{
  "aboutHtml": "<p>Gemma 4 26B A4B IT là phiên bản hỗn hợp chuyên gia được tinh chỉnh theo chỉ dẫn của Google DeepMind, thuộc dòng Gemma 4 mở. Bảng kiến trúc chính thức ghi tổng cộng 25.2 tỷ tham số và 3.8 tỷ tham số hoạt động; A4B là tên gọi theo quy mô tham số hoạt động đã làm tròn. Mô hình phục vụ suy luận, lập trình, quy trình tác nhân và hiểu đa phương thức. Đây là phiên bản riêng, khác bản tiền huấn luyện và mô hình kiến trúc đặc 31B.</p><p>Thiết kế hỗn hợp chuyên gia kích hoạt một phần tham số ở mỗi bước suy luận: theo bảng kiến trúc công bố, tám chuyên gia hoạt động trong số 128 chuyên gia, cộng một chuyên gia dùng chung. Google định vị phiên bản này theo hiệu quả suy luận so với mô hình kiến trúc đặc. Mô hình kết hợp kiến trúc 30 lớp, cửa sổ trượt 1,024 token, chú ý toàn cục, ngữ cảnh 256K và bộ mã hóa thị giác. Các con số kiến trúc này mô tả mô hình của nhà sản xuất, không bảo đảm độ trễ hay cấu hình phần cứng của một ứng dụng cụ thể.</p><p>Ngữ cảnh 256K token hỗ trợ tác vụ kết hợp lượng văn bản lớn với bằng chứng trực quan. Có thể xen kẽ hình ảnh và văn bản trong cùng một câu lệnh; nhà sản xuất khuyến nghị đặt ảnh trước phần văn bản liên quan để đạt kết quả tốt nhất. Các tác vụ thị giác gồm phát hiện vật thể, diễn giải trang tài liệu, hiểu màn hình và giao diện, biểu đồ, OCR đa ngôn ngữ, chữ viết tay và xác định điểm. Đầu ra là văn bản: nội dung trích xuất, lời giải thích, mã nguồn hoặc hành động công cụ được đề xuất.</p><p>Chế độ suy nghĩ có thể cấu hình cho phép mô hình suy luận trước khi trả lời hoặc trả lời trực tiếp. Gemma 4 bổ sung vai trò system tích hợp bên cạnh các vai trò user và assistant. Định dạng câu lệnh của Google kích hoạt suy nghĩ bằng token điều khiển &lt;|think|&gt; trong câu lệnh hệ thống và tách kênh suy nghĩ khỏi câu trả lời cuối cùng; bộ xử lý được mô tả trong tài liệu có thể xử lý mẫu đó. Với hội thoại nhiều lượt, hãy giữ các câu trả lời cuối cùng trước đó trong lịch sử và loại phần suy nghĩ cũ, ngoại trừ các lượt gọi công cụ, nơi nhà sản xuất yêu cầu giữ lại chúng.</p><p>Native Function Calling hỗ trợ sử dụng công cụ có cấu trúc; mô tả ra mắt của Google cũng ghi nhận đầu ra JSON có cấu trúc. Hãy xác định tác vụ, hàm có sẵn và kết quả mong đợi; ứng dụng thực hiện thao tác được yêu cầu rồi trả kết quả cho bước tiếp theo. Tác vụ lập trình có thể yêu cầu tạo, hoàn thiện hoặc sửa mã; trợ lý thị giác có thể dùng văn bản trả về để giải thích biểu đồ hay màn hình. Chỉ dẫn gọi hàm khác với một hành động qua kết nối đã thực sự được thực thi.</p><p>Độ phân giải ảnh biến thiên được điều khiển bằng ngân sách token thị giác. Các lựa chọn trong tài liệu là 70, 140, 280, 560 và 1,120 token. Ngân sách thấp phù hợp với phân loại hoặc chú thích ảnh; ngân sách cao giữ nhiều chi tiết hơn cho OCR, phân tích tài liệu và chữ nhỏ, đồng thời cần thêm tính toán. Hãy xác định cần nhìn toàn cảnh hay đọc chính xác chữ trước khi chuẩn bị ảnh. Một ảnh cắt rõ nhãn có thể hữu ích hơn cho tác vụ trích xuất so với yêu cầu chung chung kiểm tra mọi chi tiết của cả trang.</p><p>Google khuyến nghị temperature 1.0, top-p 0.95 và top-k 64 làm cấu hình lấy mẫu cho dòng mô hình. Thẻ mô hình phân biệt việc huấn luyện bằng hơn 140 ngôn ngữ với khả năng hỗ trợ sẵn hơn 35 ngôn ngữ. Hãy nêu ngôn ngữ trả lời và ghi rõ những tên miền, tên trường hoặc công thức cần giữ nguyên trong yêu cầu. Con số 256K là thông số ngữ cảnh; thẻ mô hình được dẫn không xác lập một mức đầu ra tối đa chung riêng cho phiên bản này.</p><p>Với bài toán tài liệu kết hợp mã nguồn, hãy cung cấp ảnh trang liên quan, yêu cầu bằng văn bản và đoạn mã: “Đọc các nhãn, giải thích màn hình này khác đặc tả như thế nào và đề xuất sửa đổi tập trung cho đoạn mã được cung cấp.” Với biểu đồ, hãy yêu cầu tách các giá trị nhìn thấy khỏi xu hướng được suy ra. Thẻ mô hình Gemma nêu giới hạn liên quan đến ngôn ngữ mơ hồ, tác vụ rất phức tạp và phát biểu sai hoặc lỗi thời; vì vậy hãy đính kèm các dữ kiện có thẩm quyền mà kết quả phải sử dụng, thay vì trông đợi kiến thức huấn luyện cung cấp chúng.</p><p>Qua Ailoot, chọn đúng ID mô hình này trong /v1/chat/completions và đưa tác vụ vào messages. Mỗi tin nhắn có một role và content; hãy đặt chỉ dẫn liên quan cùng tài liệu nguồn. Thu thập toàn bộ phản hồi JSON hoặc mọi đoạn SSE khi bật stream, đồng thời lưu usage cùng kết quả văn bản.</p>",
