{
  "aboutHtml": "<p>Hunyuan-MT-7B הוא מודל התרגום הרב־לשוני של Tencent. משימתו הבסיסית היא לקבל קטע מקור ולהפיק אותו בשפת היעד המבוקשת. Tencent מבחינה בין מתרגם זה לבין Hunyuan-MT-Chimera, מודל האנסמבל של המשפחה המעבד כמה תרגומים מועמדים לתוצאה אחת משופרת.</p><h4>בחרו את צמד השפות ואת התרגום המיועד</h4><p>Tencent מתארת תרגום הדדי בין 33 שפות ומדגישה חמש שפות או ניבים של מיעוטים אתניים בסין. טבלת השפות שפורסמה כוללת סינית, סינית מסורתית, אנגלית, צרפתית, פורטוגזית, ספרדית, יפנית, טורקית, רוסית, ערבית, קוריאנית, תאית, איטלקית, גרמנית, וייטנאמית, מלאית, אינדונזית, פיליפינית, הינדית, פולנית, צ׳כית, הולנדית, חמרית, בורמזית, פרסית, גוג׳ראטית, אורדו, טלוגו, מראטהית, עברית, בנגלית, טמילית ואוקראינית. היא מונה במפורש גם טיבטית, קזחית, מונגולית, אויגורית וקנטונזית.</p><p>ציינו במדויק את שפת היעד, לרבות מערכת הכתב הנדרשת כאשר היא רלוונטית. תדריך שימושי יכול להגדיר אם מסמך דורש סינית מפושטת או מסורתית, ולציין את קהל היעד ואת המינוח שצריך להישאר עקבי. שמרו את קטע המקור בשלמותו כדי שאפשר יהיה לבדוק את התרגום מול החומר המדויק שסופק.</p><h4>פעלו לפי הנחיית התרגום של היצרן</h4><p>היצרן מספק תבנית הנחיה אחת לתרגום הכולל סינית ואחרת לצמדי שפות שאינם כוללים סינית. שתיהן מציינות את שפת היעד, מציבות את טקסט המקור מתחת להוראה ומבקשות תרגום ללא הסבר נוסף. למודל אין הנחיית מערכת כברירת מחדל, לכן הציבו את הוראת המשימה בהודעה הנשלחת במקום להסתמך על תפקיד ברירת מחדל שלא הוגדר.</p><p>בצמד שאינו כולל סינית, תדריך מקורי יכול להתחיל כך: ״תרגם את המקטע הבא לצרפתית, ללא הסבר נוסף.״ הציבו אחריו את קטע המקור. כאשר המשימה כוללת סינית, השתמשו בתבנית הסינית המתאימה והחליפו את מציין המקום של שפת היעד. התוצר הצפוי הוא הקטע המתורגם, מוכן לבדיקה נפרדת או לשלב העיבוד הבא ביישום.</p><h4>הכינו מקטעים המשמרים משמעות</h4><p>השתמשו במשפטים או בפסקאות שלמים מבחינה רעיונית במקום לחלק טקסט במיקומי תווים שרירותיים. שמרו את החומר הסובב הדרוש להבנת כינויי גוף, מונחים טכניים וביטויים. במדריך מוצר, כללו יחד את שם המוצר, המונחים המוגדרים וההוראה בפועל; בחילופי הודעות תמיכה, שמרו את השאלה ואת התשובה שאליה היא מתייחסת.</p><p>אם מסמך גדול יותר מעובד במקטעים, שמרו מזהה מקטע יציב מחוץ לטקסט המתורגם והקפידו על המינוח המוסכם בקטעים המתקבלים. בקשו במפורש כיצד לטפל בשמות, מידות ומצייני מקום, ואז בחנו את הטיפול הזה בפלט. שלבי הכנה אלו מקלים על הרכבת התוצאה ועל בדיקתה; הם אינם מחליפים בדיקה של המשמעות המתורגמת.</p><h4>הפרידו בין המתרגם לאנסמבל</h4><p>Hunyuan-MT-7B מפיק תרגום מהמקור. לעומתו, תהליך העבודה המתועד של Chimera מקבל את המקור יחד עם כמה מועמדים בשפת היעד ומפיק תרגום יחיד משופר. תהליך המשתמש בשני השלבים חייב לספק את המועמדים הללו למודל האנסמבל הנפרד; בחירת MT-7B לבדו אינה מבצעת את המיזוג הנוסף הזה.</p><p>היצרן מונה בנפרד גם נקודות ביקורת FP8. שמרו את שם מהדורת Hunyuan-MT-7B הרגילה בעת שמירת הבקשה והתרגום, והבחינו בינה לבין תוצר FP8 או Chimera בעת השוואת תוצאות. למודלי HY-MT1.5 המאוחרים יותר יש זהויות ומפרטים משלהם.</p><h4>הנחיות הסקה מקוריות ובדיקת התוצאה</h4><p>Tencent ממליצה בדוגמת ההסקה המקורית שלה על temperature 0.7, ‏top_p 0.6, ‏top_k 20 ו־repetition_penalty 1.05. התייחסו לתוכן המתורגם כתוצאה שיש לבדוק. בדקו מול המקור שמות, מספרים, יחידות, שלילה, תאריכים והקשרים בין משפטים, במיוחד במקומות שבהם תרגום מילולי עלול לאבד את המשמעות המיועדת.</p><p>שמרו יחד את המקור, שפת היעד, זהות המודל שנבחר והתרגום הסופי שנבדק. בטקסט ליישום, בדקו שמצייני המקום והעיצוב עדיין מתחברים לשדות המיועדים; במסמך, קראו את הפסקאות המחוברות לבחינת עקביות המינוח והטון. משפט שוטף עדיין עשוי לדרוש תיקון אם הוא משנה פרט עובדתי או הוראה.