{
  "aboutHtml": "<p>NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – kalbos modelis samprotavimui, pokalbiams ir specializuotoms agentų darbo eigoms. Jis iš viso turi 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs, ir naudoja hibridinę architektūrą, kurioje kaitaliojami Mamba-2, ekspertų mišinio ir dėmesio sluoksniai. Multi-Token Prediction sluoksniai prideda mokymo signalų būsimiems žetonams ir palaiko optimizuotus modelio generavimo metodus. Modelis apdoroja tekstą ir pateikia tekstą, įskaitant paaiškinimus, kodą ir pateikta medžiaga pagrįstus atsakymus.</p><p>Gamintojas aprašo naudojimą pokalbių robotuose, paieška papildytame generavime, instrukcijų vykdyme ir agentuose. Atsakymui iš žinių bazės pateikite klausimą ir aktualias ištraukas su stabiliomis šaltinių žymomis. Paprašykite modelio atsakyti pagal tas ištraukas, nurodyti, kuri iš jų pagrindžia kiekvieną svarbų teiginį, ir įvardyti, kas lieka nežinoma. Pavyzdžiui: „Remdamasis šiais pagalbos straipsniais, paaiškink skirtumą tarp dviejų diegimo būdų ir pateik kiekvieno išankstinius reikalavimus, žingsnius bei patikras.“ Trūkstamą išankstinį reikalavimą palikite aiškiai matomą, užuot skatinę modelį ją išgalvoti.</p><p>Programavimo darbui pateikite aktualų kodą, tikėtiną veikimą ir pastebėtą gedimą. Praktiška užklausa prašo tikslinio pataisymo ir paaiškinimo, kokius atvejus jis paveikia. Jei su įrankiais sujungtas agentas atlieka patikrą, prieš prašydami kito pakeitimo grąžinkite tikrąją jos išvestį. Modelio mokymas apima kodą, kelių žingsnių įrankių naudojimą ir struktūrizuotos išvesties užduotis, tačiau užbaigtas rezultatas vis tiek turi atitikti pirminį reikalavimą. Prašykite pataisyto kodo, kiekvieno reikšmingo pakeitimo priežasties ir stebėjimo rezultatų, reikalingų įsitikinti, kad problema išspręsta.</p><p>Gamintojas dokumentuoja numatytąjį įjungtą samprotavimą ir tiesioginio atsakymo režimą, kuriame samprotavimas išjungiamas per pokalbio šabloną. Samprotavimo režimas naudingas užduočiai su keliomis viena nuo kitos priklausančiomis sąlygomis; tiesioginis atsakymas gali tikti paprastam pertvarkymui ar duomenų ištraukimui. Gamintojas savo kliento pavyzdžiuose rekomenduoja temperature 1.0 ir top-p 0.95. Laikykite juos gamintojo metodo nustatymais ir aiškiai pasirinkite galutinio atsakymo struktūrą, pavyzdžiui, trumpą paaiškinimą, palyginimo lentelę ar atsakymą su paskui pateikiamais pagrindžiančiais įrodymais.</p><p>Modelis palaiko iki 1M žetonų kontekstą. Paskelbtuose BF16 diegimo metoduose ši modelio galimybė taip pat atskiriama nuo konfigūracijų, kurios dėl atminties apribojimų naudoja 256K langą. Ilgą medžiagą paruoškite pagal taikomą darbinį langą, išsaugodami dokumento struktūrą ir palikdami vietos atsakymui. Ilgas kontekstas naudingiausias tada, kai užklausa nurodo ieškomą ryšį: prieštaravimus tarp dokumentų, priklausomybes tarp šaltinio failų ar išvadą pagrindžiančius įrodymus. Jis nėra priežastis įtraukti nesusijusią istoriją ar manyti, kad galutinis atsakymas gali užimti visą langą.</p><p>Pagrindinis dėmesys skiriamas anglų ir programavimo kalboms; taip pat nurodytos ispanų, prancūzų, vokiečių, italų ir japonų kalbos. Nurodykite reikiamą išvesties kalbą ir išlaikykite vardus, identifikatorius bei cituojamus šaltinių terminus, kai svarbi jų rašyba. Dirbdami su daugiakalbiais dokumentais, nurodykite, ar reikia medžiagą išversti, apibendrinti, ar palyginti; šios užklausos duoda skirtingus rezultatus. Prašykite pažymėti neaiškią terminiją, kad sklandus vertimas tyliai nepakeistų techninės prasmės.</p><p>NVIDIA skelbia etaloninę BF16 laidą, pirmiausia skirtą pritaikymui ir viso tikslumo tyrimams, bei atskirą NVFP4 laidą su optimizuotais inferencijos metodais. Šis skirtumas svarbus lyginant diegimo rekomendacijas: vienos laidos aparatinės įrangos konfigūracija ar pralaidumo rezultatas savaime neapibūdina kitos. Modelio pavadinimas nurodo Lightning šeimą, o tikslus kontrolinis taškas ir pateikimo konfigūracija lemia metodą. Modelio galimybes laikykite atskirai nuo konkretaus metodo našumo ir atminties prielaidų.</p><p>Darbui su įrankiais pateikite aiškius funkcijų aprašus ir grąžinkite tikrąjį kiekvieno atlikto žingsnio rezultatą. Siūloma operacija tampa tinkamu įrodymu tik tada, kai aplinkinė programa ją atlieka ir užfiksuoja, kas įvyko. Prašykite galutiniame atsakyme atskirti šaltinių stebėjimo rezultatus, išvestines išvadas ir neužbaigtas patikras. Kai skaičiavimas, komanda ar gauta ištrauka prieštarauja numatytam rezultatui, remkitės šiuo prieštaravimu išvadai patikslinti, užuot pateikę nugludintą nepatikrintos prielaidos santrauką.</p>",