  "aboutText": "Gemma 4 26B A4B IT là phiên bản hỗn hợp chuyên gia được tinh chỉnh theo chỉ dẫn của Google DeepMind, thuộc dòng Gemma 4 mở. Bảng kiến trúc chính thức ghi tổng cộng 25.2 tỷ tham số và 3.8 tỷ tham số hoạt động; A4B là tên gọi theo quy mô tham số hoạt động đã làm tròn. Mô hình phục vụ suy luận, lập trình, quy trình tác nhân và hiểu đa phương thức. Đây là phiên bản riêng, khác bản tiền huấn luyện và mô hình kiến trúc đặc 31B.\n\nThiết kế hỗn hợp chuyên gia kích hoạt một phần tham số ở mỗi bước suy luận: theo bảng kiến trúc công bố, tám chuyên gia hoạt động trong số 128 chuyên gia, cộng một chuyên gia dùng chung. Google định vị phiên bản này theo hiệu quả suy luận so với mô hình kiến trúc đặc. Mô hình kết hợp kiến trúc 30 lớp, cửa sổ trượt 1,024 token, chú ý toàn cục, ngữ cảnh 256K và bộ mã hóa thị giác. Các con số kiến trúc này mô tả mô hình của nhà sản xuất, không bảo đảm độ trễ hay cấu hình phần cứng của một ứng dụng cụ thể.\n\nNgữ cảnh 256K token hỗ trợ tác vụ kết hợp lượng văn bản lớn với bằng chứng trực quan. Có thể xen kẽ hình ảnh và văn bản trong cùng một câu lệnh; nhà sản xuất khuyến nghị đặt ảnh trước phần văn bản liên quan để đạt kết quả tốt nhất. Các tác vụ thị giác gồm phát hiện vật thể, diễn giải trang tài liệu, hiểu màn hình và giao diện, biểu đồ, OCR đa ngôn ngữ, chữ viết tay và xác định điểm. Đầu ra là văn bản: nội dung trích xuất, lời giải thích, mã nguồn hoặc hành động công cụ được đề xuất.\n\nChế độ suy nghĩ có thể cấu hình cho phép mô hình suy luận trước khi trả lời hoặc trả lời trực tiếp. Gemma 4 bổ sung vai trò system tích hợp bên cạnh các vai trò user và assistant. Định dạng câu lệnh của Google kích hoạt suy nghĩ bằng token điều khiển <|think|> trong câu lệnh hệ thống và tách kênh suy nghĩ khỏi câu trả lời cuối cùng; bộ xử lý được mô tả trong tài liệu có thể xử lý mẫu đó. Với hội thoại nhiều lượt, hãy giữ các câu trả lời cuối cùng trước đó trong lịch sử và loại phần suy nghĩ cũ, ngoại trừ các lượt gọi công cụ, nơi nhà sản xuất yêu cầu giữ lại chúng.\n\nNative Function Calling hỗ trợ sử dụng công cụ có cấu trúc; mô tả ra mắt của Google cũng ghi nhận đầu ra JSON có cấu trúc. Hãy xác định tác vụ, hàm có sẵn và kết quả mong đợi; ứng dụng thực hiện thao tác được yêu cầu rồi trả kết quả cho bước tiếp theo. Tác vụ lập trình có thể yêu cầu tạo, hoàn thiện hoặc sửa mã; trợ lý thị giác có thể dùng văn bản trả về để giải thích biểu đồ hay màn hình. Chỉ dẫn gọi hàm khác với một hành động qua kết nối đã thực sự được thực thi.\n\nĐộ phân giải ảnh biến thiên được điều khiển bằng ngân sách token thị giác. Các lựa chọn trong tài liệu là 70, 140, 280, 560 và 1,120 token. Ngân sách thấp phù hợp với phân loại hoặc chú thích ảnh; ngân sách cao giữ nhiều chi tiết hơn cho OCR, phân tích tài liệu và chữ nhỏ, đồng thời cần thêm tính toán. Hãy xác định cần nhìn toàn cảnh hay đọc chính xác chữ trước khi chuẩn bị ảnh. Một ảnh cắt rõ nhãn có thể hữu ích hơn cho tác vụ trích xuất so với yêu cầu chung chung kiểm tra mọi chi tiết của cả trang.\n\nGoogle khuyến nghị temperature 1.0, top-p 0.95 và top-k 64 làm cấu hình lấy mẫu cho dòng mô hình. Thẻ mô hình phân biệt việc huấn luyện bằng hơn 140 ngôn ngữ với khả năng hỗ trợ sẵn hơn 35 ngôn ngữ. Hãy nêu ngôn ngữ trả lời và ghi rõ những tên miền, tên trường hoặc công thức cần giữ nguyên trong yêu cầu. Con số 256K là thông số ngữ cảnh; thẻ mô hình được dẫn không xác lập một mức đầu ra tối đa chung riêng cho phiên bản này.