{
  "aboutHtml": "<p>Liquid AI LFM2.5-2.6B — құрылғыдағы агенттер мен практикалық үдерістерге арналған Liquid ықшам LFM2.5 отбасындағы кейінгі оқытудан өткен мәтіндік модель. Нақты модель карточкасында 2,69 млрд параметр және 30 қабат берілген: қос қақпалы қысқа конволюцияның 22 блогы және топталған сұрау назарының сегіз блогы. Аралас құрылым мәтінді тиімді өңдеуге бағытталған. Модель мәтінді қабылдап, мәтін қайтарады, соның ішінде пайымдалған жауап немесе анықталған функцияны қолдану сұрауы болуы мүмкін.</p><p>Өндіруші оны агенттік жүктемелерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға, ақпарат алумен толықтырылған генерацияға және ұзын контекст үдерістеріне ұсынады. Шығарылымның оқыту тізбегі бақыланатын қосымша оқытуды, арнайы үйретуші модельдерді, бірнеше саладағы ағымдағы саясатқа сай дистилляцияны және агент орталарындағы нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Бұл оның тапсырма нұсқауларын ұстануға, құрал бақылауларын қолдануға және бірнеше қадаммен ілгерілеуге басымдығын түсіндіреді. Олқылықты кең ауқымды үйренген біліммен толтыруға сүйенбей, нақты материалдар мен дәл мақсат беріңіз.</p><p>Дерек шығарып алу үшін материалды бермес бұрын өрістер мен дереккөз ережелерін анықтаңыз. Практикалық сұрау: «Осы қызмет жаңартуларын оқып, әр жазбаның идентификаторын, көрсетілген күйін және келесі қажет әрекетін шығарып алыңыз әрі әр өрісті қолдайтын сөйлемді сақтаңыз. Өріс жоқ болса, null қайтарыңыз». Мәнді дәл көшіру, қалыпқа келтіру немесе қорытындылау керек пе екенін көрсетіңіз. Бұл шығысты тексеруге ыңғайлы етіп, ықтимал түсіндірменің дереккөзде нақты бар ақпаратты үнсіз алмастыруына жол бермейді.</p><p>RAG үшін тұрақты белгілері бар тиісті үзінділерді беріп, соларға негізделген жауап сұраңыз. Мысалы: «Тек осы орнату нұсқауларына сүйеніп, көрсетілген ортаға қай қадамдар қолданылатынын түсіндіріңіз және әлі белгісіз алғышарттарды тізіңіз». Құжат нұсқалары мен шарттарын мәтінмен бірге сақтаңыз. Модельден толық рәсімді ойлап табуды емес, жетіспейтін немесе қайшы деректі анықтауды сұраңыз. Бұл ықшам модельді маманданған білімнің толық қоры ретінде пайдаланудан гөрі өндірушінің дереккөзге негізделген тапсырмалар жөніндегі ұсынысына көбірек сай келеді.</p><p>LFM2.5-2.6B — таза пайымдау моделі: оның чат үлгісі көмекші жауабын ойлау маркерімен бастайды және соңғы жауап алдында пайымдайды. Өндіруші модель карточкасы генерация үшін temperature 0.1, top-k 50 және repetition penalty 1.1 ұсынады. Бұлар атаулы модель рецептіне арналған баптаулар. Соңғы нәтижені пайымдау мәтінінен бөлек ұстап, жұмыс сұрауында екеуіне де орын қалдырыңыз. Басқа LFM нұсқау басылымдарының басқару элементтері немесе тікелей жауап режимдері осы модельде бар деп жорамалдамаңыз.</p><p>Модель system, user, assistant және tool рөлдері бар ChatML тәрізді әңгіме пішімін қолданады. Оның құжатталған функция үдерісі төрт кезеңнен тұрады: құралдарды анықтау, модельге функция сұрату, функцияны айналасындағы қолданбада орындау және модель жауап бере алуы үшін нақты нәтижені қайтару. Кірістірілген шақырулар құрал шақыру маркерлерімен қоршалған Python үлгісіндегі тізімдер; өндіруші жүйелік нұсқау арқылы JSON шақыру пішімін сұрауды да сипаттайды. Тиісті парсерді пайдаланып, функция атауы мен аргументтерді берілген анықтамалармен тексеріңіз және нәтижені оны туғызған шақырумен бірге сақтаңыз.</p><p>Ықшам агент үдерісінде ағымдағы тапсырмаға қатысты функцияларды ғана қысқа сипаттамалармен және анық аргумент типтерімен беріңіз. Құрал анықтамаларының өзі контекстен орын алады. Пайдалы тізбек берілген жазба күйін іздеп алып, қайтарылған күйді ережемен салыстырып, кейінгі әрекет қажет пе екенін түсіндіре алады. Жазба идентификаторын дәлел ретінде беріп, қайтарылған бақылауға байланысқан соңғы жауап сұраңыз. Модель операцияны ұсынады және түсіндіреді; нақты орындалуы мен нәтижесін қолданба береді.</p><p>Өндірушінің ағымдағы модель карточкасы 131 072 токендік модель контекстін көрсетеді, ал шығарылым арнайы контекст кеңейту кезеңін сипаттайды. Қолданыстағы конфигурация терезесінде жұмыс істеп, дереккөз шекараларын, тиісті тарихты және жалғастыруға орын сақтаңыз. Бірнеше құжат үшін нақты салыстыруды немесе тәуелділікті қадағалауды сұраңыз. Нативті бақылау нүктесі, GGUF, ONNX және MLX артефакттары әртүрлі орналастыру қажеттіліктеріне қызмет етеді, ал болжамды декодтауға арналған бастапқы модель — бөлек серік артефакт. Бір конфигурацияның ресурс не жылдамдық көрсеткіштері автоматты түрде әр модель пішімі мен жұмыс терезесін сипаттамайды.</p><p>Liquid LFM2.5-2.6B моделін агенттік код жазуға немесе ауқымды білім қажет тапсырмаларға анық ұсынбайды. Оны берілген дәлелдері, дерек шығарып алу ережелері және құрал бақылаулары бар нақты үдерістерге бағыттаңыз. Алдын ала оқытылған Base бақылау нүктесі де бейімдеуге арналған бөлек артефакт, ал осы кейінгі оқытудан өткен басылым — агент моделі. Соңғы нәтиже үшін шығарылған мәндерді дереккөзімен салыстырып, сілтенген үзінді жауапты қолдайтынын тексеріңіз және сұралған құрал шақыруын нәтижесі тіркелген операциядан ажыратыңыз. Шешілмеген ақпарат қорытындыға әсер етсе, оны жатық мәтінмен жасырудың орнына сақтаңыз.</p>",
