{
  "aboutHtml": "<p>Gemma 4 26B A4B IT הוא מהדורת תערובת המומחים המותאמת להוראות של Google DeepMind במשפחת Gemma 4 הפתוחה. טבלת הארכיטקטורה הרשמית מציינת 25.2 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־3.8 מיליארד פרמטרים פעילים; A4B מציין את סדר הגודל המעוגל של הפרמטרים הפעילים. ייעודו כולל הסקה, תכנות, תהליכי עבודה של סוכנים והבנה רב־אופנית. הוא נפרד מהמהדורה המאומנת מראש ומהמודל הצפוף 31B.</p><p>בתכנון תערובת המומחים, רק חלק מהפרמטרים מופעל בכל שלב הסקה: בטבלת הארכיטקטורה שפורסמה מצוינים שמונה מומחים פעילים מתוך 128, לצד מומחה משותף אחד. Google ממצבת מהדורה זו סביב יעילות ההסקה ביחס למודל הצפוף. היא משלבת ארכיטקטורה בת 30 שכבות וחלון הזזה בן 1,024 טוקנים עם קשב גלובלי, הקשר בן 256K ומקודד חזותי. נתוני הארכיטקטורה הללו מתארים את מודל היצרן, ולא זמן השהיה או תצורת חומרה מובטחים ליישום מסוים.</p><p>חלון ההקשר בן 256K טוקנים תומך במשימה המשלבת טקסט רב עם ראיות חזותיות. אפשר לשלב תמונות וטקסט לסירוגין באותה הנחיה; היצרן ממליץ להציב את תוכן התמונה לפני הטקסט הקשור אליה לקבלת התוצאות הטובות ביותר. המשימות החזותיות כוללות זיהוי עצמים, פירוש עמודי מסמכים, הבנת מסכים וממשקים, תרשימים, OCR רב־לשוני, כתב יד והצבעה על מיקומים. הפלט הוא טקסט: תוכן שחולץ, הסבר, קוד או פעולה מוצעת לכלי.</p><p>חשיבה הניתנת להגדרה מאפשרת למודל להסיק לפני מתן התשובה או להשיב ישירות. Gemma 4 מוסיף תפקיד system מובנה לצד התפקידים user ו־assistant. פורמט ההנחיות של Google מפעיל חשיבה באמצעות טוקן הבקרה &lt;|think|&gt; בהנחיית המערכת ומפריד בין ערוץ החשיבה לתשובה הסופית; המעבד המתועד שלו יודע לטפל בתבנית זו. בשיחה מרובת תורות, שמרו בהיסטוריה את התשובות הסופיות הקודמות והשמיטו את המחשבות הקודמות, למעט בתורות של קריאות לכלים, שבהם היצרן מורה לשמר אותן.</p><p>Native Function Calling תומך בשימוש מובנה בכלים, ותיאור ההשקה של Google מתעד גם פלט JSON מובנה. הגדירו את המשימה, את הפונקציה הזמינה ואת התוצאה הצפויה; היישום מבצע את הפעולה המבוקשת ומחזיר את הפלט שלה לשלב הבא. משימת תכנות יכולה לבקש יצירה, השלמה או תיקון, ואילו עוזר חזותי יכול להשתמש בטקסט המוחזר כדי להסביר תרשים או מסך. הוראה לקריאת פונקציה נבדלת מפעולה מחוברת שבוצעה בפועל.</p><p>רזולוציית התמונה המשתנה נשלטת באמצעות תקציב הטוקנים החזותיים. האפשרויות המתועדות הן 70, 140, 280, 560 ו־1,120 טוקנים. תקציבים נמוכים מתאימים לסיווג או לכיתובים; תקציבים גבוהים שומרים יותר פרטים עבור OCR, ניתוח מסמכים וטקסט קטן, במחיר של חישוב נוסף. החליטו אם דרושה לכם תמונת הסצנה הכללית או הכתיב המדויק לפני הכנת התמונה. חיתוך ברור של תווית עשוי להועיל למשימת חילוץ יותר מבקשה בלתי ממוקדת לבחון כל פרט בעמוד שלם.</p><p>Google ממליצה על temperature 1.0, ‏top-p 0.95 ו־top-k 64 כהגדרות הדגימה למשפחה. כרטיס המודל מבחין בין אימון ביותר מ־140 שפות לתמיכה מוכנה לשימוש ביותר מ־35 שפות. ציינו בתדריך את שפת התשובה והורו במפורש לשמר שמות מתחם, שמות שדות או נוסחאות. הנתון 256K הוא מפרט של חלון ההקשר; כרטיס המודל המצוטט אינו קובע מגבלה אוניברסלית נפרדת לאורך הפלט של מהדורה זו.</p><p>במשימה המשלבת מסמך וקוד, ספקו את תמונת העמוד הרלוונטית, את הדרישה הכתובה ואת קטע המקור: ״קרא את התוויות, הסבר במה המסך הזה שונה מהמפרט והצע תיקון ממוקד לקוד המצורף.״ עבור תרשים, בקשו מהתשובה להפריד בין ערכים הנראים בתמונה למגמה שהוסקה ממנה. כרטיס המודל של Gemma מציין מגבלות הנוגעות ללשון עמומה, למשימות מורכבות מאוד ולקביעות עובדתיות שגויות או מיושנות, ולכן צרפו את העובדות הסמכותיות שעליהן התוצאה המבוקשת חייבת להתבסס, במקום לצפות שידע האימון יספק אותן.</p><p>דרך Ailoot, בחרו את מזהה המודל המדויק הזה ב־/v1/chat/completions וספקו את המשימה בתוך messages. כל הודעה נושאת role ואת התוכן שלה; שמרו את ההוראה הרלוונטית ואת חומרי המקור יחד. אספו את תשובת ה־JSON המלאה או את כל מקטעי ה־SSE כאשר stream מופעל, ושמרו את usage לצד התוצאה הכתובה.</p>",