\n\nVới bài toán tài liệu kết hợp mã nguồn, hãy cung cấp ảnh trang liên quan, yêu cầu bằng văn bản và đoạn mã: “Đọc các nhãn, giải thích màn hình này khác đặc tả như thế nào và đề xuất sửa đổi tập trung cho đoạn mã được cung cấp.” Với biểu đồ, hãy yêu cầu tách các giá trị nhìn thấy khỏi xu hướng được suy ra. Thẻ mô hình Gemma nêu giới hạn liên quan đến ngôn ngữ mơ hồ, tác vụ rất phức tạp và phát biểu sai hoặc lỗi thời; vì vậy hãy đính kèm các dữ kiện có thẩm quyền mà kết quả phải sử dụng, thay vì trông đợi kiến thức huấn luyện cung cấp chúng.\n\nQua Ailoot, chọn đúng ID mô hình này trong /v1/chat/completions và đưa tác vụ vào messages. Mỗi tin nhắn có một role và content; hãy đặt chỉ dẫn liên quan cùng tài liệu nguồn. Thu thập toàn bộ phản hồi JSON hoặc mọi đoạn SSE khi bật stream, đồng thời lưu usage cùng kết quả văn bản.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "10584568ad9a2cba163e448bf2eb7fe67b69ed9236ca58d8291f91cdd8f51235",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "vi",
  "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=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Google /</span><code>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Sao chép ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Các phần của thẻ mô hình\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Bắt đầu</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Đầu vào &amp; phương thức</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Bảng giá</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Ví dụ</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Kết quả</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Bí danh</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Phương thức 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\">Bắt đầu</h3><p class=\"mdesc-full\">Gemma 4 26B A4B IT là mô hình hỗn hợp chuyên gia của Google, được tinh chỉnh theo chỉ dẫn để suy luận trên văn bản và hình ảnh. Mô hình kết hợp ngữ cảnh 256K, khả năng hiểu ảnh, chế độ suy nghĩ có thể cấu hình và gọi hàm tích hợp với đầu ra văn bản.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Đầu vào được chấp nhận</dt><dd>Văn bản · Ảnh</dd></div><div><dt>Kết quả</dt><dd>Văn bản</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Về mô hình</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Gemma 4 26B A4B IT là phiên bản hỗn hợp chuyên gia được tinh chỉnh theo chỉ dẫn của Google DeepMind, thuộc dòng Gemma 4 mở. Bảng kiến trúc chính thức ghi tổng cộng 25.2 tỷ tham số và 3.8 tỷ tham số hoạt động; A4B là tên gọi theo quy mô tham số hoạt động đã làm tròn. Mô hình phục vụ suy luận, lập trình, quy trình tác nhân và hiểu đa phương thức. Đây là phiên bản riêng, khác bản tiền huấn luyện và mô hình kiến trúc đặc 31B.</p><p>Thiết kế hỗn hợp chuyên gia kích hoạt một phần tham số ở mỗi bước suy luận: theo bảng kiến trúc công bố, tám chuyên gia hoạt động trong số 128 chuyên gia, cộng một chuyên gia dùng chung. Google định vị phiên bản này theo hiệu quả suy luận so với mô hình kiến trúc đặc. Mô hình kết hợp kiến trúc 30 lớp, cửa sổ trượt 1,024 token, chú ý toàn cục, ngữ cảnh 256K và bộ mã hóa thị giác. Các con số kiến trúc này mô tả mô hình của nhà sản xuất, không bảo đảm độ trễ hay cấu hình phần cứng của một ứng dụng cụ thể.</p><p>Ngữ cảnh 256K token hỗ trợ tác vụ kết hợp lượng văn bản lớn với bằng chứng trực quan. Có thể xen kẽ hình ảnh và văn bản trong cùng một câu lệnh; nhà sản xuất khuyến nghị đặt ảnh trước phần văn bản liên quan để đạt kết quả tốt nhất. Các tác vụ thị giác gồm phát hiện vật thể, diễn giải trang tài liệu, hiểu màn hình và giao diện, biểu đồ, OCR đa ngôn ngữ, chữ viết tay và xác định điểm. Đầu ra là văn bản: nội dung trích xuất, lời giải thích, mã nguồn hoặc hành động công cụ được đề xuất.