</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": "Hunyuan-MT-7B הוא מודל התרגום הרב־לשוני של Tencent. משימתו הבסיסית היא לקבל קטע מקור ולהפיק אותו בשפת היעד המבוקשת. Tencent מבחינה בין מתרגם זה לבין Hunyuan-MT-Chimera, מודל האנסמבל של המשפחה המעבד כמה תרגומים מועמדים לתוצאה אחת משופרת.\n\n### בחרו את צמד השפות ואת התרגום המיועד\n\nTencent מתארת תרגום הדדי בין 33 שפות ומדגישה חמש שפות או ניבים של מיעוטים אתניים בסין. טבלת השפות שפורסמה כוללת סינית, סינית מסורתית, אנגלית, צרפתית, פורטוגזית, ספרדית, יפנית, טורקית, רוסית, ערבית, קוריאנית, תאית, איטלקית, גרמנית, וייטנאמית, מלאית, אינדונזית, פיליפינית, הינדית, פולנית, צ׳כית, הולנדית, חמרית, בורמזית, פרסית, גוג׳ראטית, אורדו, טלוגו, מראטהית, עברית, בנגלית, טמילית ואוקראינית. היא מונה במפורש גם טיבטית, קזחית, מונגולית, אויגורית וקנטונזית.\n\nציינו במדויק את שפת היעד, לרבות מערכת הכתב הנדרשת כאשר היא רלוונטית. תדריך שימושי יכול להגדיר אם מסמך דורש סינית מפושטת או מסורתית, ולציין את קהל היעד ואת המינוח שצריך להישאר עקבי. שמרו את קטע המקור בשלמותו כדי שאפשר יהיה לבדוק את התרגום מול החומר המדויק שסופק.\n\n### פעלו לפי הנחיית התרגום של היצרן\n\nהיצרן מספק תבנית הנחיה אחת לתרגום הכולל סינית ואחרת לצמדי שפות שאינם כוללים סינית. שתיהן מציינות את שפת היעד, מציבות את טקסט המקור מתחת להוראה ומבקשות תרגום ללא הסבר נוסף. למודל אין הנחיית מערכת כברירת מחדל, לכן הציבו את הוראת המשימה בהודעה הנשלחת במקום להסתמך על תפקיד ברירת מחדל שלא הוגדר.\n\nבצמד שאינו כולל סינית, תדריך מקורי יכול להתחיל כך: ״תרגם את המקטע הבא לצרפתית, ללא הסבר נוסף.״ הציבו אחריו את קטע המקור. כאשר המשימה כוללת סינית, השתמשו בתבנית הסינית המתאימה והחליפו את מציין המקום של שפת היעד. התוצר הצפוי הוא הקטע המתורגם, מוכן לבדיקה נפרדת או לשלב העיבוד הבא ביישום.\n\n### הכינו מקטעים המשמרים משמעות\n\nהשתמשו במשפטים או בפסקאות שלמים מבחינה רעיונית במקום לחלק טקסט במיקומי תווים שרירותיים. שמרו את החומר הסובב הדרוש להבנת כינויי גוף, מונחים טכניים וביטויים. במדריך מוצר, כללו יחד את שם המוצר, המונחים המוגדרים וההוראה בפועל; בחילופי הודעות תמיכה, שמרו את השאלה ואת התשובה שאליה היא מתייחסת.\n\nאם מסמך גדול יותר מעובד במקטעים, שמרו מזהה מקטע יציב מחוץ לטקסט המתורגם והקפידו על המינוח המוסכם בקטעים המתקבלים. בקשו במפורש כיצד לטפל בשמות, מידות ומצייני מקום, ואז בחנו את הטיפול הזה בפלט. שלבי הכנה אלו מקלים על הרכבת התוצאה ועל בדיקתה; הם אינם מחליפים בדיקה של המשמעות המתורגמת.\n\n### הפרידו בין המתרגם לאנסמבל\n\nHunyuan-MT-7B מפיק תרגום מהמקור. לעומתו, תהליך העבודה המתועד של Chimera מקבל את המקור יחד עם כמה מועמדים בשפת היעד ומפיק תרגום יחיד משופר. תהליך המשתמש בשני השלבים חייב לספק את המועמדים הללו למודל האנסמבל הנפרד; בחירת MT-7B לבדו אינה מבצעת את המיזוג הנוסף הזה.\n\nהיצרן מונה בנפרד גם נקודות ביקורת FP8. שמרו את שם מהדורת Hunyuan-MT-7B הרגילה בעת שמירת הבקשה והתרגום, והבחינו בינה לבין תוצר FP8 או Chimera בעת השוואת תוצאות. למודלי HY-MT1.5 המאוחרים יותר יש זהויות ומפרטים משלהם.\n\n### הנחיות הסקה מקוריות ובדיקת התוצאה\n\nTencent ממליצה בדוגמת ההסקה המקורית שלה על temperature 0.7, ‏top_p 0.6, ‏top_k 20 ו־repetition_penalty 1.05. התייחסו לתוכן המתורגם כתוצאה שיש לבדוק. בדקו מול המקור שמות, מספרים, יחידות, שלילה, תאריכים והקשרים בין משפטים, במיוחד במקומות שבהם תרגום מילולי עלול לאבד את המשמעות המיועדת.\n\nשמרו יחד את המקור, שפת היעד, זהות המודל שנבחר והתרגום הסופי שנבדק. בטקסט ליישום, בדקו שמצייני המקום והעיצוב עדיין מתחברים לשדות המיועדים; במסמך, קראו את הפסקאות המחוברות לבחינת עקביות המינוח והטון. משפט שוטף עדיין עשוי לדרוש תיקון אם הוא משנה פרט עובדתי או הוראה.\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": "cb6b383ed85d75131548e3166805288a4b0856391053c15ef099d86c4041e0f4",