  "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT הוא מהדורת תערובת המומחים המותאמת להוראות של Google DeepMind במשפחת Gemma 4 הפתוחה. טבלת הארכיטקטורה הרשמית מציינת 25.2 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־3.8 מיליארד פרמטרים פעילים; A4B מציין את סדר הגודל המעוגל של הפרמטרים הפעילים. ייעודו כולל הסקה, תכנות, תהליכי עבודה של סוכנים והבנה רב־אופנית. הוא נפרד מהמהדורה המאומנת מראש ומהמודל הצפוף 31B.\n\nבתכנון תערובת המומחים, רק חלק מהפרמטרים מופעל בכל שלב הסקה: בטבלת הארכיטקטורה שפורסמה מצוינים שמונה מומחים פעילים מתוך 128, לצד מומחה משותף אחד. Google ממצבת מהדורה זו סביב יעילות ההסקה ביחס למודל הצפוף. היא משלבת ארכיטקטורה בת 30 שכבות וחלון הזזה בן 1,024 טוקנים עם קשב גלובלי, הקשר בן 256K ומקודד חזותי. נתוני הארכיטקטורה הללו מתארים את מודל היצרן, ולא זמן השהיה או תצורת חומרה מובטחים ליישום מסוים.\n\nחלון ההקשר בן 256K טוקנים תומך במשימה המשלבת טקסט רב עם ראיות חזותיות. אפשר לשלב תמונות וטקסט לסירוגין באותה הנחיה; היצרן ממליץ להציב את תוכן התמונה לפני הטקסט הקשור אליה לקבלת התוצאות הטובות ביותר. המשימות החזותיות כוללות זיהוי עצמים, פירוש עמודי מסמכים, הבנת מסכים וממשקים, תרשימים, OCR רב־לשוני, כתב יד והצבעה על מיקומים. הפלט הוא טקסט: תוכן שחולץ, הסבר, קוד או פעולה מוצעת לכלי.\n\nחשיבה הניתנת להגדרה מאפשרת למודל להסיק לפני מתן התשובה או להשיב ישירות. Gemma 4 מוסיף תפקיד system מובנה לצד התפקידים user ו־assistant. פורמט ההנחיות של Google מפעיל חשיבה באמצעות טוקן הבקרה <|think|> בהנחיית המערכת ומפריד בין ערוץ החשיבה לתשובה הסופית; המעבד המתועד שלו יודע לטפל בתבנית זו. בשיחה מרובת תורות, שמרו בהיסטוריה את התשובות הסופיות הקודמות והשמיטו את המחשבות הקודמות, למעט בתורות של קריאות לכלים, שבהם היצרן מורה לשמר אותן.\n\nNative Function Calling תומך בשימוש מובנה בכלים, ותיאור ההשקה של Google מתעד גם פלט JSON מובנה. הגדירו את המשימה, את הפונקציה הזמינה ואת התוצאה הצפויה; היישום מבצע את הפעולה המבוקשת ומחזיר את הפלט שלה לשלב הבא. משימת תכנות יכולה לבקש יצירה, השלמה או תיקון, ואילו עוזר חזותי יכול להשתמש בטקסט המוחזר כדי להסביר תרשים או מסך. הוראה לקריאת פונקציה נבדלת מפעולה מחוברת שבוצעה בפועל.\n\nרזולוציית התמונה המשתנה נשלטת באמצעות תקציב הטוקנים החזותיים. האפשרויות המתועדות הן 70, 140, 280, 560 ו־1,120 טוקנים. תקציבים נמוכים מתאימים לסיווג או לכיתובים; תקציבים גבוהים שומרים יותר פרטים עבור OCR, ניתוח מסמכים וטקסט קטן, במחיר של חישוב נוסף. החליטו אם דרושה לכם תמונת הסצנה הכללית או הכתיב המדויק לפני הכנת התמונה. חיתוך ברור של תווית עשוי להועיל למשימת חילוץ יותר מבקשה בלתי ממוקדת לבחון כל פרט בעמוד שלם.\n\nGoogle ממליצה על temperature 1.0, ‏top-p 0.95 ו־top-k 64 כהגדרות הדגימה למשפחה. כרטיס המודל מבחין בין אימון ביותר מ־140 שפות לתמיכה מוכנה לשימוש ביותר מ־35 שפות. ציינו בתדריך את שפת התשובה והורו במפורש לשמר שמות מתחם, שמות שדות או נוסחאות. הנתון 256K הוא מפרט של חלון ההקשר; כרטיס המודל המצוטט אינו קובע מגבלה אוניברסלית נפרדת לאורך הפלט של מהדורה זו.