{
  "aboutHtml": "<p>Gemma 4 26B A4B IT — Google DeepMind әзірлеген ашық Gemma 4 тобының нұсқауларға бейімделген сарапшылар қоспасы нұсқасы. Ресми архитектура кестесінде барлығы 25.2 миллиард параметр және 3.8 миллиард белсенді параметр көрсетілген; A4B атауы белсенді параметр санының дөңгелектелген шамасын білдіреді. Оның міндеттеріне пайымдау, бағдарламалау, агент жұмыс үдерістері және мультимодальды түсіну жатады. Ол алдын ала оқытылған нұсқадан және тығыз 31B моделінен бөлек.</p><p>Сарапшылар қоспасы құрылымы әр есептеу қадамында параметрлердің бір бөлігін белсендіреді: жарияланған архитектура кестесіне сай, 128 сарапшының сегізі және бір ортақ сарапшы. Google бұл нұсқада тығыз модельмен салыстырғандағы есептеу тиімділігіне басымдық береді. Ол 30 қабатты архитектура мен 1,024 токендік жылжымалы терезені ғаламдық attention, 256K контекст және көрнекі кодтағышпен біріктіреді. Бұл архитектура сандары нақты қолданбаның кепілді кідірісін немесе жабдық конфигурациясын емес, өндіруші моделін сипаттайды.</p><p>Оның 256K токендік контексті көлемді мәтінді көрнекі дәлелдермен біріктіретін тапсырманы қолдайды. Бір сұрауда суреттер мен мәтінді кезектестіріп беруге болады; жақсы нәтиже үшін өндіруші сурет мазмұнын оған қатысты мәтіннен бұрын орналастыруды ұсынады. Көрнекі тапсырмаларға нысандарды анықтау, құжат беттерін түсіндіру, экран мен интерфейсті ұғыну, диаграммалар, көптілді OCR, қолжазба және суреттегі орынды көрсету жатады. Нәтиже мәтін түрінде беріледі: алынған мазмұн, түсіндірме, код немесе ұсынылған құрал әрекеті.</p><p>Бапталатын ойлау модельге жауап бермес бұрын пайымдауға немесе бірден жауап беруге мүмкіндік береді. Gemma 4 user және assistant рөлдеріне қоса кіріктірілген system рөлін қосады. Google сұрау пішімі жүйелік сұраудағы &lt;|think|&gt; басқару токені арқылы ойлауды қосып, ойлау арнасын соңғы жауаптан бөледі; құжатталған өңдегіші осы үлгіні өңдей алады. Бірнеше кезекті әңгімеде алдыңғы соңғы жауаптарды тарихта сақтап, алдыңғы ойлау жазбаларын алып тастаңыз; өндіруші оларды сақтауды ұсынатын құрал шақыру кезектері бұған кірмейді.</p><p>Кіріктірілген Function Calling құралдарды құрылымды пайдалануды қолдайды, ал Google таныстырылым сипаттамасында құрылымды JSON шығысы да құжатталған. Тапсырманы, қолжетімді функцияны және күтілетін нәтижені анықтаңыз; қолданба сұралған операцияны орындап, келесі қадам үшін оның нәтижесін қайтарады. Бағдарламалау тапсырмасында код жасау, толықтыру немесе түзету сұралуы мүмкін, ал көрнекі көмекші қайтарылған мәтінді диаграмманы не экранды түсіндіруге пайдалана алады. Функцияны шақыру нұсқауы мен жалғанған жүйеде іс жүзінде орындалған әрекет — екі бөлек нәрсе.</p><p>Суреттің айнымалы ажыратымдылығы көрнекі токендер бюджетімен басқарылады. Құжатталған нұсқалар: 70, 140, 280, 560 және 1,120 токен. Аз бюджет жіктеуге немесе сурет сипаттамасына жарайды; үлкен бюджет OCR, құжаттарды талдау және ұсақ мәтін үшін көбірек бөлшекті сақтап, қосымша есептеуді қажет етеді. Суретті дайындамас бұрын жалпы көрініс керек пе, әлде әріптерді дәл оқу керек пе, соны шешіңіз. Бүкіл беттің әр бөлшегін қарауды талап еткеннен гөрі, жапсырманың анық қиындысы мәтін алу тапсырмасына пайдалырақ болуы мүмкін.</p><p>Google осы модельдер тобы үшін temperature 1.0, top-p 0.95 және top-k 64 іріктеу баптауларын ұсынады. Модель карточкасы 140-тан астам тілде оқытылуды және қосымша баптаусыз 35-тен астам тілді қолдауды бөлек көрсетеді. Жауап тілін атаңыз және домен атауларын, өріс атауларын не формулаларды сақтау талабын тапсырмада анық жазыңыз. 256K — контекст сипаттамасы; сілтеме жасалған модель карточкасы осы нұсқа үшін бөлек әмбебап ең үлкен шығыс көлемін белгілемейді.