  "aboutText": "Liquid AI LFM2.5-2.6B — құрылғыдағы агенттер мен практикалық үдерістерге арналған Liquid ықшам LFM2.5 отбасындағы кейінгі оқытудан өткен мәтіндік модель. Нақты модель карточкасында 2,69 млрд параметр және 30 қабат берілген: қос қақпалы қысқа конволюцияның 22 блогы және топталған сұрау назарының сегіз блогы. Аралас құрылым мәтінді тиімді өңдеуге бағытталған. Модель мәтінді қабылдап, мәтін қайтарады, соның ішінде пайымдалған жауап немесе анықталған функцияны қолдану сұрауы болуы мүмкін.\n\nӨндіруші оны агенттік жүктемелерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға, ақпарат алумен толықтырылған генерацияға және ұзын контекст үдерістеріне ұсынады. Шығарылымның оқыту тізбегі бақыланатын қосымша оқытуды, арнайы үйретуші модельдерді, бірнеше саладағы ағымдағы саясатқа сай дистилляцияны және агент орталарындағы нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Бұл оның тапсырма нұсқауларын ұстануға, құрал бақылауларын қолдануға және бірнеше қадаммен ілгерілеуге басымдығын түсіндіреді. Олқылықты кең ауқымды үйренген біліммен толтыруға сүйенбей, нақты материалдар мен дәл мақсат беріңіз.\n\nДерек шығарып алу үшін материалды бермес бұрын өрістер мен дереккөз ережелерін анықтаңыз. Практикалық сұрау: «Осы қызмет жаңартуларын оқып, әр жазбаның идентификаторын, көрсетілген күйін және келесі қажет әрекетін шығарып алыңыз әрі әр өрісті қолдайтын сөйлемді сақтаңыз. Өріс жоқ болса, null қайтарыңыз». Мәнді дәл көшіру, қалыпқа келтіру немесе қорытындылау керек пе екенін көрсетіңіз. Бұл шығысты тексеруге ыңғайлы етіп, ықтимал түсіндірменің дереккөзде нақты бар ақпаратты үнсіз алмастыруына жол бермейді.\n\nRAG үшін тұрақты белгілері бар тиісті үзінділерді беріп, соларға негізделген жауап сұраңыз. Мысалы: «Тек осы орнату нұсқауларына сүйеніп, көрсетілген ортаға қай қадамдар қолданылатынын түсіндіріңіз және әлі белгісіз алғышарттарды тізіңіз». Құжат нұсқалары мен шарттарын мәтінмен бірге сақтаңыз. Модельден толық рәсімді ойлап табуды емес, жетіспейтін немесе қайшы деректі анықтауды сұраңыз. Бұл ықшам модельді маманданған білімнің толық қоры ретінде пайдаланудан гөрі өндірушінің дереккөзге негізделген тапсырмалар жөніндегі ұсынысына көбірек сай келеді.\n\nLFM2.5-2.6B — таза пайымдау моделі: оның чат үлгісі көмекші жауабын ойлау маркерімен бастайды және соңғы жауап алдында пайымдайды. Өндіруші модель карточкасы генерация үшін temperature 0.1, top-k 50 және repetition penalty 1.1 ұсынады. Бұлар атаулы модель рецептіне арналған баптаулар. Соңғы нәтижені пайымдау мәтінінен бөлек ұстап, жұмыс сұрауында екеуіне де орын қалдырыңыз. Басқа LFM нұсқау басылымдарының басқару элементтері немесе тікелей жауап режимдері осы модельде бар деп жорамалдамаңыз.\n\nМодель system, user, assistant және tool рөлдері бар ChatML тәрізді әңгіме пішімін қолданады. Оның құжатталған функция үдерісі төрт кезеңнен тұрады: құралдарды анықтау, модельге функция сұрату, функцияны айналасындағы қолданбада орындау және модель жауап бере алуы үшін нақты нәтижені қайтару. Кірістірілген шақырулар құрал шақыру маркерлерімен қоршалған Python үлгісіндегі тізімдер; өндіруші жүйелік нұсқау арқылы JSON шақыру пішімін сұрауды да сипаттайды. Тиісті парсерді пайдаланып, функция атауы мен аргументтерді берілген анықтамалармен тексеріңіз және нәтижені оны туғызған шақырумен бірге сақтаңыз.\n\nЫқшам агент үдерісінде ағымдағы тапсырмаға қатысты функцияларды ғана қысқа сипаттамалармен және анық аргумент типтерімен беріңіз. Құрал анықтамаларының өзі контекстен орын алады. Пайдалы тізбек берілген жазба күйін іздеп алып, қайтарылған күйді ережемен салыстырып, кейінгі әрекет қажет пе екенін түсіндіре алады. Жазба идентификаторын дәлел ретінде беріп, қайтарылған бақылауға байланысқан соңғы жауап сұраңыз. Модель операцияны ұсынады және түсіндіреді; нақты орындалуы мен нәтижесін қолданба береді.\n\nӨндірушінің ағымдағы модель карточкасы 131 072 токендік модель контекстін көрсетеді, ал шығарылым арнайы контекст кеңейту кезеңін сипаттайды. Қолданыстағы конфигурация терезесінде жұмыс істеп, дереккөз шекараларын, тиісті тарихты және жалғастыруға орын сақтаңыз. Бірнеше құжат үшін нақты салыстыруды немесе тәуелділікті қадағалауды сұраңыз. Нативті бақылау нүктесі, GGUF, ONNX және MLX артефакттары әртүрлі орналастыру қажеттіліктеріне қызмет етеді, ал болжамды декодтауға арналған бастапқы модель — бөлек серік артефакт. Бір конфигурацияның ресурс не жылдамдық көрсеткіштері автоматты түрде әр модель пішімі мен жұмыс терезесін сипаттамайды.\n\nLiquid LFM2.5-2.6B моделін агенттік код жазуға немесе ауқымды білім қажет тапсырмаларға анық ұсынбайды. Оны берілген дәлелдері, дерек шығарып алу ережелері және құрал бақылаулары бар нақты үдерістерге бағыттаңыз. Алдын ала оқытылған Base бақылау нүктесі де бейімдеуге арналған бөлек артефакт, ал осы кейінгі оқытудан өткен басылым — агент моделі. Соңғы нәтиже үшін шығарылған мәндерді дереккөзімен салыстырып, сілтенген үзінді жауапты қолдайтынын тексеріңіз және сұралған құрал шақыруын нәтижесі тіркелген операциядан ажыратыңыз. Шешілмеген ақпарат қорытындыға әсер етсе, оны жатық мәтінмен жасырудың орнына сақтаңыз.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "247df6265033c89d8bd67ee634b29576a9bd9cfad0ced317ccbb7e86d17622bc",
