{
  "aboutHtml": "<p>Gemma 4 26B A4B IT — дообученная на инструкциях версия с архитектурой смеси экспертов из открытого семейства Gemma 4 от Google DeepMind. Официальная таблица архитектуры указывает 25,2 млрд параметров всего и 3,8 млрд активных параметров; обозначение A4B отражает округлённый масштаб активных параметров. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентных процессов и мультимодального понимания. Это отдельная версия, отличная от предобученной версии и плотной модели 31B.</p><p>Архитектура смеси экспертов активирует часть параметров на каждом шаге вывода: согласно опубликованной таблице, восемь активных экспертов из 128 и один общий эксперт. Google позиционирует эту версию как более эффективную при выводе по сравнению с плотной моделью. Она сочетает 30-слойную архитектуру и скользящее окно в 1 024 токена с глобальным вниманием, контекстом 256K и визуальным энкодером. Эти характеристики описывают исходную модель разработчика, а не гарантированную задержку или конфигурацию оборудования конкретного приложения.</p><p>Контекст в 256K токенов позволяет объединить в задаче большой объём текста с визуальными материалами. Изображения и текст можно чередовать в одном промпте; для лучших результатов разработчик рекомендует размещать изображение перед относящимся к нему текстом. Визуальные задачи включают обнаружение объектов, интерпретацию страниц документов, понимание экранов и интерфейсов, графики, многоязычное OCR, рукописный текст и указание на объекты. Вывод остаётся текстовым: извлечённое содержимое, объяснение, код или предлагаемое действие инструмента.</p><p>Настраиваемое рассуждение позволяет модели обдумать ответ либо ответить напрямую. Gemma 4 добавляет встроенную роль system к ролям user и assistant. Формат промптов Google включает рассуждение с помощью управляющего токена &lt;|think|&gt; в системном промпте и отделяет канал рассуждений от окончательного ответа; документированный процессор поддерживает этот шаблон. В многошаговом диалоге сохраняйте в истории предыдущие окончательные ответы и исключайте прошлые рассуждения, кроме ходов с вызовом инструментов: для них разработчик рекомендует сохранять рассуждения.</p><p>Встроенный вызов функций поддерживает структурированную работу с инструментами, а описание выпуска Google также документирует структурированный JSON-вывод. Определите задачу, доступную функцию и ожидаемый результат; приложение выполняет запрошенную операцию и возвращает её вывод для следующего шага. Задание по коду может требовать генерации, дополнения или исправления, а визуальный помощник может объяснить график или экран с помощью полученного текста. Инструкция вызова функции отличается от подключённого действия, которое уже выполнено.</p><p>Переменное разрешение изображения регулируется бюджетом визуальных токенов. Документированные варианты: 70, 140, 280, 560 и 1 120 токенов. Меньшие бюджеты подходят для классификации или подписей; большие сохраняют больше деталей для OCR, разбора документов и мелкого текста, требуя дополнительных вычислений. До подготовки изображения решите, нужна ли вам общая сцена или точные надписи. Чёткий фрагмент с этикеткой может быть полезнее для извлечения данных, чем неконкретная просьба изучить все детали полной страницы.</p><p>Google рекомендует для семейства параметры сэмплирования temperature 1,0, top-p 0,95 и top-k 64. Карточка модели различает обучение на более чем 140 языках и поддержку более чем 35 языков без дополнительной настройки. Укажите язык ответа и явно перечислите в задании доменные имена, названия полей или формулы, которые нужно сохранить. Число 256K относится к контексту; цитируемая карточка модели не устанавливает отдельный универсальный максимум выходных токенов для этой версии.</p><p>Для задания с документом и кодом передайте нужное изображение страницы, письменное требование и исходный фрагмент: «Прочитай подписи, объясни, чем этот экран отличается от спецификации, и предложи локальное исправление переданного кода». Для графика попросите отделить видимые значения от предполагаемой тенденции. В карточке Gemma отмечены ограничения, связанные с неоднозначным языком, очень сложными задачами и неверными или устаревшими фактическими утверждениями, поэтому прикладывайте авторитетные сведения, на которые должен опираться результат, вместо ожидания, что модель возьмёт их из знаний, полученных при обучении.</p><p>В Ailoot выберите этот точный ID модели в /v1/chat/completions и передайте задание в messages. Каждое сообщение содержит role и content; храните нужную инструкцию вместе с исходными материалами. Соберите полный JSON-ответ или все сегменты SSE при включённом stream и сохраните usage вместе с письменным результатом.</p>",