</p><p>Құжат пен кодты бірге қамтитын тапсырма үшін тиісті бет суретін, жазбаша талапты және бастапқы код үзіндісін беріңіз: «Жазуларды оқы, осы экранның спецификациядан қалай ерекшеленетінін түсіндір және берілген кодқа нақты түзету ұсын». Диаграмма үшін жауапта көрініп тұрған мәндер мен жорамалданған үрдісті ажыратуды сұраңыз. Gemma модель карточкасы екіұшты тілге, өте күрделі тапсырмаларға және қате не ескірген фактілерге қатысты шектеулерді атайды, сондықтан қажетті деректі оқыту білімінен күтпей, нәтиже сүйенуі тиіс беделді фактілерді қоса беріңіз.</p><p>Ailoot арқылы /v1/chat/completions ішінде дәл осы модель ID-ін таңдап, тапсырманы messages өрісінде беріңіз. Әр хабарламада role және оның мазмұны болады; тиісті нұсқау мен бастапқы материалды бірге ұстаңыз. Толық JSON жауабын немесе stream қосылғанда барлық SSE бөліктерін жинап, usage деректерін жазбаша нәтижемен бірге сақтаңыз.</p>",
  "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT — Google DeepMind әзірлеген ашық Gemma 4 тобының нұсқауларға бейімделген сарапшылар қоспасы нұсқасы. Ресми архитектура кестесінде барлығы 25.2 миллиард параметр және 3.8 миллиард белсенді параметр көрсетілген; A4B атауы белсенді параметр санының дөңгелектелген шамасын білдіреді. Оның міндеттеріне пайымдау, бағдарламалау, агент жұмыс үдерістері және мультимодальды түсіну жатады. Ол алдын ала оқытылған нұсқадан және тығыз 31B моделінен бөлек.\n\nСарапшылар қоспасы құрылымы әр есептеу қадамында параметрлердің бір бөлігін белсендіреді: жарияланған архитектура кестесіне сай, 128 сарапшының сегізі және бір ортақ сарапшы. Google бұл нұсқада тығыз модельмен салыстырғандағы есептеу тиімділігіне басымдық береді. Ол 30 қабатты архитектура мен 1,024 токендік жылжымалы терезені ғаламдық attention, 256K контекст және көрнекі кодтағышпен біріктіреді. Бұл архитектура сандары нақты қолданбаның кепілді кідірісін немесе жабдық конфигурациясын емес, өндіруші моделін сипаттайды.\n\nОның 256K токендік контексті көлемді мәтінді көрнекі дәлелдермен біріктіретін тапсырманы қолдайды. Бір сұрауда суреттер мен мәтінді кезектестіріп беруге болады; жақсы нәтиже үшін өндіруші сурет мазмұнын оған қатысты мәтіннен бұрын орналастыруды ұсынады. Көрнекі тапсырмаларға нысандарды анықтау, құжат беттерін түсіндіру, экран мен интерфейсті ұғыну, диаграммалар, көптілді OCR, қолжазба және суреттегі орынды көрсету жатады. Нәтиже мәтін түрінде беріледі: алынған мазмұн, түсіндірме, код немесе ұсынылған құрал әрекеті.\n\nБапталатын ойлау модельге жауап бермес бұрын пайымдауға немесе бірден жауап беруге мүмкіндік береді. Gemma 4 user және assistant рөлдеріне қоса кіріктірілген system рөлін қосады. Google сұрау пішімі жүйелік сұраудағы <|think|> басқару токені арқылы ойлауды қосып, ойлау арнасын соңғы жауаптан бөледі; құжатталған өңдегіші осы үлгіні өңдей алады. Бірнеше кезекті әңгімеде алдыңғы соңғы жауаптарды тарихта сақтап, алдыңғы ойлау жазбаларын алып тастаңыз; өндіруші оларды сақтауды ұсынатын құрал шақыру кезектері бұған кірмейді.\n\nКіріктірілген Function Calling құралдарды құрылымды пайдалануды қолдайды, ал Google таныстырылым сипаттамасында құрылымды JSON шығысы да құжатталған. Тапсырманы, қолжетімді функцияны және күтілетін нәтижені анықтаңыз; қолданба сұралған операцияны орындап, келесі қадам үшін оның нәтижесін қайтарады. Бағдарламалау тапсырмасында код жасау, толықтыру немесе түзету сұралуы мүмкін, ал көрнекі көмекші қайтарылған мәтінді диаграмманы не экранды түсіндіруге пайдалана алады. Функцияны шақыру нұсқауы мен жалғанған жүйеде іс жүзінде орындалған әрекет — екі бөлек нәрсе.