  "aboutText": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – kalbos modelis samprotavimui, pokalbiams ir specializuotoms agentų darbo eigoms. Jis iš viso turi 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs, ir naudoja hibridinę architektūrą, kurioje kaitaliojami Mamba-2, ekspertų mišinio ir dėmesio sluoksniai. Multi-Token Prediction sluoksniai prideda mokymo signalų būsimiems žetonams ir palaiko optimizuotus modelio generavimo metodus. Modelis apdoroja tekstą ir pateikia tekstą, įskaitant paaiškinimus, kodą ir pateikta medžiaga pagrįstus atsakymus.\n\nGamintojas aprašo naudojimą pokalbių robotuose, paieška papildytame generavime, instrukcijų vykdyme ir agentuose. Atsakymui iš žinių bazės pateikite klausimą ir aktualias ištraukas su stabiliomis šaltinių žymomis. Paprašykite modelio atsakyti pagal tas ištraukas, nurodyti, kuri iš jų pagrindžia kiekvieną svarbų teiginį, ir įvardyti, kas lieka nežinoma. Pavyzdžiui: „Remdamasis šiais pagalbos straipsniais, paaiškink skirtumą tarp dviejų diegimo būdų ir pateik kiekvieno išankstinius reikalavimus, žingsnius bei patikras.“ Trūkstamą išankstinį reikalavimą palikite aiškiai matomą, užuot skatinę modelį ją išgalvoti.\n\nProgramavimo darbui pateikite aktualų kodą, tikėtiną veikimą ir pastebėtą gedimą. Praktiška užklausa prašo tikslinio pataisymo ir paaiškinimo, kokius atvejus jis paveikia. Jei su įrankiais sujungtas agentas atlieka patikrą, prieš prašydami kito pakeitimo grąžinkite tikrąją jos išvestį. Modelio mokymas apima kodą, kelių žingsnių įrankių naudojimą ir struktūrizuotos išvesties užduotis, tačiau užbaigtas rezultatas vis tiek turi atitikti pirminį reikalavimą. Prašykite pataisyto kodo, kiekvieno reikšmingo pakeitimo priežasties ir stebėjimo rezultatų, reikalingų įsitikinti, kad problema išspręsta.\n\nGamintojas dokumentuoja numatytąjį įjungtą samprotavimą ir tiesioginio atsakymo režimą, kuriame samprotavimas išjungiamas per pokalbio šabloną. Samprotavimo režimas naudingas užduočiai su keliomis viena nuo kitos priklausančiomis sąlygomis; tiesioginis atsakymas gali tikti paprastam pertvarkymui ar duomenų ištraukimui. Gamintojas savo kliento pavyzdžiuose rekomenduoja temperature 1.0 ir top-p 0.95. Laikykite juos gamintojo metodo nustatymais ir aiškiai pasirinkite galutinio atsakymo struktūrą, pavyzdžiui, trumpą paaiškinimą, palyginimo lentelę ar atsakymą su paskui pateikiamais pagrindžiančiais įrodymais.\n\nModelis palaiko iki 1M žetonų kontekstą. Paskelbtuose BF16 diegimo metoduose ši modelio galimybė taip pat atskiriama nuo konfigūracijų, kurios dėl atminties apribojimų naudoja 256K langą. Ilgą medžiagą paruoškite pagal taikomą darbinį langą, išsaugodami dokumento struktūrą ir palikdami vietos atsakymui. Ilgas kontekstas naudingiausias tada, kai užklausa nurodo ieškomą ryšį: prieštaravimus tarp dokumentų, priklausomybes tarp šaltinio failų ar išvadą pagrindžiančius įrodymus. Jis nėra priežastis įtraukti nesusijusią istoriją ar manyti, kad galutinis atsakymas gali užimti visą langą.\n\nPagrindinis dėmesys skiriamas anglų ir programavimo kalboms; taip pat nurodytos ispanų, prancūzų, vokiečių, italų ir japonų kalbos. Nurodykite reikiamą išvesties kalbą ir išlaikykite vardus, identifikatorius bei cituojamus šaltinių terminus, kai svarbi jų rašyba. Dirbdami su daugiakalbiais dokumentais, nurodykite, ar reikia medžiagą išversti, apibendrinti, ar palyginti; šios užklausos duoda skirtingus rezultatus. Prašykite pažymėti neaiškią terminiją, kad sklandus vertimas tyliai nepakeistų techninės prasmės.\n\nNVIDIA skelbia etaloninę BF16 laidą, pirmiausia skirtą pritaikymui ir viso tikslumo tyrimams, bei atskirą NVFP4 laidą su optimizuotais inferencijos metodais. Šis skirtumas svarbus lyginant diegimo rekomendacijas: vienos laidos aparatinės įrangos konfigūracija ar pralaidumo rezultatas savaime neapibūdina kitos. Modelio pavadinimas nurodo Lightning šeimą, o tikslus kontrolinis taškas ir pateikimo konfigūracija lemia metodą. Modelio galimybes laikykite atskirai nuo konkretaus metodo našumo ir atminties prielaidų.\n\nDarbui su įrankiais pateikite aiškius funkcijų aprašus ir grąžinkite tikrąjį kiekvieno atlikto žingsnio rezultatą. Siūloma operacija tampa tinkamu įrodymu tik tada, kai aplinkinė programa ją atlieka ir užfiksuoja, kas įvyko. Prašykite galutiniame atsakyme atskirti šaltinių stebėjimo rezultatus, išvestines išvadas ir neužbaigtas patikras. Kai skaičiavimas, komanda ar gauta ištrauka prieštarauja numatytam rezultatui, remkitės šiuo prieštaravimu išvadai patikslinti, užuot pateikę nugludintą nepatikrintos prielaidos santrauką.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "cbc14edbe8af9390ed53d8c033be758d3bc449ef3dcdb69097feb47b4f205caf",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "lt",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/nemotron-3.5-lightning:free</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopijuoti ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modelio kortelės skyriai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Pradžia</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Įvestys ir metodai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Planai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Pavyzdžiai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Rezultatai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Pseudonimai</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API metodai\"><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|nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%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|nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%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\">Pradžia</h3><p class=\"mdesc-full\">NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – teksto samprotavimo ir pokalbio modelis, iš viso turintis 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs. Jo hibridinė Mamba–MoE architektūra palaiko ilgo konteksto analizę, programavimą ir darbo eigas su įrankiais; gamintojo pokalbio šablone dokumentuoti samprotavimo ir tiesioginio atsakymo režimai.