\n\nבמשימה המשלבת מסמך וקוד, ספקו את תמונת העמוד הרלוונטית, את הדרישה הכתובה ואת קטע המקור: ״קרא את התוויות, הסבר במה המסך הזה שונה מהמפרט והצע תיקון ממוקד לקוד המצורף.״ עבור תרשים, בקשו מהתשובה להפריד בין ערכים הנראים בתמונה למגמה שהוסקה ממנה. כרטיס המודל של Gemma מציין מגבלות הנוגעות ללשון עמומה, למשימות מורכבות מאוד ולקביעות עובדתיות שגויות או מיושנות, ולכן צרפו את העובדות הסמכותיות שעליהן התוצאה המבוקשת חייבת להתבסס, במקום לצפות שידע האימון יספק אותן.\n\nדרך Ailoot, בחרו את מזהה המודל המדויק הזה ב־/v1/chat/completions וספקו את המשימה בתוך messages. כל הודעה נושאת role ואת התוכן שלה; שמרו את ההוראה הרלוונטית ואת חומרי המקור יחד. אספו את תשובת ה־JSON המלאה או את כל מקטעי ה־SSE כאשר stream מופעל, ושמרו את usage לצד התוצאה הכתובה.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "9709e7d10619e0de267112ede9e2629d09bfbece8f6090ae4fcb1ec0d8e3bf93",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "he",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">G</span><h2 id=\"sheet-title\">Google: Gemma 4 26B A4B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Google /</span><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">העתקת ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"חלקי כרטיס המודל\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">התחלה</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">קלט ושיטות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">תעריפים</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">דוגמאות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">תוצאות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">כינויים</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"שיטות API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">התחלה</h3><p class=\"mdesc-full\">Gemma 4 26B A4B IT הוא מודל תערובת מומחים של Google המותאם להוראות, להסקה טקסטואלית וחזותית. הוא משלב חלון הקשר של 256K, הבנת תמונות, חשיבה הניתנת להגדרה וקריאה מובנית לפונקציות, עם פלט טקסטואלי.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>סוגי קלט נתמכים</dt><dd>טקסט · תמונות</dd></div><div><dt>תוצאות</dt><dd>טקסט</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>על המודל</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Gemma 4 26B A4B IT הוא מהדורת תערובת המומחים המותאמת להוראות של Google DeepMind במשפחת Gemma 4 הפתוחה. טבלת הארכיטקטורה הרשמית מציינת 25.2 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־3.8 מיליארד פרמטרים פעילים; A4B מציין את סדר הגודל המעוגל של הפרמטרים הפעילים. ייעודו כולל הסקה, תכנות, תהליכי עבודה של סוכנים והבנה רב־אופנית. הוא נפרד מהמהדורה המאומנת מראש ומהמודל הצפוף 31B.</p><p>בתכנון תערובת המומחים, רק חלק מהפרמטרים מופעל בכל שלב הסקה: בטבלת הארכיטקטורה שפורסמה מצוינים שמונה מומחים פעילים מתוך 128, לצד מומחה משותף אחד. Google ממצבת מהדורה זו סביב יעילות ההסקה ביחס למודל הצפוף. היא משלבת ארכיטקטורה בת 30 שכבות וחלון הזזה בן 1,024 טוקנים עם קשב גלובלי, הקשר בן 256K ומקודד חזותי. נתוני הארכיטקטורה הללו מתארים את מודל היצרן, ולא זמן השהיה או תצורת חומרה מובטחים ליישום מסוים.</p><p>חלון ההקשר בן 256K טוקנים תומך במשימה המשלבת טקסט רב עם ראיות חזותיות. אפשר לשלב תמונות וטקסט לסירוגין באותה הנחיה; היצרן ממליץ להציב את תוכן התמונה לפני הטקסט הקשור אליה לקבלת התוצאות הטובות ביותר. המשימות החזותיות כוללות זיהוי עצמים, פירוש עמודי מסמכים, הבנת מסכים וממשקים, תרשימים, OCR רב־לשוני, כתב יד והצבעה על מיקומים. הפלט הוא טקסט: תוכן שחולץ, הסבר, קוד או פעולה מוצעת לכלי.