{ "aboutHtml": "

Tencent Hy4 preview è l'edizione preview denominata esplicitamente selezionata da tencent/hy4-preview. Accetta testo e produce testo tramite Chat Completions, con una lunghezza del contesto pubblicata di 1 048 576 token. Prepara il materiale lungo con etichette stabili dei documenti, confini delle sezioni e una domanda precisa, così che la richiesta descriva sia le evidenze da usare sia il risultato necessario all'applicazione.

Invia POST /v1/chat/completions con model impostato a tencent/hy4-preview e un array messages non vuoto. Fornisci il testo effettivo nel content dei messaggi. Una richiesta di sintesi di documenti può includere relazioni etichettate e chiedere risultati condivisi, divergenze e brani a supporto. Una richiesta di estrazione può indicare i campi e definire come rappresentare le informazioni mancanti. Una discussione di codice può includere i file o gli estratti pertinenti come testo e chiedere una spiegazione mirata o una modifica proposta.

Pianifica le istruzioni, i documenti, la cronologia della conversazione e la risposta richiesta entro il contesto dichiarato. Mantieni le etichette di fonte accanto al testo che identificano e indica quali documenti prevalgono per la risposta quando sono in conflitto. Per un confronto ampio, definisci i criteri prima del materiale di partenza e richiedi un risultato organizzato secondo quei criteri. Questo fornisce all'applicazione un output specifico da verificare rispetto all'input, anziché affidarsi a un'istruzione generica di riassumere tutto.

L'insieme dei parametri pubblicati include reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, insieme a temperature, stop, max_tokens e max_completion_tokens. Per una forma di risposta definita, usa response_format con lo schema atteso dall'applicazione; il profilo dichiara il supporto dell'output strutturato. Per uno scambio con strumenti di tipo funzione include tools e tool_choice. Fornisci lo schema o le definizioni di funzione usati dalla tua applicazione, conserva i valori dei parametri selezionati con la richiesta e convalida i campi effettivamente restituiti o gli argomenti degli strumenti prima di procedere.

Il controllo facoltativo stream supporta la consegna JSON assemblata o una risposta in streaming. Per JSON, conserva ogni choice, contenuto di messaggio, chiamata di strumento, campo di ragionamento e campo usage restituito. Per lo streaming, unisci i delta per indice di choice e di chiamata di strumento e conserva le informazioni finali di conclusione. Quando viene restituita una chiamata di strumento, mantieni il suo identificatore e i suoi argomenti effettivi, così che l'applicazione possa associare il messaggio risultante dello strumento a quella chiamata. Conserva l'identità della richiesta originale e la risposta completa quando uno scambio richiede un'indagine dopo un'interruzione.

", "aboutText": "Tencent Hy4 preview è l'edizione preview denominata esplicitamente selezionata da tencent/hy4-preview. Accetta testo e produce testo tramite Chat Completions, con una lunghezza del contesto pubblicata di 1 048 576 token. Prepara il materiale lungo con etichette stabili dei documenti, confini delle sezioni e una domanda precisa, così che la richiesta descriva sia le evidenze da usare sia il risultato necessario all'applicazione.\n\nInvia POST /v1/chat/completions con model impostato a tencent/hy4-preview e un array messages non vuoto. Fornisci il testo effettivo nel content dei messaggi. Una richiesta di sintesi di documenti può includere relazioni etichettate e chiedere risultati condivisi, divergenze e brani a supporto. Una richiesta di estrazione può indicare i campi e definire come rappresentare le informazioni mancanti. Una discussione di codice può includere i file o gli estratti pertinenti come testo e chiedere una spiegazione mirata o una modifica proposta.\n\nPianifica le istruzioni, i documenti, la cronologia della conversazione e la risposta richiesta entro il contesto dichiarato. Mantieni le etichette di fonte accanto al testo che identificano e indica quali documenti prevalgono per la risposta quando sono in conflitto. Per un confronto ampio, definisci i criteri prima del materiale di partenza e richiedi un risultato organizzato secondo quei criteri. Questo fornisce all'applicazione un output specifico da verificare rispetto all'input, anziché affidarsi a un'istruzione generica di riassumere tutto.\n\nL'insieme dei parametri pubblicati include reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, insieme a temperature, stop, max_tokens e max_completion_tokens. Per una forma di risposta definita, usa response_format con lo schema atteso dall'applicazione; il profilo dichiara il supporto dell'output strutturato. Per uno scambio con strumenti di tipo funzione include tools e tool_choice. Fornisci lo schema o le definizioni di funzione usati dalla tua applicazione, conserva i valori dei parametri selezionati con la richiesta e convalida i campi effettivamente restituiti o gli argomenti degli strumenti prima di procedere.\n\nIl controllo facoltativo stream supporta la consegna JSON assemblata o una risposta in streaming. Per JSON, conserva ogni choice, contenuto di messaggio, chiamata di strumento, campo di ragionamento e campo usage restituito. Per lo streaming, unisci i delta per indice di choice e di chiamata di strumento e conserva le informazioni finali di conclusione. Quando viene restituita una chiamata di strumento, mantieni il suo identificatore e i suoi argomenti effettivi, così che l'applicazione possa associare il messaggio risultante dello strumento a quella chiamata. Conserva l'identità della richiesta originale e la risposta completa quando uno scambio richiede un'indagine dopo un'interruzione.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "5fadc920ab88001ba5575dd6ac1f999bedb7d2e37a27160f78d3daeea732ae41", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "it", "methods": [ { "html": "
•

