{
  "aboutHtml": "<p>Apžvalga: vienas modelis kelioms įvesties rūšims</p><p>Qwen2.5-Omni-7B – Qwen visą apdorojimo kelią apimantis daugiarūšis modelis tekstui, vaizdams, garsui ir vaizdo įrašams. Jis gali suprasti šias įvestis kartu ir srautiniame procese generuoti tekstą su natūralia šneka. Naudokite jį, kai užduočiai svarbu ir tai, kas matoma, ir tai, kas girdima, arba kai naudotojas instrukciją pateikia balsu, o ne raštu. Tai konkretus 7B kontrolinis taškas; komercinis Omni-Turbo ir vėlesnės Omni laidos turi savas sutartis.</p><p>Pagrindinės funkcijos ir architektūra</p><p>Thinker-Talker sandara sujungia supratimą ir šnekos generavimą. Thinker apdoroja daugiarūšę užduotį ir kuria tekstinį turinį, o Talker dalyvauja formuojant ištartą atsakymą. TMRoPE, gamintojo pagal laiką suderinta daugiarūšė pozicijų schema, sinchronizuoja vaizdo laiko žymas su garsu. Architektūra skirta blokais pateikiamai įvesčiai ir operatyviai balso ar vaizdo sąveikai; šis projektavimo tikslas nėra fiksuoto atsakymo laiko garantija kiekvienai sąsajai.</p><p>Gamintojo užduočių aprėptis apima kalbos atpažinimą, sakytinės kalbos vertimą, garso supratimą, samprotavimą apie vaizdus, vaizdo įrašų supratimą ir šnekos generavimą. Todėl žodinės instrukcijos gali tiesiogiai dalyvauti daugiarūšiame klausime, ne visuomet reikalaujant atskirai pateiktos rašytinės transkripcijos. Aiškiai įvardykite tikslinę užduotį: garso fragmento supratimas, atsakymas į žodinį klausimą ir žodinio atsakymo generavimas yra skirtingi panaudojimo būdai, nors modelis palaiko visas jų įvesties ar išvesties formas.</p><p>Daugiarūšio pokalbio parengimas</p><p>Pateikite susijusią mediją ir nurodykite, kaip atsakymas turi ją susieti. Demonstracijai su pasakojimu paprašykite modelio atskirti matomus žingsnius nuo kalbėtojo paaiškinimo ir nustatyti, kur jie sutampa. Paveikslėliui su garsiniu klausimu nurodykite vaizdo vaidmenį ir prašykite glausto atsakymo, pagrįsto matomu turiniu. Vien garsiniam fragmentui nurodykite, ar siekiama atpažinti kalbą, paaiškinti garsus, ar atsakyti į klausimą apie turinį. Tai parengti dokumentuotos užduočių aprėpties pritaikymai.</p><p>Gamintojo pavyzdžiuose pateikiami vien tekstiniai, vien garsiniai, vien vaizdo įrašų ir mišrios medijos pokalbiai. Išlaikykite pradinę vaizdo įrašo tvarką ir laiką. Atskirus išteklius pažymėkite, kad modelis galėtų juos nurodyti, nelaikydamas nesusijusių įrodymų vienu įvykiu. Rezultatas gali būti vien tekstas arba tekstas su sakytine kalba; prieš rengdami užklausą pasirinkite naudingą rezultatą.</p><p>Sakytinės kalbos išvesties parengimas</p><p>Kai reikia sakytinės kalbos išvesties, Qwen kontrolinio taško receptas reikalauja dokumentuotos garso gebėjimų sisteminės instrukcijos. Instrukcijoje nurodomas Qwen ir jo klausos, regos, teksto bei kalbos gebėjimai; nesusijęs pakaitalas gali sutrukdyti numatytam garso veikimui. Tai gamintojo kontrolinio taško proceso gairės, o ne teiginys, kad kiekviena programa suteikia sisteminės instrukcijos ar garso generavimo valdiklius.</p><p>Šiame konkrečiame kontroliniame taške siūlomi du balsai: Chelsie – šiltas moteriškas balsas, ir Ethan – energingas vyriškas balsas. Chelsie dokumentuotas kaip numatytasis, kai kalbėtojas nepasirinktas. Generavimo pavyzdyje kalba įrašoma 24,000 Hz diskretizavimo dažniu. Šių dviejų balsų nereikėtų pakeisti keturių balsų aprašymu iš atskirai įvardyto komercinio modelio.</p><p>Garso iš vaizdo įrašo naudojimas</p><p>Vaizdo įrašo garso takelis gali būti svarbus jo prasmei, pavyzdžiui, žodinės instrukcijos ar matomo veiksmo sukeltas garsas. Qwen pateikia use_audio_in_video nustatymą medijos parengimo, apdorojimo ir generavimo etapuose. Visuose trijuose etapuose ir kelių ėjimų pokalbyje jis turi išlikti nuoseklus; nesuderinti nustatymai gali duoti netikėtų rezultatų. Todėl vien vaizdinis vaizdo įrašo aiškinimas skiriasi nuo garsinio ir vaizdinio, net kai failas tas pats.</p><p>Vien tekstinė išvestis ir paketinis apdorojimas</p><p>Gamintojas palaiko vien tekstinę išvestį nustačius return_audio=False. Taip pat leidžia po įkėlimo išjungti Talker: GPU atminties poreikis sumažėja maždaug 2 GB, tačiau tame egzemplioriuje garso išvestis tampa neprieinama. Dokumentuotame mišrių pavyzdžių paketinio apdorojimo pavyzdyje reikalaujama return_audio=False; jame derinamos teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų užklausos. Šio paketo pavyzdžio nereikėtų paversti teiginiu apie paketinį kalbos generavimą.</p><p>Kontekstas ir esminės ribos</p><p>Kontrolinio taško tekstinės bazės konfigūracijoje didžiausias pozicijų skaičius yra 32,768. Tekstas, atvaizduota medija ir sugeneruoti atsakymai naudoja sekos vietą; ši reikšmė savaime nenustato universalios garso ar vaizdo įrašo trukmės. Gamintojo išteklių pavyzdžiai rodo, kad ilgesniam vaizdo įrašui reikia gerokai daugiau atminties, todėl trumpas susijęs fragmentas dažnai praktiškesnis nei didelis nesusijęs įrašas. Pavyzdžiuose neskelbiama atskira griežta didžiausia atsakymo ilgio riba ar visuotinai garantuota medijos trukmė.</p><p>Kalbos citatas ir išvadas tikrinkite pagal šaltinį, išlaikykite klausimui pakankamas vaizdines detales ir saugokite tekstinį rezultatą, kai vertintojui reikia peržiūrėti žodinį paaiškinimą. Dokumentuota modelio vertė – bendras supratimas ir tekstinis bei sakytinis atsakymas; tikslūs balso valdikliai, medijos apdorojimas ir išvesties pristatymas lieka pasirinktos sąsajos funkcijomis.</p>",