    "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\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>LiquidAI /</span><code>liquid/lfm-2.5-2.6b: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|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Бастау</h3><p class=\"mdesc-full\">Liquid AI LFM2.5-2.6B — агенттерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға және RAG үшін арналған ықшам мәтіндік пайымдау моделі. Оның аралас құрылысы 2,69 млрд параметрден тұрады. Жауап бермес бұрын пайымдайды және нақты бастапқы материалмен, анық құралдармен жақсы жұмыс істейді; өндіруші оны агенттік код жазуға және ауқымды білім қажет тапсырмаларға қолданудан сақтандырады.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін</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>Liquid AI LFM2.5-2.6B — құрылғыдағы агенттер мен практикалық үдерістерге арналған Liquid ықшам LFM2.5 отбасындағы кейінгі оқытудан өткен мәтіндік модель. Нақты модель карточкасында 2,69 млрд параметр және 30 қабат берілген: қос қақпалы қысқа конволюцияның 22 блогы және топталған сұрау назарының сегіз блогы. Аралас құрылым мәтінді тиімді өңдеуге бағытталған. Модель мәтінді қабылдап, мәтін қайтарады, соның ішінде пайымдалған жауап немесе анықталған функцияны қолдану сұрауы болуы мүмкін.</p><p>Өндіруші оны агенттік жүктемелерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға, ақпарат алумен толықтырылған генерацияға және ұзын контекст үдерістеріне ұсынады. Шығарылымның оқыту тізбегі бақыланатын қосымша оқытуды, арнайы үйретуші модельдерді, бірнеше саладағы ағымдағы саясатқа сай дистилляцияны және агент орталарындағы нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Бұл оның тапсырма нұсқауларын ұстануға, құрал бақылауларын қолдануға және бірнеше қадаммен ілгерілеуге басымдығын түсіндіреді. Олқылықты кең ауқымды үйренген біліммен толтыруға сүйенбей, нақты материалдар мен дәл мақсат беріңіз.</p><p>Дерек шығарып алу үшін материалды бермес бұрын өрістер мен дереккөз ережелерін анықтаңыз. Практикалық сұрау: «Осы қызмет жаңартуларын оқып, әр жазбаның идентификаторын, көрсетілген күйін және келесі қажет әрекетін шығарып алыңыз әрі әр өрісті қолдайтын сөйлемді сақтаңыз. Өріс жоқ болса, null қайтарыңыз». Мәнді дәл көшіру, қалыпқа келтіру немесе қорытындылау керек пе екенін көрсетіңіз. Бұл шығысты тексеруге ыңғайлы етіп, ықтимал түсіндірменің дереккөзде нақты бар ақпаратты үнсіз алмастыруына жол бермейді.</p><p>RAG үшін тұрақты белгілері бар тиісті үзінділерді беріп, соларға негізделген жауап сұраңыз. Мысалы: «Тек осы орнату нұсқауларына сүйеніп, көрсетілген ортаға қай қадамдар қолданылатынын түсіндіріңіз және әлі белгісіз алғышарттарды тізіңіз». Құжат нұсқалары мен шарттарын мәтінмен бірге сақтаңыз. Модельден толық рәсімді ойлап табуды емес, жетіспейтін немесе қайшы деректі анықтауды сұраңыз. Бұл ықшам модельді маманданған білімнің толық қоры ретінде пайдаланудан гөрі өндірушінің дереккөзге негізделген тапсырмалар жөніндегі ұсынысына көбірек сай келеді.</p><p>LFM2.5-2.6B — таза пайымдау моделі: оның чат үлгісі көмекші жауабын ойлау маркерімен бастайды және соңғы жауап алдында пайымдайды. Өндіруші модель карточкасы генерация үшін temperature 0.1, top-k 50 және repetition penalty 1.1 ұсынады. Бұлар атаулы модель рецептіне арналған баптаулар. Соңғы нәтижені пайымдау мәтінінен бөлек ұстап, жұмыс сұрауында екеуіне де орын қалдырыңыз. Басқа LFM нұсқау басылымдарының басқару элементтері немесе тікелей жауап режимдері осы модельде бар деп жорамалдамаңыз.</p><p>Модель system, user, assistant және tool рөлдері бар ChatML тәрізді әңгіме пішімін қолданады. Оның құжатталған функция үдерісі төрт кезеңнен тұрады: құралдарды анықтау, модельге функция сұрату, функцияны айналасындағы қолданбада орындау және модель жауап бере алуы үшін нақты нәтижені қайтару. Кірістірілген шақырулар құрал шақыру маркерлерімен қоршалған Python үлгісіндегі тізімдер; өндіруші жүйелік нұсқау арқылы JSON шақыру пішімін сұрауды да сипаттайды. Тиісті парсерді пайдаланып, функция атауы мен аргументтерді берілген анықтамалармен тексеріңіз және нәтижені оны туғызған шақырумен бірге сақтаңыз.</p><p>Ықшам агент үдерісінде ағымдағы тапсырмаға қатысты функцияларды ғана қысқа сипаттамалармен және анық аргумент типтерімен беріңіз. Құрал анықтамаларының өзі контекстен орын алады. Пайдалы тізбек берілген жазба күйін іздеп алып, қайтарылған күйді ережемен салыстырып, кейінгі әрекет қажет пе екенін түсіндіре алады. Жазба идентификаторын дәлел ретінде беріп, қайтарылған бақылауға байланысқан соңғы жауап сұраңыз. Модель операцияны ұсынады және түсіндіреді; нақты орындалуы мен нәтижесін қолданба береді.</p><p>Өндірушінің ағымдағы модель карточкасы 131 072 токендік модель контекстін көрсетеді, ал шығарылым арнайы контекст кеңейту кезеңін сипаттайды. Қолданыстағы конфигурация терезесінде жұмыс істеп, дереккөз шекараларын, тиісті тарихты және жалғастыруға орын сақтаңыз. Бірнеше құжат үшін нақты салыстыруды немесе тәуелділікті қадағалауды сұраңыз. Нативті бақылау нүктесі, GGUF, ONNX және MLX артефакттары әртүрлі орналастыру қажеттіліктеріне қызмет етеді, ал болжамды декодтауға арналған бастапқы модель — бөлек серік артефакт. Бір конфигурацияның ресурс не жылдамдық көрсеткіштері автоматты түрде әр модель пішімі мен жұмыс терезесін сипаттамайды.