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Leidžiamos įvestys</dt><dd>Tekstas</dd></div><div><dt>Rezultatai</dt><dd>Tekstas</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Apie modelį</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – kalbos modelis samprotavimui, pokalbiams ir specializuotoms agentų darbo eigoms. Jis iš viso turi 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs, ir naudoja hibridinę architektūrą, kurioje kaitaliojami Mamba-2, ekspertų mišinio ir dėmesio sluoksniai. Multi-Token Prediction sluoksniai prideda mokymo signalų būsimiems žetonams ir palaiko optimizuotus modelio generavimo metodus. Modelis apdoroja tekstą ir pateikia tekstą, įskaitant paaiškinimus, kodą ir pateikta medžiaga pagrįstus atsakymus.</p><p>Gamintojas aprašo naudojimą pokalbių robotuose, paieška papildytame generavime, instrukcijų vykdyme ir agentuose. Atsakymui iš žinių bazės pateikite klausimą ir aktualias ištraukas su stabiliomis šaltinių žymomis. Paprašykite modelio atsakyti pagal tas ištraukas, nurodyti, kuri iš jų pagrindžia kiekvieną svarbų teiginį, ir įvardyti, kas lieka nežinoma. Pavyzdžiui: „Remdamasis šiais pagalbos straipsniais, paaiškink skirtumą tarp dviejų diegimo būdų ir pateik kiekvieno išankstinius reikalavimus, žingsnius bei patikras.“ Trūkstamą išankstinį reikalavimą palikite aiškiai matomą, užuot skatinę modelį ją išgalvoti.</p><p>Programavimo darbui pateikite aktualų kodą, tikėtiną veikimą ir pastebėtą gedimą. Praktiška užklausa prašo tikslinio pataisymo ir paaiškinimo, kokius atvejus jis paveikia. Jei su įrankiais sujungtas agentas atlieka patikrą, prieš prašydami kito pakeitimo grąžinkite tikrąją jos išvestį. Modelio mokymas apima kodą, kelių žingsnių įrankių naudojimą ir struktūrizuotos išvesties užduotis, tačiau užbaigtas rezultatas vis tiek turi atitikti pirminį reikalavimą. Prašykite pataisyto kodo, kiekvieno reikšmingo pakeitimo priežasties ir stebėjimo rezultatų, reikalingų įsitikinti, kad problema išspręsta.</p><p>Gamintojas dokumentuoja numatytąjį įjungtą samprotavimą ir tiesioginio atsakymo režimą, kuriame samprotavimas išjungiamas per pokalbio šabloną. Samprotavimo režimas naudingas užduočiai su keliomis viena nuo kitos priklausančiomis sąlygomis; tiesioginis atsakymas gali tikti paprastam pertvarkymui ar duomenų ištraukimui. Gamintojas savo kliento pavyzdžiuose rekomenduoja temperature 1.0 ir top-p 0.95. Laikykite juos gamintojo metodo nustatymais ir aiškiai pasirinkite galutinio atsakymo struktūrą, pavyzdžiui, trumpą paaiškinimą, palyginimo lentelę ar atsakymą su paskui pateikiamais pagrindžiančiais įrodymais.</p><p>Modelis palaiko iki 1M žetonų kontekstą. Paskelbtuose BF16 diegimo metoduose ši modelio galimybė taip pat atskiriama nuo konfigūracijų, kurios dėl atminties apribojimų naudoja 256K langą. Ilgą medžiagą paruoškite pagal taikomą darbinį langą, išsaugodami dokumento struktūrą ir palikdami vietos atsakymui. Ilgas kontekstas naudingiausias tada, kai užklausa nurodo ieškomą ryšį: prieštaravimus tarp dokumentų, priklausomybes tarp šaltinio failų ar išvadą pagrindžiančius įrodymus. Jis nėra priežastis įtraukti nesusijusią istoriją ar manyti, kad galutinis atsakymas gali užimti visą langą.</p><p>Pagrindinis dėmesys skiriamas anglų ir programavimo kalboms; taip pat nurodytos ispanų, prancūzų, vokiečių, italų ir japonų kalbos. Nurodykite reikiamą išvesties kalbą ir išlaikykite vardus, identifikatorius bei cituojamus šaltinių terminus, kai svarbi jų rašyba. Dirbdami su daugiakalbiais dokumentais, nurodykite, ar reikia medžiagą išversti, apibendrinti, ar palyginti; šios užklausos duoda skirtingus rezultatus. Prašykite pažymėti neaiškią terminiją, kad sklandus vertimas tyliai nepakeistų techninės prasmės.</p><p>NVIDIA skelbia etaloninę BF16 laidą, pirmiausia skirtą pritaikymui ir viso tikslumo tyrimams, bei atskirą NVFP4 laidą su optimizuotais inferencijos metodais. Šis skirtumas svarbus lyginant diegimo rekomendacijas: vienos laidos aparatinės įrangos konfigūracija ar pralaidumo rezultatas savaime neapibūdina kitos. Modelio pavadinimas nurodo Lightning šeimą, o tikslus kontrolinis taškas ir pateikimo konfigūracija lemia metodą. Modelio galimybes laikykite atskirai nuo konkretaus metodo našumo ir atminties prielaidų.