  "aboutText": "Apžvalga: vienas modelis kelioms įvesties rūšims\n\nQwen2.5-Omni-7B – Qwen visą apdorojimo kelią apimantis daugiarūšis modelis tekstui, vaizdams, garsui ir vaizdo įrašams. Jis gali suprasti šias įvestis kartu ir srautiniame procese generuoti tekstą su natūralia šneka. Naudokite jį, kai užduočiai svarbu ir tai, kas matoma, ir tai, kas girdima, arba kai naudotojas instrukciją pateikia balsu, o ne raštu. Tai konkretus 7B kontrolinis taškas; komercinis Omni-Turbo ir vėlesnės Omni laidos turi savas sutartis.\n\nPagrindinės funkcijos ir architektūra\n\nThinker-Talker sandara sujungia supratimą ir šnekos generavimą. Thinker apdoroja daugiarūšę užduotį ir kuria tekstinį turinį, o Talker dalyvauja formuojant ištartą atsakymą. TMRoPE, gamintojo pagal laiką suderinta daugiarūšė pozicijų schema, sinchronizuoja vaizdo laiko žymas su garsu. Architektūra skirta blokais pateikiamai įvesčiai ir operatyviai balso ar vaizdo sąveikai; šis projektavimo tikslas nėra fiksuoto atsakymo laiko garantija kiekvienai sąsajai.\n\nGamintojo užduočių aprėptis apima kalbos atpažinimą, sakytinės kalbos vertimą, garso supratimą, samprotavimą apie vaizdus, vaizdo įrašų supratimą ir šnekos generavimą. Todėl žodinės instrukcijos gali tiesiogiai dalyvauti daugiarūšiame klausime, ne visuomet reikalaujant atskirai pateiktos rašytinės transkripcijos. Aiškiai įvardykite tikslinę užduotį: garso fragmento supratimas, atsakymas į žodinį klausimą ir žodinio atsakymo generavimas yra skirtingi panaudojimo būdai, nors modelis palaiko visas jų įvesties ar išvesties formas.\n\nDaugiarūšio pokalbio parengimas\n\nPateikite susijusią mediją ir nurodykite, kaip atsakymas turi ją susieti. Demonstracijai su pasakojimu paprašykite modelio atskirti matomus žingsnius nuo kalbėtojo paaiškinimo ir nustatyti, kur jie sutampa. Paveikslėliui su garsiniu klausimu nurodykite vaizdo vaidmenį ir prašykite glausto atsakymo, pagrįsto matomu turiniu. Vien garsiniam fragmentui nurodykite, ar siekiama atpažinti kalbą, paaiškinti garsus, ar atsakyti į klausimą apie turinį. Tai parengti dokumentuotos užduočių aprėpties pritaikymai.\n\nGamintojo pavyzdžiuose pateikiami vien tekstiniai, vien garsiniai, vien vaizdo įrašų ir mišrios medijos pokalbiai. Išlaikykite pradinę vaizdo įrašo tvarką ir laiką. Atskirus išteklius pažymėkite, kad modelis galėtų juos nurodyti, nelaikydamas nesusijusių įrodymų vienu įvykiu. Rezultatas gali būti vien tekstas arba tekstas su sakytine kalba; prieš rengdami užklausą pasirinkite naudingą rezultatą.\n\nSakytinės kalbos išvesties parengimas\n\nKai reikia sakytinės kalbos išvesties, Qwen kontrolinio taško receptas reikalauja dokumentuotos garso gebėjimų sisteminės instrukcijos. Instrukcijoje nurodomas Qwen ir jo klausos, regos, teksto bei kalbos gebėjimai; nesusijęs pakaitalas gali sutrukdyti numatytam garso veikimui. Tai gamintojo kontrolinio taško proceso gairės, o ne teiginys, kad kiekviena programa suteikia sisteminės instrukcijos ar garso generavimo valdiklius.\n\nŠiame konkrečiame kontroliniame taške siūlomi du balsai: Chelsie – šiltas moteriškas balsas, ir Ethan – energingas vyriškas balsas. Chelsie dokumentuotas kaip numatytasis, kai kalbėtojas nepasirinktas. Generavimo pavyzdyje kalba įrašoma 24,000 Hz diskretizavimo dažniu. Šių dviejų balsų nereikėtų pakeisti keturių balsų aprašymu iš atskirai įvardyto komercinio modelio.\n\nGarso iš vaizdo įrašo naudojimas\n\nVaizdo įrašo garso takelis gali būti svarbus jo prasmei, pavyzdžiui, žodinės instrukcijos ar matomo veiksmo sukeltas garsas. Qwen pateikia use_audio_in_video nustatymą medijos parengimo, apdorojimo ir generavimo etapuose. Visuose trijuose etapuose ir kelių ėjimų pokalbyje jis turi išlikti nuoseklus; nesuderinti nustatymai gali duoti netikėtų rezultatų. Todėl vien vaizdinis vaizdo įrašo aiškinimas skiriasi nuo garsinio ir vaizdinio, net kai failas tas pats.\n\nVien tekstinė išvestis ir paketinis apdorojimas\n\nGamintojas palaiko vien tekstinę išvestį nustačius return_audio=False. Taip pat leidžia po įkėlimo išjungti Talker: GPU atminties poreikis sumažėja maždaug 2 GB, tačiau tame egzemplioriuje garso išvestis tampa neprieinama. Dokumentuotame mišrių pavyzdžių paketinio apdorojimo pavyzdyje reikalaujama return_audio=False; jame derinamos teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų užklausos. Šio paketo pavyzdžio nereikėtų paversti teiginiu apie paketinį kalbos generavimą.\n\nKontekstas ir esminės ribos\n\nKontrolinio taško tekstinės bazės konfigūracijoje didžiausias pozicijų skaičius yra 32,768. Tekstas, atvaizduota medija ir sugeneruoti atsakymai naudoja sekos vietą; ši reikšmė savaime nenustato universalios garso ar vaizdo įrašo trukmės. Gamintojo išteklių pavyzdžiai rodo, kad ilgesniam vaizdo įrašui reikia gerokai daugiau atminties, todėl trumpas susijęs fragmentas dažnai praktiškesnis nei didelis nesusijęs įrašas. Pavyzdžiuose neskelbiama atskira griežta didžiausia atsakymo ilgio riba ar visuotinai garantuota medijos trukmė.\n\nKalbos citatas ir išvadas tikrinkite pagal šaltinį, išlaikykite klausimui pakankamas vaizdines detales ir saugokite tekstinį rezultatą, kai vertintojui reikia peržiūrėti žodinį paaiškinimą. Dokumentuota modelio vertė – bendras supratimas ir tekstinis bei sakytinis atsakymas; tikslūs balso valdikliai, medijos apdorojimas ir išvesties pristatymas lieka pasirinktos sąsajos funkcijomis.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": {
      "practical_html": "<h3>Praktinė užduotis</h3><p>Techninis pavyzdys anglų kalba</p><pre><code>Compare demonstration notes with narration\n\nCompare two text records of demonstration M2. Visual notes: &#x27;Operator closes the lid, then presses Start.&#x27; Narration transcript: &#x27;Press Start before closing the lid.&#x27; Identify the sequence disagreement and write one clarification question for the instructor. Use only these supplied records; do not claim to have watched or heard a clip.</code></pre><h4>Laukiamas rezultatas</h4><pre><code>A source-linked sequence comparison and one targeted clarification question.</code></pre><h4>Rezultato patikra</h4><pre><code>The answer must preserve the opposing event order and avoid inventing a resolution.</code></pre>"
