{
  "aboutHtml": "<p>LongCat 2.0은 전체 파라미터 1조 6,000억 개 중 480억 개가 활성화되는 Meituan의 희소 전문가 혼합 언어 모델입니다. 공개된 역할에는 코딩, 저장소 수준의 변경, 장기 문제 해결, 에이전트 작업 흐름이 포함됩니다. model과 messages 배열을 사용하는 POST /v1/chat/completions에서 meituan/longcat-2.0을 선택하세요. 이 프로필은 텍스트를 입력받고 대화 안에서 텍스트 또는 함수 호출 요청을 생성합니다.</p><p>저장소 변경에서는 관련 파일이나 발췌문, 바꿔야 할 동작, 구현이 유지해야 할 제약 조건을 제공하세요. 패치, 변경 순서 제안, 제공한 모듈들을 따라 오류가 어떻게 전파되는지에 대한 설명처럼 구체적인 결과를 요청하세요. 문서 분석에서는 실제 원본 텍스트를 제공하고 답변이 해결해야 할 질문을 명시하세요. 서로 다른 원본 발췌문에 이름을 붙여 응답이 결론을 제공된 자료에 연결할 수 있게 하세요.</p><p>공개된 컨텍스트 창은 1,048,756토큰이며, 모델 프로필의 완성 응답은 최대 262,144토큰으로 기재되어 있습니다. 전체 컨텍스트 예산 안에 원본 자료, 대화 기록, 도구 결과, 요청한 답변이 들어가도록 계획하세요. max_tokens로 요청 출력 허용량을 설정하세요. 큰 컨텍스트에 상당한 텍스트를 담을 수 있지만, 명시적인 파일 경계, 현재 목표, 유용한 답변에 무엇이 들어가야 하는지에 대한 설명은 여전히 작업에 도움이 됩니다.</p><p>지원되는 제어 항목에는 함수 호출용 tools와 tool_choice가 포함됩니다. 애플리케이션은 선택한 파일 읽기, 승인된 검사 실행, 기록 조회용 함수를 선언한 뒤, 후속 대화 차례에 결과 데이터를 제공할 수 있습니다. 모델은 함수 호출을 요청할 수 있습니다. 애플리케이션은 인수를 검증하고 허용된 작업을 수행한 뒤 결과를 반환합니다. 여러 단계에 걸친 작업에서는 요청, 도구 결과, 다음 답변을 함께 보관하세요.</p><p>그 밖에 공개된 매개변수에는 temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty가 포함됩니다. 지원 매개변수 목록에는 reasoning과 include_reasoning도 있습니다. 이 모델 프로필은 response_format을 지원하지 않으므로 JSON을 생성하라는 지시는 프롬프트 지시로 남습니다. 구조화된 텍스트를 코드, 데이터베이스, 다른 작업 흐름에 전달하기 전에 파싱하고 검증하세요.</p><p>다음 단계에 조합된 답변이 필요하면 완전한 Chat Completions 응답을 사용하고, 애플리케이션이 텍스트를 도착하는 대로 보여 준다면 스트리밍하세요. 반환된 choices에서 메시지 내용과 도구 호출을 읽고 usage 및 응답 정보를 보관하세요. 제안된 패치나 구조화된 답변을 완료된 것으로 처리하기 전에 스트리밍 델타를 조합하세요. 코드 변경에서는 결과를 적용하기 전에 완성된 제안을 제공된 요구 사항 및 실제 검사와 대조해 평가하세요.</p>",
  "aboutText": "LongCat 2.0은 전체 파라미터 1조 6,000억 개 중 480억 개가 활성화되는 Meituan의 희소 전문가 혼합 언어 모델입니다. 공개된 역할에는 코딩, 저장소 수준의 변경, 장기 문제 해결, 에이전트 작업 흐름이 포함됩니다. model과 messages 배열을 사용하는 POST /v1/chat/completions에서 meituan/longcat-2.0을 선택하세요. 이 프로필은 텍스트를 입력받고 대화 안에서 텍스트 또는 함수 호출 요청을 생성합니다.\n\n저장소 변경에서는 관련 파일이나 발췌문, 바꿔야 할 동작, 구현이 유지해야 할 제약 조건을 제공하세요. 패치, 변경 순서 제안, 제공한 모듈들을 따라 오류가 어떻게 전파되는지에 대한 설명처럼 구체적인 결과를 요청하세요. 문서 분석에서는 실제 원본 텍스트를 제공하고 답변이 해결해야 할 질문을 명시하세요. 서로 다른 원본 발췌문에 이름을 붙여 응답이 결론을 제공된 자료에 연결할 수 있게 하세요.\n\n공개된 컨텍스트 창은 1,048,756토큰이며, 모델 프로필의 완성 응답은 최대 262,144토큰으로 기재되어 있습니다. 전체 컨텍스트 예산 안에 원본 자료, 대화 기록, 도구 결과, 요청한 답변이 들어가도록 계획하세요. max_tokens로 요청 출력 허용량을 설정하세요. 큰 컨텍스트에 상당한 텍스트를 담을 수 있지만, 명시적인 파일 경계, 현재 목표, 유용한 답변에 무엇이 들어가야 하는지에 대한 설명은 여전히 작업에 도움이 됩니다.\n\n지원되는 제어 항목에는 함수 호출용 tools와 tool_choice가 포함됩니다. 애플리케이션은 선택한 파일 읽기, 승인된 검사 실행, 기록 조회용 함수를 선언한 뒤, 후속 대화 차례에 결과 데이터를 제공할 수 있습니다. 모델은 함수 호출을 요청할 수 있습니다. 애플리케이션은 인수를 검증하고 허용된 작업을 수행한 뒤 결과를 반환합니다. 여러 단계에 걸친 작업에서는 요청, 도구 결과, 다음 답변을 함께 보관하세요.\n\n그 밖에 공개된 매개변수에는 temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty가 포함됩니다. 지원 매개변수 목록에는 reasoning과 include_reasoning도 있습니다. 이 모델 프로필은 response_format을 지원하지 않으므로 JSON을 생성하라는 지시는 프롬프트 지시로 남습니다. 구조화된 텍스트를 코드, 데이터베이스, 다른 작업 흐름에 전달하기 전에 파싱하고 검증하세요.\n\n다음 단계에 조합된 답변이 필요하면 완전한 Chat Completions 응답을 사용하고, 애플리케이션이 텍스트를 도착하는 대로 보여 준다면 스트리밍하세요. 반환된 choices에서 메시지 내용과 도구 호출을 읽고 usage 및 응답 정보를 보관하세요. 제안된 패치나 구조화된 답변을 완료된 것으로 처리하기 전에 스트리밍 델타를 조합하세요. 코드 변경에서는 결과를 적용하기 전에 완성된 제안을 제공된 요구 사항 및 실제 검사와 대조해 평가하세요.",