</p><p>Chế độ suy nghĩ có thể cấu hình cho phép mô hình suy luận trước khi trả lời hoặc trả lời trực tiếp. Gemma 4 bổ sung vai trò system tích hợp bên cạnh các vai trò user và assistant. Định dạng câu lệnh của Google kích hoạt suy nghĩ bằng token điều khiển &lt;|think|&gt; trong câu lệnh hệ thống và tách kênh suy nghĩ khỏi câu trả lời cuối cùng; bộ xử lý được mô tả trong tài liệu có thể xử lý mẫu đó. Với hội thoại nhiều lượt, hãy giữ các câu trả lời cuối cùng trước đó trong lịch sử và loại phần suy nghĩ cũ, ngoại trừ các lượt gọi công cụ, nơi nhà sản xuất yêu cầu giữ lại chúng.</p><p>Native Function Calling hỗ trợ sử dụng công cụ có cấu trúc; mô tả ra mắt của Google cũng ghi nhận đầu ra JSON có cấu trúc. Hãy xác định tác vụ, hàm có sẵn và kết quả mong đợi; ứng dụng thực hiện thao tác được yêu cầu rồi trả kết quả cho bước tiếp theo. Tác vụ lập trình có thể yêu cầu tạo, hoàn thiện hoặc sửa mã; trợ lý thị giác có thể dùng văn bản trả về để giải thích biểu đồ hay màn hình. Chỉ dẫn gọi hàm khác với một hành động qua kết nối đã thực sự được thực thi.</p><p>Độ phân giải ảnh biến thiên được điều khiển bằng ngân sách token thị giác. Các lựa chọn trong tài liệu là 70, 140, 280, 560 và 1,120 token. Ngân sách thấp phù hợp với phân loại hoặc chú thích ảnh; ngân sách cao giữ nhiều chi tiết hơn cho OCR, phân tích tài liệu và chữ nhỏ, đồng thời cần thêm tính toán. Hãy xác định cần nhìn toàn cảnh hay đọc chính xác chữ trước khi chuẩn bị ảnh. Một ảnh cắt rõ nhãn có thể hữu ích hơn cho tác vụ trích xuất so với yêu cầu chung chung kiểm tra mọi chi tiết của cả trang.</p><p>Google khuyến nghị temperature 1.0, top-p 0.95 và top-k 64 làm cấu hình lấy mẫu cho dòng mô hình. Thẻ mô hình phân biệt việc huấn luyện bằng hơn 140 ngôn ngữ với khả năng hỗ trợ sẵn hơn 35 ngôn ngữ. Hãy nêu ngôn ngữ trả lời và ghi rõ những tên miền, tên trường hoặc công thức cần giữ nguyên trong yêu cầu. Con số 256K là thông số ngữ cảnh; thẻ mô hình được dẫn không xác lập một mức đầu ra tối đa chung riêng cho phiên bản này.</p><p>Với bài toán tài liệu kết hợp mã nguồn, hãy cung cấp ảnh trang liên quan, yêu cầu bằng văn bản và đoạn mã: “Đọc các nhãn, giải thích màn hình này khác đặc tả như thế nào và đề xuất sửa đổi tập trung cho đoạn mã được cung cấp.” Với biểu đồ, hãy yêu cầu tách các giá trị nhìn thấy khỏi xu hướng được suy ra. Thẻ mô hình Gemma nêu giới hạn liên quan đến ngôn ngữ mơ hồ, tác vụ rất phức tạp và phát biểu sai hoặc lỗi thời; vì vậy hãy đính kèm các dữ kiện có thẩm quyền mà kết quả phải sử dụng, thay vì trông đợi kiến thức huấn luyện cung cấp chúng.</p><p>Qua Ailoot, chọn đúng ID mô hình này trong /v1/chat/completions và đưa tác vụ vào messages. Mỗi tin nhắn có một role và content; hãy đặt chỉ dẫn liên quan cùng tài liệu nguồn. Thu thập toàn bộ phản hồi JSON hoặc mọi đoạn SSE khi bật stream, đồng thời lưu usage cùng kết quả văn bản.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Có trên Ailoot · đầu vào &amp; phương thức</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>Đầu vào</dt><dd><code>text</code>, <code>image</code></dd></div><div><dt>Đầu ra</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Định dạng đầu ra</dt><dd>JSON or SSE</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th><th>Yêu cầu</th><th>Giá trị &amp; giới hạn</th><th>Mặc định</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>google/gemma-4-26b-a4b-it:free</div><div>Điều kiện: Dùng chính xác bộ chọn định tuyến Ailoot này.