{
  "aboutHtml": "<p>Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình văn bản hậu huấn luyện trong họ LFM2.5 gọn của Liquid, được thiết kế cho tác tử trên thiết bị và quy trình thực dụng. Thẻ mô hình chính xác liệt kê 2,69 tỷ tham số và 30 lớp: 22 khối tích chập ngắn hai cổng cùng tám khối chú ý truy vấn theo nhóm. Thiết kế lai hướng tới xử lý văn bản hiệu quả. Mô hình nhận và trả văn bản, gồm câu trả lời có suy luận hoặc yêu cầu sử dụng hàm được định nghĩa.</p><p>Nhà sản xuất khuyến nghị mô hình cho công việc tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu, sinh tăng cường truy xuất và quy trình ngữ cảnh dài. Quy trình huấn luyện kết hợp tinh chỉnh có giám sát, mô hình giáo viên chuyên biệt, chưng cất on-policy đa miền và học tăng cường trong môi trường tác tử. Điều này giải thích trọng tâm làm theo chỉ dẫn, dùng quan sát công cụ và tiến qua nhiều bước. Cung cấp tài liệu thực tế cùng mục tiêu chính xác thay vì dựa vào kiến thức học rộng để lấp chỗ trống.</p><p>Để trích xuất, xác định trường và quy tắc nguồn trước khi cung cấp tài liệu. Yêu cầu thực dụng là: “Đọc các cập nhật dịch vụ này, trích mã định danh, trạng thái được nêu và hành động tiếp theo cần thiết của từng bản ghi; giữ câu hỗ trợ mỗi trường. Trả null khi thiếu trường.” Nêu giá trị phải được sao chép nguyên văn, chuẩn hóa hay suy ra. Điều này giúp kiểm tra đầu ra và ngăn diễn giải có vẻ hợp lý âm thầm thay thế thông tin thực sự có trong nguồn.</p><p>Với RAG, cung cấp đoạn liên quan có nhãn ổn định và yêu cầu câu trả lời bám các đoạn đó. Ví dụ: “Chỉ dùng những chỉ dẫn cài đặt này, giải thích bước nào áp dụng cho môi trường đã nêu và liệt kê điều kiện tiên quyết còn chưa biết.” Giữ phiên bản tài liệu và điều kiện cùng văn bản. Yêu cầu mô hình xác định dữ kiện thiếu hoặc mâu thuẫn thay vì bịa quy trình đầy đủ. