{
  "aboutHtml": "<p>Svarbiausios Qwen3-Next savybės: sudėtingas tekstinis samprotavimas</p><p>Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra tik mąstymo režimą naudojanti Qwen3-Next tekstinė laida. Gamintojas ją rekomenduoja itin sudėtingoms samprotavimo užduotims ir pažymi, kad jos mąstymas gali būti ilgesnis nei ankstesnių modelių. Ji priima tekstą ir grąžina tekstą, įskaitant paaiškintą atsakymą ar kodo pasiūlymą. Atskirkite ją nuo Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ir Qwen3-Coder-Next, kurių režimo be mąstymo sutartys yra kitokios.</p><p>Šeima pristato hibridinį dėmesį, derinantį Gated DeltaNet ir dėmesį su vartais, labai retus ekspertus, stabilumo metodus, tokius kaip ties nuliu centruota ir svorių mažinimą taikanti sluoksnių normalizacija, bei kelių žetonų prognozavimą. Qwen taip pat aprašo skatinamojo mokymo stabilizavimą per GSPO. Tai mokymo ir architektūros ypatybės; efektyvumo prieaugis priklauso nuo įgyvendinimo ir neturėtų tapti visuotiniu teiginiu apie atsako laiką.</p><p>Modelio apžvalga</p><p>Modelis iš viso turi 80 milijardų parametrų ir aktyvina tris milijardus. Jame yra 48 sluoksniai, išdėstyti trijų DeltaNet ekspertų sluoksnių ir vieno dėmesio ekspertų sluoksnio su vartais seka. Gamintojas nurodo 512 ekspertų, dešimt aktyvinamų ekspertų ir vieną bendrą ekspertą; pirminis mokymas vykdytas naudojant 15 tūkstančių milijardų žetonų, po jo atliktas tolesnis mokymas. Aktyvinami parametrai nėra visos modelio versijos dydis.</p><p>Natūralusis kontekstas yra 262 144 žetonai, dokumentuotas išplėtimas iki 1 010 000. Šaltinio tekstas, ankstesni pranešimai, įrankių stebėjimai, samprotavimas ir galutinė išvestis dalijasi sukonfigūruotu sekos limitu. Sudėtingam mąstymui gamintojas, kur įmanoma, pataria sukonfigūruoti didesnį nei 131 072 kontekstą, net jei mažesnis langas sumažintų atminties poreikį.</p><p>Sąsajos, skirtos tik mąstymo režimui, naudojimas</p><p>Numatytajame pokalbio šablone jau yra pradinis mąstymo žymeklis. Todėl grąžintoje sekoje gali būti uždaromasis žymeklis nekartojant pradinio. Tai įprastas gamintojo recepto formatavimas, o ne įrodymas, kad samprotavimo trūksta. Modelis palaiko tik mąstymo režimą; prašymas pateikti glaustą galutinį atsakymą nepaverčia jo laida be mąstymo.</p><p>Matematinei ar loginei užduočiai pateikite visą sąlygą, apibrėžtis, vienetus ir leidžiamas prielaidas. Paprašykite aiškiai atskirto galutinio atsakymo su jam patikrinti reikalingais pagrindžiančiais žingsniais. Samprotavimui apie kodą pateikite susijusią funkciją, įvestį ir numatomą elgseną, tada paprašykite paaiškinto pasiūlymo. Palyginkite pagrindžiančius skaičiavimus ar siūlomą pataisą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais rezultatais.</p><p>Įgyvendinimas ir įrankiai</p><p>Gamintojo pavyzdžiai palaiko programavimo ir įrankių darbo eigas bei rekomenduoja Qwen-Agent įrankių šablonams ir analizavimui su sukonfigūruotais arba per MCP prijungtais įrankiais. Apibrėžkite leidžiamus įrankius, užduoties tikslą ir stebimą užbaigimo sąlygą. Programa vykdo išorinius veiksmus ir grąžina tikruosius stebėjimus; modelis tada gali panaudoti tą grįžtamąjį ryšį kitame atsakyme.</p><p>Kelių žetonų prognozavimas yra mokymo dalis, tačiau jo naudojimas atliekant išvedimą priklauso nuo įgyvendinimo ir paprastai nėra prieinamas kiekvienoje lengvoje darbo eigoje. Vertindami diegimą išlaikykite šį skirtumą. Vien įrankių ar architektūros gebėjimas nepatvirtina prieigos prie failų, dabartinių šaltinių ar vykdymo aplinkos per kitą programą.</p><p>Itin ilgas tekstas</p><p>Dokumentuotas išplėtimas naudoja YaRN. Gamintojas patikrina maždaug milijono žetonų kontekstą ir pateikia keturgubo mastelio receptą, pagrįstą natūraliosiomis 262 144 pozicijomis; 524 288 žetonų užduotims jis siūlo dvigubą mastelį. Statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnio teksto apdorojimą, todėl jis turėtų atitikti tikrą ilgesnės įvesties poreikį.</p><p>Didelę įvestį suskirstykite dokumentų ribomis ir kodo ar skyrių identifikatoriais. Nurodykite klausimą ir laukiamą artefaktą, kad modelis galėtų susieti susijusią medžiagą, užuot visą langą laikęs aiškios užduoties pakaitalu. Palikite vietos galimai ilgam jo samprotavimui ir galutiniam rezultatui.</p><p>Generavimo rekomendacijos</p><p>Best Practices rekomenduoja temperature 0,6, top_p 0,95, top_k 20 ir min_p 0. Kur palaikoma, buvimo bauda nuo nulio iki dviejų gali sumažinti pasikartojantį tekstą, tačiau didesnės vertės gali maišyti kalbas ar šiek tiek mažinti kokybę. Qwen daugumai klausimų rekomenduoja 32 768 žetonų generavimo limitą, o neįprastai sudėtingoms matematikos ar programavimo užduotims – 81 920. Tai rekomendacijos, o ne nepriklausomos griežtos išvesties ribos.</p><p>Aiškiai nurodykite galutinio atsakymo formatą, pavyzdžiui, atskirtą matematinį rezultatą ar atsakymo lauką. Gamintojas rekomenduoja ankstesniuose asistento pranešimuose išlaikyti galutines išvestis be mąstymo turinio, laikantis šios modelio versijos šablono. Nereikėtų automatiškai perkelti vėlesnių modelių ankstesnio samprotavimo išsaugojimo parinkčių.</p><p>Esminės ribos</p><p>Tai tik tekstui skirtas modelis. Vaizdams, garsui ar vaizdo įrašams reikia tinkamo atskiro atvaizdavimo, kad jie galėtų būti naudojami kaip pagrindžianti medžiaga šioje darbo eigoje. Ilgas mąstymas ir kontekstas yra baigtiniai ištekliai, o išsamus samprotavimas savaime neįrodo teisingo rezultato. Tikrinkite prielaidas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal pateiktą šaltinį. Naudingas rezultatas yra peržiūrimas atsakymas ar artefaktas, kurio pagrindas lieka matomas ir kurio tik mąstymo režimo tapatumas išlaikomas.</p>",
  "aboutText": "Svarbiausios Qwen3-Next savybės: sudėtingas tekstinis samprotavimas\n\nQwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra tik mąstymo režimą naudojanti Qwen3-Next tekstinė laida. Gamintojas ją rekomenduoja itin sudėtingoms samprotavimo užduotims ir pažymi, kad jos mąstymas gali būti ilgesnis nei ankstesnių modelių. Ji priima tekstą ir grąžina tekstą, įskaitant paaiškintą atsakymą ar kodo pasiūlymą. Atskirkite ją nuo Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ir Qwen3-Coder-Next, kurių režimo be mąstymo sutartys yra kitokios.\n\nŠeima pristato hibridinį dėmesį, derinantį Gated DeltaNet ir dėmesį su vartais, labai retus ekspertus, stabilumo metodus, tokius kaip ties nuliu centruota ir svorių mažinimą taikanti sluoksnių normalizacija, bei kelių žetonų prognozavimą. Qwen taip pat aprašo skatinamojo mokymo stabilizavimą per GSPO. Tai mokymo ir architektūros ypatybės; efektyvumo prieaugis priklauso nuo įgyvendinimo ir neturėtų tapti visuotiniu teiginiu apie atsako laiką.\n\nModelio apžvalga\n\nModelis iš viso turi 80 milijardų parametrų ir aktyvina tris milijardus. Jame yra 48 sluoksniai, išdėstyti trijų DeltaNet ekspertų sluoksnių ir vieno dėmesio ekspertų sluoksnio su vartais seka. Gamintojas nurodo 512 ekspertų, dešimt aktyvinamų ekspertų ir vieną bendrą ekspertą; pirminis mokymas vykdytas naudojant 15 tūkstančių milijardų žetonų, po jo atliktas tolesnis mokymas. Aktyvinami parametrai nėra visos modelio versijos dydis.\n\nNatūralusis kontekstas yra 262 144 žetonai, dokumentuotas išplėtimas iki 1 010 000. Šaltinio tekstas, ankstesni pranešimai, įrankių stebėjimai, samprotavimas ir galutinė išvestis dalijasi sukonfigūruotu sekos limitu. Sudėtingam mąstymui gamintojas, kur įmanoma, pataria sukonfigūruoti didesnį nei 131 072 kontekstą, net jei mažesnis langas sumažintų atminties poreikį.\n\nSąsajos, skirtos tik mąstymo režimui, naudojimas\n\nNumatytajame pokalbio šablone jau yra pradinis mąstymo žymeklis. Todėl grąžintoje sekoje gali būti uždaromasis žymeklis nekartojant pradinio. Tai įprastas gamintojo recepto formatavimas, o ne įrodymas, kad samprotavimo trūksta. Modelis palaiko tik mąstymo režimą; prašymas pateikti glaustą galutinį atsakymą nepaverčia jo laida be mąstymo.\n\nMatematinei ar loginei užduočiai pateikite visą sąlygą, apibrėžtis, vienetus ir leidžiamas prielaidas. Paprašykite aiškiai atskirto galutinio atsakymo su jam patikrinti reikalingais pagrindžiančiais žingsniais. Samprotavimui apie kodą pateikite susijusią funkciją, įvestį ir numatomą elgseną, tada paprašykite paaiškinto pasiūlymo. Palyginkite pagrindžiančius skaičiavimus ar siūlomą pataisą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais rezultatais.\n\nĮgyvendinimas ir įrankiai\n\nGamintojo pavyzdžiai palaiko programavimo ir įrankių darbo eigas bei rekomenduoja Qwen-Agent įrankių šablonams ir analizavimui su sukonfigūruotais arba per MCP prijungtais įrankiais. Apibrėžkite leidžiamus įrankius, užduoties tikslą ir stebimą užbaigimo sąlygą. Programa vykdo išorinius veiksmus ir grąžina tikruosius stebėjimus; modelis tada gali panaudoti tą grįžtamąjį ryšį kitame atsakyme.\n\nKelių žetonų prognozavimas yra mokymo dalis, tačiau jo naudojimas atliekant išvedimą priklauso nuo įgyvendinimo ir paprastai nėra prieinamas kiekvienoje lengvoje darbo eigoje. Vertindami diegimą išlaikykite šį skirtumą. Vien įrankių ar architektūros gebėjimas nepatvirtina prieigos prie failų, dabartinių šaltinių ar vykdymo aplinkos per kitą programą.\n\nItin ilgas tekstas\n\nDokumentuotas išplėtimas naudoja YaRN. Gamintojas patikrina maždaug milijono žetonų kontekstą ir pateikia keturgubo mastelio receptą, pagrįstą natūraliosiomis 262 144 pozicijomis; 524 288 žetonų užduotims jis siūlo dvigubą mastelį. Statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnio teksto apdorojimą, todėl jis turėtų atitikti tikrą ilgesnės įvesties poreikį.\n\nDidelę įvestį suskirstykite dokumentų ribomis ir kodo ar skyrių identifikatoriais. Nurodykite klausimą ir laukiamą artefaktą, kad modelis galėtų susieti susijusią medžiagą, užuot visą langą laikęs aiškios užduoties pakaitalu. Palikite vietos galimai ilgam jo samprotavimui ir galutiniam rezultatui.\n\nGeneravimo rekomendacijos\n\nBest Practices rekomenduoja temperature 0,6, top_p 0,95, top_k 20 ir min_p 0. Kur palaikoma, buvimo bauda nuo nulio iki dviejų gali sumažinti pasikartojantį tekstą, tačiau didesnės vertės gali maišyti kalbas ar šiek tiek mažinti kokybę. Qwen daugumai klausimų rekomenduoja 32 768 žetonų generavimo limitą, o neįprastai sudėtingoms matematikos ar programavimo užduotims – 81 920. Tai rekomendacijos, o ne nepriklausomos griežtos išvesties ribos.\n\nAiškiai nurodykite galutinio atsakymo formatą, pavyzdžiui, atskirtą matematinį rezultatą ar atsakymo lauką. Gamintojas rekomenduoja ankstesniuose asistento pranešimuose išlaikyti galutines išvestis be mąstymo turinio, laikantis šios modelio versijos šablono. Nereikėtų automatiškai perkelti vėlesnių modelių ankstesnio samprotavimo išsaugojimo parinkčių.\n\nEsminės ribos\n\nTai tik tekstui skirtas modelis. Vaizdams, garsui ar vaizdo įrašams reikia tinkamo atskiro atvaizdavimo, kad jie galėtų būti naudojami kaip pagrindžianti medžiaga šioje darbo eigoje. Ilgas mąstymas ir kontekstas yra baigtiniai ištekliai, o išsamus samprotavimas savaime neįrodo teisingo rezultato. Tikrinkite prielaidas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal pateiktą šaltinį. Naudingas rezultatas yra peržiūrimas atsakymas ar artefaktas, kurio pagrindas lieka matomas ir kurio tik mąstymo režimo tapatumas išlaikomas.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": {
      "practical_html": "<h3>Praktinė užduotis</h3><p>Techninis pavyzdys anglų kalba</p><pre><code>Identify what a logic puzzle actually determines\n\nExactly one of A, B and C took a key, and exactly one statement is true. A says, &#x27;B took it.&#x27; B says, &#x27;C took it.&#x27; C says, &#x27;I did not take it.&#x27; Determine every possible culprit consistent with these premises. Show a truth table and state whether the culprit is uniquely determined.</code></pre><h4>Laukiamas rezultatas</h4><pre><code>A three-case truth table and the complete set of consistent culprits with a uniqueness conclusion.</code></pre><h4>Rezultato patikra</h4><pre><code>The table checks exactly one true statement in each candidate case and preserves multiple solutions if the premises allow them.</code></pre>"
    },
    "copy_sha256": "ef63dae0a4d3cc21debf03581e2e8b531761030959b10be325a098c0bf2b654e",
    "copy_source": {
      "locale": "lt",
      "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7",
      "record_model_id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
      "source_facts_sha256": "97cfa527342e59bf5d73af465edeb8013aababeb94062ab084ecd067d0980951",
      "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6"
    },
    "html_sha256": "7fc5526e592fcbb0129e2b726d6fcdb2324015d31357610593c7ac33050859ff",
    "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\">Al</span><h2 id=\"sheet-title\">Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking</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|qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking\">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|qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking\">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\">Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra Qwen tekstinis samprotavimo modelis, turintis iš viso 80 milijardų ir 3 milijardus aktyvinamų parametrų. Sudėtingoms užduotims jis naudoja tik mąstymo režimą, hibridinį dėmesį ir retuosius ekspertus, turi natūralųjį 262 144 žetonų kontekstą ir sąlyginį išplėtimą iki 1 010 000.</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>Svarbiausios Qwen3-Next savybės: sudėtingas tekstinis samprotavimas</p><p>Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra tik mąstymo režimą naudojanti Qwen3-Next tekstinė laida. Gamintojas ją rekomenduoja itin sudėtingoms samprotavimo užduotims ir pažymi, kad jos mąstymas gali būti ilgesnis nei ankstesnių modelių. Ji priima tekstą ir grąžina tekstą, įskaitant paaiškintą atsakymą ar kodo pasiūlymą. Atskirkite ją nuo Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ir Qwen3-Coder-Next, kurių režimo be mąstymo sutartys yra kitokios.</p><p>Šeima pristato hibridinį dėmesį, derinantį Gated DeltaNet ir dėmesį su vartais, labai retus ekspertus, stabilumo metodus, tokius kaip ties nuliu centruota ir svorių mažinimą taikanti sluoksnių normalizacija, bei kelių žetonų prognozavimą. Qwen taip pat aprašo skatinamojo mokymo stabilizavimą per GSPO. Tai mokymo ir architektūros ypatybės; efektyvumo prieaugis priklauso nuo įgyvendinimo ir neturėtų tapti visuotiniu teiginiu apie atsako laiką.</p><p>Modelio apžvalga</p><p>Modelis iš viso turi 80 milijardų parametrų ir aktyvina tris milijardus. Jame yra 48 sluoksniai, išdėstyti trijų DeltaNet ekspertų sluoksnių ir vieno dėmesio ekspertų sluoksnio su vartais seka. Gamintojas nurodo 512 ekspertų, dešimt aktyvinamų ekspertų ir vieną bendrą ekspertą; pirminis mokymas vykdytas naudojant 15 tūkstančių milijardų žetonų, po jo atliktas tolesnis mokymas. Aktyvinami parametrai nėra visos modelio versijos dydis.</p><p>Natūralusis kontekstas yra 262 144 žetonai, dokumentuotas išplėtimas iki 1 010 000. Šaltinio tekstas, ankstesni pranešimai, įrankių stebėjimai, samprotavimas ir galutinė išvestis dalijasi sukonfigūruotu sekos limitu. Sudėtingam mąstymui gamintojas, kur įmanoma, pataria sukonfigūruoti didesnį nei 131 072 kontekstą, net jei mažesnis langas sumažintų atminties poreikį.</p><p>Sąsajos, skirtos tik mąstymo režimui, naudojimas</p><p>Numatytajame pokalbio šablone jau yra pradinis mąstymo žymeklis. Todėl grąžintoje sekoje gali būti uždaromasis žymeklis nekartojant pradinio. Tai įprastas gamintojo recepto formatavimas, o ne įrodymas, kad samprotavimo trūksta. Modelis palaiko tik mąstymo režimą; prašymas pateikti glaustą galutinį atsakymą nepaverčia jo laida be mąstymo.</p><p>Matematinei ar loginei užduočiai pateikite visą sąlygą, apibrėžtis, vienetus ir leidžiamas prielaidas. Paprašykite aiškiai atskirto galutinio atsakymo su jam patikrinti reikalingais pagrindžiančiais žingsniais. Samprotavimui apie kodą pateikite susijusią funkciją, įvestį ir numatomą elgseną, tada paprašykite paaiškinto pasiūlymo. Palyginkite pagrindžiančius skaičiavimus ar siūlomą pataisą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais rezultatais.</p><p>Įgyvendinimas ir įrankiai</p><p>Gamintojo pavyzdžiai palaiko programavimo ir įrankių darbo eigas bei rekomenduoja Qwen-Agent įrankių šablonams ir analizavimui su sukonfigūruotais arba per MCP prijungtais įrankiais. Apibrėžkite leidžiamus įrankius, užduoties tikslą ir stebimą užbaigimo sąlygą. Programa vykdo išorinius veiksmus ir grąžina tikruosius stebėjimus; modelis tada gali panaudoti tą grįžtamąjį ryšį kitame atsakyme.</p><p>Kelių žetonų prognozavimas yra mokymo dalis, tačiau jo naudojimas atliekant išvedimą priklauso nuo įgyvendinimo ir paprastai nėra prieinamas kiekvienoje lengvoje darbo eigoje. Vertindami diegimą išlaikykite šį skirtumą. Vien įrankių ar architektūros gebėjimas nepatvirtina prieigos prie failų, dabartinių šaltinių ar vykdymo aplinkos per kitą programą.</p><p>Itin ilgas tekstas</p><p>Dokumentuotas išplėtimas naudoja YaRN. Gamintojas patikrina maždaug milijono žetonų kontekstą ir pateikia keturgubo mastelio receptą, pagrįstą natūraliosiomis 262 144 pozicijomis; 524 288 žetonų užduotims jis siūlo dvigubą mastelį. Statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnio teksto apdorojimą, todėl jis turėtų atitikti tikrą ilgesnės įvesties poreikį.</p><p>Didelę įvestį suskirstykite dokumentų ribomis ir kodo ar skyrių identifikatoriais. Nurodykite klausimą ir laukiamą artefaktą, kad modelis galėtų susieti susijusią medžiagą, užuot visą langą laikęs aiškios užduoties pakaitalu. Palikite vietos galimai ilgam jo samprotavimui ir galutiniam rezultatui.</p><p>Generavimo rekomendacijos</p><p>Best Practices rekomenduoja temperature 0,6, top_p 0,95, top_k 20 ir min_p 0. Kur palaikoma, buvimo bauda nuo nulio iki dviejų gali sumažinti pasikartojantį tekstą, tačiau didesnės vertės gali maišyti kalbas ar šiek tiek mažinti kokybę. Qwen daugumai klausimų rekomenduoja 32 768 žetonų generavimo limitą, o neįprastai sudėtingoms matematikos ar programavimo užduotims – 81 920. Tai rekomendacijos, o ne nepriklausomos griežtos išvesties ribos.</p><p>Aiškiai nurodykite galutinio atsakymo formatą, pavyzdžiui, atskirtą matematinį rezultatą ar atsakymo lauką. Gamintojas rekomenduoja ankstesniuose asistento pranešimuose išlaikyti galutines išvestis be mąstymo turinio, laikantis šios modelio versijos šablono. Nereikėtų automatiškai perkelti vėlesnių modelių ankstesnio samprotavimo išsaugojimo parinkčių.</p><p>Esminės ribos</p><p>Tai tik tekstui skirtas modelis. Vaizdams, garsui ar vaizdo įrašams reikia tinkamo atskiro atvaizdavimo, kad jie galėtų būti naudojami kaip pagrindžianti medžiaga šioje darbo eigoje. Ilgas mąstymas ir kontekstas yra baigtiniai ištekliai, o išsamus samprotavimas savaime neįrodo teisingo rezultato. Tikrinkite prielaidas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal pateiktą šaltinį. Naudingas rezultatas yra peržiūrimas atsakymas ar artefaktas, kurio pagrindas lieka matomas ir kurio tik mąstymo režimo tapatumas išlaikomas.