{
  "aboutHtml": "<p>Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning è il modello di NVIDIA con 30B totali e 3B attivi, descritto per il lavoro di subagenti di percezione e contesto nei sistemi aziendali ad agenti. Il metodo Ailoot per questa edizione è una conversazione testuale tramite POST /v1/chat/completions. Seleziona l&#39;ID esatto nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free e fornisci un array messages non vuoto contenente le istruzioni e il testo di partenza per il compito. Ogni messaggio ha un role di system, developer, user o assistant e content come stringa semplice. Un name facoltativo è una stringa; limita ogni messaggio a questi campi. Invia stream:false oppure ometti stream.</p><p>Usalo per esaminare un insieme di materiale fornito e restituire una risposta mirata, un confronto o un riepilogo del contesto per il passaggio successivo di un&#39;applicazione. Un prompt di passaggio può fornire la domanda originale, gli estratti pertinenti e i vincoli, quindi chiedere i fatti accertati, le questioni irrisolte e i brani di partenza a sostegno di ciascuna conclusione. Per un confronto, indica i criteri e includi le specifiche effettive delle alternative, così che il modello possa lavorare sulle stesse evidenze.</p><p>Questa edizione accetta input testuale e produce output testuale. Per lavorare con un documento, inserisci il testo UTF-8 pertinente nel content dei messaggi e conserva i titoli o le etichette di fonte che aiutano a distinguere gli estratti. Fornisci la cronologia della conversazione necessaria per una domanda successiva. Mantieni l&#39;esecuzione di strumenti o il recupero nell&#39;applicazione circostante e passa alla conversazione i loro risultati testuali completati. Input multimediali, controlli di chiamata degli strumenti e controlli espliciti della cache sono fuori dal profilo di richiesta di questa edizione.</p><p>La pagina del modello indica una finestra di contesto di 256 000 token e fino a 65 536 token di completamento. Ailoot richiede inoltre che l&#39;intero corpo JSON UTF-8 della richiesta, incluse istruzioni e nomi dei campi, rientri in 256 000 byte. Per un tetto esplicito all&#39;output, imposta esattamente uno tra max_tokens e max_completion_tokens a un intero positivo da 1 a 65 536. Se non viene fornito nessuno dei due, Ailoot inoltra un tetto di output di 4 096 token. Mantieni l&#39;intera conversazione fornita e la risposta richiesta entro i rispettivi limiti. Un input lungo è utile quando la risposta dipende da molti estratti collegati, ma una selezione mirata e un risultato concreto rendono più semplice verificare se la risposta segue le evidenze. La struttura richiesta nel prompt può prevedere sezioni denominate o una tabella; considera il testo restituito come il risultato, senza presumere un oggetto vincolato da schema.</p><p>Per una risposta completa, invia stream:false e conserva l&#39;intero JSON. Leggi il testo generato da choices[].message.content e conserva ogni choice restituito, finish_reason, usage e gli eventuali campi di ragionamento forniti. Mantieni le etichette di fonte nella risposta finale quando il tuo flusso deve ricondurre una conclusione al suo input. Verifica che la risposta richiesta sia completa prima di passarla a un altro passaggio applicativo.</p><p>Prepara materiale di partenza pubblico o sintetico per questa edizione gratuita; i termini di utilizzo documentati escludono informazioni riservate e dati personali. Se una risposta è incompleta o l&#39;esito dell&#39;invio è incerto, conserva l&#39;identificatore della richiesta originale e la risposta per verificare il tentativo esistente. La richiesta testuale restituisce il risultato tramite la risposta della conversazione; per questa scheda non è documentato alcun job asincrono separato né percorso di cancellazione.</p>",
  "aboutText": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning è il modello di NVIDIA con 30B totali e 3B attivi, descritto per il lavoro di subagenti di percezione e contesto nei sistemi aziendali ad agenti. Il metodo Ailoot per questa edizione è una conversazione testuale tramite POST /v1/chat/completions. Seleziona l'ID esatto nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free e fornisci un array messages non vuoto contenente le istruzioni e il testo di partenza per il compito. Ogni messaggio ha un role di system, developer, user o assistant e content come stringa semplice. Un name facoltativo è una stringa; limita ogni messaggio a questi campi. Invia stream:false oppure ometti stream.\n\nUsalo per esaminare un insieme di materiale fornito e restituire una risposta mirata, un confronto o un riepilogo del contesto per il passaggio successivo di un'applicazione. Un prompt di passaggio può fornire la domanda originale, gli estratti pertinenti e i vincoli, quindi chiedere i fatti accertati, le questioni irrisolte e i brani di partenza a sostegno di ciascuna conclusione. Per un confronto, indica i criteri e includi le specifiche effettive delle alternative, così che il modello possa lavorare sulle stesse evidenze.\n\nQuesta edizione accetta input testuale e produce output testuale. Per lavorare con un documento, inserisci il testo UTF-8 pertinente nel content dei messaggi e conserva i titoli o le etichette di fonte che aiutano a distinguere gli estratti. Fornisci la cronologia della conversazione necessaria per una domanda successiva. Mantieni l'esecuzione di strumenti o il recupero nell'applicazione circostante e passa alla conversazione i loro risultati testuali completati. Input multimediali, controlli di chiamata degli strumenti e controlli espliciti della cache sono fuori dal profilo di richiesta di questa edizione.\n\nLa pagina del modello indica una finestra di contesto di 256 000 token e fino a 65 536 token di completamento. Ailoot richiede inoltre che l'intero corpo JSON UTF-8 della richiesta, incluse istruzioni e nomi dei campi, rientri in 256 000 byte. Per un tetto esplicito all'output, imposta esattamente uno tra max_tokens e max_completion_tokens a un intero positivo da 1 a 65 536. Se non viene fornito nessuno dei due, Ailoot inoltra un tetto di output di 4 096 token. Mantieni l'intera conversazione fornita e la risposta richiesta entro i rispettivi limiti. Un input lungo è utile quando la risposta dipende da molti estratti collegati, ma una selezione mirata e un risultato concreto rendono più semplice verificare se la risposta segue le evidenze. La struttura richiesta nel prompt può prevedere sezioni denominate o una tabella; considera il testo restituito come il risultato, senza presumere un oggetto vincolato da schema.