  "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT — дообученная на инструкциях версия с архитектурой смеси экспертов из открытого семейства Gemma 4 от Google DeepMind. Официальная таблица архитектуры указывает 25,2 млрд параметров всего и 3,8 млрд активных параметров; обозначение A4B отражает округлённый масштаб активных параметров. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентных процессов и мультимодального понимания. Это отдельная версия, отличная от предобученной версии и плотной модели 31B.\n\nАрхитектура смеси экспертов активирует часть параметров на каждом шаге вывода: согласно опубликованной таблице, восемь активных экспертов из 128 и один общий эксперт. Google позиционирует эту версию как более эффективную при выводе по сравнению с плотной моделью. Она сочетает 30-слойную архитектуру и скользящее окно в 1 024 токена с глобальным вниманием, контекстом 256K и визуальным энкодером. Эти характеристики описывают исходную модель разработчика, а не гарантированную задержку или конфигурацию оборудования конкретного приложения.\n\nКонтекст в 256K токенов позволяет объединить в задаче большой объём текста с визуальными материалами. Изображения и текст можно чередовать в одном промпте; для лучших результатов разработчик рекомендует размещать изображение перед относящимся к нему текстом. Визуальные задачи включают обнаружение объектов, интерпретацию страниц документов, понимание экранов и интерфейсов, графики, многоязычное OCR, рукописный текст и указание на объекты. Вывод остаётся текстовым: извлечённое содержимое, объяснение, код или предлагаемое действие инструмента.\n\nНастраиваемое рассуждение позволяет модели обдумать ответ либо ответить напрямую. Gemma 4 добавляет встроенную роль system к ролям user и assistant. Формат промптов Google включает рассуждение с помощью управляющего токена <|think|> в системном промпте и отделяет канал рассуждений от окончательного ответа; документированный процессор поддерживает этот шаблон. В многошаговом диалоге сохраняйте в истории предыдущие окончательные ответы и исключайте прошлые рассуждения, кроме ходов с вызовом инструментов: для них разработчик рекомендует сохранять рассуждения.\n\nВстроенный вызов функций поддерживает структурированную работу с инструментами, а описание выпуска Google также документирует структурированный JSON-вывод. Определите задачу, доступную функцию и ожидаемый результат; приложение выполняет запрошенную операцию и возвращает её вывод для следующего шага. Задание по коду может требовать генерации, дополнения или исправления, а визуальный помощник может объяснить график или экран с помощью полученного текста. Инструкция вызова функции отличается от подключённого действия, которое уже выполнено.\n\nПеременное разрешение изображения регулируется бюджетом визуальных токенов. Документированные варианты: 70, 140, 280, 560 и 1 120 токенов. Меньшие бюджеты подходят для классификации или подписей; большие сохраняют больше деталей для OCR, разбора документов и мелкого текста, требуя дополнительных вычислений. До подготовки изображения решите, нужна ли вам общая сцена или точные надписи. Чёткий фрагмент с этикеткой может быть полезнее для извлечения данных, чем неконкретная просьба изучить все детали полной страницы.\n\nGoogle рекомендует для семейства параметры сэмплирования temperature 1,0, top-p 0,95 и top-k 64. Карточка модели различает обучение на более чем 140 языках и поддержку более чем 35 языков без дополнительной настройки. Укажите язык ответа и явно перечислите в задании доменные имена, названия полей или формулы, которые нужно сохранить. Число 256K относится к контексту; цитируемая карточка модели не устанавливает отдельный универсальный максимум выходных токенов для этой версии.\n\nДля задания с документом и кодом передайте нужное изображение страницы, письменное требование и исходный фрагмент: «Прочитай подписи, объясни, чем этот экран отличается от спецификации, и предложи локальное исправление переданного кода». Для графика попросите отделить видимые значения от предполагаемой тенденции. В карточке Gemma отмечены ограничения, связанные с неоднозначным языком, очень сложными задачами и неверными или устаревшими фактическими утверждениями, поэтому прикладывайте авторитетные сведения, на которые должен опираться результат, вместо ожидания, что модель возьмёт их из знаний, полученных при обучении.\n\nВ Ailoot выберите этот точный ID модели в /v1/chat/completions и передайте задание в messages. Каждое сообщение содержит role и content; храните нужную инструкцию вместе с исходными материалами. Соберите полный JSON-ответ или все сегменты SSE при включённом stream и сохраните usage вместе с письменным результатом.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "ad90b8e8105aaf49c798e7d81bcc44d19163935da8e9323ef197f69a53b11a0f",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ru",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">G</span><h2 id=\"sheet-title\">Google: Gemma 4 26B A4B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Google /</span><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Скопировать ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Разделы карточки модели\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Начало</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Входные данные и методы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Примеры</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Результаты</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Псевдонимы</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Методы API\"><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|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree\">Chat</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\">Начало</h3><p class=\"mdesc-full\">Gemma 4 26B A4B IT — дообученная на инструкциях модель Google с архитектурой смеси экспертов для текстовых и визуальных рассуждений. Она объединяет контекст 256K, понимание изображений, настраиваемое рассуждение и встроенный вызов функций с текстовым выводом.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Текст · Картинки</dd></div><div><dt>Результаты</dt><dd>Текст</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>О модели</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Gemma 4 26B A4B IT — дообученная на инструкциях версия с архитектурой смеси экспертов из открытого семейства Gemma 4 от Google DeepMind. Официальная таблица архитектуры указывает 25,2 млрд параметров всего и 3,8 млрд активных параметров; обозначение A4B отражает округлённый масштаб активных параметров. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентных процессов и мультимодального понимания. Это отдельная версия, отличная от предобученной версии и плотной модели 31B.</p><p>Архитектура смеси экспертов активирует часть параметров на каждом шаге вывода: согласно опубликованной таблице, восемь активных экспертов из 128 и один общий эксперт. Google позиционирует эту версию как более эффективную при выводе по сравнению с плотной моделью. Она сочетает 30-слойную архитектуру и скользящее окно в 1 024 токена с глобальным вниманием, контекстом 256K и визуальным энкодером. Эти характеристики описывают исходную модель разработчика, а не гарантированную задержку или конфигурацию оборудования конкретного приложения.</p><p>Контекст в 256K токенов позволяет объединить в задаче большой объём текста с визуальными материалами. Изображения и текст можно чередовать в одном промпте; для лучших результатов разработчик рекомендует размещать изображение перед относящимся к нему текстом. Визуальные задачи включают обнаружение объектов, интерпретацию страниц документов, понимание экранов и интерфейсов, графики, многоязычное OCR, рукописный текст и указание на объекты. Вывод остаётся текстовым: извлечённое содержимое, объяснение, код или предлагаемое действие инструмента.</p><p>Настраиваемое рассуждение позволяет модели обдумать ответ либо ответить напрямую. Gemma 4 добавляет встроенную роль system к ролям user и assistant. Формат промптов Google включает рассуждение с помощью управляющего токена &lt;|think|&gt; в системном промпте и отделяет канал рассуждений от окончательного ответа; документированный процессор поддерживает этот шаблон. В многошаговом диалоге сохраняйте в истории предыдущие окончательные ответы и исключайте прошлые рассуждения, кроме ходов с вызовом инструментов: для них разработчик рекомендует сохранять рассуждения.</p><p>Встроенный вызов функций поддерживает структурированную работу с инструментами, а описание выпуска Google также документирует структурированный JSON-вывод. Определите задачу, доступную функцию и ожидаемый результат; приложение выполняет запрошенную операцию и возвращает её вывод для следующего шага. Задание по коду может требовать генерации, дополнения или исправления, а визуальный помощник может объяснить график или экран с помощью полученного текста. Инструкция вызова функции отличается от подключённого действия, которое уже выполнено.</p><p>Переменное разрешение изображения регулируется бюджетом визуальных токенов. Документированные варианты: 70, 140, 280, 560 и 1 120 токенов. Меньшие бюджеты подходят для классификации или подписей; большие сохраняют больше деталей для OCR, разбора документов и мелкого текста, требуя дополнительных вычислений. До подготовки изображения решите, нужна ли вам общая сцена или точные надписи. Чёткий фрагмент с этикеткой может быть полезнее для извлечения данных, чем неконкретная просьба изучить все детали полной страницы.</p><p>Google рекомендует для семейства параметры сэмплирования temperature 1,0, top-p 0,95 и top-k 64. Карточка модели различает обучение на более чем 140 языках и поддержку более чем 35 языков без дополнительной настройки. Укажите язык ответа и явно перечислите в задании доменные имена, названия полей или формулы, которые нужно сохранить. Число 256K относится к контексту; цитируемая карточка модели не устанавливает отдельный универсальный максимум выходных токенов для этой версии.