    "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\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">tencent/Hunyuan-MT-7B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>אחר /</span><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</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|tencent%2FHunyuan-MT-7B\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" 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-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">התחלה</h3><p class=\"mdesc-full\">Hunyuan-MT-7B של Tencent מתרגם טקסט מצורף לשפת יעד מוגדרת, עם כיסוי רב־לשוני ודגש מיוחד על סינית, שפות מיעוטים וניבים. זהו מודל התרגום במשפחה; המודל הנפרד בשם Chimera משלב כמה מועמדי תרגום.</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>Hunyuan-MT-7B הוא מודל התרגום הרב־לשוני של Tencent. משימתו הבסיסית היא לקבל קטע מקור ולהפיק אותו בשפת היעד המבוקשת. Tencent מבחינה בין מתרגם זה לבין Hunyuan-MT-Chimera, מודל האנסמבל של המשפחה המעבד כמה תרגומים מועמדים לתוצאה אחת משופרת.</p><h4>בחרו את צמד השפות ואת התרגום המיועד</h4><p>Tencent מתארת תרגום הדדי בין 33 שפות ומדגישה חמש שפות או ניבים של מיעוטים אתניים בסין. טבלת השפות שפורסמה כוללת סינית, סינית מסורתית, אנגלית, צרפתית, פורטוגזית, ספרדית, יפנית, טורקית, רוסית, ערבית, קוריאנית, תאית, איטלקית, גרמנית, וייטנאמית, מלאית, אינדונזית, פיליפינית, הינדית, פולנית, צ׳כית, הולנדית, חמרית, בורמזית, פרסית, גוג׳ראטית, אורדו, טלוגו, מראטהית, עברית, בנגלית, טמילית ואוקראינית. היא מונה במפורש גם טיבטית, קזחית, מונגולית, אויגורית וקנטונזית.</p><p>ציינו במדויק את שפת היעד, לרבות מערכת הכתב הנדרשת כאשר היא רלוונטית. תדריך שימושי יכול להגדיר אם מסמך דורש סינית מפושטת או מסורתית, ולציין את קהל היעד ואת המינוח שצריך להישאר עקבי. שמרו את קטע המקור בשלמותו כדי שאפשר יהיה לבדוק את התרגום מול החומר המדויק שסופק.</p><h4>פעלו לפי הנחיית התרגום של היצרן</h4><p>היצרן מספק תבנית הנחיה אחת לתרגום הכולל סינית ואחרת לצמדי שפות שאינם כוללים סינית. שתיהן מציינות את שפת היעד, מציבות את טקסט המקור מתחת להוראה ומבקשות תרגום ללא הסבר נוסף. למודל אין הנחיית מערכת כברירת מחדל, לכן הציבו את הוראת המשימה בהודעה הנשלחת במקום להסתמך על תפקיד ברירת מחדל שלא הוגדר.</p><p>בצמד שאינו כולל סינית, תדריך מקורי יכול להתחיל כך: ״תרגם את המקטע הבא לצרפתית, ללא הסבר נוסף.״ הציבו אחריו את קטע המקור. כאשר המשימה כוללת סינית, השתמשו בתבנית הסינית המתאימה והחליפו את מציין המקום של שפת היעד. התוצר הצפוי הוא הקטע המתורגם, מוכן לבדיקה נפרדת או לשלב העיבוד הבא ביישום.</p><h4>הכינו מקטעים המשמרים משמעות</h4><p>השתמשו במשפטים או בפסקאות שלמים מבחינה רעיונית במקום לחלק טקסט במיקומי תווים שרירותיים. שמרו את החומר הסובב הדרוש להבנת כינויי גוף, מונחים טכניים וביטויים. במדריך מוצר, כללו יחד את שם המוצר, המונחים המוגדרים וההוראה בפועל; בחילופי הודעות תמיכה, שמרו את השאלה ואת התשובה שאליה היא מתייחסת.</p><p>אם מסמך גדול יותר מעובד במקטעים, שמרו מזהה מקטע יציב מחוץ לטקסט המתורגם והקפידו על המינוח המוסכם בקטעים המתקבלים. בקשו במפורש כיצד לטפל בשמות, מידות ומצייני מקום, ואז בחנו את הטיפול הזה בפלט. שלבי הכנה אלו מקלים על הרכבת התוצאה ועל בדיקתה; הם אינם מחליפים בדיקה של המשמעות המתורגמת.