Tencent: Hy4 preview

Tencent /tencent/hy4-preview

Introduzione

Tencent Hy4 preview è un modello testuale con un contesto pubblicato di 1 048 576 token. Seleziona tencent/hy4-preview tramite Chat Completions per lavorare sul testo fornito, inclusi sintesi di documenti, estrazione strutturata e discussione di codice. I controlli dichiarati coprono ragionamento, risposte strutturate e flussi con strumenti di tipo funzione, con consegna della risposta in JSON completo o in streaming.

Input accettati
Testo
Risultati
Testo
Informazioni sul modello

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.

Tencent Hy4 preview è l'edizione preview denominata esplicitamente selezionata da tencent/hy4-preview. Accetta testo e produce testo tramite Chat Completions, con una lunghezza del contesto pubblicata di 1 048 576 token. Prepara il materiale lungo con etichette stabili dei documenti, confini delle sezioni e una domanda precisa, così che la richiesta descriva sia le evidenze da usare sia il risultato necessario all'applicazione.

Invia POST /v1/chat/completions con model impostato a tencent/hy4-preview e un array messages non vuoto. Fornisci il testo effettivo nel content dei messaggi. Una richiesta di sintesi di documenti può includere relazioni etichettate e chiedere risultati condivisi, divergenze e brani a supporto. Una richiesta di estrazione può indicare i campi e definire come rappresentare le informazioni mancanti. Una discussione di codice può includere i file o gli estratti pertinenti come testo e chiedere una spiegazione mirata o una modifica proposta.

Pianifica le istruzioni, i documenti, la cronologia della conversazione e la risposta richiesta entro il contesto dichiarato. Mantieni le etichette di fonte accanto al testo che identificano e indica quali documenti prevalgono per la risposta quando sono in conflitto. Per un confronto ampio, definisci i criteri prima del materiale di partenza e richiedi un risultato organizzato secondo quei criteri. Questo fornisce all'applicazione un output specifico da verificare rispetto all'input, anziché affidarsi a un'istruzione generica di riassumere tutto.

L'insieme dei parametri pubblicati include reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, insieme a temperature, stop, max_tokens e max_completion_tokens. Per una forma di risposta definita, usa response_format con lo schema atteso dall'applicazione; il profilo dichiara il supporto dell'output strutturato. Per uno scambio con strumenti di tipo funzione include tools e tool_choice. Fornisci lo schema o le definizioni di funzione usati dalla tua applicazione, conserva i valori dei parametri selezionati con la richiesta e convalida i campi effettivamente restituiti o gli argomenti degli strumenti prima di procedere.