</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">messages</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: </div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">stream</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>boolean</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: </div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>false</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Tổ hợp tư liệu đầu vào</summary><p class=\"note-s\"><b>text_input</b> · Bắt buộc: messages</p><p class=\"note-s\"><b>image_with_text</b> · Bắt buộc: messages with actual image content blocks</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Tham số phương thức và vòng đời</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Tham số</th><th>Hợp đồng</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>model, messages</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>stream</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>text, image</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>Dùng chính xác bộ chọn định tuyến Ailoot này., Giao thức này truyền nội dung hình ảnh khi chính mô hình đã chọn hỗ trợ khả năng thị giác. Việc giao thức chấp nhận yêu cầu không chứng minh mọi mô hình đều có khả năng xử lý hình ảnh.</td></tr></tbody></table></div><p>Bí danh phương thức: <code>/chat/completions</code></p><p>Vòng đời: <code>synchronous_or_streamed</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Bảng giá</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.</p><dl data-price-conditions><dt>Chế độ nhanh</dt><dd>Mức giá tiêu chuẩn <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ nhanh</span></dd><dt>Chế độ Flex</dt><dd>Mức giá tiêu chuẩn <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ flex</span></dd><dt>Mức độ suy luận tối đa</dt><dd>Mức giá tiêu chuẩn <span class=\"note-s\">Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa</span></dd><dt>Giá lưu đệm tường minh</dt><dd>Chưa bật <span class=\"note-s\">Khi yêu cầu lưu đệm tường minh</span></dd><dt>Đơn giá bằng không cho văn bản thuần túy</dt><dd>Bộ nhớ đệm, công cụ và phương tiện tuân theo các điều kiện tính giá được liệt kê riêng cho từng loại. <span class=\"note-s\">Cho đầu vào và đầu ra chỉ có văn bản</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Mức phí Ailoot</h4><h4>Giá theo cấu hình</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Cấu hình</th><th>Biểu mức phí</th><th>Phí</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Cấu hình\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Cấu hình</span>Giá cơ sở cho token</th><td data-cell-label=\"Biểu mức phí\"><span class=\"card-cell-label\">Biểu mức phí</span>Mức phí cơ bản</td><td data-cell-label=\"Phí\"><span class=\"card-cell-label\">Phí</span><div><span>Đầu vào · Token đầu vào</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu ra · Token đầu ra</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2926-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2926-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · chỉ tạo một lần và giữ lại kết quả đầy đủ</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Sao chép mã\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2926-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2926-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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\">Nhận và lưu kết quả</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><p class=\"note-s\">JSON or SSE</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất</h5><p class=\"note-s\">Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.</p><p class=\"note-s\">Giữ lại mọi khối nội dung, ID lệnh gọi công cụ, chữ ký suy nghĩ nếu được trả về, mọi phần thay đổi SSE và toàn bộ dữ liệu sử dụng. Đoạn văn bản đầu tiên không phải toàn bộ kết quả.