</p><h4>הפרידו בין המתרגם לאנסמבל</h4><p>Hunyuan-MT-7B מפיק תרגום מהמקור. לעומתו, תהליך העבודה המתועד של Chimera מקבל את המקור יחד עם כמה מועמדים בשפת היעד ומפיק תרגום יחיד משופר. תהליך המשתמש בשני השלבים חייב לספק את המועמדים הללו למודל האנסמבל הנפרד; בחירת MT-7B לבדו אינה מבצעת את המיזוג הנוסף הזה.</p><p>היצרן מונה בנפרד גם נקודות ביקורת FP8. שמרו את שם מהדורת Hunyuan-MT-7B הרגילה בעת שמירת הבקשה והתרגום, והבחינו בינה לבין תוצר FP8 או Chimera בעת השוואת תוצאות. למודלי HY-MT1.5 המאוחרים יותר יש זהויות ומפרטים משלהם.</p><h4>הנחיות הסקה מקוריות ובדיקת התוצאה</h4><p>Tencent ממליצה בדוגמת ההסקה המקורית שלה על temperature 0.7, ‏top_p 0.6, ‏top_k 20 ו־repetition_penalty 1.05. התייחסו לתוכן המתורגם כתוצאה שיש לבדוק. בדקו מול המקור שמות, מספרים, יחידות, שלילה, תאריכים והקשרים בין משפטים, במיוחד במקומות שבהם תרגום מילולי עלול לאבד את המשמעות המיועדת.</p><p>שמרו יחד את המקור, שפת היעד, זהות המודל שנבחר והתרגום הסופי שנבדק. בטקסט ליישום, בדקו שמצייני המקום והעיצוב עדיין מתחברים לשדות המיועדים; במסמך, קראו את הפסקאות המחוברות לבחינת עקביות המינוח והטון. משפט שוטף עדיין עשוי לדרוש תיקון אם הוא משנה פרט עובדתי או הוראה.</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>tencent/Hunyuan-MT-7B</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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. <a href=\"/docs/he/billing/reserve/\">איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">דוגמאות לבקשות</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"אפשרויות קוד\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2890-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2890-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · צרו פעם אחת ושמרו את התוצאה המלאה</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"העתקת הקוד\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2890-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2890-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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\">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=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>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=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": "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": [
                  "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": [
                                      "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": [
                    "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": [
              "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": "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": "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": "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"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "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=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>אחר /</span><code>tencent/Hunyuan-MT-7B</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=\"-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\">התחלה</h3><p class=\"mdesc-full\">Hunyuan-MT-7B של Tencent מתרגם טקסט מצורף לשפת יעד מוגדרת, עם כיסוי רב־לשוני ודגש מיוחד על סינית, שפות מיעוטים וניבים. זהו מודל התרגום במשפחה; המודל הנפרד בשם Chimera משלב כמה מועמדי תרגום.