</p><p>Darbui su įrankiais pateikite aiškius funkcijų aprašus ir grąžinkite tikrąjį kiekvieno atlikto žingsnio rezultatą. Siūloma operacija tampa tinkamu įrodymu tik tada, kai aplinkinė programa ją atlieka ir užfiksuoja, kas įvyko. Prašykite galutiniame atsakyme atskirti šaltinių stebėjimo rezultatus, išvestines išvadas ir neužbaigtas patikras. Kai skaičiavimas, komanda ar gauta ištrauka prieštarauja numatytam rezultatui, remkitės šiuo prieštaravimu išvadai patikslinti, užuot pateikę nugludintą nepatikrintos prielaidos santrauką.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>1 000 000 tokens</dd></div><div><dt>Didžiausia išvestis</dt><dd>65 536 tokens</dd></div><div><dt>Išvesties formatas</dt><dd>JSON</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Laukas</th><th>Tipas</th><th>Reikalavimas</th><th>Reikšmės ir ribos</th><th>Numatyta</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>nvidia/nemotron-3.5-lightning:free</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>false</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Mažiausia reikšmė: 1</div><div>Didžiausia reikšmė: 65 536</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">max_completion_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Mažiausia reikšmė: 1</div><div>Didžiausia reikšmė: 65 536</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">n</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Mažiausia reikšmė: 1</div><div>Didžiausia reikšmė: 128</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">top_p</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">seed</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">stop</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code></code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">frequency_penalty</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">presence_penalty</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametras</th><th>Specifikacija</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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 1000000 bytes.</td></tr></tbody></table></div><p>Gyvavimo ciklas: <code>synchronous_json</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Planai</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.</p><dl data-price-conditions><dt>Spartusis režimas</dt><dd>Standartinis įkainis <span class=\"note-s\">Pasirinkus spartųjį režimą</span></dd><dt>Flex režimas</dt><dd>Standartinis įkainis <span class=\"note-s\">Pasirinkus flex režimą</span></dd><dt>Didžiausios samprotavimo pastangos</dt><dd>Standartinis įkainis <span class=\"note-s\">Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)</span></dd><dt>Išreikštinio podėlio kainodara</dt><dd>Neįjungta <span class=\"note-s\">Kai prašoma išreikštinio podėlio</span></dd><dt>Nuliniai tarifai tik tekstui</dt><dd>Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. <span class=\"note-s\">Įvesčiai ir išvesčiai, kurias sudaro tik tekstas</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot įkainiai</h4><h4>Kainos pagal konfigūraciją</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</th><th>Mokestis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Baziniai žetonų įkainiai</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>Bazinis įkainis</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Talpyklos skaitymas</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. <a href=\"/docs/lt/billing/reserve/\">Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Užklausų pavyzdžiai</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodo variantai\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-54-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-54-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · sukurkite vieną kartą ir išsaugokite visą rezultatą</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopijuoti kodą\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-54-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-54-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nvidia/nemotron-3.5-lightning: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\">Gauti ir išsaugoti rezultatus</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI pokalbis</h4><p class=\"note-s\">JSON</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Išsaugoti visus baigtus rezultatus</h5><p class=\"note-s\">Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.</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>Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą</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\">Pseudonimai</h3><h4>Modelių pseudonimai</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>nvidia/nemotron-3.5-lightning:free</code></a></span></p><h4>Metodų kelių pseudonimai</h4><p class=\"note-s\">Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.</p><h4>Susiję ID iškvietimui</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>nvidia/nemotron-3.5-lightning:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": [
                  "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": 65536,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 65536,