\n\nСуреттің айнымалы ажыратымдылығы көрнекі токендер бюджетімен басқарылады. Құжатталған нұсқалар: 70, 140, 280, 560 және 1,120 токен. Аз бюджет жіктеуге немесе сурет сипаттамасына жарайды; үлкен бюджет OCR, құжаттарды талдау және ұсақ мәтін үшін көбірек бөлшекті сақтап, қосымша есептеуді қажет етеді. Суретті дайындамас бұрын жалпы көрініс керек пе, әлде әріптерді дәл оқу керек пе, соны шешіңіз. Бүкіл беттің әр бөлшегін қарауды талап еткеннен гөрі, жапсырманың анық қиындысы мәтін алу тапсырмасына пайдалырақ болуы мүмкін.\n\nGoogle осы модельдер тобы үшін temperature 1.0, top-p 0.95 және top-k 64 іріктеу баптауларын ұсынады. Модель карточкасы 140-тан астам тілде оқытылуды және қосымша баптаусыз 35-тен астам тілді қолдауды бөлек көрсетеді. Жауап тілін атаңыз және домен атауларын, өріс атауларын не формулаларды сақтау талабын тапсырмада анық жазыңыз. 256K — контекст сипаттамасы; сілтеме жасалған модель карточкасы осы нұсқа үшін бөлек әмбебап ең үлкен шығыс көлемін белгілемейді.\n\nҚұжат пен кодты бірге қамтитын тапсырма үшін тиісті бет суретін, жазбаша талапты және бастапқы код үзіндісін беріңіз: «Жазуларды оқы, осы экранның спецификациядан қалай ерекшеленетінін түсіндір және берілген кодқа нақты түзету ұсын». Диаграмма үшін жауапта көрініп тұрған мәндер мен жорамалданған үрдісті ажыратуды сұраңыз. Gemma модель карточкасы екіұшты тілге, өте күрделі тапсырмаларға және қате не ескірген фактілерге қатысты шектеулерді атайды, сондықтан қажетті деректі оқыту білімінен күтпей, нәтиже сүйенуі тиіс беделді фактілерді қоса беріңіз.\n\nAiloot арқылы /v1/chat/completions ішінде дәл осы модель ID-ін таңдап, тапсырманы messages өрісінде беріңіз. Әр хабарламада role және оның мазмұны болады; тиісті нұсқау мен бастапқы материалды бірге ұстаңыз. Толық JSON жауабын немесе stream қосылғанда барлық SSE бөліктерін жинап, usage деректерін жазбаша нәтижемен бірге сақтаңыз.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "60ce738f6876a88be41d5317eb18e07dd0424259474fae8d068701b2bcb68450",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "kk",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">G</span><h2 id=\"sheet-title\">Google: Gemma 4 26B A4B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Google /</span><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID көшіру</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Модель карточкасының бөлімдері\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Бастау</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Кіріс деректері мен әдістер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифтер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Мысалдар</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Нәтижелер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Балама атаулар</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API әдістері\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree\">Chat</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Бастау</h3><p class=\"mdesc-full\">Gemma 4 26B A4B IT — Google компаниясының мәтін мен көрнекі материал бойынша пайымдауға арналған, нұсқауларға бейімделген сарапшылар қоспасы моделі. Ол 256K контекстін, суретті түсінуді, бапталатын ойлауды және кіріктірілген функция шақыруды мәтіндік нәтижемен біріктіреді.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін · Суреттер</dd></div><div><dt>Нәтижелер</dt><dd>Мәтін</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Модель туралы</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Gemma 4 26B A4B IT — Google DeepMind әзірлеген ашық Gemma 4 тобының нұсқауларға бейімделген сарапшылар қоспасы нұсқасы. Ресми архитектура кестесінде барлығы 25.2 миллиард параметр және 3.8 миллиард белсенді параметр көрсетілген; A4B атауы белсенді параметр санының дөңгелектелген шамасын білдіреді. Оның міндеттеріне пайымдау, бағдарламалау, агент жұмыс үдерістері және мультимодальды түсіну жатады. Ол алдын ала оқытылған нұсқадан және тығыз 31B моделінен бөлек.