</p><p>Для задания с документом и кодом передайте нужное изображение страницы, письменное требование и исходный фрагмент: «Прочитай подписи, объясни, чем этот экран отличается от спецификации, и предложи локальное исправление переданного кода». Для графика попросите отделить видимые значения от предполагаемой тенденции. В карточке Gemma отмечены ограничения, связанные с неоднозначным языком, очень сложными задачами и неверными или устаревшими фактическими утверждениями, поэтому прикладывайте авторитетные сведения, на которые должен опираться результат, вместо ожидания, что модель возьмёт их из знаний, полученных при обучении.</p><p>В Ailoot выберите этот точный ID модели в /v1/chat/completions и передайте задание в messages. Каждое сообщение содержит role и content; храните нужную инструкцию вместе с исходными материалами. Соберите полный JSON-ответ или все сегменты SSE при включённом stream и сохраните usage вместе с письменным результатом.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Доступно в Ailoot · входные данные и методы</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</b> <code>POST /v1/chat/completions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Входные данные</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Выходной формат</dt><dd>JSON or SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th><th>Требование</th><th>Значения и ограничения</th><th>По умолчанию</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</div><div>Условия: Используйте этот селектор маршрутизации Ailoot в точности.</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: </div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: </div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Сочетания входных материалов</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · Обязательно: messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · Обязательно: messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Параметры и жизненный цикл метода</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Контракт</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>text, image</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>Используйте этот селектор маршрутизации Ailoot в точности., Этот протокол передаёт содержимое изображений, если конкретная выбранная модель поддерживает их распознавание. Поддержка протокола не подтверждает возможность работы с изображениями для каждой модели.</td></tr></tbody></table></div><p>Псевдонимы метода: <code>/chat/completions</code></p><p>Жизненный цикл: <code>synchronous_or_streamed</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифы</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.</p><dl data-price-conditions><dt>Быстрый режим</dt><dd>Стандартный тариф <span class=\"note-s\">При выборе быстрого режима</span></dd><dt>Режим flex</dt><dd>Стандартный тариф <span class=\"note-s\">При выборе режима flex</span></dd><dt>Максимальная интенсивность рассуждений</dt><dd>Стандартный тариф <span class=\"note-s\">При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)</span></dd><dt>Цены явного кэширования</dt><dd>Не включено <span class=\"note-s\">Когда запрошено явное кэширование</span></dd><dt>Нулевые тарифы только для текста</dt><dd>Для кэша, инструментов и медиа действуют отдельно указанные условия тарификации. <span class=\"note-s\">Для исключительно текстовых входных и выходных данных</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ставки Ailoot</h4><h4>Цены по конфигурациям</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Конфигурация</th><th>Шкала ставок</th><th>Плата</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Базовые тарифы на токены</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>Базовая ставка</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2926-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2926-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · создать один раз и сохранить полный результат</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2926-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2926-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;google/gemma-4-26b-a4b-it:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Explain how a rainbow forms.&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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">JSON or SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Сохраняйте все готовые результаты</h5><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.</p><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый блок содержимого, идентификатор вызова инструмента, подпись рассуждений, если она возвращена, все обновления SSE и полные данные об использовании. Первый фрагмент текста — ещё не весь результат.