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>סוגי קלט נתמכים</dt><dd>טקסט · תמונות</dd></div><div><dt>תוצאות</dt><dd>json · sse</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>Hunyuan-MT-7B הוא מודל התרגום הרב־לשוני של Tencent. משימתו הבסיסית היא לקבל קטע מקור ולהפיק אותו בשפת היעד המבוקשת. Tencent מבחינה בין מתרגם זה לבין Hunyuan-MT-Chimera, מודל האנסמבל של המשפחה המעבד כמה תרגומים מועמדים לתוצאה אחת משופרת.</p><h4>בחרו את צמד השפות ואת התרגום המיועד</h4><p>Tencent מתארת תרגום הדדי בין 33 שפות ומדגישה חמש שפות או ניבים של מיעוטים אתניים בסין. טבלת השפות שפורסמה כוללת סינית, סינית מסורתית, אנגלית, צרפתית, פורטוגזית, ספרדית, יפנית, טורקית, רוסית, ערבית, קוריאנית, תאית, איטלקית, גרמנית, וייטנאמית, מלאית, אינדונזית, פיליפינית, הינדית, פולנית, צ׳כית, הולנדית, חמרית, בורמזית, פרסית, גוג׳ראטית, אורדו, טלוגו, מראטהית, עברית, בנגלית, טמילית ואוקראינית. היא מונה במפורש גם טיבטית, קזחית, מונגולית, אויגורית וקנטונזית.</p><p>ציינו במדויק את שפת היעד, לרבות מערכת הכתב הנדרשת כאשר היא רלוונטית. תדריך שימושי יכול להגדיר אם מסמך דורש סינית מפושטת או מסורתית, ולציין את קהל היעד ואת המינוח שצריך להישאר עקבי. שמרו את קטע המקור בשלמותו כדי שאפשר יהיה לבדוק את התרגום מול החומר המדויק שסופק.</p><h4>פעלו לפי הנחיית התרגום של היצרן</h4><p>היצרן מספק תבנית הנחיה אחת לתרגום הכולל סינית ואחרת לצמדי שפות שאינם כוללים סינית. שתיהן מציינות את שפת היעד, מציבות את טקסט המקור מתחת להוראה ומבקשות תרגום ללא הסבר נוסף. למודל אין הנחיית מערכת כברירת מחדל, לכן הציבו את הוראת המשימה בהודעה הנשלחת במקום להסתמך על תפקיד ברירת מחדל שלא הוגדר.</p><p>בצמד שאינו כולל סינית, תדריך מקורי יכול להתחיל כך: ״תרגם את המקטע הבא לצרפתית, ללא הסבר נוסף.״ הציבו אחריו את קטע המקור. כאשר המשימה כוללת סינית, השתמשו בתבנית הסינית המתאימה והחליפו את מציין המקום של שפת היעד. התוצר הצפוי הוא הקטע המתורגם, מוכן לבדיקה נפרדת או לשלב העיבוד הבא ביישום.</p><h4>הכינו מקטעים המשמרים משמעות</h4><p>השתמשו במשפטים או בפסקאות שלמים מבחינה רעיונית במקום לחלק טקסט במיקומי תווים שרירותיים. שמרו את החומר הסובב הדרוש להבנת כינויי גוף, מונחים טכניים וביטויים. במדריך מוצר, כללו יחד את שם המוצר, המונחים המוגדרים וההוראה בפועל; בחילופי הודעות תמיכה, שמרו את השאלה ואת התשובה שאליה היא מתייחסת.</p><p>אם מסמך גדול יותר מעובד במקטעים, שמרו מזהה מקטע יציב מחוץ לטקסט המתורגם והקפידו על המינוח המוסכם בקטעים המתקבלים. בקשו במפורש כיצד לטפל בשמות, מידות ומצייני מקום, ואז בחנו את הטיפול הזה בפלט. שלבי הכנה אלו מקלים על הרכבת התוצאה ועל בדיקתה; הם אינם מחליפים בדיקה של המשמעות המתורגמת.</p><h4>הפרידו בין המתרגם לאנסמבל</h4><p>Hunyuan-MT-7B מפיק תרגום מהמקור. לעומתו, תהליך העבודה המתועד של Chimera מקבל את המקור יחד עם כמה מועמדים בשפת היעד ומפיק תרגום יחיד משופר. תהליך המשתמש בשני השלבים חייב לספק את המועמדים הללו למודל האנסמבל הנפרד; בחירת MT-7B לבדו אינה מבצעת את המיזוג הנוסף הזה.</p><p>היצרן מונה בנפרד גם נקודות ביקורת FP8. שמרו את שם מהדורת Hunyuan-MT-7B הרגילה בעת שמירת הבקשה והתרגום, והבחינו בינה לבין תוצר FP8 או Chimera בעת השוואת תוצאות. למודלי HY-MT1.5 המאוחרים יותר יש זהויות ומפרטים משלהם.</p><h4>הנחיות הסקה מקוריות ובדיקת התוצאה</h4><p>Tencent ממליצה בדוגמת ההסקה המקורית שלה על temperature 0.7, ‏top_p 0.6, ‏top_k 20 ו־repetition_penalty 1.05. התייחסו לתוכן המתורגם כתוצאה שיש לבדוק. בדקו מול המקור שמות, מספרים, יחידות, שלילה, תאריכים והקשרים בין משפטים, במיוחד במקומות שבהם תרגום מילולי עלול לאבד את המשמעות המיועדת.