</p><p>Сарапшылар қоспасы құрылымы әр есептеу қадамында параметрлердің бір бөлігін белсендіреді: жарияланған архитектура кестесіне сай, 128 сарапшының сегізі және бір ортақ сарапшы. Google бұл нұсқада тығыз модельмен салыстырғандағы есептеу тиімділігіне басымдық береді. Ол 30 қабатты архитектура мен 1,024 токендік жылжымалы терезені ғаламдық attention, 256K контекст және көрнекі кодтағышпен біріктіреді. Бұл архитектура сандары нақты қолданбаның кепілді кідірісін немесе жабдық конфигурациясын емес, өндіруші моделін сипаттайды.</p><p>Оның 256K токендік контексті көлемді мәтінді көрнекі дәлелдермен біріктіретін тапсырманы қолдайды. Бір сұрауда суреттер мен мәтінді кезектестіріп беруге болады; жақсы нәтиже үшін өндіруші сурет мазмұнын оған қатысты мәтіннен бұрын орналастыруды ұсынады. Көрнекі тапсырмаларға нысандарды анықтау, құжат беттерін түсіндіру, экран мен интерфейсті ұғыну, диаграммалар, көптілді OCR, қолжазба және суреттегі орынды көрсету жатады. Нәтиже мәтін түрінде беріледі: алынған мазмұн, түсіндірме, код немесе ұсынылған құрал әрекеті.</p><p>Бапталатын ойлау модельге жауап бермес бұрын пайымдауға немесе бірден жауап беруге мүмкіндік береді. Gemma 4 user және assistant рөлдеріне қоса кіріктірілген system рөлін қосады. Google сұрау пішімі жүйелік сұраудағы &lt;|think|&gt; басқару токені арқылы ойлауды қосып, ойлау арнасын соңғы жауаптан бөледі; құжатталған өңдегіші осы үлгіні өңдей алады. Бірнеше кезекті әңгімеде алдыңғы соңғы жауаптарды тарихта сақтап, алдыңғы ойлау жазбаларын алып тастаңыз; өндіруші оларды сақтауды ұсынатын құрал шақыру кезектері бұған кірмейді.</p><p>Кіріктірілген Function Calling құралдарды құрылымды пайдалануды қолдайды, ал Google таныстырылым сипаттамасында құрылымды JSON шығысы да құжатталған. Тапсырманы, қолжетімді функцияны және күтілетін нәтижені анықтаңыз; қолданба сұралған операцияны орындап, келесі қадам үшін оның нәтижесін қайтарады. Бағдарламалау тапсырмасында код жасау, толықтыру немесе түзету сұралуы мүмкін, ал көрнекі көмекші қайтарылған мәтінді диаграмманы не экранды түсіндіруге пайдалана алады. Функцияны шақыру нұсқауы мен жалғанған жүйеде іс жүзінде орындалған әрекет — екі бөлек нәрсе.</p><p>Суреттің айнымалы ажыратымдылығы көрнекі токендер бюджетімен басқарылады. Құжатталған нұсқалар: 70, 140, 280, 560 және 1,120 токен. Аз бюджет жіктеуге немесе сурет сипаттамасына жарайды; үлкен бюджет OCR, құжаттарды талдау және ұсақ мәтін үшін көбірек бөлшекті сақтап, қосымша есептеуді қажет етеді. Суретті дайындамас бұрын жалпы көрініс керек пе, әлде әріптерді дәл оқу керек пе, соны шешіңіз. Бүкіл беттің әр бөлшегін қарауды талап еткеннен гөрі, жапсырманың анық қиындысы мәтін алу тапсырмасына пайдалырақ болуы мүмкін.</p><p>Google осы модельдер тобы үшін temperature 1.0, top-p 0.95 және top-k 64 іріктеу баптауларын ұсынады. Модель карточкасы 140-тан астам тілде оқытылуды және қосымша баптаусыз 35-тен астам тілді қолдауды бөлек көрсетеді. Жауап тілін атаңыз және домен атауларын, өріс атауларын не формулаларды сақтау талабын тапсырмада анық жазыңыз. 256K — контекст сипаттамасы; сілтеме жасалған модель карточкасы осы нұсқа үшін бөлек әмбебап ең үлкен шығыс көлемін белгілемейді.