Il controllo facoltativo stream supporta la consegna JSON assemblata o una risposta in streaming. Per JSON, conserva ogni choice, contenuto di messaggio, chiamata di strumento, campo di ragionamento e campo usage restituito. Per lo streaming, unisci i delta per indice di choice e di chiamata di strumento e conserva le informazioni finali di conclusione. Quando viene restituita una chiamata di strumento, mantieni il suo identificatore e i suoi argomenti effettivi, così che l'applicazione possa associare il messaggio risultante dello strumento a quella chiamata. Conserva l'identità della richiesta originale e la risposta completa quando uno scambio richiede un'indagine dopo un'interruzione.

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Chat Completions POST /v1/chat/completions
Tipi di input
text
Tipi di output
text
Contesto
1.048.576 tokens
Formato di output
JSON or supported SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
tencent/hy4-preview
Predefinito—
CampomessagesTipoarrayRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Campomax_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Predefinito—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Predefinito—
CamponTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Predefinito—
CampotemperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotop_pTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
CamposeedTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
CampostopTipoRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campofrequency_penaltyTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campopresence_penaltyTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
CampouserTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages
ParametrooptionalContrattostream, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametroconditionsContratto

Ciclo di vita: synchronous_json_or_sse

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
Time schedule
{"periods":[{"end_time":"00:00","multiplier":"0.9","start_time":"16:00"}],"timezone":"UTC","weekdays_only":false} At the request pricing time

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

ConfigurazioneListino delle tariffeCosto
ConfigurazioneTariffe base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseCosto
Input · Token in input $0.001668 / 1K token
Output · Token in output $0.005002 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.000084 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

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. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Chat Completions

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/hy4-preview", "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

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · Chat Completions

JSON or supported SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.