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Chat Completions에서 정확한 ID meituan/longcat-2.0을 사용하고 관련 코드, 문서, 도구 결과를 텍스트로 제공하세요.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>허용 입력</dt><dd>텍스트</dd></div><div><dt>결과</dt><dd>텍스트</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>모델 소개</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>LongCat 2.0은 전체 파라미터 1조 6,000억 개 중 480억 개가 활성화되는 Meituan의 희소 전문가 혼합 언어 모델입니다. 공개된 역할에는 코딩, 저장소 수준의 변경, 장기 문제 해결, 에이전트 작업 흐름이 포함됩니다. model과 messages 배열을 사용하는 POST /v1/chat/completions에서 meituan/longcat-2.0을 선택하세요. 이 프로필은 텍스트를 입력받고 대화 안에서 텍스트 또는 함수 호출 요청을 생성합니다.</p><p>저장소 변경에서는 관련 파일이나 발췌문, 바꿔야 할 동작, 구현이 유지해야 할 제약 조건을 제공하세요. 패치, 변경 순서 제안, 제공한 모듈들을 따라 오류가 어떻게 전파되는지에 대한 설명처럼 구체적인 결과를 요청하세요. 문서 분석에서는 실제 원본 텍스트를 제공하고 답변이 해결해야 할 질문을 명시하세요. 서로 다른 원본 발췌문에 이름을 붙여 응답이 결론을 제공된 자료에 연결할 수 있게 하세요.</p><p>공개된 컨텍스트 창은 1,048,756토큰이며, 모델 프로필의 완성 응답은 최대 262,144토큰으로 기재되어 있습니다. 전체 컨텍스트 예산 안에 원본 자료, 대화 기록, 도구 결과, 요청한 답변이 들어가도록 계획하세요. max_tokens로 요청 출력 허용량을 설정하세요. 큰 컨텍스트에 상당한 텍스트를 담을 수 있지만, 명시적인 파일 경계, 현재 목표, 유용한 답변에 무엇이 들어가야 하는지에 대한 설명은 여전히 작업에 도움이 됩니다.</p><p>지원되는 제어 항목에는 함수 호출용 tools와 tool_choice가 포함됩니다. 애플리케이션은 선택한 파일 읽기, 승인된 검사 실행, 기록 조회용 함수를 선언한 뒤, 후속 대화 차례에 결과 데이터를 제공할 수 있습니다. 모델은 함수 호출을 요청할 수 있습니다. 애플리케이션은 인수를 검증하고 허용된 작업을 수행한 뒤 결과를 반환합니다. 여러 단계에 걸친 작업에서는 요청, 도구 결과, 다음 답변을 함께 보관하세요.</p><p>그 밖에 공개된 매개변수에는 temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty가 포함됩니다. 지원 매개변수 목록에는 reasoning과 include_reasoning도 있습니다. 이 모델 프로필은 response_format을 지원하지 않으므로 JSON을 생성하라는 지시는 프롬프트 지시로 남습니다. 구조화된 텍스트를 코드, 데이터베이스, 다른 작업 흐름에 전달하기 전에 파싱하고 검증하세요.</p><p>다음 단계에 조합된 답변이 필요하면 완전한 Chat Completions 응답을 사용하고, 애플리케이션이 텍스트를 도착하는 대로 보여 준다면 스트리밍하세요. 반환된 choices에서 메시지 내용과 도구 호출을 읽고 usage 및 응답 정보를 보관하세요. 제안된 패치나 구조화된 답변을 완료된 것으로 처리하기 전에 스트리밍 델타를 조합하세요. 코드 변경에서는 결과를 적용하기 전에 완성된 제안을 제공된 요구 사항 및 실제 검사와 대조해 평가하세요.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Chat Completions</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>컨텍스트</dt><dd>1,048,756 tokens</dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>JSON or supported SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>meituan/longcat-2.0</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span 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data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</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=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span></td></tr></tbody></table></div><p>수명 주기: <code>synchronous_json_or_sse</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">요금</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.