</p><p>Құжат пен кодты бірге қамтитын тапсырма үшін тиісті бет суретін, жазбаша талапты және бастапқы код үзіндісін беріңіз: «Жазуларды оқы, осы экранның спецификациядан қалай ерекшеленетінін түсіндір және берілген кодқа нақты түзету ұсын». Диаграмма үшін жауапта көрініп тұрған мәндер мен жорамалданған үрдісті ажыратуды сұраңыз. Gemma модель карточкасы екіұшты тілге, өте күрделі тапсырмаларға және қате не ескірген фактілерге қатысты шектеулерді атайды, сондықтан қажетті деректі оқыту білімінен күтпей, нәтиже сүйенуі тиіс беделді фактілерді қоса беріңіз.</p><p>Ailoot арқылы /v1/chat/completions ішінде дәл осы модель ID-ін таңдап, тапсырманы messages өрісінде беріңіз. Әр хабарламада role және оның мазмұны болады; тиісті нұсқау мен бастапқы материалды бірге ұстаңыз. Толық JSON жауабын немесе stream қосылғанда барлық SSE бөліктерін жинап, usage деректерін жазбаша нәтижемен бірге сақтаңыз.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>JSON or SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</div><div>Шарттар: Ailoot жүйесінің дәл осы маршруттау селекторын пайдаланыңыз.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: </div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: </div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Кіріс материалдарының үйлесімдері</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · Міндетті: messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · Міндетті: messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text, image</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>Ailoot жүйесінің дәл осы маршруттау селекторын пайдаланыңыз., Нақты таңдалған модель кескіндерді түсінуді қолдаса, бұл протокол кескін мазмұнын тасымалдайды. Протоколдың қабылдануы әр модельдің кескіндермен жұмыс істей алатынын растамайды.</td></tr></tbody></table></div><p>Әдістің балама атаулары: <code>/chat/completions</code></p><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_or_streamed</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd><dt>Айқын кэштеу бағасы</dt><dd>Қосылмаған <span class=\"note-s\">Айқын кэштеу сұралғанда</span></dd><dt>Тек мәтінге арналған нөлдік тарифтер</dt><dd>Кэшке, құралдарға және медиаға әрқайсысы үшін бөлек көрсетілген баға шарттары қолданылады. <span class=\"note-s\">Кіріс пен шығыс тек мәтін болғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Төлем</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>Токендердің базалық тарифтері</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>Негізгі мөлшерлеме</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2926-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2926-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · бір рет құрып, нәтижені толық сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2926-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2926-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;google/gemma-4-26b-a4b-it:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain how a rainbow forms.&quot;}]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">JSON or SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Барлық дайын нәтижені сақтау</h5><p class=\"note-s\">Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Әр мазмұн блогын, құрал шақыруының идентификаторын, қайтарылған жағдайда пайымдау қолтаңбасын, барлық SSE жаңартуларын және толық пайдалану деректерін сақтаңыз. Алғашқы мәтін үзіндісі толық нәтиже емес.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Бастапқы X-Client-Request-ID мәнін, жауапты және тақырыптарды сақтаңыз. Белгісіз нәтиже немесе result_pending_check күйі екінші рет жасауға рұқсат бермейді.