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc</h5><p class=\"note-s\">Giữ nguyên X-Client-Request-ID gốc, phản hồi và các trường tiêu đề. Kết quả không xác định hoặc result_pending_check không cho phép tạo lần thứ hai.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Trường phản hồi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">choices[]</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Lỗi và bước tiếp theo</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Phản hồi</th><th>Điều kiện</th><th>Bước tiếp theo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Trường bắt buộc, bộ chọn mô hình, kiểu dữ liệu hoặc cách biểu diễn đầu vào không hợp lệ.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Xem chi tiết kết quả kiểm tra tính hợp lệ được trả về trước khi chuẩn bị một yêu cầu riêng.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span><code></code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Yêu cầu hoặc kết quả gốc chưa xác định hoặc cần kiểm tra.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Giữ nguyên các mã định danh và trường tiêu đề gốc; chỉ đọc các bản ghi trạng thái/thư viện được hỗ trợ. Không gửi lại yêu cầu tạo.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Bí danh</h3><h4>Bí danh mô hình</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>Bí danh đường dẫn phương thức</h4><p class=\"note-s\"><code>/chat/completions</code></p><h4>ID gọi liên quan</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": "Trường bắt buộc, bộ chọn mô hình, kiểu dữ liệu hoặc cách biểu diễn đầu vào không hợp lệ.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Xem chi tiết kết quả kiểm tra tính hợp lệ được trả về trước khi chuẩn bị một yêu cầu riêng.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Yêu cầu hoặc kết quả gốc chưa xác định hoặc cần kiểm tra.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Giữ nguyên các mã định danh và trường tiêu đề gốc; chỉ đọc các bản ghi trạng thái/thư viện được hỗ trợ. Không gửi lại yêu cầu tạo.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Giữ nguyên X-Client-Request-ID gốc, phản hồi và các trường tiêu đề. Kết quả không xác định hoặc result_pending_check không cho phép tạo lần thứ hai.",
              "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": "Giữ lại mọi khối nội dung, ID lệnh gọi công cụ, chữ ký suy nghĩ nếu được trả về, mọi phần thay đổi SSE và toàn bộ dữ liệu sử dụng. Đoạn văn bản đầu tiên không phải toàn bộ kết quả.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Dùng chính xác bộ chọn định tuyến Ailoot này.",
                "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": [
              "Dùng chính xác bộ chọn định tuyến Ailoot này.",
              "Giao thức này truyền nội dung hình ảnh khi chính mô hình đã chọn hỗ trợ khả năng thị giác. Việc giao thức chấp nhận yêu cầu không chứng minh mọi mô hình đều có khả năng xử lý hình ảnh."
            ],
            "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": "Đơn giá bằng không cho văn bản thuần túy",
            "value": "Bộ nhớ đệm, công cụ và phương tiện tuân theo các điều kiện tính giá được liệt kê riêng cho từng loại.",
            "when": "Cho đầu vào và đầu ra chỉ có văn bản"
          }
        ],
        "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": "efbbd1e5d537832babc882e9641838547d41a0da3ea6fa96f5f7bd24e13d5ff3",
    "input_html_sha256": "57eeecf368c3b5b03870f898e8cc84dfdb13016b876eb8ec1b38babe79ca3cd3",
    "private_audit_sha256": "de351c2907d5d779a4f68a9bba5724e691f885c359880bab7f8e70dcf01b9ac3",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/",