\n\nPer una risposta completa, invia stream:false e conserva l'intero JSON. Leggi il testo generato da choices[].message.content e conserva ogni choice restituito, finish_reason, usage e gli eventuali campi di ragionamento forniti. Mantieni le etichette di fonte nella risposta finale quando il tuo flusso deve ricondurre una conclusione al suo input. Verifica che la risposta richiesta sia completa prima di passarla a un altro passaggio applicativo.\n\nPrepara materiale di partenza pubblico o sintetico per questa edizione gratuita; i termini di utilizzo documentati escludono informazioni riservate e dati personali. Se una risposta è incompleta o l'esito dell'invio è incerto, conserva l'identificatore della richiesta originale e la risposta per verificare il tentativo esistente. La richiesta testuale restituisce il risultato tramite la risposta della conversazione; per questa scheda non è documentato alcun job asincrono separato né percorso di cancellazione.",
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Questa edizione Ailoot riceve conversazioni testuali e restituisce testo, con un limite di input di 256 000 token e fino a 65 536 token di output. Usa documenti, domande e vincoli forniti per richiedere un&#39;analisi mirata o un passaggio di contesto.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Input accettati</dt><dd>Testo</dd></div><div><dt>Risultati</dt><dd>Testo</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Informazioni sul modello</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning è il modello di NVIDIA con 30B totali e 3B attivi, descritto per il lavoro di subagenti di percezione e contesto nei sistemi aziendali ad agenti. Il metodo Ailoot per questa edizione è una conversazione testuale tramite POST /v1/chat/completions. Seleziona l&#39;ID esatto nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free e fornisci un array messages non vuoto contenente le istruzioni e il testo di partenza per il compito. Ogni messaggio ha un role di system, developer, user o assistant e content come stringa semplice. Un name facoltativo è una stringa; limita ogni messaggio a questi campi. Invia stream:false oppure ometti stream.</p><p>Usalo per esaminare un insieme di materiale fornito e restituire una risposta mirata, un confronto o un riepilogo del contesto per il passaggio successivo di un&#39;applicazione. Un prompt di passaggio può fornire la domanda originale, gli estratti pertinenti e i vincoli, quindi chiedere i fatti accertati, le questioni irrisolte e i brani di partenza a sostegno di ciascuna conclusione. Per un confronto, indica i criteri e includi le specifiche effettive delle alternative, così che il modello possa lavorare sulle stesse evidenze.</p><p>Questa edizione accetta input testuale e produce output testuale. Per lavorare con un documento, inserisci il testo UTF-8 pertinente nel content dei messaggi e conserva i titoli o le etichette di fonte che aiutano a distinguere gli estratti. Fornisci la cronologia della conversazione necessaria per una domanda successiva. Mantieni l&#39;esecuzione di strumenti o il recupero nell&#39;applicazione circostante e passa alla conversazione i loro risultati testuali completati. Input multimediali, controlli di chiamata degli strumenti e controlli espliciti della cache sono fuori dal profilo di richiesta di questa edizione.</p><p>La pagina del modello indica una finestra di contesto di 256 000 token e fino a 65 536 token di completamento. Ailoot richiede inoltre che l&#39;intero corpo JSON UTF-8 della richiesta, incluse istruzioni e nomi dei campi, rientri in 256 000 byte. Per un tetto esplicito all&#39;output, imposta esattamente uno tra max_tokens e max_completion_tokens a un intero positivo da 1 a 65 536. Se non viene fornito nessuno dei due, Ailoot inoltra un tetto di output di 4 096 token. Mantieni l&#39;intera conversazione fornita e la risposta richiesta entro i rispettivi limiti. Un input lungo è utile quando la risposta dipende da molti estratti collegati, ma una selezione mirata e un risultato concreto rendono più semplice verificare se la risposta segue le evidenze. La struttura richiesta nel prompt può prevedere sezioni denominate o una tabella; considera il testo restituito come il risultato, senza presumere un oggetto vincolato da schema.</p><p>Per una risposta completa, invia stream:false e conserva l&#39;intero JSON. Leggi il testo generato da choices[].message.content e conserva ogni choice restituito, finish_reason, usage e gli eventuali campi di ragionamento forniti. Mantieni le etichette di fonte nella risposta finale quando il tuo flusso deve ricondurre una conclusione al suo input. Verifica che la risposta richiesta sia completa prima di passarla a un altro passaggio applicativo.</p><p>Prepara materiale di partenza pubblico o sintetico per questa edizione gratuita; i termini di utilizzo documentati escludono informazioni riservate e dati personali. Se una risposta è incompleta o l&#39;esito dell&#39;invio è incerto, conserva l&#39;identificatore della richiesta originale e la risposta per verificare il tentativo esistente. 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data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obbligatorio</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obbligatorio</td><td 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data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametro</th><th>Contratto</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>stream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes.</td></tr></tbody></table></div><p>Ciclo di vita: <code>synchronous_json_or_sse</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tariffe</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.