</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>Išvesties formatas</dt><dd>json arba SSE</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 data-parameter-availability=\"source_interface\"><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>qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><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>message[]</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>Mažiausias elementų skaičius: 1</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</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>Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function</div><div>Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio.</div><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string|content_part[]|null</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 data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>tool_call[]</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 data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].tool_call_id</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><div>Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].name</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 data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].reasoning_content</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><div>Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>object|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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><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 class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><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 class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><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></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>false</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">stream_options.include_usage</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 class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><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>string|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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">tools</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>function_tool[]</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 class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">tools[].type</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><div>function</div><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">tools[].function.name</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>Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">tools[].function.description</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 data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">tools[].function.parameters</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>JSON_schema</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 data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">tool_choice</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string|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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">parallel_tool_calls</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 class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">response_format</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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">reasoning_effort</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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">reasoning</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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">service_tier</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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_compatibility\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">instructions</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><div class=\"note-s\">Suderinamumo laukas</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">functions</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>function[]</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 class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">function_call</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string|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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"model_dependent\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">prompt_cache_options</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><div class=\"note-s\">Priklauso nuo modelio</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">modalities</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><div>text</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">provider</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><div>Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">cache_control.ttl</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><div>Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Įvesties medžiagos deriniai</summary><p class=\"note-s\"><b>Tekstas</b> · UTF8 tekstas</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content</code></p></details><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>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>messages</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>pranešimų masyvas su role/content struktūra</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>file_material</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>tikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>control_scope</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>priklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>output_modalities</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>hosted_operations</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>Gyvavimo ciklas: <code>synchronous_or_streamed</code></p><p class=\"note-s\">Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.</p><p class=\"note-s\">Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.</p><p class=\"note-s\">Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.</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></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot įkainiai</h4><h4>Kainos pagal konfigūraciją</h4><p class=\"note-s\">Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</th><th>Konteksto tokenų daugiau nei</th><th>Konteksto tokenų iki imtinai</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=\"Konteksto tokenų daugiau nei\"><span class=\"card-cell-label\">Konteksto tokenų daugiau nei</span>—</td><td data-cell-label=\"Konteksto tokenų iki imtinai\"><span class=\"card-cell-label\">Konteksto tokenų iki imtinai</span>Be viršutinės ribos</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0.0003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0.0024</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><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Užklausos ilgio pakopa 1</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>—</td><td data-cell-label=\"Konteksto tokenų daugiau nei\"><span class=\"card-cell-label\">Konteksto tokenų daugiau nei</span>0</td><td data-cell-label=\"Konteksto tokenų iki imtinai\"><span class=\"card-cell-label\">Konteksto tokenų iki imtinai</span>Be viršutinės ribos</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0.0003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0.0024</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-2406-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2406-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2406-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2406-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2406-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2406-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python srautas</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-2406-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2406-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.&quot;}]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;choices&quot;,[]):\n    if x.get(&quot;message&quot;,{}).get(&quot;content&quot;): print(x[&quot;message&quot;][&quot;content&quot;])\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2406-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2406-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model=&#39;qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking&#39;,messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;Explain observations and hypotheses in three sentences.&quot;}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=&quot;json&quot;))\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2406-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2406-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(&quot;AILOOT_API_KEY&quot;, &quot;&quot;).strip(): raise SystemExit(&quot;Set AILOOT_API_KEY before making a request&quot;)\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=&quot;result&quot;):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + &quot;.json&quot;).