    "description": "Gemma 4 26B A4B IT là mô hình hỗn hợp chuyên gia của Google, được tinh chỉnh theo chỉ dẫn để suy luận trên văn bản và hình ảnh. Mô hình kết hợp ngữ cảnh 256K, khả năng hiểu ảnh, chế độ suy nghĩ có thể cấu hình và gọi hàm tích hợp với đầu ra văn bản.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/index.md",
    "title": "Google: Gemma 4 26B A4B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Gemma 4 26B A4B IT là phiên bản hỗn hợp chuyên gia được tinh chỉnh theo chỉ dẫn của Google DeepMind, thuộc dòng Gemma 4 mở. Bảng kiến trúc chính thức ghi tổng cộng 25.2 tỷ tham số và 3.8 tỷ tham số hoạt động; A4B là tên gọi theo quy mô tham số hoạt động đã làm tròn. Mô hình phục vụ suy luận, lập trình, quy trình tác nhân và hiểu đa phương thức. Đây là phiên bản riêng, khác bản tiền huấn luyện và mô hình kiến trúc đặc 31B.\n\nThiết kế hỗn hợp chuyên gia kích hoạt một phần tham số ở mỗi bước suy luận: theo bảng kiến trúc công bố, tám chuyên gia hoạt động trong số 128 chuyên gia, cộng một chuyên gia dùng chung. Google định vị phiên bản này theo hiệu quả suy luận so với mô hình kiến trúc đặc. Mô hình kết hợp kiến trúc 30 lớp, cửa sổ trượt 1,024 token, chú ý toàn cục, ngữ cảnh 256K và bộ mã hóa thị giác. Các con số kiến trúc này mô tả mô hình của nhà sản xuất, không bảo đảm độ trễ hay cấu hình phần cứng của một ứng dụng cụ thể.\n\nNgữ cảnh 256K token hỗ trợ tác vụ kết hợp lượng văn bản lớn với bằng chứng trực quan. Có thể xen kẽ hình ảnh và văn bản trong cùng một câu lệnh; nhà sản xuất khuyến nghị đặt ảnh trước phần văn bản liên quan để đạt kết quả tốt nhất. Các tác vụ thị giác gồm phát hiện vật thể, diễn giải trang tài liệu, hiểu màn hình và giao diện, biểu đồ, OCR đa ngôn ngữ, chữ viết tay và xác định điểm. Đầu ra là văn bản: nội dung trích xuất, lời giải thích, mã nguồn hoặc hành động công cụ được đề xuất.\n\nChế độ suy nghĩ có thể cấu hình cho phép mô hình suy luận trước khi trả lời hoặc trả lời trực tiếp. Gemma 4 bổ sung vai trò system tích hợp bên cạnh các vai trò user và assistant. Định dạng câu lệnh của Google kích hoạt suy nghĩ bằng token điều khiển <|think|> trong câu lệnh hệ thống và tách kênh suy nghĩ khỏi câu trả lời cuối cùng; bộ xử lý được mô tả trong tài liệu có thể xử lý mẫu đó. Với hội thoại nhiều lượt, hãy giữ các câu trả lời cuối cùng trước đó trong lịch sử và loại phần suy nghĩ cũ, ngoại trừ các lượt gọi công cụ, nơi nhà sản xuất yêu cầu giữ lại chúng.\n\nNative Function Calling hỗ trợ sử dụng công cụ có cấu trúc; mô tả ra mắt của Google cũng ghi nhận đầu ra JSON có cấu trúc. Hãy xác định tác vụ, hàm có sẵn và kết quả mong đợi; ứng dụng thực hiện thao tác được yêu cầu rồi trả kết quả cho bước tiếp theo. Tác vụ lập trình có thể yêu cầu tạo, hoàn thiện hoặc sửa mã; trợ lý thị giác có thể dùng văn bản trả về để giải thích biểu đồ hay màn hình. Chỉ dẫn gọi hàm khác với một hành động qua kết nối đã thực sự được thực thi.\n\nĐộ phân giải ảnh biến thiên được điều khiển bằng ngân sách token thị giác. Các lựa chọn trong tài liệu là 70, 140, 280, 560 và 1,120 token. Ngân sách thấp phù hợp với phân loại hoặc chú thích ảnh; ngân sách cao giữ nhiều chi tiết hơn cho OCR, phân tích tài liệu và chữ nhỏ, đồng thời cần thêm tính toán. Hãy xác định cần nhìn toàn cảnh hay đọc chính xác chữ trước khi chuẩn bị ảnh. Một ảnh cắt rõ nhãn có thể hữu ích hơn cho tác vụ trích xuất so với yêu cầu chung chung kiểm tra mọi chi tiết của cả trang.\n\nGoogle khuyến nghị temperature 1.0, top-p 0.95 và top-k 64 làm cấu hình lấy mẫu cho dòng mô hình. Thẻ mô hình phân biệt việc huấn luyện bằng hơn 140 ngôn ngữ với khả năng hỗ trợ sẵn hơn 35 ngôn ngữ. Hãy nêu ngôn ngữ trả lời và ghi rõ những tên miền, tên trường hoặc công thức cần giữ nguyên trong yêu cầu. Con số 256K là thông số ngữ cảnh; thẻ mô hình được dẫn không xác lập một mức đầu ra tối đa chung riêng cho phiên bản này.