</p><p>Liquid LFM2.5-2.6B моделін агенттік код жазуға немесе ауқымды білім қажет тапсырмаларға анық ұсынбайды. Оны берілген дәлелдері, дерек шығарып алу ережелері және құрал бақылаулары бар нақты үдерістерге бағыттаңыз. Алдын ала оқытылған Base бақылау нүктесі де бейімдеуге арналған бөлек артефакт, ал осы кейінгі оқытудан өткен басылым — агент моделі. Соңғы нәтиже үшін шығарылған мәндерді дереккөзімен салыстырып, сілтенген үзінді жауапты қолдайтынын тексеріңіз және сұралған құрал шақыруын нәтижесі тіркелген операциядан ажыратыңыз. Шешілмеген ақпарат қорытындыға әсер етсе, оны жатық мәтінмен жасырудың орнына 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 чаты</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>65 536 tokens</dd></div><div><dt>Ең үлкен шығыс</dt><dd>8 192 tokens</dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>JSON</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>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</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></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>false</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</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>Ең азы: 1</div><div>Ең көбі: 8 192</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\">max_completion_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</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>Ең азы: 1</div><div>Ең көбі: 8 192</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\">n</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</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>Ең азы: 1</div><div>Ең көбі: 128</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\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>number</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></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\">top_p</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>number</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></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\">seed</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</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></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\">stop</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code></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></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\">frequency_penalty</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>number</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></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\">presence_penalty</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>number</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></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\">user</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 емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><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, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user</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</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>Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes.</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_json</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>Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. <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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI чаты</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-48-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-48-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · бір рет құрып, нәтижені толық сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-48-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-48-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;liquid/lfm-2.5-2.6b:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Summarize the supplied text in three concise points.&quot;}], &quot;stream&quot;: false}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI чаты</h4><p class=\"note-s\">JSON</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">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=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</code></a></span></p><h4>Әдіс жолдарының балама атаулары</h4><p class=\"note-s\">Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.</p><h4>Шақыруға арналған байланысты ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant",
                        "system",
                        "developer"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 128,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "seed",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "oneOf": [
                  {
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "type": "string"
                    },
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": false
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "frequency_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "presence_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "frequency_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "max_completion_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "max_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant",
                          "system",
                          "developer"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 128,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "presence_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "seed": {
                  "type": "integer"
                },
                "stop": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                },