    },
    "copy_sha256": "eddb74fb4f41cf5e07ec106844f0c7d8d6aa624082a57255a9a27065ff7c476f",
    "copy_source": {
      "locale": "lt",
      "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7",
      "record_model_id": "qwen2.5-omni-7b",
      "source_facts_sha256": "1814f81c963b8ca7f553c0ac4f44a611eabd4a4a71753173b8f40fc2d122f28f",
      "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6"
    },
    "html_sha256": "1c8b533bf1cb745d086f710006390c3edc1d3a9fef5249c7063ef13c349ae652",
    "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\">qwen2.5-omni-7b</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>qwen2.5-omni-7b</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|qwen2.5-omni-7b\">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|qwen2.5-omni-7b\">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\">Qwen2.5-Omni-7B derina teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų supratimą su teksto bei natūralios šnekos išvestimi. Thinker-Talker architektūra susieja garsą su vaizdo įrašo laiko seka, palaiko srautinę sąveiką, o šiame konkrečiame atvirame kontroliniame taške siūlo du dokumentuotus balsus.</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>Apžvalga: vienas modelis kelioms įvesties rūšims</p><p>Qwen2.5-Omni-7B – Qwen visą apdorojimo kelią apimantis daugiarūšis modelis tekstui, vaizdams, garsui ir vaizdo įrašams. Jis gali suprasti šias įvestis kartu ir srautiniame procese generuoti tekstą su natūralia šneka. Naudokite jį, kai užduočiai svarbu ir tai, kas matoma, ir tai, kas girdima, arba kai naudotojas instrukciją pateikia balsu, o ne raštu. Tai konkretus 7B kontrolinis taškas; komercinis Omni-Turbo ir vėlesnės Omni laidos turi savas sutartis.</p><p>Pagrindinės funkcijos ir architektūra</p><p>Thinker-Talker sandara sujungia supratimą ir šnekos generavimą. Thinker apdoroja daugiarūšę užduotį ir kuria tekstinį turinį, o Talker dalyvauja formuojant ištartą atsakymą. TMRoPE, gamintojo pagal laiką suderinta daugiarūšė pozicijų schema, sinchronizuoja vaizdo laiko žymas su garsu. Architektūra skirta blokais pateikiamai įvesčiai ir operatyviai balso ar vaizdo sąveikai; šis projektavimo tikslas nėra fiksuoto atsakymo laiko garantija kiekvienai sąsajai.</p><p>Gamintojo užduočių aprėptis apima kalbos atpažinimą, sakytinės kalbos vertimą, garso supratimą, samprotavimą apie vaizdus, vaizdo įrašų supratimą ir šnekos generavimą. Todėl žodinės instrukcijos gali tiesiogiai dalyvauti daugiarūšiame klausime, ne visuomet reikalaujant atskirai pateiktos rašytinės transkripcijos. Aiškiai įvardykite tikslinę užduotį: garso fragmento supratimas, atsakymas į žodinį klausimą ir žodinio atsakymo generavimas yra skirtingi panaudojimo būdai, nors modelis palaiko visas jų įvesties ar išvesties formas.</p><p>Daugiarūšio pokalbio parengimas</p><p>Pateikite susijusią mediją ir nurodykite, kaip atsakymas turi ją susieti. Demonstracijai su pasakojimu paprašykite modelio atskirti matomus žingsnius nuo kalbėtojo paaiškinimo ir nustatyti, kur jie sutampa. Paveikslėliui su garsiniu klausimu nurodykite vaizdo vaidmenį ir prašykite glausto atsakymo, pagrįsto matomu turiniu. Vien garsiniam fragmentui nurodykite, ar siekiama atpažinti kalbą, paaiškinti garsus, ar atsakyti į klausimą apie turinį. Tai parengti dokumentuotos užduočių aprėpties pritaikymai.</p><p>Gamintojo pavyzdžiuose pateikiami vien tekstiniai, vien garsiniai, vien vaizdo įrašų ir mišrios medijos pokalbiai. Išlaikykite pradinę vaizdo įrašo tvarką ir laiką. Atskirus išteklius pažymėkite, kad modelis galėtų juos nurodyti, nelaikydamas nesusijusių įrodymų vienu įvykiu. Rezultatas gali būti vien tekstas arba tekstas su sakytine kalba; prieš rengdami užklausą pasirinkite naudingą rezultatą.</p><p>Sakytinės kalbos išvesties parengimas</p><p>Kai reikia sakytinės kalbos išvesties, Qwen kontrolinio taško receptas reikalauja dokumentuotos garso gebėjimų sisteminės instrukcijos. Instrukcijoje nurodomas Qwen ir jo klausos, regos, teksto bei kalbos gebėjimai; nesusijęs pakaitalas gali sutrukdyti numatytam garso veikimui. Tai gamintojo kontrolinio taško proceso gairės, o ne teiginys, kad kiekviena programa suteikia sisteminės instrukcijos ar garso generavimo valdiklius.</p><p>Šiame konkrečiame kontroliniame taške siūlomi du balsai: Chelsie – šiltas moteriškas balsas, ir Ethan – energingas vyriškas balsas. Chelsie dokumentuotas kaip numatytasis, kai kalbėtojas nepasirinktas. Generavimo pavyzdyje kalba įrašoma 24,000 Hz diskretizavimo dažniu. Šių dviejų balsų nereikėtų pakeisti keturių balsų aprašymu iš atskirai įvardyto komercinio modelio.</p><p>Garso iš vaizdo įrašo naudojimas</p><p>Vaizdo įrašo garso takelis gali būti svarbus jo prasmei, pavyzdžiui, žodinės instrukcijos ar matomo veiksmo sukeltas garsas. Qwen pateikia use_audio_in_video nustatymą medijos parengimo, apdorojimo ir generavimo etapuose. Visuose trijuose etapuose ir kelių ėjimų pokalbyje jis turi išlikti nuoseklus; nesuderinti nustatymai gali duoti netikėtų rezultatų. Todėl vien vaizdinis vaizdo įrašo aiškinimas skiriasi nuo garsinio ir vaizdinio, net kai failas tas pats.</p><p>Vien tekstinė išvestis ir paketinis apdorojimas</p><p>Gamintojas palaiko vien tekstinę išvestį nustačius return_audio=False. Taip pat leidžia po įkėlimo išjungti Talker: GPU atminties poreikis sumažėja maždaug 2 GB, tačiau tame egzemplioriuje garso išvestis tampa neprieinama. Dokumentuotame mišrių pavyzdžių paketinio apdorojimo pavyzdyje reikalaujama return_audio=False; jame derinamos teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų užklausos. Šio paketo pavyzdžio nereikėtų paversti teiginiu apie paketinį kalbos generavimą.