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=&quot;utf-8&quot;)\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b&quot;-_&quot;, validate=True)\n        ext = &quot;png&quot; if raw.startswith(b&quot;\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n&quot;) else &quot;jpg&quot; if raw.startswith(b&quot;\\xff\\xd8&quot;) else &quot;webp&quot; if raw[:4] == b&quot;RIFF&quot; and raw[8:12] == b&quot;WEBP&quot; else suffix\n        file = Path(stem + &quot;-&quot; + label + &quot;.&quot; + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(&quot;Saved&quot;, file)\n    for index, block in enumerate(data.get(&quot;content&quot;) or []):\n        print(&quot;Content&quot;, index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(&quot;choices&quot;) or []:\n        print(&quot;Choice&quot;, choice.get(&quot;index&quot;), json.dumps(choice.get(&quot;message&quot;, choice.get(&quot;delta&quot;, {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(&quot;output&quot;) or []):\n        print(&quot;Output&quot;, index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(&quot;type&quot;) == &quot;image_generation_call&quot; and item.get(&quot;result&quot;):\n            save_blob(item[&quot;result&quot;], item.get(&quot;output_format&quot;) or &quot;bin&quot;, &quot;output-&quot; + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(&quot;candidates&quot;) or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(&quot;content&quot;) or {}).get(&quot;parts&quot;) or []):\n            print(&quot;Candidate/part&quot;, ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(&quot;inlineData&quot;) or part.get(&quot;inline_data&quot;)\n            if blob and blob.get(&quot;data&quot;):\n                mime = blob.get(&quot;mimeType&quot;) or blob.get(&quot;mime_type&quot;)\n                suffix = {&quot;image/png&quot;:&quot;png&quot;, &quot;image/jpeg&quot;:&quot;jpg&quot;, &quot;image/webp&quot;:&quot;webp&quot;, &quot;audio/wav&quot;:&quot;wav&quot;, &quot;audio/mpeg&quot;:&quot;mp3&quot;, &quot;video/mp4&quot;:&quot;mp4&quot;}.get(mime, &quot;bin&quot;)\n                save_blob(blob[&quot;data&quot;], suffix, &quot;candidate-&quot; + str(ci) + &quot;-part-&quot; + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model=&#39;qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking&#39;,messages=[{&quot;role&quot;:&quot;user&quot;,&quot;content&quot;:&quot;Explain observations and hypotheses in three sentences.&quot;}]) as stream:\n    with Path(&quot;stream-events.jsonl&quot;).open(&quot;w&quot;,encoding=&quot;utf-8&quot;) as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode=&quot;json&quot;)\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+&quot;\\n&quot;); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode=&quot;json&quot;),&quot;stream-result&quot;)\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 arba SSE</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\">Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą</h5><p class=\"note-s\">Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Atsakymo laukai</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Laukas</th><th>Tipas</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">choices[].index</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.content</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.tool_calls</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>tool_call[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_content</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">choices[].message.reasoning_details</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>object|array</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">choices[].finish_reason</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Klaidos ir tolesni veiksmai</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Atsakymas</th><th>Sąlyga</th><th>Kitas žingsnis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.</td></tr></tbody></table></div></details></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=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&amp;fmt=chat\"><code>qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking</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=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&amp;fmt=chat\"><code>qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.",
              "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.",
              "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8 tekstas"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation",
              "function_tool_continuation",
              "streaming"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json arba SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "conditions": "Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "system",
                  "user",
                  "assistant",
                  "tool",
                  "function"
                ],
                "enum_exhaustive": false,
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string|content_part[]|null"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].tool_calls",
                "required": false,
                "type": "tool_call[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].tool_call_id",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].name",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].reasoning_content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].reasoning_details",
                "required": false,
                "type": "object|array"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream_options.include_usage",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "required": false,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools",
                "required": false,
                "type": "function_tool[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "function"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "tools[].type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.name",
                "required": true,
                "type": "string",
                "when": "pateiktas funkcijos tipo įrankis"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.description",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.parameters",
                "required": false,
                "type": "JSON_schema"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tool_choice",
                "required": false,
                "type": "string|object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "parallel_tool_calls",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "reasoning_effort",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "reasoning",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "service_tier",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_compatibility",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instructions",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "functions",
                "required": false,
                "type": "function[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "function_call",
                "required": false,
                "type": "string|object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "prompt_cache_options",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "text"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "modalities",
                "required": false,
                "type": "string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "cache_control.ttl",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.",
            "Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.",
            "Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "priklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių",
            "file_material": "tikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "pranešimų masyvas su role/content struktūra",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream",
              "temperature",
              "top_p",
              "stop",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "reasoning",
              "response_format",
              "tools",
              "tool_choice"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "max_context_tokens_inclusive": null,
              "min_context_tokens_exclusive": 0
            },
            "label": "Užklausos ilgio pakopa 1",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n    if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n    with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n",
            "label": "Python SDK streaming · all events",
            "language": "python"
          }
        ],
        "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",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI pokalbis",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 2.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Spartusis režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus spartųjį režimą"
          },
          {
            "label": "Flex režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus flex režimą"
          },
          {