                "user": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": 65536,
        "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\": \"liquid/lfm-2.5-2.6b:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI чаты",
        "max_out": 8192,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "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"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>LiquidAI /</span><code>liquid/lfm-2.5-2.6b: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=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-1\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Бастау</h3><p class=\"mdesc-full\">Liquid AI LFM2.5-2.6B — агенттерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға және RAG үшін арналған ықшам мәтіндік пайымдау моделі. Оның аралас құрылысы 2,69 млрд параметрден тұрады. Жауап бермес бұрын пайымдайды және нақты бастапқы материалмен, анық құралдармен жақсы жұмыс істейді; өндіруші оны агенттік код жазуға және ауқымды білім қажет тапсырмаларға қолданудан сақтандырады.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін</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>Liquid AI LFM2.5-2.6B — құрылғыдағы агенттер мен практикалық үдерістерге арналған Liquid ықшам LFM2.5 отбасындағы кейінгі оқытудан өткен мәтіндік модель. Нақты модель карточкасында 2,69 млрд параметр және 30 қабат берілген: қос қақпалы қысқа конволюцияның 22 блогы және топталған сұрау назарының сегіз блогы. Аралас құрылым мәтінді тиімді өңдеуге бағытталған. Модель мәтінді қабылдап, мәтін қайтарады, соның ішінде пайымдалған жауап немесе анықталған функцияны қолдану сұрауы болуы мүмкін.</p><p>Өндіруші оны агенттік жүктемелерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға, ақпарат алумен толықтырылған генерацияға және ұзын контекст үдерістеріне ұсынады. Шығарылымның оқыту тізбегі бақыланатын қосымша оқытуды, арнайы үйретуші модельдерді, бірнеше саладағы ағымдағы саясатқа сай дистилляцияны және агент орталарындағы нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Бұл оның тапсырма нұсқауларын ұстануға, құрал бақылауларын қолдануға және бірнеше қадаммен ілгерілеуге басымдығын түсіндіреді. Олқылықты кең ауқымды үйренген біліммен толтыруға сүйенбей, нақты материалдар мен дәл мақсат беріңіз.</p><p>Дерек шығарып алу үшін материалды бермес бұрын өрістер мен дереккөз ережелерін анықтаңыз. Практикалық сұрау: «Осы қызмет жаңартуларын оқып, әр жазбаның идентификаторын, көрсетілген күйін және келесі қажет әрекетін шығарып алыңыз әрі әр өрісті қолдайтын сөйлемді сақтаңыз. Өріс жоқ болса, null қайтарыңыз». Мәнді дәл көшіру, қалыпқа келтіру немесе қорытындылау керек пе екенін көрсетіңіз. Бұл шығысты тексеруге ыңғайлы етіп, ықтимал түсіндірменің дереккөзде нақты бар ақпаратты үнсіз алмастыруына жол бермейді.</p><p>RAG үшін тұрақты белгілері бар тиісті үзінділерді беріп, соларға негізделген жауап сұраңыз. Мысалы: «Тек осы орнату нұсқауларына сүйеніп, көрсетілген ортаға қай қадамдар қолданылатынын түсіндіріңіз және әлі белгісіз алғышарттарды тізіңіз». Құжат нұсқалары мен шарттарын мәтінмен бірге сақтаңыз. Модельден толық рәсімді ойлап табуды емес, жетіспейтін немесе қайшы деректі анықтауды сұраңыз. Бұл ықшам модельді маманданған білімнің толық қоры ретінде пайдаланудан гөрі өндірушінің дереккөзге негізделген тапсырмалар жөніндегі ұсынысына көбірек сай келеді.</p><p>LFM2.5-2.6B — таза пайымдау моделі: оның чат үлгісі көмекші жауабын ойлау маркерімен бастайды және соңғы жауап алдында пайымдайды. Өндіруші модель карточкасы генерация үшін temperature 0.1, top-k 50 және repetition penalty 1.1 ұсынады. Бұлар атаулы модель рецептіне арналған баптаулар. Соңғы нәтижені пайымдау мәтінінен бөлек ұстап, жұмыс сұрауында екеуіне де орын қалдырыңыз. Басқа LFM нұсқау басылымдарының басқару элементтері немесе тікелей жауап режимдері осы модельде бар деп жорамалдамаңыз.</p><p>Модель system, user, assistant және tool рөлдері бар ChatML тәрізді әңгіме пішімін қолданады. Оның құжатталған функция үдерісі төрт кезеңнен тұрады: құралдарды анықтау, модельге функция сұрату, функцияны айналасындағы қолданбада орындау және модель жауап бере алуы үшін нақты нәтижені қайтару. Кірістірілген шақырулар құрал шақыру маркерлерімен қоршалған Python үлгісіндегі тізімдер; өндіруші жүйелік нұсқау арқылы JSON шақыру пішімін сұрауды да сипаттайды. Тиісті парсерді пайдаланып, функция атауы мен аргументтерді берілген анықтамалармен тексеріңіз және нәтижені оны туғызған шақырумен бірге сақтаңыз.</p><p>Ықшам агент үдерісінде ағымдағы тапсырмаға қатысты функцияларды ғана қысқа сипаттамалармен және анық аргумент типтерімен беріңіз. Құрал анықтамаларының өзі контекстен орын алады. Пайдалы тізбек берілген жазба күйін іздеп алып, қайтарылған күйді ережемен салыстырып, кейінгі әрекет қажет пе екенін түсіндіре алады. Жазба идентификаторын дәлел ретінде беріп, қайтарылған бақылауға байланысқан соңғы жауап сұраңыз. Модель операцияны ұсынады және түсіндіреді; нақты орындалуы мен нәтижесін қолданба береді.</p><p>Өндірушінің ағымдағы модель карточкасы 131 072 токендік модель контекстін көрсетеді, ал шығарылым арнайы контекст кеңейту кезеңін сипаттайды. Қолданыстағы конфигурация терезесінде жұмыс істеп, дереккөз шекараларын, тиісті тарихты және жалғастыруға орын сақтаңыз. Бірнеше құжат үшін нақты салыстыруды немесе тәуелділікті қадағалауды сұраңыз. Нативті бақылау нүктесі, GGUF, ONNX және MLX артефакттары әртүрлі орналастыру қажеттіліктеріне қызмет етеді, ал болжамды декодтауға арналған бастапқы модель — бөлек серік артефакт. Бір конфигурацияның ресурс не жылдамдық көрсеткіштері автоматты түрде әр модель пішімі мен жұмыс терезесін сипаттамайды.