</p><dl data-price-conditions><dt>빠른 모드</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot 요금</h4><h4>설정별 가격</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>요금</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>기본 토큰 요금</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>$0.0015</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0.006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>$0.00003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-16-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-16-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · 한 번만 생성하고 결과 전체 보관</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" 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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 $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">결과 수신 및 저장</h3><h4>Ailoot Ultra · Chat Completions</h4><p class=\"note-s\">JSON or supported SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>완료된 결과 모두 보관</h5><p class=\"note-s\">반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">별칭</h3><h4>모델 별칭</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=meituan%2Flongcat-2.0&amp;route=Ultra&amp;caller=meituan%2Flongcat-2.0&amp;fmt=chat\"><code>meituan/longcat-2.0</code></a></span></p><h4>메서드 경로 별칭</h4><p class=\"note-s\">위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.</p><h4>관련 호출용 ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=meituan%2Flongcat-2.0&amp;route=Ultra&amp;caller=meituan%2Flongcat-2.0&amp;fmt=chat\"><code>meituan/longcat-2.0</code></a></p></section></div>",
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          {
            "code": "set -eu\n: \"${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\": \"meituan/longcat-2.0\", \"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",
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    "description": "LongCat 2.0은 코딩, 저장소 수준의 변경, 장기 문제 해결, 애플리케이션이 제어하는 에이전트 작업 흐름을 위한 Meituan의 텍스트 모델입니다. 공개된 컨텍스트 창은 1,048,756토큰입니다. Chat Completions에서 정확한 ID meituan/longcat-2.0을 사용하고 관련 코드, 문서, 도구 결과를 텍스트로 제공하세요.",
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    "title": "Meituan: LongCat 2.0 — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "LongCat 2.0은 전체 파라미터 1조 6,000억 개 중 480억 개가 활성화되는 Meituan의 희소 전문가 혼합 언어 모델입니다. 공개된 역할에는 코딩, 저장소 수준의 변경, 장기 문제 해결, 에이전트 작업 흐름이 포함됩니다. model과 messages 배열을 사용하는 POST /v1/chat/completions에서 meituan/longcat-2.0을 선택하세요. 이 프로필은 텍스트를 입력받고 대화 안에서 텍스트 또는 함수 호출 요청을 생성합니다.\n\n저장소 변경에서는 관련 파일이나 발췌문, 바꿔야 할 동작, 구현이 유지해야 할 제약 조건을 제공하세요. 패치, 변경 순서 제안, 제공한 모듈들을 따라 오류가 어떻게 전파되는지에 대한 설명처럼 구체적인 결과를 요청하세요. 문서 분석에서는 실제 원본 텍스트를 제공하고 답변이 해결해야 할 질문을 명시하세요. 서로 다른 원본 발췌문에 이름을 붙여 응답이 결론을 제공된 자료에 연결할 수 있게 하세요.\n\n공개된 컨텍스트 창은 1,048,756토큰이며, 모델 프로필의 완성 응답은 최대 262,144토큰으로 기재되어 있습니다. 전체 컨텍스트 예산 안에 원본 자료, 대화 기록, 도구 결과, 요청한 답변이 들어가도록 계획하세요. max_tokens로 요청 출력 허용량을 설정하세요. 큰 컨텍스트에 상당한 텍스트를 담을 수 있지만, 명시적인 파일 경계, 현재 목표, 유용한 답변에 무엇이 들어가야 하는지에 대한 설명은 여전히 작업에 도움이 됩니다.\n\n지원되는 제어 항목에는 함수 호출용 tools와 tool_choice가 포함됩니다. 애플리케이션은 선택한 파일 읽기, 승인된 검사 실행, 기록 조회용 함수를 선언한 뒤, 후속 대화 차례에 결과 데이터를 제공할 수 있습니다. 모델은 함수 호출을 요청할 수 있습니다. 애플리케이션은 인수를 검증하고 허용된 작업을 수행한 뒤 결과를 반환합니다. 여러 단계에 걸친 작업에서는 요청, 도구 결과, 다음 답변을 함께 보관하세요.