            "label": "Didžiausios samprotavimo pastangos",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "max_context_tokens_inclusive": null,
              "min_context_tokens_exclusive": 0
            },
            "label": "Request-length tier 1",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [
          {
            "cache_read": null,
            "cache_read_multiplier": null,
            "cache_write": null,
            "cache_write_1h": null,
            "cache_write_multiplier": null,
            "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z",
            "in": 0.3,
            "input_multiplier": null,
            "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive",
            "max": null,
            "max_tokens": null,
            "min": 0,
            "min_tokens": 0,
            "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero",
            "out": 2.4,
            "output_multiplier": null,
            "per_request_price": null,
            "sort_order": 0,
            "tier_label": "",
            "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z"
          }
        ],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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\">Al</span><h2 id=\"sheet-title\">Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking</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|qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking\">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|qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking\">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\">Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra Qwen tekstinis samprotavimo modelis, turintis iš viso 80 milijardų ir 3 milijardus aktyvinamų parametrų. Sudėtingoms užduotims jis naudoja tik mąstymo režimą, hibridinį dėmesį ir retuosius ekspertus, turi natūralųjį 262 144 žetonų kontekstą ir sąlyginį išplėtimą iki 1 010 000.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Leidžiamos įvestys</dt><dd>Tekstas</dd></div><div><dt>Rezultatai</dt><dd>json · sse</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>Svarbiausios Qwen3-Next savybės: sudėtingas tekstinis samprotavimas</p><p>Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra tik mąstymo režimą naudojanti Qwen3-Next tekstinė laida. Gamintojas ją rekomenduoja itin sudėtingoms samprotavimo užduotims ir pažymi, kad jos mąstymas gali būti ilgesnis nei ankstesnių modelių. Ji priima tekstą ir grąžina tekstą, įskaitant paaiškintą atsakymą ar kodo pasiūlymą. Atskirkite ją nuo Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ir Qwen3-Coder-Next, kurių režimo be mąstymo sutartys yra kitokios.</p><p>Šeima pristato hibridinį dėmesį, derinantį Gated DeltaNet ir dėmesį su vartais, labai retus ekspertus, stabilumo metodus, tokius kaip ties nuliu centruota ir svorių mažinimą taikanti sluoksnių normalizacija, bei kelių žetonų prognozavimą. Qwen taip pat aprašo skatinamojo mokymo stabilizavimą per GSPO. Tai mokymo ir architektūros ypatybės; efektyvumo prieaugis priklauso nuo įgyvendinimo ir neturėtų tapti visuotiniu teiginiu apie atsako laiką.</p><p>Modelio apžvalga</p><p>Modelis iš viso turi 80 milijardų parametrų ir aktyvina tris milijardus. Jame yra 48 sluoksniai, išdėstyti trijų DeltaNet ekspertų sluoksnių ir vieno dėmesio ekspertų sluoksnio su vartais seka. Gamintojas nurodo 512 ekspertų, dešimt aktyvinamų ekspertų ir vieną bendrą ekspertą; pirminis mokymas vykdytas naudojant 15 tūkstančių milijardų žetonų, po jo atliktas tolesnis mokymas. Aktyvinami parametrai nėra visos modelio versijos dydis.</p><p>Natūralusis kontekstas yra 262 144 žetonai, dokumentuotas išplėtimas iki 1 010 000. Šaltinio tekstas, ankstesni pranešimai, įrankių stebėjimai, samprotavimas ir galutinė išvestis dalijasi sukonfigūruotu sekos limitu. Sudėtingam mąstymui gamintojas, kur įmanoma, pataria sukonfigūruoti didesnį nei 131 072 kontekstą, net jei mažesnis langas sumažintų atminties poreikį.</p><p>Sąsajos, skirtos tik mąstymo režimui, naudojimas</p><p>Numatytajame pokalbio šablone jau yra pradinis mąstymo žymeklis. Todėl grąžintoje sekoje gali būti uždaromasis žymeklis nekartojant pradinio. Tai įprastas gamintojo recepto formatavimas, o ne įrodymas, kad samprotavimo trūksta. Modelis palaiko tik mąstymo režimą; prašymas pateikti glaustą galutinį atsakymą nepaverčia jo laida be mąstymo.</p><p>Matematinei ar loginei užduočiai pateikite visą sąlygą, apibrėžtis, vienetus ir leidžiamas prielaidas. Paprašykite aiškiai atskirto galutinio atsakymo su jam patikrinti reikalingais pagrindžiančiais žingsniais. Samprotavimui apie kodą pateikite susijusią funkciją, įvestį ir numatomą elgseną, tada paprašykite paaiškinto pasiūlymo. Palyginkite pagrindžiančius skaičiavimus ar siūlomą pataisą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais rezultatais.</p><p>Įgyvendinimas ir įrankiai</p><p>Gamintojo pavyzdžiai palaiko programavimo ir įrankių darbo eigas bei rekomenduoja Qwen-Agent įrankių šablonams ir analizavimui su sukonfigūruotais arba per MCP prijungtais įrankiais. Apibrėžkite leidžiamus įrankius, užduoties tikslą ir stebimą užbaigimo sąlygą. Programa vykdo išorinius veiksmus ir grąžina tikruosius stebėjimus; modelis tada gali panaudoti tą grįžtamąjį ryšį kitame atsakyme.</p><p>Kelių žetonų prognozavimas yra mokymo dalis, tačiau jo naudojimas atliekant išvedimą priklauso nuo įgyvendinimo ir paprastai nėra prieinamas kiekvienoje lengvoje darbo eigoje. Vertindami diegimą išlaikykite šį skirtumą. Vien įrankių ar architektūros gebėjimas nepatvirtina prieigos prie failų, dabartinių šaltinių ar vykdymo aplinkos per kitą programą.</p><p>Itin ilgas tekstas</p><p>Dokumentuotas išplėtimas naudoja YaRN. Gamintojas patikrina maždaug milijono žetonų kontekstą ir pateikia keturgubo mastelio receptą, pagrįstą natūraliosiomis 262 144 pozicijomis; 524 288 žetonų užduotims jis siūlo dvigubą mastelį. Statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnio teksto apdorojimą, todėl jis turėtų atitikti tikrą ilgesnės įvesties poreikį.</p><p>Didelę įvestį suskirstykite dokumentų ribomis ir kodo ar skyrių identifikatoriais. Nurodykite klausimą ir laukiamą artefaktą, kad modelis galėtų susieti susijusią medžiagą, užuot visą langą laikęs aiškios užduoties pakaitalu. Palikite vietos galimai ilgam jo samprotavimui ir galutiniam rezultatui.</p><p>Generavimo rekomendacijos</p><p>Best Practices rekomenduoja temperature 0,6, top_p 0,95, top_k 20 ir min_p 0. Kur palaikoma, buvimo bauda nuo nulio iki dviejų gali sumažinti pasikartojantį tekstą, tačiau didesnės vertės gali maišyti kalbas ar šiek tiek mažinti kokybę. Qwen daugumai klausimų rekomenduoja 32 768 žetonų generavimo limitą, o neįprastai sudėtingoms matematikos ar programavimo užduotims – 81 920. Tai rekomendacijos, o ne nepriklausomos griežtos išvesties ribos.</p><p>Aiškiai nurodykite galutinio atsakymo formatą, pavyzdžiui, atskirtą matematinį rezultatą ar atsakymo lauką. Gamintojas rekomenduoja ankstesniuose asistento pranešimuose išlaikyti galutines išvestis be mąstymo turinio, laikantis šios modelio versijos šablono. Nereikėtų automatiškai perkelti vėlesnių modelių ankstesnio samprotavimo išsaugojimo parinkčių.</p><p>Esminės ribos</p><p>Tai tik tekstui skirtas modelis. Vaizdams, garsui ar vaizdo įrašams reikia tinkamo atskiro atvaizdavimo, kad jie galėtų būti naudojami kaip pagrindžianti medžiaga šioje darbo eigoje. Ilgas mąstymas ir kontekstas yra baigtiniai ištekliai, o išsamus samprotavimas savaime neįrodo teisingo rezultato. Tikrinkite prielaidas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal pateiktą šaltinį. Naudingas rezultatas yra peržiūrimas atsakymas ar artefaktas, kurio pagrindas lieka matomas ir kurio tik mąstymo režimo tapatumas išlaikomas.</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>json</code>, <code>sse</code></dd></div><div><dt>Išvesties formatas</dt><dd>JSON arba SSE</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 data-parameter-availability=\"source_interface\"><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>qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><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>message[]</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 data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].role</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>user, assistant</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">messages[].content</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></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><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></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><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></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Įvesties medžiagos deriniai</summary><p class=\"note-s\"><b>Tekstas</b> · UTF-8 tekstas</p><p class=\"note-s\"><code>messages[].content eilutė</code></p></details><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_controls</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>stream</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>text_file_material</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>Perskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę.</td></tr></tbody></table></div><p>Gyvavimo ciklas: <code>synchronous_or_streamed</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></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot įkainiai</h4><h4>Kainos pagal konfigūraciją</h4><p class=\"note-s\">Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</th><th>Konteksto tokenų daugiau nei</th><th>Konteksto tokenų iki imtinai</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=\"Konteksto tokenų daugiau nei\"><span class=\"card-cell-label\">Konteksto tokenų daugiau nei</span>—</td><td data-cell-label=\"Konteksto tokenų iki imtinai\"><span class=\"card-cell-label\">Konteksto tokenų iki imtinai</span>Be viršutinės ribos</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0.0003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0.0024</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><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Užklausos ilgio pakopa 1</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>—</td><td data-cell-label=\"Konteksto tokenų daugiau nei\"><span class=\"card-cell-label\">Konteksto tokenų daugiau nei</span>0</td><td data-cell-label=\"Konteksto tokenų iki imtinai\"><span class=\"card-cell-label\">Konteksto tokenų iki imtinai</span>Be viršutinės ribos</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0.0003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0.0024</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-2407-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2407-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Visas minimalus JSON užklausos turinys</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2407-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2407-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">curl · naudokite savo UTF-8 dokumentą</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2407-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2407-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python · 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-2407-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2407-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking&quot;,\n  &quot;max_tokens&quot;: 128,\n  &quot;messages&quot;: [\n    {\n      &quot;role&quot;: &quot;user&quot;,\n      &quot;content&quot;: &quot;Summarize the incident report.&quot;\n    }\n  ],\n  &quot;stream&quot;: false\n}</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2407-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2407-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking&#39;, &#39;max_tokens&#39;: 128, &#39;messages&#39;: [{&#39;role&#39;: &#39;user&#39;, &#39;content&#39;: &#39;Summarize the incident report.&#39;}]}\npayload[&#39;messages&#39;][0][&#39;content&#39;] = &#39;Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n&#39; + text\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H &quot;x-api-key: $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;anthropic-version: 2023-06-01&#39; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2407-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2407-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking&#39;, &#39;max_tokens&#39;: 128, &#39;messages&#39;: [{&#39;role&#39;: &#39;user&#39;, &#39;content&#39;: &#39;Summarize the incident report.&#39;}]}\npayload[&#39;messages&#39;][0][&#39;content&#39;] = &#39;Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n&#39; + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ[&#39;AILOOT_API_KEY&#39;]\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_API_KEY before making a request&#39;)\nheaders = {&#39;x-api-key&#39;: &#39;PLACEHOLDER_KEY&#39;, &#39;anthropic-version&#39;: &#39;2023-06-01&#39;, &#39;Content-Type&#39;: &#39;application/json&#39;}\nheaders[&#39;x-api-key&#39;] = api_key\nrequest = Request(&#39;https://api.ailoot.ai/v1/messages&#39;, data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode(&#39;utf-8&#39;), headers=headers, method=&#39;POST&#39;)\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(response.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nexcept HTTPError as error:\n    Path(&#39;result.json&#39;).write_bytes(error.read())\n    Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(error.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\n    raise\nPath(&#39;result.json&#39;).write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\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 arba SSE</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\">Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą</h5><p class=\"note-s\">Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Atsakymo laukai</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Laukas</th><th>Tipas</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>string</td></tr><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>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">content[]</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>text|thinking|tool_use|other content block</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">stop_reason</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>string|null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Klaidos ir tolesni veiksmai</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Atsakymas</th><th>Sąlyga</th><th>Kitas žingsnis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.</td></tr></tbody></table></div></details></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=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&amp;fmt=messages\"><code>qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking</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=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&amp;fmt=messages\"><code>qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "headers": [
                "Authorization: Bearer",
                "x-api-key",
                "anthropic-version"
              ],
              "version_example": "2023-06-01"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "example_body": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content eilutė",
                "required_material": "UTF-8 tekstas"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "synchronous_json",
              "streamed_SSE"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.",
              "family": "protocol",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "content[]",
                  "type": "text|thinking|tool_use|other content block"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "stop_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON arba SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "user",
                  "assistant"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.",
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "source": {
                                      "oneOf": [
                                        {
                                          "properties": {
                                            "type": {
                                              "const": "url"
                                            },
                                            "url": {
                                              "type": "string"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "url"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        },
                                        {
                                          "properties": {
                                            "data": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "media_type": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "type": {
                                              "const": "base64"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "media_type",
                                            "data"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        }
                                      ]
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
              "stream": false
            },
            "unsupported": [
              "No query API key.",
              "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example."
            ]
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ],
            "text_file_material": "Perskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę."
          },
          "lifecycle": {
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "job_read": null,
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "output": {
            "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.",
            "family": "protocol",
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "max_context_tokens_inclusive": null,
              "min_context_tokens_exclusive": 0
            },
            "label": "Užklausos ilgio pakopa 1",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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": "{\n  \"model\": \"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\n  \"max_tokens\": 128,\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic pranešimai",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 2.4,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Spartusis režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus spartųjį režimą"
          },
          {
            "label": "Flex režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus flex režimą"
          },
          {