</p><p>Liquid LFM2.5-2.6B моделін агенттік код жазуға немесе ауқымды білім қажет тапсырмаларға анық ұсынбайды. Оны берілген дәлелдері, дерек шығарып алу ережелері және құрал бақылаулары бар нақты үдерістерге бағыттаңыз. Алдын ала оқытылған Base бақылау нүктесі де бейімдеуге арналған бөлек артефакт, ал осы кейінгі оқытудан өткен басылым — агент моделі. Соңғы нәтиже үшін шығарылған мәндерді дереккөзімен салыстырып, сілтенген үзінді жауапты қолдайтынын тексеріңіз және сұралған құрал шақыруын нәтижесі тіркелген операциядан ажыратыңыз. Шешілмеген ақпарат қорытындыға әсер етсе, оны жатық мәтінмен жасырудың орнына 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 · Anthropic хабарламалары</b> <code>POST /v1/messages</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>65 536 tokens</dd></div><div><dt>Ең үлкен шығыс</dt><dd>8 192 tokens</dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>JSON</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>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</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></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>false</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">system</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 емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></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\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</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>Ең азы: 1</div><div>Ең көбі: 8 192</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\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>number</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></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\">top_p</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>number</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></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\">top_k</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</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></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\">stop_sequences</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 емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></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\">metadata</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>object</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></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><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, max_tokens</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, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata</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</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>Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes.</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_json</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>Тек мәтінге арналған нөлдік тарифтер</dt><dd>Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. <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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-49-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-49-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · бір рет құрып, нәтижені толық сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-49-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-49-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;liquid/lfm-2.5-2.6b:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Summarize the supplied text in three concise points.&quot;}], &quot;stream&quot;: false, &quot;max_tokens&quot;: 256}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic хабарламалары</h4><p class=\"note-s\">JSON</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">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=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;fmt=messages\"><code>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</code></a></span></p><h4>Әдіс жолдарының балама атаулары</h4><p class=\"note-s\">Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.</p><h4>Шақыруға арналған байланысты ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;fmt=messages\"><code>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "max_tokens": 256,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "system",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_k",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "name": "stop_sequences",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "metadata",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "metadata": {
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stop_sequences": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "system": {
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_k": {
                  "type": "integer"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "max_tokens": 256,
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "system",
              "temperature",
              "top_p",