</p><dl data-price-conditions><dt>Modalità rapida</dt><dd>Tariffa standard <span class=\"note-s\">Quando è selezionata la modalità rapida</span></dd><dt>Modalità flex</dt><dd>Tariffa standard <span class=\"note-s\">Quando è selezionata la modalità flex</span></dd><dt>Sforzo massimo di ragionamento</dt><dd>Tariffa standard <span class=\"note-s\">Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l&#39;adeguamento predefinito (default)</span></dd><dt>Tariffe della cache esplicita</dt><dd>Non abilitato <span class=\"note-s\">Quando viene richiesta una cache esplicita</span></dd><dt>Tariffe a zero per il solo testo</dt><dd>La cache, gli strumenti e i contenuti multimediali seguono le rispettive condizioni di prezzo, elencate separatamente. <span class=\"note-s\">Per ingresso e uscita di solo testo</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Tariffe Ailoot</h4><h4>Prezzi per configurazione</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Configurazione</th><th>Listino delle tariffe</th><th>Costo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Configurazione\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configurazione</span>Tariffe base dei token</th><td data-cell-label=\"Listino delle tariffe\"><span class=\"card-cell-label\">Listino delle tariffe</span>Tariffa base</td><td data-cell-label=\"Costo\"><span class=\"card-cell-label\">Costo</span><div><span>Input · Token in input</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Output · Token in output</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Lettura dalla cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Scrittura nella cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Scrittura nella cache, 1 ora</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. <a href=\"/docs/it/billing/reserve/\">Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Esempi di richieste</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Varianti di codice\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-33-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-33-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · crea una sola volta e conserva il risultato completo</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copia il codice\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-33-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-33-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Summarize the supplied text in three concise points.&quot;}], &quot;stream&quot;: false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Ricevi e salva i risultati</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><p class=\"note-s\">JSON or supported SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Conserva tutti i risultati completati</h5><p class=\"note-s\">Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.</p><p class=\"note-s\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Se occorre verificare la risposta originale</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias del modello</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free</code></a></span></p><h4>Alias dei percorsi dei metodi</h4><p class=\"note-s\">Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.</p><h4>ID di chiamata correlati</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
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        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|nvidia%2Fnemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning%3Afree",
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        "available": null,
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        "cache_write": null,
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        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
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              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
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                }
              ],
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              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON or supported SSE"
            },
            "parameters": [
              {
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                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
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                "required": true,
                "type": "array"
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                  false
                ],
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                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
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                "maximum": 65536,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
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                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
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              {
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                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
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                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
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                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
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                "name": "stop",
                "oneOf": [
                  {
                    "type": "string"
                  },
                  {
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                    "type": "array"
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                ],
                "required": false
              },
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                "required": false,
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                        "type": "string"
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                      "role",
                      "content"
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                    "type": "object"
                  },
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                },