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Жауап өрістері</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">choices[]</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Қателер және келесі қадамдар</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Жауап</th><th>Шарт</th><th>Келесі қадам</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Міндетті өріс, модель селекторы, түр немесе кіріс деректерінің ұсынылу пішімі жарамсыз.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Бөлек сұрауды дайындамас бұрын қайтарылған тексеру мәліметтерін қарап шығыңыз.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span><code></code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Бастапқы сұрау немесе нәтиже белгісіз не тексеруді қажет етеді.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Бастапқы идентификаторлар мен тақырыптарды сақтаңыз; тек қолдау көрсетілетін күй немесе кітапхана жазбаларын оқыңыз. Жасау сұрауын қайта жібермеңіз.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Балама атаулар</h3><h4>Модельдердің балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></span></p><h4>Әдіс жолдарының балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>Шақыруға арналған байланысты ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Міндетті өріс, модель селекторы, түр немесе кіріс деректерінің ұсынылу пішімі жарамсыз.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Бөлек сұрауды дайындамас бұрын қайтарылған тексеру мәліметтерін қарап шығыңыз.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Бастапқы сұрау немесе нәтиже белгісіз не тексеруді қажет етеді.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Бастапқы идентификаторлар мен тақырыптарды сақтаңыз; тек қолдау көрсетілетін күй немесе кітапхана жазбаларын оқыңыз. Жасау сұрауын қайта жібермеңіз.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Бастапқы X-Client-Request-ID мәнін, жауапты және тақырыптарды сақтаңыз. Белгісіз нәтиже немесе result_pending_check күйі екінші рет жасауға рұқсат бермейді.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Әр мазмұн блогын, құрал шақыруының идентификаторын, қайтарылған жағдайда пайымдау қолтаңбасын, барлық SSE жаңартуларын және толық пайдалану деректерін сақтаңыз. Алғашқы мәтін үзіндісі толық нәтиже емес.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Ailoot жүйесінің дәл осы маршруттау селекторын пайдаланыңыз.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Ailoot жүйесінің дәл осы маршруттау селекторын пайдаланыңыз.",
              "Нақты таңдалған модель кескіндерді түсінуді қолдаса, бұл протокол кескін мазмұнын тасымалдайды. Протоколдың қабылдануы әр модельдің кескіндермен жұмыс істей алатынын растамайды."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Тек мәтінге арналған нөлдік тарифтер",
            "value": "Кэшке, құралдарға және медиаға әрқайсысы үшін бөлек көрсетілген баға шарттары қолданылады.",
            "when": "Кіріс пен шығыс тек мәтін болғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "038e35437fe6fc944785cd71ccc38a7d247ca46afaa714c5dfd8113ff9f13f2f",
    "input_html_sha256": "20bb2904073fec110746131cd227c88cd640879997d0770d2ad8e65be9d6e47a",
    "private_audit_sha256": "75e64aa0652ddff49e0941d7d581ba12e5f988e19861347c48f66421e29367b1",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/",