              "top_k",
              "stop_sequences",
              "metadata"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": 65536,
        "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\": \"liquid/lfm-2.5-2.6b:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false, \"max_tokens\": 256}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic хабарламалары",
        "max_out": 8192,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "7a018dd03bf4d4c6af5b67cb8dadfdbb5db0020917314ce9631e1a963828a353",
    "input_html_sha256": "265b521fd78f5ba4b226b672f1d48cd45a666e3dd69624d19957fdd778a263f6",
    "private_audit_sha256": "a8eb368944af86faac829527496fbe3826736b74fde0dd420f8d42f135fe9adb",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/",
    "description": "Liquid AI LFM2.5-2.6B — агенттерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға және RAG үшін арналған ықшам мәтіндік пайымдау моделі. Оның аралас құрылысы 2,69 млрд параметрден тұрады. Жауап бермес бұрын пайымдайды және нақты бастапқы материалмен, анық құралдармен жақсы жұмыс істейді; өндіруші оны агенттік код жазуға және ауқымды білім қажет тапсырмаларға қолданудан сақтандырады.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/index.md",
    "title": "LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Liquid AI LFM2.5-2.6B — құрылғыдағы агенттер мен практикалық үдерістерге арналған Liquid ықшам LFM2.5 отбасындағы кейінгі оқытудан өткен мәтіндік модель. Нақты модель карточкасында 2,69 млрд параметр және 30 қабат берілген: қос қақпалы қысқа конволюцияның 22 блогы және топталған сұрау назарының сегіз блогы. Аралас құрылым мәтінді тиімді өңдеуге бағытталған. Модель мәтінді қабылдап, мәтін қайтарады, соның ішінде пайымдалған жауап немесе анықталған функцияны қолдану сұрауы болуы мүмкін.\n\nӨндіруші оны агенттік жүктемелерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға, ақпарат алумен толықтырылған генерацияға және ұзын контекст үдерістеріне ұсынады. Шығарылымның оқыту тізбегі бақыланатын қосымша оқытуды, арнайы үйретуші модельдерді, бірнеше саладағы ағымдағы саясатқа сай дистилляцияны және агент орталарындағы нығайтпалы оқытуды біріктіреді. Бұл оның тапсырма нұсқауларын ұстануға, құрал бақылауларын қолдануға және бірнеше қадаммен ілгерілеуге басымдығын түсіндіреді. Олқылықты кең ауқымды үйренген біліммен толтыруға сүйенбей, нақты материалдар мен дәл мақсат беріңіз.\n\nДерек шығарып алу үшін материалды бермес бұрын өрістер мен дереккөз ережелерін анықтаңыз. Практикалық сұрау: «Осы қызмет жаңартуларын оқып, әр жазбаның идентификаторын, көрсетілген күйін және келесі қажет әрекетін шығарып алыңыз әрі әр өрісті қолдайтын сөйлемді сақтаңыз. Өріс жоқ болса, null қайтарыңыз». Мәнді дәл көшіру, қалыпқа келтіру немесе қорытындылау керек пе екенін көрсетіңіз. Бұл шығысты тексеруге ыңғайлы етіп, ықтимал түсіндірменің дереккөзде нақты бар ақпаратты үнсіз алмастыруына жол бермейді.\n\nRAG үшін тұрақты белгілері бар тиісті үзінділерді беріп, соларға негізделген жауап сұраңыз. Мысалы: «Тек осы орнату нұсқауларына сүйеніп, көрсетілген ортаға қай қадамдар қолданылатынын түсіндіріңіз және әлі белгісіз алғышарттарды тізіңіз». Құжат нұсқалары мен шарттарын мәтінмен бірге сақтаңыз. Модельден толық рәсімді ойлап табуды емес, жетіспейтін немесе қайшы деректі анықтауды сұраңыз. Бұл ықшам модельді маманданған білімнің толық қоры ретінде пайдаланудан гөрі өндірушінің дереккөзге негізделген тапсырмалар жөніндегі ұсынысына көбірек сай келеді.\n\nLFM2.5-2.6B — таза пайымдау моделі: оның чат үлгісі көмекші жауабын ойлау маркерімен бастайды және соңғы жауап алдында пайымдайды. Өндіруші модель карточкасы генерация үшін temperature 0.1, top-k 50 және repetition penalty 1.1 ұсынады. Бұлар атаулы модель рецептіне арналған баптаулар. Соңғы нәтижені пайымдау мәтінінен бөлек ұстап, жұмыс сұрауында екеуіне де орын қалдырыңыз. Басқа LFM нұсқау басылымдарының басқару элементтері немесе тікелей жауап режимдері осы модельде бар деп жорамалдамаңыз.\n\nМодель system, user, assistant және tool рөлдері бар ChatML тәрізді әңгіме пішімін қолданады. Оның құжатталған функция үдерісі төрт кезеңнен тұрады: құралдарды анықтау, модельге функция сұрату, функцияны айналасындағы қолданбада орындау және модель жауап бере алуы үшін нақты нәтижені қайтару. Кірістірілген шақырулар құрал шақыру маркерлерімен қоршалған Python үлгісіндегі тізімдер; өндіруші жүйелік нұсқау арқылы JSON шақыру пішімін сұрауды да сипаттайды. Тиісті парсерді пайдаланып, функция атауы мен аргументтерді берілген анықтамалармен тексеріңіз және нәтижені оны туғызған шақырумен бірге сақтаңыз.\n\nЫқшам агент үдерісінде ағымдағы тапсырмаға қатысты функцияларды ғана қысқа сипаттамалармен және анық аргумент типтерімен беріңіз. Құрал анықтамаларының өзі контекстен орын алады. Пайдалы тізбек берілген жазба күйін іздеп алып, қайтарылған күйді ережемен салыстырып, кейінгі әрекет қажет пе екенін түсіндіре алады. Жазба идентификаторын дәлел ретінде беріп, қайтарылған бақылауға байланысқан соңғы жауап сұраңыз. Модель операцияны ұсынады және түсіндіреді; нақты орындалуы мен нәтижесін қолданба береді.