</p><p>שמרו יחד את המקור, שפת היעד, זהות המודל שנבחר והתרגום הסופי שנבדק. בטקסט ליישום, בדקו שמצייני המקום והעיצוב עדיין מתחברים לשדות המיועדים; במסמך, קראו את הפסקאות המחוברות לבחינת עקביות המינוח והטון. משפט שוטף עדיין עשוי לדרוש תיקון אם הוא משנה פרט עובדתי או הוראה.</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 · Anthropic Messages</b> <code>POST /v1/messages</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>json</code>, <code>sse</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>tencent/Hunyuan-MT-7B</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><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>integer</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>מינימום: ⁦1⁩</div><div>תנאים: </div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</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, max_tokens</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>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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. <a href=\"/docs/he/billing/reserve/\">איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">דוגמאות לבקשות</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"אפשרויות קוד\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2891-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2891-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · צרו פעם אחת ושמרו את התוצאה המלאה</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"העתקת הקוד\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2891-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2891-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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\">קבלה ושמירה של תוצאות</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</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\">content[]</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=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>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=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": "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/messages"
              },
              "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": "content[]",
                  "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": [
                  "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"
                          },
                          {
                            "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,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "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": [
              "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",
              "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,
                "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.\"}], \"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"
        ],
        "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": "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": "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"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "9b28824c8ba51cf8e63d11fff9c09e5c283b6161da29a2456df5d514bcbde143",
    "input_html_sha256": "e06fa6c8edd37ed57312ac3bde06907fe42b494b50e076704eac7909ba2c57d2",
    "private_audit_sha256": "359abb7cebdf5e17f6d6ab73dce3b300ef6d7a26a0e46614ab1dcd01e86dd263",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/tencent-hunyuan-mt-7b/",