            "label": "Didžiausios samprotavimo pastangos",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "max_context_tokens_inclusive": null,
              "min_context_tokens_exclusive": 0
            },
            "label": "Request-length tier 1",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [
          {
            "cache_read": null,
            "cache_read_multiplier": null,
            "cache_write": null,
            "cache_write_1h": null,
            "cache_write_multiplier": null,
            "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z",
            "in": 0.3,
            "input_multiplier": null,
            "max": null,
            "max_tokens": null,
            "min": 0,
            "min_tokens": 0,
            "out": 2.4,
            "output_multiplier": null,
            "per_request_price": null,
            "sort_order": 0,
            "tier_label": "",
            "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z"
          }
        ],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "04476942bda9d2161391b399b6cf5d4eeac2d12763f5b22dab95ceccb1e5aa38",
    "input_html_sha256": "bc4ca3186f145785ff4b48236a058235392a0d3ab9552403a21931a2e04ad8c7",
    "private_audit_sha256": "6cc41d3885c11c9cf1fd76bbcec2ab843f0a61bd5634c58c582ba5e6e2c29d44",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/",
    "description": "Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra Qwen tekstinis samprotavimo modelis, turintis iš viso 80 milijardų ir 3 milijardus aktyvinamų parametrų. Sudėtingoms užduotims jis naudoja tik mąstymo režimą, hibridinį dėmesį ir retuosius ekspertus, turi natūralųjį 262 144 žetonų kontekstą ir sąlyginį išplėtimą iki 1 010 000.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/"
  },
  "practicalHtml": "<h3>Praktinė užduotis</h3><p>Techninis pavyzdys anglų kalba</p><pre><code>Identify what a logic puzzle actually determines\n\nExactly one of A, B and C took a key, and exactly one statement is true. A says, &#x27;B took it.&#x27; B says, &#x27;C took it.&#x27; C says, &#x27;I did not take it.&#x27; Determine every possible culprit consistent with these premises. Show a truth table and state whether the culprit is uniquely determined.</code></pre><h4>Laukiamas rezultatas</h4><pre><code>A three-case truth table and the complete set of consistent culprits with a uniqueness conclusion.</code></pre><h4>Rezultato patikra</h4><pre><code>The table checks exactly one true statement in each candidate case and preserves multiple solutions if the premises allow them.</code></pre>",
  "practicalText": "Praktinė užduotis Techninis pavyzdys anglų kalba Identify what a logic puzzle actually determines Exactly one of A, B and C took a key, and exactly one statement is true. A says, 'B took it.' B says, 'C took it.' C says, 'I did not take it.' Determine every possible culprit consistent with these premises. Show a truth table and state whether the culprit is uniquely determined. Laukiamas rezultatas A three-case truth table and the complete set of consistent culprits with a uniqueness conclusion. Rezultato patikra The table checks exactly one true statement in each candidate case and preserves multiple solutions if the premises allow them.",
  "rawModel": {
    "about": "Svarbiausios Qwen3-Next savybės: sudėtingas tekstinis samprotavimas\n\nQwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra tik mąstymo režimą naudojanti Qwen3-Next tekstinė laida. Gamintojas ją rekomenduoja itin sudėtingoms samprotavimo užduotims ir pažymi, kad jos mąstymas gali būti ilgesnis nei ankstesnių modelių. Ji priima tekstą ir grąžina tekstą, įskaitant paaiškintą atsakymą ar kodo pasiūlymą. Atskirkite ją nuo Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ir Qwen3-Coder-Next, kurių režimo be mąstymo sutartys yra kitokios.\n\nŠeima pristato hibridinį dėmesį, derinantį Gated DeltaNet ir dėmesį su vartais, labai retus ekspertus, stabilumo metodus, tokius kaip ties nuliu centruota ir svorių mažinimą taikanti sluoksnių normalizacija, bei kelių žetonų prognozavimą. Qwen taip pat aprašo skatinamojo mokymo stabilizavimą per GSPO. Tai mokymo ir architektūros ypatybės; efektyvumo prieaugis priklauso nuo įgyvendinimo ir neturėtų tapti visuotiniu teiginiu apie atsako laiką.\n\nModelio apžvalga\n\nModelis iš viso turi 80 milijardų parametrų ir aktyvina tris milijardus. Jame yra 48 sluoksniai, išdėstyti trijų DeltaNet ekspertų sluoksnių ir vieno dėmesio ekspertų sluoksnio su vartais seka. Gamintojas nurodo 512 ekspertų, dešimt aktyvinamų ekspertų ir vieną bendrą ekspertą; pirminis mokymas vykdytas naudojant 15 tūkstančių milijardų žetonų, po jo atliktas tolesnis mokymas. Aktyvinami parametrai nėra visos modelio versijos dydis.\n\nNatūralusis kontekstas yra 262 144 žetonai, dokumentuotas išplėtimas iki 1 010 000. Šaltinio tekstas, ankstesni pranešimai, įrankių stebėjimai, samprotavimas ir galutinė išvestis dalijasi sukonfigūruotu sekos limitu. Sudėtingam mąstymui gamintojas, kur įmanoma, pataria sukonfigūruoti didesnį nei 131 072 kontekstą, net jei mažesnis langas sumažintų atminties poreikį.\n\nSąsajos, skirtos tik mąstymo režimui, naudojimas\n\nNumatytajame pokalbio šablone jau yra pradinis mąstymo žymeklis. Todėl grąžintoje sekoje gali būti uždaromasis žymeklis nekartojant pradinio. Tai įprastas gamintojo recepto formatavimas, o ne įrodymas, kad samprotavimo trūksta. Modelis palaiko tik mąstymo režimą; prašymas pateikti glaustą galutinį atsakymą nepaverčia jo laida be mąstymo.\n\nMatematinei ar loginei užduočiai pateikite visą sąlygą, apibrėžtis, vienetus ir leidžiamas prielaidas. Paprašykite aiškiai atskirto galutinio atsakymo su jam patikrinti reikalingais pagrindžiančiais žingsniais. Samprotavimui apie kodą pateikite susijusią funkciją, įvestį ir numatomą elgseną, tada paprašykite paaiškinto pasiūlymo. Palyginkite pagrindžiančius skaičiavimus ar siūlomą pataisą su pateiktomis sąlygomis ir tikrais rezultatais.\n\nĮgyvendinimas ir įrankiai\n\nGamintojo pavyzdžiai palaiko programavimo ir įrankių darbo eigas bei rekomenduoja Qwen-Agent įrankių šablonams ir analizavimui su sukonfigūruotais arba per MCP prijungtais įrankiais. Apibrėžkite leidžiamus įrankius, užduoties tikslą ir stebimą užbaigimo sąlygą. Programa vykdo išorinius veiksmus ir grąžina tikruosius stebėjimus; modelis tada gali panaudoti tą grįžtamąjį ryšį kitame atsakyme.\n\nKelių žetonų prognozavimas yra mokymo dalis, tačiau jo naudojimas atliekant išvedimą priklauso nuo įgyvendinimo ir paprastai nėra prieinamas kiekvienoje lengvoje darbo eigoje. Vertindami diegimą išlaikykite šį skirtumą. Vien įrankių ar architektūros gebėjimas nepatvirtina prieigos prie failų, dabartinių šaltinių ar vykdymo aplinkos per kitą programą.\n\nItin ilgas tekstas\n\nDokumentuotas išplėtimas naudoja YaRN. Gamintojas patikrina maždaug milijono žetonų kontekstą ir pateikia keturgubo mastelio receptą, pagrįstą natūraliosiomis 262 144 pozicijomis; 524 288 žetonų užduotims jis siūlo dvigubą mastelį. Statinis mastelio keitimas gali paveikti trumpesnio teksto apdorojimą, todėl jis turėtų atitikti tikrą ilgesnės įvesties poreikį.\n\nDidelę įvestį suskirstykite dokumentų ribomis ir kodo ar skyrių identifikatoriais. Nurodykite klausimą ir laukiamą artefaktą, kad modelis galėtų susieti susijusią medžiagą, užuot visą langą laikęs aiškios užduoties pakaitalu. Palikite vietos galimai ilgam jo samprotavimui ir galutiniam rezultatui.\n\nGeneravimo rekomendacijos\n\nBest Practices rekomenduoja temperature 0,6, top_p 0,95, top_k 20 ir min_p 0. Kur palaikoma, buvimo bauda nuo nulio iki dviejų gali sumažinti pasikartojantį tekstą, tačiau didesnės vertės gali maišyti kalbas ar šiek tiek mažinti kokybę. Qwen daugumai klausimų rekomenduoja 32 768 žetonų generavimo limitą, o neįprastai sudėtingoms matematikos ar programavimo užduotims – 81 920. Tai rekomendacijos, o ne nepriklausomos griežtos išvesties ribos.\n\nAiškiai nurodykite galutinio atsakymo formatą, pavyzdžiui, atskirtą matematinį rezultatą ar atsakymo lauką. Gamintojas rekomenduoja ankstesniuose asistento pranešimuose išlaikyti galutines išvestis be mąstymo turinio, laikantis šios modelio versijos šablono. Nereikėtų automatiškai perkelti vėlesnių modelių ankstesnio samprotavimo išsaugojimo parinkčių.\n\nEsminės ribos\n\nTai tik tekstui skirtas modelis. Vaizdams, garsui ar vaizdo įrašams reikia tinkamo atskiro atvaizdavimo, kad jie galėtų būti naudojami kaip pagrindžianti medžiaga šioje darbo eigoje. Ilgas mąstymas ir kontekstas yra baigtiniai ištekliai, o išsamus samprotavimas savaime neįrodo teisingo rezultato. Tikrinkite prielaidas, skaičiavimus ir sugeneruotą kodą pagal pateiktą šaltinį. Naudingas rezultatas yra peržiūrimas atsakymas ar artefaktas, kurio pagrindas lieka matomas ir kurio tik mąstymo režimo tapatumas išlaikomas.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Alibaba",
    "available": null,
    "canonical_model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
    "capabilities": {
      "context_length": 262144,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "chat",
      "messages"
    ],
    "id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [
              "Model context is not an output cap.",
              "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.",
              "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.",
              "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected."