                "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": 65536,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "max_tokens": {
                  "maximum": 65536,
                  "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": [
                    "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 1000000 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": 1000000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 pokalbis",
        "max_out": 65536,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/nemotron-3.5-lightning:free</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopijuoti ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modelio kortelės skyriai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Pradžia</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Įvestys ir metodai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Planai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Pavyzdžiai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Rezultatai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Pseudonimai</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API metodai\"><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|nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%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|nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%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\">Pradžia</h3><p class=\"mdesc-full\">NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – teksto samprotavimo ir pokalbio modelis, iš viso turintis 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs. Jo hibridinė Mamba–MoE architektūra palaiko ilgo konteksto analizę, programavimą ir darbo eigas su įrankiais; gamintojo pokalbio šablone dokumentuoti samprotavimo ir tiesioginio atsakymo režimai.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Leidžiamos įvestys</dt><dd>Tekstas</dd></div><div><dt>Rezultatai</dt><dd>Tekstas</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Apie modelį</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – kalbos modelis samprotavimui, pokalbiams ir specializuotoms agentų darbo eigoms. Jis iš viso turi 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs, ir naudoja hibridinę architektūrą, kurioje kaitaliojami Mamba-2, ekspertų mišinio ir dėmesio sluoksniai. Multi-Token Prediction sluoksniai prideda mokymo signalų būsimiems žetonams ir palaiko optimizuotus modelio generavimo metodus. Modelis apdoroja tekstą ir pateikia tekstą, įskaitant paaiškinimus, kodą ir pateikta medžiaga pagrįstus atsakymus.</p><p>Gamintojas aprašo naudojimą pokalbių robotuose, paieška papildytame generavime, instrukcijų vykdyme ir agentuose. Atsakymui iš žinių bazės pateikite klausimą ir aktualias ištraukas su stabiliomis šaltinių žymomis. Paprašykite modelio atsakyti pagal tas ištraukas, nurodyti, kuri iš jų pagrindžia kiekvieną svarbų teiginį, ir įvardyti, kas lieka nežinoma. Pavyzdžiui: „Remdamasis šiais pagalbos straipsniais, paaiškink skirtumą tarp dviejų diegimo būdų ir pateik kiekvieno išankstinius reikalavimus, žingsnius bei patikras.“ Trūkstamą išankstinį reikalavimą palikite aiškiai matomą, užuot skatinę modelį ją išgalvoti.</p><p>Programavimo darbui pateikite aktualų kodą, tikėtiną veikimą ir pastebėtą gedimą. Praktiška užklausa prašo tikslinio pataisymo ir paaiškinimo, kokius atvejus jis paveikia. Jei su įrankiais sujungtas agentas atlieka patikrą, prieš prašydami kito pakeitimo grąžinkite tikrąją jos išvestį. Modelio mokymas apima kodą, kelių žingsnių įrankių naudojimą ir struktūrizuotos išvesties užduotis, tačiau užbaigtas rezultatas vis tiek turi atitikti pirminį reikalavimą. Prašykite pataisyto kodo, kiekvieno reikšmingo pakeitimo priežasties ir stebėjimo rezultatų, reikalingų įsitikinti, kad problema išspręsta.</p><p>Gamintojas dokumentuoja numatytąjį įjungtą samprotavimą ir tiesioginio atsakymo režimą, kuriame samprotavimas išjungiamas per pokalbio šabloną. Samprotavimo režimas naudingas užduočiai su keliomis viena nuo kitos priklausančiomis sąlygomis; tiesioginis atsakymas gali tikti paprastam pertvarkymui ar duomenų ištraukimui. Gamintojas savo kliento pavyzdžiuose rekomenduoja temperature 1.0 ir top-p 0.95. Laikykite juos gamintojo metodo nustatymais ir aiškiai pasirinkite galutinio atsakymo struktūrą, pavyzdžiui, trumpą paaiškinimą, palyginimo lentelę ar atsakymą su paskui pateikiamais pagrindžiančiais įrodymais.</p><p>Modelis palaiko iki 1M žetonų kontekstą. Paskelbtuose BF16 diegimo metoduose ši modelio galimybė taip pat atskiriama nuo konfigūracijų, kurios dėl atminties apribojimų naudoja 256K langą. Ilgą medžiagą paruoškite pagal taikomą darbinį langą, išsaugodami dokumento struktūrą ir palikdami vietos atsakymui. Ilgas kontekstas naudingiausias tada, kai užklausa nurodo ieškomą ryšį: prieštaravimus tarp dokumentų, priklausomybes tarp šaltinio failų ar išvadą pagrindžiančius įrodymus. Jis nėra priežastis įtraukti nesusijusią istoriją ar manyti, kad galutinis atsakymas gali užimti visą langą.