</p><p>חשיבה הניתנת להגדרה מאפשרת למודל להסיק לפני מתן התשובה או להשיב ישירות. Gemma 4 מוסיף תפקיד system מובנה לצד התפקידים user ו־assistant. פורמט ההנחיות של Google מפעיל חשיבה באמצעות טוקן הבקרה &lt;|think|&gt; בהנחיית המערכת ומפריד בין ערוץ החשיבה לתשובה הסופית; המעבד המתועד שלו יודע לטפל בתבנית זו. בשיחה מרובת תורות, שמרו בהיסטוריה את התשובות הסופיות הקודמות והשמיטו את המחשבות הקודמות, למעט בתורות של קריאות לכלים, שבהם היצרן מורה לשמר אותן.</p><p>Native Function Calling תומך בשימוש מובנה בכלים, ותיאור ההשקה של Google מתעד גם פלט JSON מובנה. הגדירו את המשימה, את הפונקציה הזמינה ואת התוצאה הצפויה; היישום מבצע את הפעולה המבוקשת ומחזיר את הפלט שלה לשלב הבא. משימת תכנות יכולה לבקש יצירה, השלמה או תיקון, ואילו עוזר חזותי יכול להשתמש בטקסט המוחזר כדי להסביר תרשים או מסך. הוראה לקריאת פונקציה נבדלת מפעולה מחוברת שבוצעה בפועל.</p><p>רזולוציית התמונה המשתנה נשלטת באמצעות תקציב הטוקנים החזותיים. האפשרויות המתועדות הן 70, 140, 280, 560 ו־1,120 טוקנים. תקציבים נמוכים מתאימים לסיווג או לכיתובים; תקציבים גבוהים שומרים יותר פרטים עבור OCR, ניתוח מסמכים וטקסט קטן, במחיר של חישוב נוסף. החליטו אם דרושה לכם תמונת הסצנה הכללית או הכתיב המדויק לפני הכנת התמונה. חיתוך ברור של תווית עשוי להועיל למשימת חילוץ יותר מבקשה בלתי ממוקדת לבחון כל פרט בעמוד שלם.</p><p>Google ממליצה על temperature 1.0, ‏top-p 0.95 ו־top-k 64 כהגדרות הדגימה למשפחה. כרטיס המודל מבחין בין אימון ביותר מ־140 שפות לתמיכה מוכנה לשימוש ביותר מ־35 שפות. ציינו בתדריך את שפת התשובה והורו במפורש לשמר שמות מתחם, שמות שדות או נוסחאות. הנתון 256K הוא מפרט של חלון ההקשר; כרטיס המודל המצוטט אינו קובע מגבלה אוניברסלית נפרדת לאורך הפלט של מהדורה זו.</p><p>במשימה המשלבת מסמך וקוד, ספקו את תמונת העמוד הרלוונטית, את הדרישה הכתובה ואת קטע המקור: ״קרא את התוויות, הסבר במה המסך הזה שונה מהמפרט והצע תיקון ממוקד לקוד המצורף.״ עבור תרשים, בקשו מהתשובה להפריד בין ערכים הנראים בתמונה למגמה שהוסקה ממנה. כרטיס המודל של Gemma מציין מגבלות הנוגעות ללשון עמומה, למשימות מורכבות מאוד ולקביעות עובדתיות שגויות או מיושנות, ולכן צרפו את העובדות הסמכותיות שעליהן התוצאה המבוקשת חייבת להתבסס, במקום לצפות שידע האימון יספק אותן.</p><p>דרך Ailoot, בחרו את מזהה המודל המדויק הזה ב־/v1/chat/completions וספקו את המשימה בתוך messages. כל הודעה נושאת role ואת התוכן שלה; שמרו את ההוראה הרלוונטית ואת חומרי המקור יחד. אספו את תשובת ה־JSON המלאה או את כל מקטעי ה־SSE כאשר stream מופעל, ושמרו את usage לצד התוצאה הכתובה.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות</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>סוגי קלט</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>סוגי פלט</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>פורמט פלט</dt><dd>JSON or SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th><th>דרישה</th><th>ערכים ומגבלות</th><th>ברירת מחדל</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</div><div>תנאים: השתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא.</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>תנאים: </div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>תנאים: </div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>שילובים של חומרי קלט</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · נדרש: messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · נדרש: messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>פרמטרים ומחזור חיים של השיטה</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>פרמטר</th><th>מפרט</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>text, image</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>השתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא., הפרוטוקול הזה מעביר תוכן תמונה כאשר המודל המסוים שנבחר תומך בהבנת תמונות. קבלה בפרוטוקול אינה מוכיחה שכל מודל מסוגל לעבד תמונות.</td></tr></tbody></table></div><p>כינויים לשיטה: <code>/chat/completions</code></p><p>מחזור חיים: <code>synchronous_or_streamed</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">תעריפים</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.</p><dl data-price-conditions><dt>מצב מהיר</dt><dd>תעריף רגיל <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב מהיר</span></dd><dt>מצב Flex</dt><dd>תעריף רגיל <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב flex</span></dd><dt>מאמץ חשיבה מרבי</dt><dd>תעריף רגיל <span class=\"note-s\">כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)</span></dd><dt>תמחור מטמון מפורש</dt><dd>לא מופעל <span class=\"note-s\">כאשר מתבקש מטמון מפורש</span></dd><dt>תעריפי אפס לטקסט בלבד</dt><dd>על מטמון, כלים ומדיה חלים תנאי התמחור הרשומים בנפרד עבור כל אחד מהם. <span class=\"note-s\">כאשר הקלט והפלט הם טקסט בלבד</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>תעריפי Ailoot</h4><h4>מחירים לפי תצורה</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>תצורה</th><th>טבלת תעריפים</th><th>חיוב</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>תעריפי בסיס לטוקנים</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>תעריף בסיס</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · טוקני קלט</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>פלט · טוקני פלט</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · קריאה מהמטמון</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. <a href=\"/docs/he/billing/reserve/\">איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">דוגמאות לבקשות</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"אפשרויות קוד\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2926-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2926-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · צרו פעם אחת ושמרו את התוצאה המלאה</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"העתקת הקוד\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2926-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2926-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;google/gemma-4-26b-a4b-it:free&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\">קבלה ושמירה של תוצאות</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">JSON or SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>שמירת כל התוצאות שהושלמו</h5><p class=\"note-s\">שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.</p><p class=\"note-s\">שמרו כל בלוק תוכן, כל מזהה של קריאה לכלי, חתימת חשיבה אם הוחזרה, את כל עדכוני SSE ואת נתוני השימוש המלאים. מקטע הטקסט הראשון אינו התוצאה המלאה.