{
  "aboutHtml": "<h3>Modelis darbui su kodu</h3><p>Flint — Recursive teksto modelis, sukurtas programavimo agentams: kodo bazei tyrinėti, klaidoms taisyti, funkcijoms įgyvendinti ir testams rašyti. Tai MoE modelis su atvirais svoriais: iš 39,8 mlrd. parametrų apdorojant vieną žetoną aktyvuojama apie 2,5 mlrd. Ekspertų pasiskirstymas yra architektūros dalis, o ne kelių atskirų pagalbininkų pokalbyje požymis.</p><p>Kuriant Flint dalyvavo Recursive tyrimų sistema Eureka Machine. Ji padėjo ieškoti architektūrinių sprendimų, atrinkti duomenis ir mokymo metodus bei optimizuoti skaičiavimus. Pats Flint praėjo išankstinį bei tarpinį mokymą, mokymą su instrukcijų pavyzdžiais ir mokymąsi su pastiprinimu. Tarp mokymo užduočių buvo tekstas, kodas, instrukcijų laikymasis ir darbas agentiniuose scenarijuose.</p><h3>Projekto analizė ir pakeitimų rengimas</h3><p>Darbinę užduotį patogu pradėti nuo konkrečios projekto dalies: pateikite reikiamus failus tekstu, aprašykite funkcijų paskirtį ir pageidaujamą rezultatą. Ieškant klaidos pridėkite stebimą veikimą ir žurnalo ištrauką. Tada galima prašyti priežasties paaiškinimo, minimalios pataisos ir testo, atskiriančio teisingą veikimą nuo klaidos. Tokia seka leidžia patogiai patikrinti rezultatą savo aplinkoje.</p><p>Naujai funkcijai nurodykite įvesties duomenis, apribojimus ir rezultato pavyzdžius. Pertvarkydami kodą išvardykite išlaikytinas savybes ir paprašykite atskirai aprašyti sąsajų pakeitimus. Kūrėjas rekomenduoja sudėtingą darbą skaidyti į nedideles užduotis ir duoti aiškias instrukcijas. Todėl nuoseklus dialogas su tarpiniais rezultatais geriau atitinka numatytą Flint naudojimą nei neapibrėžtas pavedimas perdaryti visą projektą.</p><h3>Kontekstas ir jungties formatas</h3><p>Ailoot Flint naudoja tekstinę įvestį ir išvestį. Konteksto langas — 262 144 žetonai; pradinė medžiaga, pokalbio istorija ir atsakymas dalijasi šia erdve. Išvesties riba — 235 929 žetonai. Šios reikšmės apibūdina jungties ribas, o tikrą ilgį verta nustatyti pagal užduotį: klaidos priežasties paaiškinimas, pataisa, testų rinkinys ar darbo planas.</p><p>Prieinami Messages, Responses ir Chat Completions formatai. Jie leidžia naudoti įprastą kliento programos struktūrą. Vietinių failų skaitymą ir pakeitimų taikymą organizuoja pati programa: tekstinėje užklausoje modelis gauna pateiktą kodą ir grąžina pasiūlymus, paaiškinimus arba naują kodą.</p><p>Flint tinka iteraciniam techniniam dialogui, kuriame kiekvienas kitas žingsnis remiasi projekto turiniu ir ankstesnio pakeitimo patikros rezultatu. Jo specializacija padeda suformuluoti užduotį, o darbinis rezultatas yra konkretus tekstas: paaiškinimas, įgyvendinimas arba patikrinamas testas.</p>",
  "aboutText": "### Modelis darbui su kodu\n\nFlint — Recursive teksto modelis, sukurtas programavimo agentams: kodo bazei tyrinėti, klaidoms taisyti, funkcijoms įgyvendinti ir testams rašyti. Tai MoE modelis su atvirais svoriais: iš 39,8 mlrd. parametrų apdorojant vieną žetoną aktyvuojama apie 2,5 mlrd. Ekspertų pasiskirstymas yra architektūros dalis, o ne kelių atskirų pagalbininkų pokalbyje požymis.\n\nKuriant Flint dalyvavo Recursive tyrimų sistema Eureka Machine. Ji padėjo ieškoti architektūrinių sprendimų, atrinkti duomenis ir mokymo metodus bei optimizuoti skaičiavimus. Pats Flint praėjo išankstinį bei tarpinį mokymą, mokymą su instrukcijų pavyzdžiais ir mokymąsi su pastiprinimu. Tarp mokymo užduočių buvo tekstas, kodas, instrukcijų laikymasis ir darbas agentiniuose scenarijuose.\n\n### Projekto analizė ir pakeitimų rengimas\n\nDarbinę užduotį patogu pradėti nuo konkrečios projekto dalies: pateikite reikiamus failus tekstu, aprašykite funkcijų paskirtį ir pageidaujamą rezultatą. Ieškant klaidos pridėkite stebimą veikimą ir žurnalo ištrauką. Tada galima prašyti priežasties paaiškinimo, minimalios pataisos ir testo, atskiriančio teisingą veikimą nuo klaidos. Tokia seka leidžia patogiai patikrinti rezultatą savo aplinkoje.