensemble séparés\n\nHunyuan-MT-7B produit une traduction à partir de la source. Le processus documenté de Chimera prend, lui, la source originale et plusieurs propositions dans la langue cible pour produire une traduction affinée unique. Un processus qui utilise ces deux étapes doit fournir ces propositions au modèle d’ensemble distinct ; sélectionner MT-7B seul n’effectue pas cette fusion supplémentaire.\n\nLe producteur répertorie aussi les checkpoints FP8 séparément. Conservez le nom de l’édition ordinaire Hunyuan-MT-7B lors de l’enregistrement de la requête et de la traduction et distinguez-le d’un livrable FP8 ou Chimera pour comparer les résultats. Les modèles HY-MT1.5 ultérieurs ont leurs propres identités et spécifications.\n\n### Conseils d’inférence native et évaluation du résultat\n\nTencent recommande temperature 0.7, top_p 0.6, top_k 20 et repetition_penalty 1.05 dans son exemple d’inférence native. Traitez le contenu traduit comme le résultat à examiner. Vérifiez les noms, les nombres, les unités, la négation, les dates et les relations entre les phrases par rapport à la source, surtout lorsqu’une traduction littérale pourrait perdre le sens voulu.\n\nConservez ensemble la source, la langue cible, l’identité du modèle sélectionné et la traduction finale examinée. Pour le texte d’application, vérifiez que les espaces réservés et le formatage correspondent toujours aux champs prévus ; pour un document, lisez les paragraphes assemblés pour contrôler la cohérence de terminologie et de ton. Une phrase fluide peut encore nécessiter une correction si elle modifie un détail factuel ou une consigne.\n\nVia Ailoot, sélectionnez cet identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et indiquez la tâche dans messages. Chaque message comporte un role et son content ; gardez ensemble la consigne pertinente et les documents sources. Récupérez la réponse JSON complète ou tous les segments SSE lorsque stream est activé, et conservez usage avec le résultat écrit.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
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            "native_quantity": 1,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "La tarification complète de la configuration figure dans les détails."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat",
      "messages"
    ],
    "id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Un champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Examinez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "La requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Conservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result_pending_check n’autorise pas une deuxième création.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
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                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
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                          "type": "array"
                        }
                      ]
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                      "type": "string"
                    }
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                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
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                            "type": "string"
                          },
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                            "items": {
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                                  "properties": {
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                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
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                                          "type": "string"
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                                      },
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                                  },
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                                  ],
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                            "type": "array"
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                      "role",
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                  },
                  "minItems": 1,
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                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
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            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
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                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.",
              "Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"tencent/Hunyuan-MT-7B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Tarifs nuls pour le texte uniquement",
            "value": "Le cache, les outils et les médias sont soumis à leurs conditions tarifaires respectives, indiquées séparément.",
            "when": "Pour une entrée et une sortie exclusivement textuelles"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      },
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Un champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Examinez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "La requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Conservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result_pending_check n’autorise pas une deuxième création.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "content[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "source": {
                                    "oneOf": [
                                      {
                                        "properties": {
                                          "type": {
                                            "const": "url"
                                          },
                                          "url": {
                                            "type": "string"
                                          }
                                        },
                                        "required": [
                                          "type",
                                          "url"
                                        ],
                                        "type": "object"
                                      },
                                      {
                                        "properties": {
                                          "data": {
                                            "type": "string"
                                          },
                                          "media_type": {
                                            "type": "string"
                                          },
                                          "type": {
                                            "const": "base64"
                                          }
                                        },
                                        "required": [
                                          "type",
                                          "media_type",
                                          "data"
                                        ],
                                        "type": "object"
                                      }
                                    ]
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "source"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
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                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
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              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.",
              "Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images."
            ],
            "content_type": "application/json",
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            "required": [
              "model",
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            ]
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            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "content[]",
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              },
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            "format": "JSON or SSE"
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                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
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                "amount": "0",
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                "billing_input": true,
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                "label": "Cache read",
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
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              {
                "amount": "0",
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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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\": \"tencent/Hunyuan-MT-7B\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}], \"max_tokens\": 256}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "json",
          "sse"
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        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Tarifs nuls pour le texte uniquement",
            "value": "Le cache, les outils et les médias sont soumis à leurs conditions tarifaires respectives, indiquées séparément.",
            "when": "Pour une entrée et une sortie exclusivement textuelles"
          }
        ],
        "pricing": {
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            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
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                "label": "Input tokens",
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
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              {
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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    "short": "Hunyuan-MT-7B de Tencent traduit un texte fourni vers une langue cible désignée, avec une couverture multilingue et une attention particulière au chinois, aux langues minoritaires et aux dialectes. C’est le modèle de traduction de la famille ; le modèle distinct Chimera combine plusieurs propositions de traduction.",
    "title": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
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  "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."
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  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
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    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
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        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
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      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Hunyuan-MT-7B de Tencent traduit un texte fourni vers une langue cible désignée, avec une couverture multilingue et une attention particulière au chinois, aux langues minoritaires et aux dialectes. C’est le modèle de traduction de la famille ; le modèle distinct Chimera combine plusieurs propositions de traduction.",
  "source": {
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