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>כשצריך לבדוק את התגובה המקורית</h5><p class=\"note-s\">שמרו את X-Client-Request-ID המקורי, את התגובה ואת הכותרות. תוצאה לא ידועה או result_pending_check אינה מתירה יצירה נוספת.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>שדות התגובה</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">choices[]</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>שגיאות והשלבים הבאים</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>תגובה</th><th>תנאי</th><th>השלב הבא</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦400⁩ · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>שדה חובה, בורר המודל, סוג או ייצוג הקלט אינם תקינים.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>בדקו את פרטי האימות שהוחזרו לפני הכנת בקשה נפרדת.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span><code></code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>הבקשה המקורית או התוצאה אינן ידועות או דורשות בדיקה.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>שמרו את המזהים והכותרות המקוריים; קראו רק רשומות נתמכות של מצב או ספרייה. אל תשלחו שוב בקשת יצירה.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">כינויים</h3><h4>כינויים למודל</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></span></p><h4>כינויים לנתיבי שיטות</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>מזהי מודלים קשורים IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "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": "שדה חובה, בורר המודל, סוג או ייצוג הקלט אינם תקינים.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "בדקו את פרטי האימות שהוחזרו לפני הכנת בקשה נפרדת.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "הבקשה המקורית או התוצאה אינן ידועות או דורשות בדיקה.",
                "http_status": null,
                "recovery": "שמרו את המזהים והכותרות המקוריים; קראו רק רשומות נתמכות של מצב או ספרייה. אל תשלחו שוב בקשת יצירה.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "שמרו את X-Client-Request-ID המקורי, את התגובה ואת הכותרות. תוצאה לא ידועה או result_pending_check אינה מתירה יצירה נוספת.",
              "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": "שמרו כל בלוק תוכן, כל מזהה של קריאה לכלי, חתימת חשיבה אם הוחזרה, את כל עדכוני SSE ואת נתוני השימוש המלאים. מקטע הטקסט הראשון אינו התוצאה המלאה.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "השתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "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": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "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": {
                "messages": {
                  "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": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "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": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "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": [
              "השתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא.",
              "הפרוטוקול הזה מעביר תוכן תמונה כאשר המודל המסוים שנבחר תומך בהבנת תמונות. קבלה בפרוטוקול אינה מוכיחה שכל מודל מסוגל לעבד תמונות."