\n\n그 밖에 공개된 매개변수에는 temperature, top_p, top_k, min_p, stop, seed, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty가 포함됩니다. 지원 매개변수 목록에는 reasoning과 include_reasoning도 있습니다. 이 모델 프로필은 response_format을 지원하지 않으므로 JSON을 생성하라는 지시는 프롬프트 지시로 남습니다. 구조화된 텍스트를 코드, 데이터베이스, 다른 작업 흐름에 전달하기 전에 파싱하고 검증하세요.\n\n다음 단계에 조합된 답변이 필요하면 완전한 Chat Completions 응답을 사용하고, 애플리케이션이 텍스트를 도착하는 대로 보여 준다면 스트리밍하세요. 반환된 choices에서 메시지 내용과 도구 호출을 읽고 usage 및 응답 정보를 보관하세요. 제안된 패치나 구조화된 답변을 완료된 것으로 처리하기 전에 스트리밍 델타를 조합하세요. 코드 변경에서는 결과를 적용하기 전에 완성된 제안을 제공된 요구 사항 및 실제 검사와 대조해 평가하세요.",
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            "family": "text",
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            ]
          }
        ],
        "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\": \"meituan/longcat-2.0\", \"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",
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          "text"
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        "label": "Chat Completions",
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          "text"
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          },
          {
            "label": "Flex mode",
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            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
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          {
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              },
              {
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                "side": "in",
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            ]
          }
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        "request_model_id": "meituan/longcat-2.0",
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            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "meituan/longcat-2.0",
        "request_model_id": "meituan/longcat-2.0",
        "route_label": "Ultra"
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    "name": "Meituan: LongCat 2.0",
    "price": {
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      "out": "6",
      "out_label": null,
      "sort_in": "1.5",
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      "varies": false
    },
    "short": "LongCat 2.0은 코딩, 저장소 수준의 변경, 장기 문제 해결, 애플리케이션이 제어하는 에이전트 작업 흐름을 위한 Meituan의 텍스트 모델입니다. 공개된 컨텍스트 창은 1,048,756토큰입니다. Chat Completions에서 정확한 ID meituan/longcat-2.0을 사용하고 관련 코드, 문서, 도구 결과를 텍스트로 제공하세요."
  },
  "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",
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          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "LongCat 2.0은 코딩, 저장소 수준의 변경, 장기 문제 해결, 애플리케이션이 제어하는 에이전트 작업 흐름을 위한 Meituan의 텍스트 모델입니다. 공개된 컨텍스트 창은 1,048,756토큰입니다. Chat Completions에서 정확한 ID meituan/longcat-2.0을 사용하고 관련 코드, 문서, 도구 결과를 텍스트로 제공하세요.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
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