\n\nNaujai funkcijai nurodykite įvesties duomenis, apribojimus ir rezultato pavyzdžius. Pertvarkydami kodą išvardykite išlaikytinas savybes ir paprašykite atskirai aprašyti sąsajų pakeitimus. Kūrėjas rekomenduoja sudėtingą darbą skaidyti į nedideles užduotis ir duoti aiškias instrukcijas. Todėl nuoseklus dialogas su tarpiniais rezultatais geriau atitinka numatytą Flint naudojimą nei neapibrėžtas pavedimas perdaryti visą projektą.\n\n### Kontekstas ir jungties formatas\n\nAiloot Flint naudoja tekstinę įvestį ir išvestį. Konteksto langas — 262 144 žetonai; pradinė medžiaga, pokalbio istorija ir atsakymas dalijasi šia erdve. Išvesties riba — 235 929 žetonai. Šios reikšmės apibūdina jungties ribas, o tikrą ilgį verta nustatyti pagal užduotį: klaidos priežasties paaiškinimas, pataisa, testų rinkinys ar darbo planas.\n\nPrieinami Messages, Responses ir Chat Completions formatai. Jie leidžia naudoti įprastą kliento programos struktūrą. Vietinių failų skaitymą ir pakeitimų taikymą organizuoja pati programa: tekstinėje užklausoje modelis gauna pateiktą kodą ir grąžina pasiūlymus, paaiškinimus arba naują kodą.\n\nFlint tinka iteraciniam techniniam dialogui, kuriame kiekvienas kitas žingsnis remiasi projekto turiniu ir ankstesnio pakeitimo patikros rezultatu. Jo specializacija padeda suformuluoti užduotį, o darbinis rezultatas yra konkretus tekstas: paaiškinimas, įgyvendinimas arba patikrinamas testas.",
  "locale": "lt",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>262 144 <em>tokenų</em></dd></div><div><dt>Didžiausias atsakymas</dt><dd>235 929 <em>tokenų</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Įvestis</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|recursive%2Fflint-v1.0%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>262 144 <em>tokenų</em></dd></div><div><dt>Didžiausias atsakymas</dt><dd>235 929 <em>tokenų</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Įvestis</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|responses|/v1/responses|recursive%2Fflint-v1.0%3Afree",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Ultra\"><header><b><span class=\"alias\">Ultra</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kontekstas</dt><dd>262 144 <em>tokenų</em></dd></div><div><dt>Didžiausias atsakymas</dt><dd>235 929 <em>tokenų</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Įvestis</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd>0,00 USD <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|recursive%2Fflint-v1.0%3Afree",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/recursive-flint-v1-0-free/",
    "description": "Recursive tekstinis MoE modelis kodo bazei tyrinėti, klaidoms taisyti ir funkcijoms bei testams rengti.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/recursive-flint-v1-0-free/index.md",
    "title": "Recursive: Flint (free)",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/recursive-flint-v1-0-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "### Modelis darbui su kodu\n\nFlint — Recursive teksto modelis, sukurtas programavimo agentams: kodo bazei tyrinėti, klaidoms taisyti, funkcijoms įgyvendinti ir testams rašyti. Tai MoE modelis su atvirais svoriais: iš 39,8 mlrd. parametrų apdorojant vieną žetoną aktyvuojama apie 2,5 mlrd. Ekspertų pasiskirstymas yra architektūros dalis, o ne kelių atskirų pagalbininkų pokalbyje požymis.