            ],
            "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"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": "תעריפי אפס לטקסט בלבד",
            "value": "על מטמון, כלים ומדיה חלים תנאי התמחור הרשומים בנפרד עבור כל אחד מהם.",
            "when": "כאשר הקלט והפלט הם טקסט בלבד"
          }
        ],
        "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "b9c3bbad1b6631594d132a114987d4a5ce05411734bcd18a2ac4ebb3b552b43e",
    "input_html_sha256": "b4ac809005459dd6c5209493d9be2075b56a31ff45e7f378452d70a113aa12ed",
    "private_audit_sha256": "a5e4b607d1e70779cc57f44ff6ed27721b8ff8e592b0a63881c379d3ed0322bb",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/",
    "description": "Gemma 4 26B A4B IT הוא מודל תערובת מומחים של Google המותאם להוראות, להסקה טקסטואלית וחזותית. הוא משלב חלון הקשר של 256K, הבנת תמונות, חשיבה הניתנת להגדרה וקריאה מובנית לפונקציות, עם פלט טקסטואלי.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/index.md",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Gemma 4 26B A4B IT הוא מהדורת תערובת המומחים המותאמת להוראות של Google DeepMind במשפחת Gemma 4 הפתוחה. טבלת הארכיטקטורה הרשמית מציינת 25.2 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־3.8 מיליארד פרמטרים פעילים; A4B מציין את סדר הגודל המעוגל של הפרמטרים הפעילים. ייעודו כולל הסקה, תכנות, תהליכי עבודה של סוכנים והבנה רב־אופנית. הוא נפרד מהמהדורה המאומנת מראש ומהמודל הצפוף 31B.\n\nבתכנון תערובת המומחים, רק חלק מהפרמטרים מופעל בכל שלב הסקה: בטבלת הארכיטקטורה שפורסמה מצוינים שמונה מומחים פעילים מתוך 128, לצד מומחה משותף אחד. Google ממצבת מהדורה זו סביב יעילות ההסקה ביחס למודל הצפוף. היא משלבת ארכיטקטורה בת 30 שכבות וחלון הזזה בן 1,024 טוקנים עם קשב גלובלי, הקשר בן 256K ומקודד חזותי. נתוני הארכיטקטורה הללו מתארים את מודל היצרן, ולא זמן השהיה או תצורת חומרה מובטחים ליישום מסוים.\n\nחלון ההקשר בן 256K טוקנים תומך במשימה המשלבת טקסט רב עם ראיות חזותיות. אפשר לשלב תמונות וטקסט לסירוגין באותה הנחיה; היצרן ממליץ להציב את תוכן התמונה לפני הטקסט הקשור אליה לקבלת התוצאות הטובות ביותר. המשימות החזותיות כוללות זיהוי עצמים, פירוש עמודי מסמכים, הבנת מסכים וממשקים, תרשימים, OCR רב־לשוני, כתב יד והצבעה על מיקומים. הפלט הוא טקסט: תוכן שחולץ, הסבר, קוד או פעולה מוצעת לכלי.\n\nחשיבה הניתנת להגדרה מאפשרת למודל להסיק לפני מתן התשובה או להשיב ישירות. Gemma 4 מוסיף תפקיד system מובנה לצד התפקידים user ו־assistant. פורמט ההנחיות של Google מפעיל חשיבה באמצעות טוקן הבקרה <|think|> בהנחיית המערכת ומפריד בין ערוץ החשיבה לתשובה הסופית; המעבד המתועד שלו יודע לטפל בתבנית זו. בשיחה מרובת תורות, שמרו בהיסטוריה את התשובות הסופיות הקודמות והשמיטו את המחשבות הקודמות, למעט בתורות של קריאות לכלים, שבהם היצרן מורה לשמר אותן.\n\nNative Function Calling תומך בשימוש מובנה בכלים, ותיאור ההשקה של Google מתעד גם פלט JSON מובנה. הגדירו את המשימה, את הפונקציה הזמינה ואת התוצאה הצפויה; היישום מבצע את הפעולה המבוקשת ומחזיר את הפלט שלה לשלב הבא. משימת תכנות יכולה לבקש יצירה, השלמה או תיקון, ואילו עוזר חזותי יכול להשתמש בטקסט המוחזר כדי להסביר תרשים או מסך. הוראה לקריאת פונקציה נבדלת מפעולה מחוברת שבוצעה בפועל.\n\nרזולוציית התמונה המשתנה נשלטת באמצעות תקציב הטוקנים החזותיים. האפשרויות המתועדות הן 70, 140, 280, 560 ו־1,120 טוקנים. תקציבים נמוכים מתאימים לסיווג או לכיתובים; תקציבים גבוהים שומרים יותר פרטים עבור OCR, ניתוח מסמכים וטקסט קטן, במחיר של חישוב נוסף. החליטו אם דרושה לכם תמונת הסצנה הכללית או הכתיב המדויק לפני הכנת התמונה. חיתוך ברור של תווית עשוי להועיל למשימת חילוץ יותר מבקשה בלתי ממוקדת לבחון כל פרט בעמוד שלם.\n\nGoogle ממליצה על temperature 1.0, ‏top-p 0.95 ו־top-k 64 כהגדרות הדגימה למשפחה. כרטיס המודל מבחין בין אימון ביותר מ־140 שפות לתמיכה מוכנה לשימוש ביותר מ־35 שפות. ציינו בתדריך את שפת התשובה והורו במפורש לשמר שמות מתחם, שמות שדות או נוסחאות. הנתון 256K הוא מפרט של חלון ההקשר; כרטיס המודל המצוטט אינו קובע מגבלה אוניברסלית נפרדת לאורך הפלט של מהדורה זו.