</p><p>Pagrindinis dėmesys skiriamas anglų ir programavimo kalboms; taip pat nurodytos ispanų, prancūzų, vokiečių, italų ir japonų kalbos. Nurodykite reikiamą išvesties kalbą ir išlaikykite vardus, identifikatorius bei cituojamus šaltinių terminus, kai svarbi jų rašyba. Dirbdami su daugiakalbiais dokumentais, nurodykite, ar reikia medžiagą išversti, apibendrinti, ar palyginti; šios užklausos duoda skirtingus rezultatus. Prašykite pažymėti neaiškią terminiją, kad sklandus vertimas tyliai nepakeistų techninės prasmės.</p><p>NVIDIA skelbia etaloninę BF16 laidą, pirmiausia skirtą pritaikymui ir viso tikslumo tyrimams, bei atskirą NVFP4 laidą su optimizuotais inferencijos metodais. Šis skirtumas svarbus lyginant diegimo rekomendacijas: vienos laidos aparatinės įrangos konfigūracija ar pralaidumo rezultatas savaime neapibūdina kitos. Modelio pavadinimas nurodo Lightning šeimą, o tikslus kontrolinis taškas ir pateikimo konfigūracija lemia metodą. Modelio galimybes laikykite atskirai nuo konkretaus metodo našumo ir atminties prielaidų.</p><p>Darbui su įrankiais pateikite aiškius funkcijų aprašus ir grąžinkite tikrąjį kiekvieno atlikto žingsnio rezultatą. Siūloma operacija tampa tinkamu įrodymu tik tada, kai aplinkinė programa ją atlieka ir užfiksuoja, kas įvyko. Prašykite galutiniame atsakyme atskirti šaltinių stebėjimo rezultatus, išvestines išvadas ir neužbaigtas patikras. Kai skaičiavimas, komanda ar gauta ištrauka prieštarauja numatytam rezultatui, remkitės šiuo prieštaravimu išvadai patikslinti, užuot pateikę nugludintą nepatikrintos prielaidos santrauką.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai</b> <code>POST /v1/messages</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>1 000 000 tokens</dd></div><div><dt>Didžiausia išvestis</dt><dd>65 536 tokens</dd></div><div><dt>Išvesties formatas</dt><dd>JSON</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Laukas</th><th>Tipas</th><th>Reikalavimas</th><th>Reikšmės ir ribos</th><th>Numatyta</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>nvidia/nemotron-3.5-lightning:free</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>false</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">system</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Mažiausia reikšmė: 1</div><div>Didžiausia reikšmė: 65 536</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">top_p</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">top_k</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">stop_sequences</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">metadata</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametras</th><th>Specifikacija</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>model, messages, max_tokens</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>stream, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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 1000000 bytes.</td></tr></tbody></table></div><p>Gyvavimo ciklas: <code>synchronous_json</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Planai</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.</p><dl data-price-conditions><dt>Spartusis režimas</dt><dd>Standartinis įkainis <span class=\"note-s\">Pasirinkus spartųjį režimą</span></dd><dt>Flex režimas</dt><dd>Standartinis įkainis <span class=\"note-s\">Pasirinkus flex režimą</span></dd><dt>Didžiausios samprotavimo pastangos</dt><dd>Standartinis įkainis <span class=\"note-s\">Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)</span></dd><dt>Nuliniai tarifai tik tekstui</dt><dd>Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. <span class=\"note-s\">Įvesčiai ir išvesčiai, kurias sudaro tik tekstas</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot įkainiai</h4><h4>Kainos pagal konfigūraciją</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</th><th>Mokestis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Baziniai žetonų įkainiai</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>Bazinis įkainis</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Talpyklos skaitymas</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. <a href=\"/docs/lt/billing/reserve/\">Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Užklausų pavyzdžiai</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodo variantai\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-55-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-55-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · sukurkite vieną kartą ir išsaugokite visą rezultatą</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopijuoti kodą\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-55-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-55-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nvidia/nemotron-3.5-lightning: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\">Gauti ir išsaugoti rezultatus</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic pranešimai</h4><p class=\"note-s\">JSON</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Išsaugoti visus baigtus rezultatus</h5><p class=\"note-s\">Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.