</p><p>Kontekstas ir esminės ribos</p><p>Kontrolinio taško tekstinės bazės konfigūracijoje didžiausias pozicijų skaičius yra 32,768. Tekstas, atvaizduota medija ir sugeneruoti atsakymai naudoja sekos vietą; ši reikšmė savaime nenustato universalios garso ar vaizdo įrašo trukmės. Gamintojo išteklių pavyzdžiai rodo, kad ilgesniam vaizdo įrašui reikia gerokai daugiau atminties, todėl trumpas susijęs fragmentas dažnai praktiškesnis nei didelis nesusijęs įrašas. Pavyzdžiuose neskelbiama atskira griežta didžiausia atsakymo ilgio riba ar visuotinai garantuota medijos trukmė.</p><p>Kalbos citatas ir išvadas tikrinkite pagal šaltinį, išlaikykite klausimui pakankamas vaizdines detales ir saugokite tekstinį rezultatą, kai vertintojui reikia peržiūrėti žodinį paaiškinimą. Dokumentuota modelio vertė – bendras supratimas ir tekstinis bei sakytinis atsakymas; tikslūs balso valdikliai, medijos apdorojimas ir išvesties pristatymas lieka pasirinktos sąsajos funkcijomis.</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>qwen2.5-omni-7b</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>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Pasirinkus spartųjį režimą</span></dd><dt>Flex režimas</dt><dd>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Pasirinkus flex režimą</span></dd><dt>Didžiausios samprotavimo pastangos</dt><dd>Nenurodyta <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><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</th><th>Mokestis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Baziniai žetonų įkainiai</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>Bazinis įkainis</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0.0046</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0.0138</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Talpyklos skaitymas</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą</span> <b>$0</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-2476-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2476-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2476-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2476-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2476-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2476-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-2476-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2476-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;qwen2.5-omni-7b&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-2476-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2476-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;qwen2.5-omni-7b&#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-2476-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2476-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;qwen2.5-omni-7b&#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=qwen2.5-omni-7b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen2.5-omni-7b&amp;fmt=chat\"><code>qwen2.5-omni-7b</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=qwen2.5-omni-7b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen2.5-omni-7b&amp;fmt=chat\"><code>qwen2.5-omni-7b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen2.5-omni-7b",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "qwen2.5-omni-7b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen2.5-omni-7b",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "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": [
                  "qwen2.5-omni-7b"
                ],
                "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": "0.0046000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
                "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": "0.0138000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"qwen2.5-omni-7b\", \"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='qwen2.5-omni-7b',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='qwen2.5-omni-7b',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "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": 4.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI pokalbis",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 13.8,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "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": "0.0046000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
                "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": "0.0138000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "qwen2.5-omni-7b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0046000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
            "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": "0.0138000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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\">qwen2.5-omni-7b</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>qwen2.5-omni-7b</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|qwen2.5-omni-7b\">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|qwen2.5-omni-7b\">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\">Qwen2.5-Omni-7B derina teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų supratimą su teksto bei natūralios šnekos išvestimi. Thinker-Talker architektūra susieja garsą su vaizdo įrašo laiko seka, palaiko srautinę sąveiką, o šiame konkrečiame atvirame kontroliniame taške siūlo du dokumentuotus balsus.