\n\nVới bài toán tài liệu kết hợp mã nguồn, hãy cung cấp ảnh trang liên quan, yêu cầu bằng văn bản và đoạn mã: “Đọc các nhãn, giải thích màn hình này khác đặc tả như thế nào và đề xuất sửa đổi tập trung cho đoạn mã được cung cấp.” Với biểu đồ, hãy yêu cầu tách các giá trị nhìn thấy khỏi xu hướng được suy ra. Thẻ mô hình Gemma nêu giới hạn liên quan đến ngôn ngữ mơ hồ, tác vụ rất phức tạp và phát biểu sai hoặc lỗi thời; vì vậy hãy đính kèm các dữ kiện có thẩm quyền mà kết quả phải sử dụng, thay vì trông đợi kiến thức huấn luyện cung cấp chúng.\n\nQua Ailoot, chọn đúng ID mô hình này trong /v1/chat/completions và đưa tác vụ vào messages. Mỗi tin nhắn có một role và content; hãy đặt chỉ dẫn liên quan cùng tài liệu nguồn. Thu thập toàn bộ phản hồi JSON hoặc mọi đoạn SSE khi bật stream, đồng thời lưu usage cùng kết quả văn bản.",
    "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": "Giá theo cấu hình được trình bày đầy đủ trong phần chi tiết."
      }
    ],
    "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": "Trường bắt buộc, bộ chọn mô hình, kiểu dữ liệu hoặc cách biểu diễn đầu vào không hợp lệ.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Xem chi tiết kết quả kiểm tra tính hợp lệ được trả về trước khi chuẩn bị một yêu cầu riêng.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Yêu cầu hoặc kết quả gốc chưa xác định hoặc cần kiểm tra.",
                "http_status": null,
                "recovery": "Giữ nguyên các mã định danh và trường tiêu đề gốc; chỉ đọc các bản ghi trạng thái/thư viện được hỗ trợ. Không gửi lại yêu cầu tạo.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_or_streamed",
              "status": [],
              "unknown": "Giữ nguyên X-Client-Request-ID gốc, phản hồi và các trường tiêu đề. Kết quả không xác định hoặc result_pending_check không cho phép tạo lần thứ hai.",
              "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": "Giữ lại mọi khối nội dung, ID lệnh gọi công cụ, chữ ký suy nghĩ nếu được trả về, mọi phần thay đổi SSE và toàn bộ dữ liệu sử dụng. Đoạn văn bản đầu tiên không phải toàn bộ kết quả.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "name": "choices[]",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "JSON or SSE"
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Dùng chính xác bộ chọn định tuyến Ailoot này.",
                "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": [
              "Dùng chính xác bộ chọn định tuyến Ailoot này.",
              "Giao thức này truyền nội dung hình ảnh khi chính mô hình đã chọn hỗ trợ khả năng thị giác. Việc giao thức chấp nhận yêu cầu không chứng minh mọi mô hình đều có khả năng xử lý hình ảnh."
            ],
            "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": "Đơn giá bằng không cho văn bản thuần túy",
            "value": "Bộ nhớ đệm, công cụ và phương tiện tuân theo các điều kiện tính giá được liệt kê riêng cho từng loại.",
            "when": "Cho đầu vào và đầu ra chỉ có văn bản"
          }
        ],
        "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 là mô hình hỗn hợp chuyên gia của Google, được tinh chỉnh theo chỉ dẫn để suy luận trên văn bản và hình ảnh. Mô hình kết hợp ngữ cảnh 256K, khả năng hiểu ảnh, chế độ suy nghĩ có thể cấu hình và gọi hàm tích hợp với đầu ra văn bản.",
    "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 là mô hình hỗn hợp chuyên gia của Google, được tinh chỉnh theo chỉ dẫn để suy luận trên văn bản và hình ảnh. Mô hình kết hợp ngữ cảnh 256K, khả năng hiểu ảnh, chế độ suy nghĩ có thể cấu hình và gọi hàm tích hợp với đầu ra văn bản.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "c26426a4813711b8a1a38b374ba094d5dfbc72bd0783d3b1fbbab953ee82a83e",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "50dac5cf8aa3cada16b50390e4de87511b9dcf451f92416f3b0898062b6bf1f0"
}