</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>Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą</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\">Pseudonimai</h3><h4>Modelių pseudonimai</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree&amp;fmt=messages\"><code>nvidia/nemotron-3.5-lightning:free</code></a></span></p><h4>Metodų kelių pseudonimai</h4><p class=\"note-s\">Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.</p><h4>Susiję ID iškvietimui</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%3Afree&amp;fmt=messages\"><code>nvidia/nemotron-3.5-lightning:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|nvidia%2Fnemotron-3.5-lightning%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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": [
                  "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": 65536,
                "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": 65536,
                  "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": [
                    "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 1000000 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": 1000000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 pranešimai",
        "max_out": 65536,
        "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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "8c82badc42046406a993ae45662b56811fd9ca5a34497533ffb5c86a95498f34",
    "input_html_sha256": "84b2a4561a5e5957e4ddd3a6e8192c2519dc6333983bb1e0cb916e25d3f02ef0",
    "private_audit_sha256": "f4a7e34355038a79042c3a7e7e75e4cf9d905c63e91d234cc27366e652e77ce7",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-5-lightning-u003a-free/",
    "description": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – teksto samprotavimo ir pokalbio modelis, iš viso turintis 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs. Jo hibridinė Mamba–MoE architektūra palaiko ilgo konteksto analizę, programavimą ir darbo eigas su įrankiais; gamintojo pokalbio šablone dokumentuoti samprotavimo ir tiesioginio atsakymo režimai.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-5-lightning-u003a-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-nemotron-3-5-lightning-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – kalbos modelis samprotavimui, pokalbiams ir specializuotoms agentų darbo eigoms. Jis iš viso turi 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs, ir naudoja hibridinę architektūrą, kurioje kaitaliojami Mamba-2, ekspertų mišinio ir dėmesio sluoksniai. Multi-Token Prediction sluoksniai prideda mokymo signalų būsimiems žetonams ir palaiko optimizuotus modelio generavimo metodus. Modelis apdoroja tekstą ir pateikia tekstą, įskaitant paaiškinimus, kodą ir pateikta medžiaga pagrįstus atsakymus.\n\nGamintojas aprašo naudojimą pokalbių robotuose, paieška papildytame generavime, instrukcijų vykdyme ir agentuose. Atsakymui iš žinių bazės pateikite klausimą ir aktualias ištraukas su stabiliomis šaltinių žymomis. Paprašykite modelio atsakyti pagal tas ištraukas, nurodyti, kuri iš jų pagrindžia kiekvieną svarbų teiginį, ir įvardyti, kas lieka nežinoma. Pavyzdžiui: „Remdamasis šiais pagalbos straipsniais, paaiškink skirtumą tarp dviejų diegimo būdų ir pateik kiekvieno išankstinius reikalavimus, žingsnius bei patikras.“ Trūkstamą išankstinį reikalavimą palikite aiškiai matomą, užuot skatinę modelį ją išgalvoti.\n\nProgramavimo darbui pateikite aktualų kodą, tikėtiną veikimą ir pastebėtą gedimą. Praktiška užklausa prašo tikslinio pataisymo ir paaiškinimo, kokius atvejus jis paveikia. Jei su įrankiais sujungtas agentas atlieka patikrą, prieš prašydami kito pakeitimo grąžinkite tikrąją jos išvestį. Modelio mokymas apima kodą, kelių žingsnių įrankių naudojimą ir struktūrizuotos išvesties užduotis, tačiau užbaigtas rezultatas vis tiek turi atitikti pirminį reikalavimą. Prašykite pataisyto kodo, kiekvieno reikšmingo pakeitimo priežasties ir stebėjimo rezultatų, reikalingų įsitikinti, kad problema išspręsta.\n\nGamintojas dokumentuoja numatytąjį įjungtą samprotavimą ir tiesioginio atsakymo režimą, kuriame samprotavimas išjungiamas per pokalbio šabloną. Samprotavimo režimas naudingas užduočiai su keliomis viena nuo kitos priklausančiomis sąlygomis; tiesioginis atsakymas gali tikti paprastam pertvarkymui ar duomenų ištraukimui. Gamintojas savo kliento pavyzdžiuose rekomenduoja temperature 1.0 ir top-p 0.95. Laikykite juos gamintojo metodo nustatymais ir aiškiai pasirinkite galutinio atsakymo struktūrą, pavyzdžiui, trumpą paaiškinimą, palyginimo lentelę ar atsakymą su paskui pateikiamais pagrindžiančiais įrodymais.