</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>Apžvalga: vienas modelis kelioms įvesties rūšims</p><p>Qwen2.5-Omni-7B – Qwen visą apdorojimo kelią apimantis daugiarūšis modelis tekstui, vaizdams, garsui ir vaizdo įrašams. Jis gali suprasti šias įvestis kartu ir srautiniame procese generuoti tekstą su natūralia šneka. Naudokite jį, kai užduočiai svarbu ir tai, kas matoma, ir tai, kas girdima, arba kai naudotojas instrukciją pateikia balsu, o ne raštu. Tai konkretus 7B kontrolinis taškas; komercinis Omni-Turbo ir vėlesnės Omni laidos turi savas sutartis.</p><p>Pagrindinės funkcijos ir architektūra</p><p>Thinker-Talker sandara sujungia supratimą ir šnekos generavimą. Thinker apdoroja daugiarūšę užduotį ir kuria tekstinį turinį, o Talker dalyvauja formuojant ištartą atsakymą. TMRoPE, gamintojo pagal laiką suderinta daugiarūšė pozicijų schema, sinchronizuoja vaizdo laiko žymas su garsu. Architektūra skirta blokais pateikiamai įvesčiai ir operatyviai balso ar vaizdo sąveikai; šis projektavimo tikslas nėra fiksuoto atsakymo laiko garantija kiekvienai sąsajai.</p><p>Gamintojo užduočių aprėptis apima kalbos atpažinimą, sakytinės kalbos vertimą, garso supratimą, samprotavimą apie vaizdus, vaizdo įrašų supratimą ir šnekos generavimą. Todėl žodinės instrukcijos gali tiesiogiai dalyvauti daugiarūšiame klausime, ne visuomet reikalaujant atskirai pateiktos rašytinės transkripcijos. Aiškiai įvardykite tikslinę užduotį: garso fragmento supratimas, atsakymas į žodinį klausimą ir žodinio atsakymo generavimas yra skirtingi panaudojimo būdai, nors modelis palaiko visas jų įvesties ar išvesties formas.</p><p>Daugiarūšio pokalbio parengimas</p><p>Pateikite susijusią mediją ir nurodykite, kaip atsakymas turi ją susieti. Demonstracijai su pasakojimu paprašykite modelio atskirti matomus žingsnius nuo kalbėtojo paaiškinimo ir nustatyti, kur jie sutampa. Paveikslėliui su garsiniu klausimu nurodykite vaizdo vaidmenį ir prašykite glausto atsakymo, pagrįsto matomu turiniu. Vien garsiniam fragmentui nurodykite, ar siekiama atpažinti kalbą, paaiškinti garsus, ar atsakyti į klausimą apie turinį. Tai parengti dokumentuotos užduočių aprėpties pritaikymai.</p><p>Gamintojo pavyzdžiuose pateikiami vien tekstiniai, vien garsiniai, vien vaizdo įrašų ir mišrios medijos pokalbiai. Išlaikykite pradinę vaizdo įrašo tvarką ir laiką. Atskirus išteklius pažymėkite, kad modelis galėtų juos nurodyti, nelaikydamas nesusijusių įrodymų vienu įvykiu. Rezultatas gali būti vien tekstas arba tekstas su sakytine kalba; prieš rengdami užklausą pasirinkite naudingą rezultatą.</p><p>Sakytinės kalbos išvesties parengimas</p><p>Kai reikia sakytinės kalbos išvesties, Qwen kontrolinio taško receptas reikalauja dokumentuotos garso gebėjimų sisteminės instrukcijos. Instrukcijoje nurodomas Qwen ir jo klausos, regos, teksto bei kalbos gebėjimai; nesusijęs pakaitalas gali sutrukdyti numatytam garso veikimui. Tai gamintojo kontrolinio taško proceso gairės, o ne teiginys, kad kiekviena programa suteikia sisteminės instrukcijos ar garso generavimo valdiklius.</p><p>Šiame konkrečiame kontroliniame taške siūlomi du balsai: Chelsie – šiltas moteriškas balsas, ir Ethan – energingas vyriškas balsas. Chelsie dokumentuotas kaip numatytasis, kai kalbėtojas nepasirinktas. Generavimo pavyzdyje kalba įrašoma 24,000 Hz diskretizavimo dažniu. Šių dviejų balsų nereikėtų pakeisti keturių balsų aprašymu iš atskirai įvardyto komercinio modelio.</p><p>Garso iš vaizdo įrašo naudojimas</p><p>Vaizdo įrašo garso takelis gali būti svarbus jo prasmei, pavyzdžiui, žodinės instrukcijos ar matomo veiksmo sukeltas garsas. Qwen pateikia use_audio_in_video nustatymą medijos parengimo, apdorojimo ir generavimo etapuose. Visuose trijuose etapuose ir kelių ėjimų pokalbyje jis turi išlikti nuoseklus; nesuderinti nustatymai gali duoti netikėtų rezultatų. Todėl vien vaizdinis vaizdo įrašo aiškinimas skiriasi nuo garsinio ir vaizdinio, net kai failas tas pats.</p><p>Vien tekstinė išvestis ir paketinis apdorojimas</p><p>Gamintojas palaiko vien tekstinę išvestį nustačius return_audio=False. Taip pat leidžia po įkėlimo išjungti Talker: GPU atminties poreikis sumažėja maždaug 2 GB, tačiau tame egzemplioriuje garso išvestis tampa neprieinama. Dokumentuotame mišrių pavyzdžių paketinio apdorojimo pavyzdyje reikalaujama return_audio=False; jame derinamos teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų užklausos. Šio paketo pavyzdžio nereikėtų paversti teiginiu apie paketinį kalbos generavimą.</p><p>Kontekstas ir esminės ribos</p><p>Kontrolinio taško tekstinės bazės konfigūracijoje didžiausias pozicijų skaičius yra 32,768. Tekstas, atvaizduota medija ir sugeneruoti atsakymai naudoja sekos vietą; ši reikšmė savaime nenustato universalios garso ar vaizdo įrašo trukmės. Gamintojo išteklių pavyzdžiai rodo, kad ilgesniam vaizdo įrašui reikia gerokai daugiau atminties, todėl trumpas susijęs fragmentas dažnai praktiškesnis nei didelis nesusijęs įrašas. Pavyzdžiuose neskelbiama atskira griežta didžiausia atsakymo ilgio riba ar visuotinai garantuota medijos trukmė.</p><p>Kalbos citatas ir išvadas tikrinkite pagal šaltinį, išlaikykite klausimui pakankamas vaizdines detales ir saugokite tekstinį rezultatą, kai vertintojui reikia peržiūrėti žodinį paaiškinimą. Dokumentuota modelio vertė – bendras supratimas ir tekstinis bei sakytinis atsakymas; tikslūs balso valdikliai, medijos apdorojimas ir išvesties pristatymas lieka pasirinktos sąsajos funkcijomis.