    "description": "Gemma 4 26B A4B IT — Google компаниясының мәтін мен көрнекі материал бойынша пайымдауға арналған, нұсқауларға бейімделген сарапшылар қоспасы моделі. Ол 256K контекстін, суретті түсінуді, бапталатын ойлауды және кіріктірілген функция шақыруды мәтіндік нәтижемен біріктіреді.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/index.md",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Gemma 4 26B A4B IT — Google DeepMind әзірлеген ашық Gemma 4 тобының нұсқауларға бейімделген сарапшылар қоспасы нұсқасы. Ресми архитектура кестесінде барлығы 25.2 миллиард параметр және 3.8 миллиард белсенді параметр көрсетілген; A4B атауы белсенді параметр санының дөңгелектелген шамасын білдіреді. Оның міндеттеріне пайымдау, бағдарламалау, агент жұмыс үдерістері және мультимодальды түсіну жатады. Ол алдын ала оқытылған нұсқадан және тығыз 31B моделінен бөлек.\n\nСарапшылар қоспасы құрылымы әр есептеу қадамында параметрлердің бір бөлігін белсендіреді: жарияланған архитектура кестесіне сай, 128 сарапшының сегізі және бір ортақ сарапшы. Google бұл нұсқада тығыз модельмен салыстырғандағы есептеу тиімділігіне басымдық береді. Ол 30 қабатты архитектура мен 1,024 токендік жылжымалы терезені ғаламдық attention, 256K контекст және көрнекі кодтағышпен біріктіреді. Бұл архитектура сандары нақты қолданбаның кепілді кідірісін немесе жабдық конфигурациясын емес, өндіруші моделін сипаттайды.\n\nОның 256K токендік контексті көлемді мәтінді көрнекі дәлелдермен біріктіретін тапсырманы қолдайды. Бір сұрауда суреттер мен мәтінді кезектестіріп беруге болады; жақсы нәтиже үшін өндіруші сурет мазмұнын оған қатысты мәтіннен бұрын орналастыруды ұсынады. Көрнекі тапсырмаларға нысандарды анықтау, құжат беттерін түсіндіру, экран мен интерфейсті ұғыну, диаграммалар, көптілді OCR, қолжазба және суреттегі орынды көрсету жатады. Нәтиже мәтін түрінде беріледі: алынған мазмұн, түсіндірме, код немесе ұсынылған құрал әрекеті.\n\nБапталатын ойлау модельге жауап бермес бұрын пайымдауға немесе бірден жауап беруге мүмкіндік береді. Gemma 4 user және assistant рөлдеріне қоса кіріктірілген system рөлін қосады. Google сұрау пішімі жүйелік сұраудағы <|think|> басқару токені арқылы ойлауды қосып, ойлау арнасын соңғы жауаптан бөледі; құжатталған өңдегіші осы үлгіні өңдей алады. Бірнеше кезекті әңгімеде алдыңғы соңғы жауаптарды тарихта сақтап, алдыңғы ойлау жазбаларын алып тастаңыз; өндіруші оларды сақтауды ұсынатын құрал шақыру кезектері бұған кірмейді.\n\nКіріктірілген Function Calling құралдарды құрылымды пайдалануды қолдайды, ал Google таныстырылым сипаттамасында құрылымды JSON шығысы да құжатталған. Тапсырманы, қолжетімді функцияны және күтілетін нәтижені анықтаңыз; қолданба сұралған операцияны орындап, келесі қадам үшін оның нәтижесін қайтарады. Бағдарламалау тапсырмасында код жасау, толықтыру немесе түзету сұралуы мүмкін, ал көрнекі көмекші қайтарылған мәтінді диаграмманы не экранды түсіндіруге пайдалана алады. Функцияны шақыру нұсқауы мен жалғанған жүйеде іс жүзінде орындалған әрекет — екі бөлек нәрсе.\n\nСуреттің айнымалы ажыратымдылығы көрнекі токендер бюджетімен басқарылады. Құжатталған нұсқалар: 70, 140, 280, 560 және 1,120 токен. Аз бюджет жіктеуге немесе сурет сипаттамасына жарайды; үлкен бюджет OCR, құжаттарды талдау және ұсақ мәтін үшін көбірек бөлшекті сақтап, қосымша есептеуді қажет етеді. Суретті дайындамас бұрын жалпы көрініс керек пе, әлде әріптерді дәл оқу керек пе, соны шешіңіз. Бүкіл беттің әр бөлшегін қарауды талап еткеннен гөрі, жапсырманың анық қиындысы мәтін алу тапсырмасына пайдалырақ болуы мүмкін.\n\nGoogle осы модельдер тобы үшін temperature 1.0, top-p 0.95 және top-k 64 іріктеу баптауларын ұсынады. Модель карточкасы 140-тан астам тілде оқытылуды және қосымша баптаусыз 35-тен астам тілді қолдауды бөлек көрсетеді. Жауап тілін атаңыз және домен атауларын, өріс атауларын не формулаларды сақтау талабын тапсырмада анық жазыңыз. 256K — контекст сипаттамасы; сілтеме жасалған модель карточкасы осы нұсқа үшін бөлек әмбебап ең үлкен шығыс көлемін белгілемейді.