    "description": "Hunyuan-MT-7B של Tencent מתרגם טקסט מצורף לשפת יעד מוגדרת, עם כיסוי רב־לשוני ודגש מיוחד על סינית, שפות מיעוטים וניבים. זהו מודל התרגום במשפחה; המודל הנפרד בשם Chimera משלב כמה מועמדי תרגום.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/tencent-hunyuan-mt-7b/index.md",
    "title": "tencent/Hunyuan-MT-7B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/tencent-hunyuan-mt-7b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Hunyuan-MT-7B הוא מודל התרגום הרב־לשוני של Tencent. משימתו הבסיסית היא לקבל קטע מקור ולהפיק אותו בשפת היעד המבוקשת. Tencent מבחינה בין מתרגם זה לבין Hunyuan-MT-Chimera, מודל האנסמבל של המשפחה המעבד כמה תרגומים מועמדים לתוצאה אחת משופרת.\n\n### בחרו את צמד השפות ואת התרגום המיועד\n\nTencent מתארת תרגום הדדי בין 33 שפות ומדגישה חמש שפות או ניבים של מיעוטים אתניים בסין. טבלת השפות שפורסמה כוללת סינית, סינית מסורתית, אנגלית, צרפתית, פורטוגזית, ספרדית, יפנית, טורקית, רוסית, ערבית, קוריאנית, תאית, איטלקית, גרמנית, וייטנאמית, מלאית, אינדונזית, פיליפינית, הינדית, פולנית, צ׳כית, הולנדית, חמרית, בורמזית, פרסית, גוג׳ראטית, אורדו, טלוגו, מראטהית, עברית, בנגלית, טמילית ואוקראינית. היא מונה במפורש גם טיבטית, קזחית, מונגולית, אויגורית וקנטונזית.\n\nציינו במדויק את שפת היעד, לרבות מערכת הכתב הנדרשת כאשר היא רלוונטית. תדריך שימושי יכול להגדיר אם מסמך דורש סינית מפושטת או מסורתית, ולציין את קהל היעד ואת המינוח שצריך להישאר עקבי. שמרו את קטע המקור בשלמותו כדי שאפשר יהיה לבדוק את התרגום מול החומר המדויק שסופק.\n\n### פעלו לפי הנחיית התרגום של היצרן\n\nהיצרן מספק תבנית הנחיה אחת לתרגום הכולל סינית ואחרת לצמדי שפות שאינם כוללים סינית. שתיהן מציינות את שפת היעד, מציבות את טקסט המקור מתחת להוראה ומבקשות תרגום ללא הסבר נוסף. למודל אין הנחיית מערכת כברירת מחדל, לכן הציבו את הוראת המשימה בהודעה הנשלחת במקום להסתמך על תפקיד ברירת מחדל שלא הוגדר.\n\nבצמד שאינו כולל סינית, תדריך מקורי יכול להתחיל כך: ״תרגם את המקטע הבא לצרפתית, ללא הסבר נוסף.״ הציבו אחריו את קטע המקור. כאשר המשימה כוללת סינית, השתמשו בתבנית הסינית המתאימה והחליפו את מציין המקום של שפת היעד. התוצר הצפוי הוא הקטע המתורגם, מוכן לבדיקה נפרדת או לשלב העיבוד הבא ביישום.\n\n### הכינו מקטעים המשמרים משמעות\n\nהשתמשו במשפטים או בפסקאות שלמים מבחינה רעיונית במקום לחלק טקסט במיקומי תווים שרירותיים. שמרו את החומר הסובב הדרוש להבנת כינויי גוף, מונחים טכניים וביטויים. במדריך מוצר, כללו יחד את שם המוצר, המונחים המוגדרים וההוראה בפועל; בחילופי הודעות תמיכה, שמרו את השאלה ואת התשובה שאליה היא מתייחסת.\n\nאם מסמך גדול יותר מעובד במקטעים, שמרו מזהה מקטע יציב מחוץ לטקסט המתורגם והקפידו על המינוח המוסכם בקטעים המתקבלים. בקשו במפורש כיצד לטפל בשמות, מידות ומצייני מקום, ואז בחנו את הטיפול הזה בפלט. שלבי הכנה אלו מקלים על הרכבת התוצאה ועל בדיקתה; הם אינם מחליפים בדיקה של המשמעות המתורגמת.\n\n### הפרידו בין המתרגם לאנסמבל\n\nHunyuan-MT-7B מפיק תרגום מהמקור. לעומתו, תהליך העבודה המתועד של Chimera מקבל את המקור יחד עם כמה מועמדים בשפת היעד ומפיק תרגום יחיד משופר. תהליך המשתמש בשני השלבים חייב לספק את המועמדים הללו למודל האנסמבל הנפרד; בחירת MT-7B לבדו אינה מבצעת את המיזוג הנוסף הזה.\n\nהיצרן מונה בנפרד גם נקודות ביקורת FP8. שמרו את שם מהדורת Hunyuan-MT-7B הרגילה בעת שמירת הבקשה והתרגום, והבחינו בינה לבין תוצר FP8 או Chimera בעת השוואת תוצאות. למודלי HY-MT1.5 המאוחרים יותר יש זהויות ומפרטים משלהם.