\n\nModelis palaiko iki 1M žetonų kontekstą. Paskelbtuose BF16 diegimo metoduose ši modelio galimybė taip pat atskiriama nuo konfigūracijų, kurios dėl atminties apribojimų naudoja 256K langą. Ilgą medžiagą paruoškite pagal taikomą darbinį langą, išsaugodami dokumento struktūrą ir palikdami vietos atsakymui. Ilgas kontekstas naudingiausias tada, kai užklausa nurodo ieškomą ryšį: prieštaravimus tarp dokumentų, priklausomybes tarp šaltinio failų ar išvadą pagrindžiančius įrodymus. Jis nėra priežastis įtraukti nesusijusią istoriją ar manyti, kad galutinis atsakymas gali užimti visą langą.\n\nPagrindinis dėmesys skiriamas anglų ir programavimo kalboms; taip pat nurodytos ispanų, prancūzų, vokiečių, italų ir japonų kalbos. Nurodykite reikiamą išvesties kalbą ir išlaikykite vardus, identifikatorius bei cituojamus šaltinių terminus, kai svarbi jų rašyba. Dirbdami su daugiakalbiais dokumentais, nurodykite, ar reikia medžiagą išversti, apibendrinti, ar palyginti; šios užklausos duoda skirtingus rezultatus. Prašykite pažymėti neaiškią terminiją, kad sklandus vertimas tyliai nepakeistų techninės prasmės.\n\nNVIDIA skelbia etaloninę BF16 laidą, pirmiausia skirtą pritaikymui ir viso tikslumo tyrimams, bei atskirą NVFP4 laidą su optimizuotais inferencijos metodais. Šis skirtumas svarbus lyginant diegimo rekomendacijas: vienos laidos aparatinės įrangos konfigūracija ar pralaidumo rezultatas savaime neapibūdina kitos. Modelio pavadinimas nurodo Lightning šeimą, o tikslus kontrolinis taškas ir pateikimo konfigūracija lemia metodą. Modelio galimybes laikykite atskirai nuo konkretaus metodo našumo ir atminties prielaidų.\n\nDarbui su įrankiais pateikite aiškius funkcijų aprašus ir grąžinkite tikrąjį kiekvieno atlikto žingsnio rezultatą. Siūloma operacija tampa tinkamu įrodymu tik tada, kai aplinkinė programa ją atlieka ir užfiksuoja, kas įvyko. Prašykite galutiniame atsakyme atskirti šaltinių stebėjimo rezultatus, išvestines išvadas ir neužbaigtas patikras. Kai skaičiavimas, komanda ar gauta ištrauka prieštarauja numatytam rezultatui, remkitės šiuo prieštaravimu išvadai patikslinti, užuot pateikę nugludintą nepatikrintos prielaidos santrauką.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "capabilities": {
      "context_length": 1000000,
      "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": "Visa konfigūracijos kainodara pateikta išsamioje informacijoje."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat",
      "messages"
    ],
    "id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": [
                  "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": 65536,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 65536,
                "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": 65536,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "max_tokens": {
                  "maximum": 65536,
                  "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": [
                    "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 1000000 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": 1000000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 pokalbis",
        "max_out": 65536,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Text-only zero rates",
            "value": "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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": [
                  "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": 65536,
                "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": 65536,
                  "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": [
                    "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 1000000 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": 1000000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3.5-lightning: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 pranešimai",
        "max_out": 65536,
        "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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning: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": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-lightning:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (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": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – teksto samprotavimo ir pokalbio modelis, iš viso turintis 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs. Jo hibridinė Mamba–MoE architektūra palaiko ilgo konteksto analizę, programavimą ir darbo eigas su įrankiais; gamintojo pokalbio šablone dokumentuoti samprotavimo ir tiesioginio atsakymo režimai."
  },
  "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": "NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning – teksto samprotavimo ir pokalbio modelis, iš viso turintis 30B parametrų, iš kurių 3B aktyvūs. Jo hibridinė Mamba–MoE architektūra palaiko ilgo konteksto analizę, programavimą ir darbo eigas su įrankiais; gamintojo pokalbio šablone dokumentuoti samprotavimo ir tiesioginio atsakymo režimai.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "c290fe59495174ad4e9c32d682be93529ac8bf5c970d8c0777667f073a8339c2",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "3f5da11541d481e704a40fbfebc2a6a04c45aef76a22917cd9e7f457967d071a"
}