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                },
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                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json_or_sse",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON or supported SSE"
          }
        },
        "ctx": 256000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": "0",
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Chat Completions",
        "max_out": 65536,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": "0",
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "Cache, tools and media follow their separately listed pricing conditions.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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    "description": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning è il modello di ragionamento di NVIDIA per il lavoro incentrato sul contesto all'interno di applicazioni con agenti. Questa edizione Ailoot riceve conversazioni testuali e restituisce testo, con un limite di input di 256 000 token e fino a 65 536 token di output. Usa documenti, domande e vincoli forniti per richiedere un'analisi mirata o un passaggio di contesto.",
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    "title": "NVIDIA: Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning (free) — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning è il modello di NVIDIA con 30B totali e 3B attivi, descritto per il lavoro di subagenti di percezione e contesto nei sistemi aziendali ad agenti. Il metodo Ailoot per questa edizione è una conversazione testuale tramite POST /v1/chat/completions. Seleziona l'ID esatto nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free e fornisci un array messages non vuoto contenente le istruzioni e il testo di partenza per il compito. Ogni messaggio ha un role di system, developer, user o assistant e content come stringa semplice. Un name facoltativo è una stringa; limita ogni messaggio a questi campi. Invia stream:false oppure ometti stream.\n\nUsalo per esaminare un insieme di materiale fornito e restituire una risposta mirata, un confronto o un riepilogo del contesto per il passaggio successivo di un'applicazione. Un prompt di passaggio può fornire la domanda originale, gli estratti pertinenti e i vincoli, quindi chiedere i fatti accertati, le questioni irrisolte e i brani di partenza a sostegno di ciascuna conclusione. Per un confronto, indica i criteri e includi le specifiche effettive delle alternative, così che il modello possa lavorare sulle stesse evidenze.\n\nQuesta edizione accetta input testuale e produce output testuale. Per lavorare con un documento, inserisci il testo UTF-8 pertinente nel content dei messaggi e conserva i titoli o le etichette di fonte che aiutano a distinguere gli estratti. Fornisci la cronologia della conversazione necessaria per una domanda successiva. Mantieni l'esecuzione di strumenti o il recupero nell'applicazione circostante e passa alla conversazione i loro risultati testuali completati. Input multimediali, controlli di chiamata degli strumenti e controlli espliciti della cache sono fuori dal profilo di richiesta di questa edizione.\n\nLa pagina del modello indica una finestra di contesto di 256 000 token e fino a 65 536 token di completamento. Ailoot richiede inoltre che l'intero corpo JSON UTF-8 della richiesta, incluse istruzioni e nomi dei campi, rientri in 256 000 byte. Per un tetto esplicito all'output, imposta esattamente uno tra max_tokens e max_completion_tokens a un intero positivo da 1 a 65 536. Se non viene fornito nessuno dei due, Ailoot inoltra un tetto di output di 4 096 token. Mantieni l'intera conversazione fornita e la risposta richiesta entro i rispettivi limiti. Un input lungo è utile quando la risposta dipende da molti estratti collegati, ma una selezione mirata e un risultato concreto rendono più semplice verificare se la risposta segue le evidenze. La struttura richiesta nel prompt può prevedere sezioni denominate o una tabella; considera il testo restituito come il risultato, senza presumere un oggetto vincolato da schema.\n\nPer una risposta completa, invia stream:false e conserva l'intero JSON. Leggi il testo generato da choices[].message.content e conserva ogni choice restituito, finish_reason, usage e gli eventuali campi di ragionamento forniti. Mantieni le etichette di fonte nella risposta finale quando il tuo flusso deve ricondurre una conclusione al suo input. Verifica che la risposta richiesta sia completa prima di passarla a un altro passaggio applicativo.\n\nPrepara materiale di partenza pubblico o sintetico per questa edizione gratuita; i termini di utilizzo documentati escludono informazioni riservate e dati personali. Se una risposta è incompleta o l'esito dell'invio è incerto, conserva l'identificatore della richiesta originale e la risposta per verificare il tentativo esistente. La richiesta testuale restituisce il risultato tramite la risposta della conversazione; per questa scheda non è documentato alcun job asincrono separato né percorso di cancellazione.",
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                },
                "n": {
                  "maximum": 128,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "presence_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "seed": {
                  "type": "integer"
                },
                "stop": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                },
                "user": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 256000 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json_or_sse",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON or supported SSE"
          }
        },
        "ctx": 256000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": "0",
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Chat Completions",
        "max_out": 65536,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": "0",
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "Cache, tools and media follow their separately listed pricing conditions.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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