\n\nבמשימה המשלבת מסמך וקוד, ספקו את תמונת העמוד הרלוונטית, את הדרישה הכתובה ואת קטע המקור: ״קרא את התוויות, הסבר במה המסך הזה שונה מהמפרט והצע תיקון ממוקד לקוד המצורף.״ עבור תרשים, בקשו מהתשובה להפריד בין ערכים הנראים בתמונה למגמה שהוסקה ממנה. כרטיס המודל של Gemma מציין מגבלות הנוגעות ללשון עמומה, למשימות מורכבות מאוד ולקביעות עובדתיות שגויות או מיושנות, ולכן צרפו את העובדות הסמכותיות שעליהן התוצאה המבוקשת חייבת להתבסס, במקום לצפות שידע האימון יספק אותן.\n\nדרך Ailoot, בחרו את מזהה המודל המדויק הזה ב־/v1/chat/completions וספקו את המשימה בתוך messages. כל הודעה נושאת role ואת התוכן שלה; שמרו את ההוראה הרלוונטית ואת חומרי המקור יחד. אספו את תשובת ה־JSON המלאה או את כל מקטעי ה־SSE כאשר stream מופעל, ושמרו את usage לצד התוצאה הכתובה.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Google",
    "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",
            "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"
          }
        ],
        "summary": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "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": "שדה חובה, בורר המודל, סוג או ייצוג הקלט אינם תקינים.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "בדקו את פרטי האימות שהוחזרו לפני הכנת בקשה נפרדת.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "הבקשה המקורית או התוצאה אינן ידועות או דורשות בדיקה.",
                "http_status": null,
                "recovery": "שמרו את המזהים והכותרות המקוריים; קראו רק רשומות נתמכות של מצב או ספרייה. אל תשלחו שוב בקשת יצירה.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "שמרו את X-Client-Request-ID המקורי, את התגובה ואת הכותרות. תוצאה לא ידועה או result_pending_check אינה מתירה יצירה נוספת.",
              "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": "שמרו כל בלוק תוכן, כל מזהה של קריאה לכלי, חתימת חשיבה אם הוחזרה, את כל עדכוני SSE ואת נתוני השימוש המלאים. מקטע הטקסט הראשון אינו התוצאה המלאה.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "השתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "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": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "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": {
                "messages": {
                  "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": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "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": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "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": [
              "השתמשו בבורר הניתוב הזה של Ailoot בדיוק כפי שהוא.",
              "הפרוטוקול הזה מעביר תוכן תמונה כאשר המודל המסוים שנבחר תומך בהבנת תמונות. קבלה בפרוטוקול אינה מוכיחה שכל מודל מסוגל לעבד תמונות."
            ],
            "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"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": "תעריפי אפס לטקסט בלבד",
            "value": "על מטמון, כלים ומדיה חלים תנאי התמחור הרשומים בנפרד עבור כל אחד מהם.",
            "when": "כאשר הקלט והפלט הם טקסט בלבד"
          }
        ],
        "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Gemma 4 26B A4B IT הוא מודל תערובת מומחים של Google המותאם להוראות, להסקה טקסטואלית וחזותית. הוא משלב חלון הקשר של 256K, הבנת תמונות, חשיבה הניתנת להגדרה וקריאה מובנית לפונקציות, עם פלט טקסטואלי.",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Gemma 4 26B A4B IT הוא מודל תערובת מומחים של Google המותאם להוראות, להסקה טקסטואלית וחזותית. הוא משלב חלון הקשר של 256K, הבנת תמונות, חשיבה הניתנת להגדרה וקריאה מובנית לפונקציות, עם פלט טקסטואלי.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "8e8599aaee91a5a95592867a55beed21251790b6ce56af1347e0a97bac5e294a",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "c1bb9c5e11c819e95ab796de3f6e0d28fbe44b2f60ae68ad2d6efd8ee0e8cb65"
}