\n\nӨндірушінің ағымдағы модель карточкасы 131 072 токендік модель контекстін көрсетеді, ал шығарылым арнайы контекст кеңейту кезеңін сипаттайды. Қолданыстағы конфигурация терезесінде жұмыс істеп, дереккөз шекараларын, тиісті тарихты және жалғастыруға орын сақтаңыз. Бірнеше құжат үшін нақты салыстыруды немесе тәуелділікті қадағалауды сұраңыз. Нативті бақылау нүктесі, GGUF, ONNX және MLX артефакттары әртүрлі орналастыру қажеттіліктеріне қызмет етеді, ал болжамды декодтауға арналған бастапқы модель — бөлек серік артефакт. Бір конфигурацияның ресурс не жылдамдық көрсеткіштері автоматты түрде әр модель пішімі мен жұмыс терезесін сипаттамайды.\n\nLiquid LFM2.5-2.6B моделін агенттік код жазуға немесе ауқымды білім қажет тапсырмаларға анық ұсынбайды. Оны берілген дәлелдері, дерек шығарып алу ережелері және құрал бақылаулары бар нақты үдерістерге бағыттаңыз. Алдын ала оқытылған Base бақылау нүктесі де бейімдеуге арналған бөлек артефакт, ал осы кейінгі оқытудан өткен басылым — агент моделі. Соңғы нәтиже үшін шығарылған мәндерді дереккөзімен салыстырып, сілтенген үзінді жауапты қолдайтынын тексеріңіз және сұралған құрал шақыруын нәтижесі тіркелген операциядан ажыратыңыз. Шешілмеген ақпарат қорытындыға әсер етсе, оны жатық мәтінмен жасырудың орнына сақтаңыз.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "LiquidAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 65536,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "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",
      "messages"
    ],
    "id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant",
                        "system",
                        "developer"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 128,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "seed",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "oneOf": [
                  {
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "type": "string"
                    },
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": false
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "frequency_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "presence_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "frequency_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "max_completion_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "max_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant",
                          "system",
                          "developer"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 128,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "presence_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "seed": {
                  "type": "integer"
                },
                "stop": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                },
                "user": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": 65536,
        "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\": \"liquid/lfm-2.5-2.6b:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI чаты",
        "max_out": 8192,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "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"
          }
        ]
      },
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "max_tokens": 256,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "system",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_k",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "name": "stop_sequences",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "metadata",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "metadata": {
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stop_sequences": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "system": {
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_k": {
                  "type": "integer"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "max_tokens": 256,
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "system",
              "temperature",
              "top_p",
              "top_k",
              "stop_sequences",
              "metadata"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": 65536,
        "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\": \"liquid/lfm-2.5-2.6b:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false, \"max_tokens\": 256}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic хабарламалары",
        "max_out": 8192,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": true
    },
    "short": "Liquid AI LFM2.5-2.6B — агенттерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға және RAG үшін арналған ықшам мәтіндік пайымдау моделі. Оның аралас құрылысы 2,69 млрд параметрден тұрады. Жауап бермес бұрын пайымдайды және нақты бастапқы материалмен, анық құралдармен жақсы жұмыс істейді; өндіруші оны агенттік код жазуға және ауқымды білім қажет тапсырмаларға қолданудан сақтандырады."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Liquid AI LFM2.5-2.6B — агенттерге, құрал қолдануға, дерек шығарып алуға және RAG үшін арналған ықшам мәтіндік пайымдау моделі. Оның аралас құрылысы 2,69 млрд параметрден тұрады. Жауап бермес бұрын пайымдайды және нақты бастапқы материалмен, анық құралдармен жақсы жұмыс істейді; өндіруші оны агенттік код жазуға және ауқымды білім қажет тапсырмаларға қолданудан сақтандырады.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "19036383b3f13a01bd6195d9a2f3a7a189417413186266bb716112578ba7ba6e",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "5d39a22cc2e79a4f0c683f2886a7a68200f70317a648aac26511a62c6f390179"
}