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Если нужно проверить исходный ответ</h5><p class=\"note-s\">Сохраните исходный X-Client-Request-ID, ответ и заголовки. Неизвестный результат или result_pending_check не разрешает повторное создание.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Поля ответа</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">choices[]</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Ошибки и дальнейшие шаги</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Ответ</th><th>Условие</th><th>Следующий шаг</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Обязательное поле, селектор модели, тип или представление входных данных недопустимы.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Изучите возвращённые сведения о проверке данных перед подготовкой отдельного запроса.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span><code></code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Исходный запрос или результат неизвестен либо требует проверки.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Сохраните исходные идентификаторы и заголовки; читайте только поддерживаемые записи статуса или библиотеки. Не отправляйте запрос на создание повторно.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Псевдонимы</h3><h4>Псевдонимы моделей</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></span></p><h4>Псевдонимы путей метода</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>Связанные ID для вызова</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Обязательное поле, селектор модели, тип или представление входных данных недопустимы.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Изучите возвращённые сведения о проверке данных перед подготовкой отдельного запроса.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Исходный запрос или результат неизвестен либо требует проверки.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Сохраните исходные идентификаторы и заголовки; читайте только поддерживаемые записи статуса или библиотеки. Не отправляйте запрос на создание повторно.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Сохраните исходный X-Client-Request-ID, ответ и заголовки. Неизвестный результат или result_pending_check не разрешает повторное создание.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте каждый блок содержимого, идентификатор вызова инструмента, подпись рассуждений, если она возвращена, все обновления SSE и полные данные об использовании. Первый фрагмент текста — ещё не весь результат.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Используйте этот селектор маршрутизации Ailoot в точности.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Используйте этот селектор маршрутизации Ailoot в точности.",
              "Этот протокол передаёт содержимое изображений, если конкретная выбранная модель поддерживает их распознавание. Поддержка протокола не подтверждает возможность работы с изображениями для каждой модели."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Нулевые тарифы только для текста",
            "value": "Для кэша, инструментов и медиа действуют отдельно указанные условия тарификации.",
            "when": "Для исключительно текстовых входных и выходных данных"
          }
        ],
        "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",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "c0e7eed7eff70242d1d7f3c3d0289751b1ced69354db9331ca17184011bee78a",
    "input_html_sha256": "0491c667e1ef21128f6f61c4ff2c8e30db255fab4f1563758288916173028598",
    "private_audit_sha256": "7175cb1a19cfbe56eda4ac51931e9483a2b770a06be64c7ae2251f54d6d792df",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/",
    "description": "Gemma 4 26B A4B IT — дообученная на инструкциях модель Google с архитектурой смеси экспертов для текстовых и визуальных рассуждений. Она объединяет контекст 256K, понимание изображений, настраиваемое рассуждение и встроенный вызов функций с текстовым выводом.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/index.md",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Gemma 4 26B A4B IT — дообученная на инструкциях версия с архитектурой смеси экспертов из открытого семейства Gemma 4 от Google DeepMind. Официальная таблица архитектуры указывает 25,2 млрд параметров всего и 3,8 млрд активных параметров; обозначение A4B отражает округлённый масштаб активных параметров. Модель предназначена для рассуждений, программирования, агентных процессов и мультимодального понимания. Это отдельная версия, отличная от предобученной версии и плотной модели 31B.