</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>qwen2.5-omni-7b</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>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Pasirinkus spartųjį režimą</span></dd><dt>Flex režimas</dt><dd>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Pasirinkus flex režimą</span></dd><dt>Didžiausios samprotavimo pastangos</dt><dd>Nenurodyta <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><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</th><th>Mokestis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Baziniai žetonų įkainiai</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>Bazinis įkainis</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0.0046</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0.0138</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Talpyklos skaitymas</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą</span> <b>$0</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-2477-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2477-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Visas minimalus JSON užklausos turinys</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2477-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2477-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">curl · naudokite savo UTF-8 dokumentą</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2477-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2477-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-2477-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2477-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;qwen2.5-omni-7b&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-2477-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2477-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;qwen2.5-omni-7b&#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-2477-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2477-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;qwen2.5-omni-7b&#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=qwen2.5-omni-7b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen2.5-omni-7b&amp;fmt=messages\"><code>qwen2.5-omni-7b</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=qwen2.5-omni-7b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen2.5-omni-7b&amp;fmt=messages\"><code>qwen2.5-omni-7b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen2.5-omni-7b",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "qwen2.5-omni-7b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|qwen2.5-omni-7b",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "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": "qwen2.5-omni-7b",
              "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": [
                  "qwen2.5-omni-7b"
                ],
                "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": [
                    "qwen2.5-omni-7b"
                  ],
                  "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": "qwen2.5-omni-7b",
              "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": "0.0046000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
                "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": "0.0138000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"qwen2.5-omni-7b\",\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': 'qwen2.5-omni-7b', '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': 'qwen2.5-omni-7b', '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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 4.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic pranešimai",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 13.8,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "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": "0.0046000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
                "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": "0.0138000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "qwen2.5-omni-7b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0046000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
            "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": "0.0138000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "qwen2.5-omni-7b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "7f1ca7dfa49fbd43610033ef5530255295feff781093d96d9708e1c5c7507913",
    "input_html_sha256": "023d8da58606170d25edc4d4a2d08545b5d40ee1a503af603f4c22022de7f837",
    "private_audit_sha256": "d0f5fb93fca2d0f05fe0f4c3a7eca14144005a0c301a389cf928129cdf06ec4b",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen2-5-omni-7b/",
    "description": "Qwen2.5-Omni-7B derina teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų supratimą su teksto bei natūralios šnekos išvestimi. Thinker-Talker architektūra susieja garsą su vaizdo įrašo laiko seka, palaiko srautinę sąveiką, o šiame konkrečiame atvirame kontroliniame taške siūlo du dokumentuotus balsus.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen2-5-omni-7b/index.md",
    "title": "qwen2.5-omni-7b — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen2-5-omni-7b/"
  },
  "practicalHtml": "<h3>Praktinė užduotis</h3><p>Techninis pavyzdys anglų kalba</p><pre><code>Compare demonstration notes with narration\n\nCompare two text records of demonstration M2. Visual notes: &#x27;Operator closes the lid, then presses Start.&#x27; Narration transcript: &#x27;Press Start before closing the lid.&#x27; Identify the sequence disagreement and write one clarification question for the instructor. Use only these supplied records; do not claim to have watched or heard a clip.</code></pre><h4>Laukiamas rezultatas</h4><pre><code>A source-linked sequence comparison and one targeted clarification question.</code></pre><h4>Rezultato patikra</h4><pre><code>The answer must preserve the opposing event order and avoid inventing a resolution.</code></pre>",