\n\nKuriant Flint dalyvavo Recursive tyrimų sistema Eureka Machine. Ji padėjo ieškoti architektūrinių sprendimų, atrinkti duomenis ir mokymo metodus bei optimizuoti skaičiavimus. Pats Flint praėjo išankstinį bei tarpinį mokymą, mokymą su instrukcijų pavyzdžiais ir mokymąsi su pastiprinimu. Tarp mokymo užduočių buvo tekstas, kodas, instrukcijų laikymasis ir darbas agentiniuose scenarijuose.\n\n### Projekto analizė ir pakeitimų rengimas\n\nDarbinę užduotį patogu pradėti nuo konkrečios projekto dalies: pateikite reikiamus failus tekstu, aprašykite funkcijų paskirtį ir pageidaujamą rezultatą. Ieškant klaidos pridėkite stebimą veikimą ir žurnalo ištrauką. Tada galima prašyti priežasties paaiškinimo, minimalios pataisos ir testo, atskiriančio teisingą veikimą nuo klaidos. Tokia seka leidžia patogiai patikrinti rezultatą savo aplinkoje.\n\nNaujai funkcijai nurodykite įvesties duomenis, apribojimus ir rezultato pavyzdžius. Pertvarkydami kodą išvardykite išlaikytinas savybes ir paprašykite atskirai aprašyti sąsajų pakeitimus. Kūrėjas rekomenduoja sudėtingą darbą skaidyti į nedideles užduotis ir duoti aiškias instrukcijas. Todėl nuoseklus dialogas su tarpiniais rezultatais geriau atitinka numatytą Flint naudojimą nei neapibrėžtas pavedimas perdaryti visą projektą.\n\n### Kontekstas ir jungties formatas\n\nAiloot Flint naudoja tekstinę įvestį ir išvestį. Konteksto langas — 262 144 žetonai; pradinė medžiaga, pokalbio istorija ir atsakymas dalijasi šia erdve. Išvesties riba — 235 929 žetonai. Šios reikšmės apibūdina jungties ribas, o tikrą ilgį verta nustatyti pagal užduotį: klaidos priežasties paaiškinimas, pataisa, testų rinkinys ar darbo planas.\n\nPrieinami Messages, Responses ir Chat Completions formatai. Jie leidžia naudoti įprastą kliento programos struktūrą. Vietinių failų skaitymą ir pakeitimų taikymą organizuoja pati programa: tekstinėje užklausoje modelis gauna pateiktą kodą ir grąžina pasiūlymus, paaiškinimus arba naują kodą.\n\nFlint tinka iteraciniam techniniam dialogui, kuriame kiekvienas kitas žingsnis remiasi projekto turiniu ir ankstesnio pakeitimo patikros rezultatu. Jo specializacija padeda suformuluoti užduotį, o darbinis rezultatas yra konkretus tekstas: paaiškinimas, įgyvendinimas arba patikrinamas testas.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Recursive",
    "canonical_model": "recursive/flint-v1.0:free",
    "ctx": 262144,
    "formats": [
      "chat",
      "messages",
      "responses"
    ],
    "id": "recursive/flint-v1.0:free",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": 235929,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": 235929,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "request_model_id": "recursive/flint-v1.0:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Recursive: Flint (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "recursive/flint-v1.0:free",
    "short": "Recursive tekstinis MoE modelis kodo bazei tyrinėti, klaidoms taisyti ir funkcijoms bei testams rengti."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Recursive tekstinis MoE modelis kodo bazei tyrinėti, klaidoms taisyti ir funkcijoms bei testams rengti.",
  "source": {
    "audit_sha256": "de55131fcfb78418b78469dc8f6407d45ff795d2a19a2454e616ce75a0951cf4",
    "bridge_map_sha256": "de55131fcfb78418b78469dc8f6407d45ff795d2a19a2454e616ce75a0951cf4",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "ce6d0b58c86d356ae64d73792a2f1bd5fe63d9af57050f8c325cc646d941c1e9",
      "renderer_sha256": "1d3ba43331c1ce640a925b72c0174bc7be81a0d19a650f9a2b8d71aa48d72002"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "ce6d0b58c86d356ae64d73792a2f1bd5fe63d9af57050f8c325cc646d941c1e9",
    "renderer_sha256": "1d3ba43331c1ce640a925b72c0174bc7be81a0d19a650f9a2b8d71aa48d72002"
  },
  "sourceRevision": "42ed01c18e456c5cd6ff03cdb92ec1fb32b66589a2ed54ceb2e08d08a1a07719"
}