\n\n### הנחיות הסקה מקוריות ובדיקת התוצאה\n\nTencent ממליצה בדוגמת ההסקה המקורית שלה על temperature 0.7, ‏top_p 0.6, ‏top_k 20 ו־repetition_penalty 1.05. התייחסו לתוכן המתורגם כתוצאה שיש לבדוק. בדקו מול המקור שמות, מספרים, יחידות, שלילה, תאריכים והקשרים בין משפטים, במיוחד במקומות שבהם תרגום מילולי עלול לאבד את המשמעות המיועדת.\n\nשמרו יחד את המקור, שפת היעד, זהות המודל שנבחר והתרגום הסופי שנבדק. בטקסט ליישום, בדקו שמצייני המקום והעיצוב עדיין מתחברים לשדות המיועדים; במסמך, קראו את הפסקאות המחוברות לבחינת עקביות המינוח והטון. משפט שוטף עדיין עשוי לדרוש תיקון אם הוא משנה פרט עובדתי או הוראה.\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": [],
    "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",
      "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": "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": [
                  "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": [
                                      "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": [
                    "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": [
              "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": "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": "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": "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": "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/messages"
              },
              "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": "content[]",
                  "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": [
                  "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"
                          },
                          {
                            "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,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "tencent/Hunyuan-MT-7B"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "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": [
              "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",
              "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,
                "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.\"}], \"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"
        ],
        "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": "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": "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "request_model_id": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "tencent/Hunyuan-MT-7B",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Hunyuan-MT-7B של Tencent מתרגם טקסט מצורף לשפת יעד מוגדרת, עם כיסוי רב־לשוני ודגש מיוחד על סינית, שפות מיעוטים וניבים. זהו מודל התרגום במשפחה; המודל הנפרד בשם Chimera משלב כמה מועמדי תרגום.",
    "title": "tencent/Hunyuan-MT-7B"
  },
  "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
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
        }
      ],
      "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 של Tencent מתרגם טקסט מצורף לשפת יעד מוגדרת, עם כיסוי רב־לשוני ודגש מיוחד על סינית, שפות מיעוטים וניבים. זהו מודל התרגום במשפחה; המודל הנפרד בשם Chimera משלב כמה מועמדי תרגום.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "8f44824fd27a6041939b79e95319d8b9f15058ee45346ad5ca2d4bf6392a66a9",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "71f7d88c8dcf79f810789237d29d5874e5560d6f948d7b47f4f486603f399809"
}