Se occorre verificare la risposta originale

Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra tencent/hy4-preview

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

tencent/hy4-preview

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "tencent/hy4-preview", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "tencent/hy4-preview", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|tencent%2Fhy4-preview", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": "0.084", "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "example_body": { "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "tencent/hy4-preview", "stream": false }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "mode": "synchronous_json_or_sse", "status": [], "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.", "unknown_no_replay": true }, "outputs": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "family": "text", "format": "JSON or supported SSE" }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "tencent/hy4-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "items": { "additionalProperties": true, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant", "system", "developer" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "array" }, { "default": false, "default_known": true, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "n", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "seed", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "stop", "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "type": "string" }, "type": "array" } ], "required": false }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "frequency_penalty", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "presence_penalty", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "user", "required": false, "type": "string" } ], "request_schema": { "additionalProperties": true, "properties": { "frequency_penalty": { "type": "number" }, "max_completion_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": true, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant", "system", "developer" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "tencent/hy4-preview" ], "type": "string" }, "n": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "presence_penalty": { "type": "number" }, "seed": { "type": "integer" }, "stop": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "type": "string" }, "type": "array" } ] }, "stream": { "default": 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": "tencent/hy4-preview", "stream": false }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "conditions": [], "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": 1048576, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.001668000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001668", "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": "0.005002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005002", "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": "0.000084000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000084", "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\": \"tencent/hy4-preview\", \"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": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": "1.668", "input": [ "text" ], "label": "Chat Completions", "max_out": null, "method_aliases": [], "out": "5.002", "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Time schedule", "value": "{\"periods\":[{\"end_time\":\"00:00\",\"multiplier\":\"0.9\",\"start_time\":\"16:00\"}],\"timezone\":\"UTC\",\"weekdays_only\":false}", "when": "At the request pricing time" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "cache_read_price": "0.000000084", "cache_write_1h_price": null, "cache_write_price": null, "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "image_input_price": null, "image_output_price": null, "input_price": "0.000001668", "intervals": [], "output_price": "0.000005002", "per_request_price": null, "reasoning_effort_multipliers": {}, "time_pricing": { "periods": [ { "end_time": "00:00", "multiplier": "0.9", "start_time": "16:00" } ], "timezone": "UTC", "weekdays_only": false } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.001668000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001668", "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": "0.005002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005002", "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": "0.000084000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000084", "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" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": {}, "request_model_id": "tencent/hy4-preview", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "unit": "token", "units": [ { "amount": "0.001668000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001668", "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": "0.005002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005002", "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": "0.000084000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000084", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "tencent/hy4-preview", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "6aee8781314ff12a00a087edbc7c522ab342d4495826e422f81a07027896f7e6", "input_html_sha256": "0b34f56f97a76b8e4f19d392908ffe16156ed9b3160f505aed0dd36b0759d070", "private_audit_sha256": "e2d4ae9911297f309569e0910d95433464c7956aa4b43d52d72b09f59033b955", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/it/tencent-hy4-preview/", "description": "Tencent Hy4 preview è un modello testuale con un contesto pubblicato di 1 048 576 token. Seleziona tencent/hy4-preview tramite Chat Completions per lavorare sul testo fornito, inclusi sintesi di documenti, estrazione strutturata e discussione di codice. I controlli dichiarati coprono ragionamento, risposte strutturate e flussi con strumenti di tipo funzione, con consegna della risposta in JSON completo o in streaming.", "locale": "it", "md_url": "https://ailoot.ai/models/it/tencent-hy4-preview/index.md", "title": "Tencent: Hy4 preview — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/it/tencent-hy4-preview/" }, "rawModel": { "about": "Tencent Hy4 preview è l'edizione preview denominata esplicitamente selezionata da tencent/hy4-preview. Accetta testo e produce testo tramite Chat Completions, con una lunghezza del contesto pubblicata di 1 048 576 token. Prepara il materiale lungo con etichette stabili dei documenti, confini delle sezioni e una domanda precisa, così che la richiesta descriva sia le evidenze da usare sia il risultato necessario all'applicazione.\n\nInvia POST /v1/chat/completions con model impostato a tencent/hy4-preview e un array messages non vuoto. Fornisci il testo effettivo nel content dei messaggi. Una richiesta di sintesi di documenti può includere relazioni etichettate e chiedere risultati condivisi, divergenze e brani a supporto. Una richiesta di estrazione può indicare i campi e definire come rappresentare le informazioni mancanti. Una discussione di codice può includere i file o gli estratti pertinenti come testo e chiedere una spiegazione mirata o una modifica proposta.\n\nPianifica le istruzioni, i documenti, la cronologia della conversazione e la risposta richiesta entro il contesto dichiarato. Mantieni le etichette di fonte accanto al testo che identificano e indica quali documenti prevalgono per la risposta quando sono in conflitto. Per un confronto ampio, definisci i criteri prima del materiale di partenza e richiedi un risultato organizzato secondo quei criteri. Questo fornisce all'applicazione un output specifico da verificare rispetto all'input, anziché affidarsi a un'istruzione generica di riassumere tutto.