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content",
                "required_material": "UTF8 tekstas"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "conversation",
              "function_tool_continuation",
              "streaming"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.content",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.tool_calls",
                  "type": "tool_call[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_content",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].message.reasoning_details",
                  "type": "object|array"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "choices[].finish_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json arba SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "conditions": "Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "system",
                  "user",
                  "assistant",
                  "tool",
                  "function"
                ],
                "enum_exhaustive": false,
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": false,
                "type": "string|content_part[]|null"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].tool_calls",
                "required": false,
                "type": "tool_call[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].tool_call_id",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].name",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].reasoning_content",
                "required": false,
                "type": "string",
                "when": "Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].reasoning_details",
                "required": false,
                "type": "object|array"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream_options.include_usage",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "required": false,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools",
                "required": false,
                "type": "function_tool[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "function"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "tools[].type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.name",
                "required": true,
                "type": "string",
                "when": "pateiktas funkcijos tipo įrankis"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.description",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tools[].function.parameters",
                "required": false,
                "type": "JSON_schema"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "tool_choice",
                "required": false,
                "type": "string|object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "parallel_tool_calls",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "reasoning_effort",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "reasoning",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "service_tier",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_compatibility",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instructions",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "functions",
                "required": false,
                "type": "function[]"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "function_call",
                "required": false,
                "type": "string|object"
              },
              {
                "availability": "model_dependent",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "prompt_cache_options",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "text"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "modalities",
                "required": false,
                "type": "string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "cache_control.ttl",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "additional models/models list",
              "plugins",
              "route",
              "hosted tools; ordinary client function tools remain separate",
              "non-text output modalities",
              "provider.options overrides",
              "one-hour prompt-cache TTL"
            ]
          },
          "hints": [
            "Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.",
            "Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.",
            "Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "control_scope": "priklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių",
            "file_material": "tikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas",
            "hosted_operations": false,
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "messages": "pranešimų masyvas su role/content struktūra",
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "stream",
              "temperature",
              "top_p",
              "stop",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "reasoning",
              "response_format",
              "tools",
              "tool_choice"
            ],
            "output_modalities": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_chat"
          ],
          "output": {
            "content": "choices[].message.content or stream delta",
            "family": "text",
            "format": "json or supported SSE",
            "tool_calls": "retain actual returned function calls"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "max_context_tokens_inclusive": null,
              "min_context_tokens_exclusive": 0
            },
            "label": "Užklausos ilgio pakopa 1",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n    if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n",
            "label": "Python SDK · all choices",
            "language": "python"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n        ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n        file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print(\"Saved\", file)\n    for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n        print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get(\"choices\") or []:\n        print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n        print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n            save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n            print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n            if blob and blob.get(\"data\"):\n                mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n                suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n                save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n    with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n",
            "label": "Python SDK streaming · all events",
            "language": "python"
          }
        ],
        "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",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI pokalbis",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 2.4,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Spartusis režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus spartųjį režimą"
          },
          {
            "label": "Flex režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus flex režimą"
          },
          {
            "label": "Didžiausios samprotavimo pastangos",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "max_context_tokens_inclusive": null,
              "min_context_tokens_exclusive": 0
            },
            "label": "Request-length tier 1",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [
          {
            "cache_read": null,
            "cache_read_multiplier": null,
            "cache_write": null,
            "cache_write_1h": null,
            "cache_write_multiplier": null,
            "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z",
            "in": 0.3,
            "input_multiplier": null,
            "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive",
            "max": null,
            "max_tokens": null,
            "min": 0,
            "min_tokens": 0,
            "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero",
            "out": 2.4,
            "output_multiplier": null,
            "per_request_price": null,
            "sort_order": 0,
            "tier_label": "",
            "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z"
          }
        ],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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": {
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "headers": [
                "Authorization: Bearer",
                "x-api-key",
                "anthropic-version"
              ],
              "version_example": "2023-06-01"
            },
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "example_body": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "unknown": "Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "mode": "text",
                "representation": "messages[].content eilutė",
                "required_material": "UTF-8 tekstas"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "synchronous_json",
              "streamed_SSE"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.",
              "family": "protocol",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "content[]",
                  "type": "text|thinking|tool_use|other content block"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "stop_reason",
                  "type": "string|null"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON arba SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "message[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "user",
                  "assistant"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "messages[].role",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "messages[].content",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.",
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "source": {
                                      "oneOf": [
                                        {
                                          "properties": {
                                            "type": {
                                              "const": "url"
                                            },
                                            "url": {
                                              "type": "string"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "url"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        },
                                        {
                                          "properties": {
                                            "data": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "media_type": {
                                              "type": "string"
                                            },
                                            "type": {
                                              "const": "base64"
                                            }
                                          },
                                          "required": [
                                            "type",
                                            "media_type",
                                            "data"
                                          ],
                                          "type": "object"
                                        }
                                      ]
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "source"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "max_tokens": 128,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the incident report.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
              "stream": false
            },
            "unsupported": [
              "No query API key.",
              "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example."
            ]
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ],
            "text_file_material": "Perskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę."
          },
          "lifecycle": {
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "job_read": null,
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "output": {
            "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.",
            "family": "protocol",
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "max_context_tokens_inclusive": null,
              "min_context_tokens_exclusive": 0
            },
            "label": "Užklausos ilgio pakopa 1",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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": "{\n  \"model\": \"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\n  \"max_tokens\": 128,\n  \"messages\": [\n    {\n      \"role\": \"user\",\n      \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n    }\n  ],\n  \"stream\": false\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic pranešimai",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 2.4,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Spartusis režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus spartųjį režimą"
          },
          {
            "label": "Flex režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus flex režimą"
          },
          {
            "label": "Didžiausios samprotavimo pastangos",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "max_context_tokens_inclusive": null,
              "min_context_tokens_exclusive": 0
            },
            "label": "Request-length tier 1",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "0.0024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
                "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": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [
          {
            "cache_read": null,
            "cache_read_multiplier": null,
            "cache_write": null,
            "cache_write_1h": null,
            "cache_write_multiplier": null,
            "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z",
            "in": 0.3,
            "input_multiplier": null,
            "max": null,
            "max_tokens": null,
            "min": 0,
            "min_tokens": 0,
            "out": 2.4,
            "output_multiplier": null,
            "per_request_price": null,
            "sort_order": 0,
            "tier_label": "",
            "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z"
          }
        ],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking",
    "price": {
      "in": 0.3,
      "in_label": null,
      "out": 2.4,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.3,
      "sort_out": 2.4,
      "varies": true
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "OpenAI Chat · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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"
          }
        ]
      },
      {
        "dimensions": {
          "max_context_tokens_inclusive": null,
          "min_context_tokens_exclusive": 0
        },
        "label": "OpenAI Chat · Request-length tier 1",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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"
          }
        ]
      },
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Anthropic Messages · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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"
          }
        ]
      },
      {
        "dimensions": {
          "max_context_tokens_inclusive": null,
          "min_context_tokens_exclusive": 0
        },
        "label": "Anthropic Messages · Request-length tier 1",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "0.0024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000024",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
    "short": "Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra Qwen tekstinis samprotavimo modelis, turintis iš viso 80 milijardų ir 3 milijardus aktyvinamų parametrų. Sudėtingoms užduotims jis naudoja tik mąstymo režimą, hibridinį dėmesį ir retuosius ekspertus, turi natūralųjį 262 144 žetonų kontekstą ir sąlyginį išplėtimą iki 1 010 000."
  },
  "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": "Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking yra Qwen tekstinis samprotavimo modelis, turintis iš viso 80 milijardų ir 3 milijardus aktyvinamų parametrų. Sudėtingoms užduotims jis naudoja tik mąstymo režimą, hibridinį dėmesį ir retuosius ekspertus, turi natūralųjį 262 144 žetonų kontekstą ir sąlyginį išplėtimą iki 1 010 000.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "e8a0637aea13a035d44025826e28f5373cc09bb7dc7809cec11f9267693b65ba",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "c6651cc8374871d6094b1244efc9073ec9bcc220d81e78243becc23566d42a13"
}