\n\nҚұжат пен кодты бірге қамтитын тапсырма үшін тиісті бет суретін, жазбаша талапты және бастапқы код үзіндісін беріңіз: «Жазуларды оқы, осы экранның спецификациядан қалай ерекшеленетінін түсіндір және берілген кодқа нақты түзету ұсын». Диаграмма үшін жауапта көрініп тұрған мәндер мен жорамалданған үрдісті ажыратуды сұраңыз. Gemma модель карточкасы екіұшты тілге, өте күрделі тапсырмаларға және қате не ескірген фактілерге қатысты шектеулерді атайды, сондықтан қажетті деректі оқыту білімінен күтпей, нәтиже сүйенуі тиіс беделді фактілерді қоса беріңіз.\n\nAiloot арқылы /v1/chat/completions ішінде дәл осы модель ID-ін таңдап, тапсырманы messages өрісінде беріңіз. Әр хабарламада role және оның мазмұны болады; тиісті нұсқау мен бастапқы материалды бірге ұстаңыз. Толық JSON жауабын немесе stream қосылғанда барлық SSE бөліктерін жинап, usage деректерін жазбаша нәтижемен бірге сақтаңыз.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Google",
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Міндетті өріс, модель селекторы, түр немесе кіріс деректерінің ұсынылу пішімі жарамсыз.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Бөлек сұрауды дайындамас бұрын қайтарылған тексеру мәліметтерін қарап шығыңыз.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Бастапқы сұрау немесе нәтиже белгісіз не тексеруді қажет етеді.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Бастапқы идентификаторлар мен тақырыптарды сақтаңыз; тек қолдау көрсетілетін күй немесе кітапхана жазбаларын оқыңыз. Жасау сұрауын қайта жібермеңіз.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Бастапқы X-Client-Request-ID мәнін, жауапты және тақырыптарды сақтаңыз. Белгісіз нәтиже немесе result_pending_check күйі екінші рет жасауға рұқсат бермейді.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Әр мазмұн блогын, құрал шақыруының идентификаторын, қайтарылған жағдайда пайымдау қолтаңбасын, барлық SSE жаңартуларын және толық пайдалану деректерін сақтаңыз. Алғашқы мәтін үзіндісі толық нәтиже емес.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Ailoot жүйесінің дәл осы маршруттау селекторын пайдаланыңыз.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Ailoot жүйесінің дәл осы маршруттау селекторын пайдаланыңыз.",
              "Нақты таңдалған модель кескіндерді түсінуді қолдаса, бұл протокол кескін мазмұнын тасымалдайды. Протоколдың қабылдануы әр модельдің кескіндермен жұмыс істей алатынын растамайды."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Тек мәтінге арналған нөлдік тарифтер",
            "value": "Кэшке, құралдарға және медиаға әрқайсысы үшін бөлек көрсетілген баға шарттары қолданылады.",
            "when": "Кіріс пен шығыс тек мәтін болғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Gemma 4 26B A4B IT — Google компаниясының мәтін мен көрнекі материал бойынша пайымдауға арналған, нұсқауларға бейімделген сарапшылар қоспасы моделі. Ол 256K контекстін, суретті түсінуді, бапталатын ойлауды және кіріктірілген функция шақыруды мәтіндік нәтижемен біріктіреді.",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Gemma 4 26B A4B IT — Google компаниясының мәтін мен көрнекі материал бойынша пайымдауға арналған, нұсқауларға бейімделген сарапшылар қоспасы моделі. Ол 256K контекстін, суретті түсінуді, бапталатын ойлауды және кіріктірілген функция шақыруды мәтіндік нәтижемен біріктіреді.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "2e24bfc9009231bb8c26e1eba4cc05ae4791dc21527e066869f09ed4b4fb6d4d",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "ec36bfec281093b3b98b3e129a209c71785e5b27f6e48887195bd408b38492db"
}