\n\nL'insieme dei parametri pubblicati include reasoning, reasoning_effort e include_reasoning, insieme a temperature, stop, max_tokens e max_completion_tokens. Per una forma di risposta definita, usa response_format con lo schema atteso dall'applicazione; il profilo dichiara il supporto dell'output strutturato. Per uno scambio con strumenti di tipo funzione include tools e tool_choice. Fornisci lo schema o le definizioni di funzione usati dalla tua applicazione, conserva i valori dei parametri selezionati con la richiesta e convalida i campi effettivamente restituiti o gli argomenti degli strumenti prima di procedere.\n\nIl controllo facoltativo stream supporta la consegna JSON assemblata o una risposta in streaming. Per JSON, conserva ogni choice, contenuto di messaggio, chiamata di strumento, campo di ragionamento e campo usage restituito. Per lo streaming, unisci i delta per indice di choice e di chiamata di strumento e conserva le informazioni finali di conclusione. Quando viene restituita una chiamata di strumento, mantieni il suo identificatore e i suoi argomenti effettivi, così che l'applicazione possa associare il messaggio risultante dello strumento a quella chiamata. Conserva l'identità della richiesta originale e la risposta completa quando uno scambio richiede un'indagine dopo un'interruzione.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Tencent", "ctx": 1048576, "formats": [ "chat" ], "id": "tencent/hy4-preview", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": "0.084", "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "example_body": { "messages": [ { "content": "Summarize the supplied text in three concise points.", "role": "user" } ], "model": "tencent/hy4-preview", "stream": false }, "lifecycle": { "cancel_endpoint": null, "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "mode": "synchronous_json_or_sse", "status": [], "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.", "unknown_no_replay": true }, "outputs": { "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.", "family": "text", "format": "JSON or supported SSE" }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "tencent/hy4-preview" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "items": { "additionalProperties": true, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant", "system", "developer" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "array" }, { "default": false, "default_known": true, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "n", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "seed", "required": false, "type": "integer" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "stop", "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "type": "string" }, "type": "array" } ], "required": false }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "frequency_penalty", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "presence_penalty", "required": false, "type": "number" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "user", "required": false, "type": "string" } ], "request_schema": { "additionalProperties": true, "properties": { "frequency_penalty": { "type": "number" }, "max_completion_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": true, "properties": { "content": { "type": "string" }, "role": { "enum": [ "user", "assistant", "system", "developer" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "tencent/hy4-preview" ], "type": "string" }, "n": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "presence_penalty": { "type": "number" }, "seed": { "type": "integer" }, "stop": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "type": "string" }, "type": "array" } ] }, "stream": { "default": 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": "tencent/hy4-preview", "stream": false }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "conditions": [], "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": 1048576, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.001668000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001668", "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": "0.005002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005002", "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": "0.000084000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000084", "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\": \"tencent/hy4-preview\", \"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": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "http": "POST", "img_in": null, "img_out": null, "in": "1.668", "input": [ "text" ], "label": "Chat Completions", "max_out": null, "method_aliases": [], "out": "5.002", "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Time schedule", "value": "{\"periods\":[{\"end_time\":\"00:00\",\"multiplier\":\"0.9\",\"start_time\":\"16:00\"}],\"timezone\":\"UTC\",\"weekdays_only\":false}", "when": "At the request pricing time" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "cache_read_price": "0.000000084", "cache_write_1h_price": null, "cache_write_price": null, "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "image_input_price": null, "image_output_price": null, "input_price": "0.000001668", "intervals": [], "output_price": "0.000005002", "per_request_price": null, "reasoning_effort_multipliers": {}, "time_pricing": { "periods": [ { "end_time": "00:00", "multiplier": "0.9", "start_time": "16:00" } ], "timezone": "UTC", "weekdays_only": false } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.001668000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001668", "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": "0.005002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005002", "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": "0.000084000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000084", "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" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": {}, "request_model_id": "tencent/hy4-preview", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "unit": "token", "units": [ { "amount": "0.001668000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000001668", "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": "0.005002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000005002", "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": "0.000084000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000084", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "tencent/hy4-preview", "request_model_id": "tencent/hy4-preview", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Tencent: Hy4 preview", "price": { "in": "1.668", "in_label": null, "out": "5.002", "out_label": null, "sort_in": "1.668", "sort_out": "5.002", "varies": false }, "short": "Tencent Hy4 preview è un modello testuale con un contesto pubblicato di 1 048 576 token. Seleziona tencent/hy4-preview tramite Chat Completions per lavorare sul testo fornito, inclusi sintesi di documenti, estrazione strutturata e discussione di codice. I controlli dichiarati coprono ragionamento, risposte strutturate e flussi con strumenti di tipo funzione, con consegna della risposta in JSON completo o in streaming." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Tencent Hy4 preview è un modello testuale con un contesto pubblicato di 1 048 576 token. Seleziona tencent/hy4-preview tramite Chat Completions per lavorare sul testo fornito, inclusi sintesi di documenti, estrazione strutturata e discussione di codice. I controlli dichiarati coprono ragionamento, risposte strutturate e flussi con strumenti di tipo funzione, con consegna della risposta in JSON completo o in streaming.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "11ae913664b62a4d4318c3e096f989d7f51c3660c0cc2efb46e54a793375226d", "renderer_sha256": "3be1a96012c3c76b38a7b9bea6a57c0def38c56103737bee6a5e77aaa75e488a" }, "sourceRevision": "5b0c17670e61a8b4b8a212cd727e32f1825753d29df215cef82222cd27f488bd" }