  "practicalText": "Praktinė užduotis Techninis pavyzdys anglų kalba Compare demonstration notes with narration Compare two text records of demonstration M2. Visual notes: 'Operator closes the lid, then presses Start.' Narration transcript: 'Press Start before closing the lid.' Identify the sequence disagreement and write one clarification question for the instructor. Use only these supplied records; do not claim to have watched or heard a clip. Laukiamas rezultatas A source-linked sequence comparison and one targeted clarification question. Rezultato patikra The answer must preserve the opposing event order and avoid inventing a resolution.",
  "rawModel": {
    "about": "Apžvalga: vienas modelis kelioms įvesties rūšims\n\nQwen2.5-Omni-7B – Qwen visą apdorojimo kelią apimantis daugiarūšis modelis tekstui, vaizdams, garsui ir vaizdo įrašams. Jis gali suprasti šias įvestis kartu ir srautiniame procese generuoti tekstą su natūralia šneka. Naudokite jį, kai užduočiai svarbu ir tai, kas matoma, ir tai, kas girdima, arba kai naudotojas instrukciją pateikia balsu, o ne raštu. Tai konkretus 7B kontrolinis taškas; komercinis Omni-Turbo ir vėlesnės Omni laidos turi savas sutartis.\n\nPagrindinės funkcijos ir architektūra\n\nThinker-Talker sandara sujungia supratimą ir šnekos generavimą. Thinker apdoroja daugiarūšę užduotį ir kuria tekstinį turinį, o Talker dalyvauja formuojant ištartą atsakymą. TMRoPE, gamintojo pagal laiką suderinta daugiarūšė pozicijų schema, sinchronizuoja vaizdo laiko žymas su garsu. Architektūra skirta blokais pateikiamai įvesčiai ir operatyviai balso ar vaizdo sąveikai; šis projektavimo tikslas nėra fiksuoto atsakymo laiko garantija kiekvienai sąsajai.\n\nGamintojo užduočių aprėptis apima kalbos atpažinimą, sakytinės kalbos vertimą, garso supratimą, samprotavimą apie vaizdus, vaizdo įrašų supratimą ir šnekos generavimą. Todėl žodinės instrukcijos gali tiesiogiai dalyvauti daugiarūšiame klausime, ne visuomet reikalaujant atskirai pateiktos rašytinės transkripcijos. Aiškiai įvardykite tikslinę užduotį: garso fragmento supratimas, atsakymas į žodinį klausimą ir žodinio atsakymo generavimas yra skirtingi panaudojimo būdai, nors modelis palaiko visas jų įvesties ar išvesties formas.\n\nDaugiarūšio pokalbio parengimas\n\nPateikite susijusią mediją ir nurodykite, kaip atsakymas turi ją susieti. Demonstracijai su pasakojimu paprašykite modelio atskirti matomus žingsnius nuo kalbėtojo paaiškinimo ir nustatyti, kur jie sutampa. Paveikslėliui su garsiniu klausimu nurodykite vaizdo vaidmenį ir prašykite glausto atsakymo, pagrįsto matomu turiniu. Vien garsiniam fragmentui nurodykite, ar siekiama atpažinti kalbą, paaiškinti garsus, ar atsakyti į klausimą apie turinį. Tai parengti dokumentuotos užduočių aprėpties pritaikymai.\n\nGamintojo pavyzdžiuose pateikiami vien tekstiniai, vien garsiniai, vien vaizdo įrašų ir mišrios medijos pokalbiai. Išlaikykite pradinę vaizdo įrašo tvarką ir laiką. Atskirus išteklius pažymėkite, kad modelis galėtų juos nurodyti, nelaikydamas nesusijusių įrodymų vienu įvykiu. Rezultatas gali būti vien tekstas arba tekstas su sakytine kalba; prieš rengdami užklausą pasirinkite naudingą rezultatą.\n\nSakytinės kalbos išvesties parengimas\n\nKai reikia sakytinės kalbos išvesties, Qwen kontrolinio taško receptas reikalauja dokumentuotos garso gebėjimų sisteminės instrukcijos. Instrukcijoje nurodomas Qwen ir jo klausos, regos, teksto bei kalbos gebėjimai; nesusijęs pakaitalas gali sutrukdyti numatytam garso veikimui. Tai gamintojo kontrolinio taško proceso gairės, o ne teiginys, kad kiekviena programa suteikia sisteminės instrukcijos ar garso generavimo valdiklius.\n\nŠiame konkrečiame kontroliniame taške siūlomi du balsai: Chelsie – šiltas moteriškas balsas, ir Ethan – energingas vyriškas balsas. Chelsie dokumentuotas kaip numatytasis, kai kalbėtojas nepasirinktas. Generavimo pavyzdyje kalba įrašoma 24,000 Hz diskretizavimo dažniu. Šių dviejų balsų nereikėtų pakeisti keturių balsų aprašymu iš atskirai įvardyto komercinio modelio.\n\nGarso iš vaizdo įrašo naudojimas\n\nVaizdo įrašo garso takelis gali būti svarbus jo prasmei, pavyzdžiui, žodinės instrukcijos ar matomo veiksmo sukeltas garsas. Qwen pateikia use_audio_in_video nustatymą medijos parengimo, apdorojimo ir generavimo etapuose. Visuose trijuose etapuose ir kelių ėjimų pokalbyje jis turi išlikti nuoseklus; nesuderinti nustatymai gali duoti netikėtų rezultatų. Todėl vien vaizdinis vaizdo įrašo aiškinimas skiriasi nuo garsinio ir vaizdinio, net kai failas tas pats.\n\nVien tekstinė išvestis ir paketinis apdorojimas\n\nGamintojas palaiko vien tekstinę išvestį nustačius return_audio=False. Taip pat leidžia po įkėlimo išjungti Talker: GPU atminties poreikis sumažėja maždaug 2 GB, tačiau tame egzemplioriuje garso išvestis tampa neprieinama. Dokumentuotame mišrių pavyzdžių paketinio apdorojimo pavyzdyje reikalaujama return_audio=False; jame derinamos teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų užklausos. Šio paketo pavyzdžio nereikėtų paversti teiginiu apie paketinį kalbos generavimą.\n\nKontekstas ir esminės ribos\n\nKontrolinio taško tekstinės bazės konfigūracijoje didžiausias pozicijų skaičius yra 32,768. Tekstas, atvaizduota medija ir sugeneruoti atsakymai naudoja sekos vietą; ši reikšmė savaime nenustato universalios garso ar vaizdo įrašo trukmės. Gamintojo išteklių pavyzdžiai rodo, kad ilgesniam vaizdo įrašui reikia gerokai daugiau atminties, todėl trumpas susijęs fragmentas dažnai praktiškesnis nei didelis nesusijęs įrašas. Pavyzdžiuose neskelbiama atskira griežta didžiausia atsakymo ilgio riba ar visuotinai garantuota medijos trukmė.\n\nKalbos citatas ir išvadas tikrinkite pagal šaltinį, išlaikykite klausimui pakankamas vaizdines detales ir saugokite tekstinį rezultatą, kai vertintojui reikia peržiūrėti žodinį paaiškinimą. Dokumentuota modelio vertė – bendras supratimas ir tekstinis bei sakytinis atsakymas; tikslūs balso valdikliai, medijos apdorojimas ir išvesties pristatymas lieka pasirinktos sąsajos funkcijomis.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Alibaba",