\n\nАрхитектура смеси экспертов активирует часть параметров на каждом шаге вывода: согласно опубликованной таблице, восемь активных экспертов из 128 и один общий эксперт. Google позиционирует эту версию как более эффективную при выводе по сравнению с плотной моделью. Она сочетает 30-слойную архитектуру и скользящее окно в 1 024 токена с глобальным вниманием, контекстом 256K и визуальным энкодером. Эти характеристики описывают исходную модель разработчика, а не гарантированную задержку или конфигурацию оборудования конкретного приложения.\n\nКонтекст в 256K токенов позволяет объединить в задаче большой объём текста с визуальными материалами. Изображения и текст можно чередовать в одном промпте; для лучших результатов разработчик рекомендует размещать изображение перед относящимся к нему текстом. Визуальные задачи включают обнаружение объектов, интерпретацию страниц документов, понимание экранов и интерфейсов, графики, многоязычное OCR, рукописный текст и указание на объекты. Вывод остаётся текстовым: извлечённое содержимое, объяснение, код или предлагаемое действие инструмента.\n\nНастраиваемое рассуждение позволяет модели обдумать ответ либо ответить напрямую. Gemma 4 добавляет встроенную роль system к ролям user и assistant. Формат промптов Google включает рассуждение с помощью управляющего токена <|think|> в системном промпте и отделяет канал рассуждений от окончательного ответа; документированный процессор поддерживает этот шаблон. В многошаговом диалоге сохраняйте в истории предыдущие окончательные ответы и исключайте прошлые рассуждения, кроме ходов с вызовом инструментов: для них разработчик рекомендует сохранять рассуждения.\n\nВстроенный вызов функций поддерживает структурированную работу с инструментами, а описание выпуска Google также документирует структурированный JSON-вывод. Определите задачу, доступную функцию и ожидаемый результат; приложение выполняет запрошенную операцию и возвращает её вывод для следующего шага. Задание по коду может требовать генерации, дополнения или исправления, а визуальный помощник может объяснить график или экран с помощью полученного текста. Инструкция вызова функции отличается от подключённого действия, которое уже выполнено.\n\nПеременное разрешение изображения регулируется бюджетом визуальных токенов. Документированные варианты: 70, 140, 280, 560 и 1 120 токенов. Меньшие бюджеты подходят для классификации или подписей; большие сохраняют больше деталей для OCR, разбора документов и мелкого текста, требуя дополнительных вычислений. До подготовки изображения решите, нужна ли вам общая сцена или точные надписи. Чёткий фрагмент с этикеткой может быть полезнее для извлечения данных, чем неконкретная просьба изучить все детали полной страницы.\n\nGoogle рекомендует для семейства параметры сэмплирования temperature 1,0, top-p 0,95 и top-k 64. Карточка модели различает обучение на более чем 140 языках и поддержку более чем 35 языков без дополнительной настройки. Укажите язык ответа и явно перечислите в задании доменные имена, названия полей или формулы, которые нужно сохранить. Число 256K относится к контексту; цитируемая карточка модели не устанавливает отдельный универсальный максимум выходных токенов для этой версии.\n\nДля задания с документом и кодом передайте нужное изображение страницы, письменное требование и исходный фрагмент: «Прочитай подписи, объясни, чем этот экран отличается от спецификации, и предложи локальное исправление переданного кода». Для графика попросите отделить видимые значения от предполагаемой тенденции. В карточке Gemma отмечены ограничения, связанные с неоднозначным языком, очень сложными задачами и неверными или устаревшими фактическими утверждениями, поэтому прикладывайте авторитетные сведения, на которые должен опираться результат, вместо ожидания, что модель возьмёт их из знаний, полученных при обучении.\n\nВ Ailoot выберите этот точный ID модели в /v1/chat/completions и передайте задание в messages. Каждое сообщение содержит role и content; храните нужную инструкцию вместе с исходными материалами. Соберите полный JSON-ответ или все сегменты SSE при включённом stream и сохраните usage вместе с письменным результатом.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Google",
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Полная информация о ценах конфигурации — в подробностях."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "chat"
    ],
    "id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
    "input": [
      "text",
      "image"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "content_type": "application/json",
              "example_scope": "The preserved text example is one valid request form, not the full protocol input set.",
              "image_condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
              "material_types": [
                "text",
                "image"
              ],
              "text_file_material": "Actual UTF-8 text can be inserted in a text content part."