    "available": null,
    "canonical_model": "qwen2.5-omni-7b",
    "capabilities": {
      "context_length": 30720,
      "manufacturer_input": [],
      "manufacturer_output": []
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0046000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
            "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": "0.0138000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
            "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": "qwen2.5-omni-7b",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": 0,
        "cache_write": 0,
        "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": [
                  "qwen2.5-omni-7b"
                ],
                "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": "0.0046000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
                "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": "0.0138000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"qwen2.5-omni-7b\", \"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='qwen2.5-omni-7b',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='qwen2.5-omni-7b',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "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": 4.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI pokalbis",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 13.8,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "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": "0.0046000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
                "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": "0.0138000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "qwen2.5-omni-7b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0046000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
            "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": "0.0138000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": 0,
        "cache_write": 0,
        "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": "qwen2.5-omni-7b",
              "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": [
                  "qwen2.5-omni-7b"
                ],
                "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": [
                    "qwen2.5-omni-7b"
                  ],
                  "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": "qwen2.5-omni-7b",
              "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": "0.0046000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
                "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": "0.0138000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"qwen2.5-omni-7b\",\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': 'qwen2.5-omni-7b', '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': 'qwen2.5-omni-7b', '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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "in": 4.6,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic pranešimai",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 13.8,
        "output": [
          "json",
          "sse"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "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": "0.0046000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
                "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": "0.0138000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "qwen2.5-omni-7b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0046000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
            "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": "0.0138000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "qwen2.5-omni-7b",
        "request_model_id": "qwen2.5-omni-7b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "qwen2.5-omni-7b",
    "price": {
      "in": 4.6,
      "in_label": null,
      "out": 13.8,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 4.6,
      "sort_out": 13.8,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "OpenAI Chat · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0046000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
            "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": "0.0138000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "0.0046000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000046",
            "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": "0.0138000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000138",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "qwen2.5-omni-7b",
    "short": "Qwen2.5-Omni-7B derina teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų supratimą su teksto bei natūralios šnekos išvestimi. Thinker-Talker architektūra susieja garsą su vaizdo įrašo laiko seka, palaiko srautinę sąveiką, o šiame konkrečiame atvirame kontroliniame taške siūlo du dokumentuotus balsus."
  },
  "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": "Qwen2.5-Omni-7B derina teksto, vaizdų, garso ir vaizdo įrašų supratimą su teksto bei natūralios šnekos išvestimi. Thinker-Talker architektūra susieja garsą su vaizdo įrašo laiko seka, palaiko srautinę sąveiką, o šiame konkrečiame atvirame kontroliniame taške siūlo du dokumentuotus balsus.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "32cf8f3a7a097adfc16d459309e0154569de195b433043877a78df9816ed47ce",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "b7aafa35c9cd45685b4e27c49791bc0558fbd7d5367cea3e6017366489688f55"
}