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "Обязательное поле, селектор модели, тип или представление входных данных недопустимы.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Изучите возвращённые сведения о проверке данных перед подготовкой отдельного запроса.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Исходный запрос или результат неизвестен либо требует проверки.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Сохраните исходные идентификаторы и заголовки; читайте только поддерживаемые записи статуса или библиотеки. Не отправляйте запрос на создание повторно.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Сохраните исходный X-Client-Request-ID, ответ и заголовки. Неизвестный результат или result_pending_check не разрешает повторное создание.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "material_combinations": [
              {
                "materials": [
                  "text"
                ],
                "mode": "text_input",
                "required": [
                  "messages"
                ]
              },
              {
                "condition": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model.",
                "materials": [
                  "text",
                  "image"
                ],
                "mode": "image_with_text",
                "required": [
                  "messages with actual image content blocks"
                ]
              }
            ],
            "model_capability_scope": {
              "all_models_vision_claim": false,
              "manufacturer_description_preserved": "Retain grounded accepted legacy vision descriptions; a plain text example is not a capability ceiling.",
              "model_vision": "conditional_on_exact_model_capability",
              "transport_materials": [
                "text",
                "image"
              ],
              "video_audio_inferred": false
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте каждый блок содержимого, идентификатор вызова инструмента, подпись рассуждений, если она возвращена, все обновления SSE и полные данные об использовании. Первый фрагмент текста — ещё не весь результат.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Используйте этот селектор маршрутизации Ailoot в точности.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "properties": {
                    "content": {
                      "oneOf": [
                        {
                          "type": "string"
                        },
                        {
                          "items": {
                            "oneOf": [
                              {
                                "properties": {
                                  "text": {
                                    "type": "string"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "text"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "text"
                                ],
                                "type": "object"
                              },
                              {
                                "properties": {
                                  "image_url": {
                                    "properties": {
                                      "detail": {
                                        "type": "string"
                                      },
                                      "url": {
                                        "type": "string"
                                      }
                                    },
                                    "required": [
                                      "url"
                                    ],
                                    "type": "object"
                                  },
                                  "type": {
                                    "const": "image_url"
                                  }
                                },
                                "required": [
                                  "type",
                                  "image_url"
                                ],
                                "type": "object"
                              }
                            ]
                          },
                          "type": "array"
                        }
                      ]
                    },
                    "role": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum_known": false,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "messages": {
                  "items": {
                    "properties": {
                      "content": {
                        "oneOf": [
                          {
                            "type": "string"
                          },
                          {
                            "items": {
                              "oneOf": [
                                {
                                  "properties": {
                                    "text": {
                                      "type": "string"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "text"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "text"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                },
                                {
                                  "properties": {
                                    "image_url": {
                                      "properties": {
                                        "detail": {
                                          "type": "string"
                                        },
                                        "url": {
                                          "type": "string"
                                        }
                                      },
                                      "required": [
                                        "url"
                                      ],
                                      "type": "object"
                                    },
                                    "type": {
                                      "const": "image_url"
                                    }
                                  },
                                  "required": [
                                    "type",
                                    "image_url"
                                  ],
                                  "type": "object"
                                }
                              ]
                            },
                            "type": "array"
                          }
                        ]
                      },
                      "role": {
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "type": "boolean"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Explain how a rainbow forms.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Используйте этот селектор маршрутизации Ailoot в точности.",
              "Этот протокол передаёт содержимое изображений, если конкретная выбранная модель поддерживает их распознавание. Поддержка протокола не подтверждает возможность работы с изображениями для каждой модели."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text",
              "image"
            ],
            "optional": [
              "stream"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_or_streamed",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [
            "/chat/completions"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Retain every content block, tool-call ID, thinking signature when returned, all SSE deltas and complete usage. A first text fragment is not the whole result.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "name": "choices[]",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ],
            "format": "JSON or SSE"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain how a rainbow forms.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "image"
        ],
        "input_conditions": {
          "image": "Image content is carried by this protocol where the exact selected model supports vision. Protocol admission does not establish image capability for every model."
        },
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [
          "/chat/completions"
        ],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Standard rate",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          },
          {
            "label": "Explicit cache pricing",
            "value": "Not enabled",
            "when": "When explicit cache is requested"
          },
          {
            "label": "Нулевые тарифы только для текста",
            "value": "Для кэша, инструментов и медиа действуют отдельно указанные условия тарификации.",
            "when": "Для исключительно текстовых входных и выходных данных"
          }
        ],
        "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",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "request_model_id": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Gemma 4 26B A4B IT — дообученная на инструкциях модель Google с архитектурой смеси экспертов для текстовых и визуальных рассуждений. Она объединяет контекст 256K, понимание изображений, настраиваемое рассуждение и встроенный вызов функций с текстовым выводом.",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free)"
  },
  "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
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Gemma 4 26B A4B IT — дообученная на инструкциях модель Google с архитектурой смеси экспертов для текстовых и визуальных рассуждений. Она объединяет контекст 256K, понимание изображений, настраиваемое рассуждение и встроенный вызов функций с текстовым выводом.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "da972ad0167845ed4da87039dc400d364bfba7315502d4d4dec2f039cb9a86e0",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "b229d621cbd446a3c66f8ff81e3ebdf982c540c86901884c5fc70ce1d72ad49e"
}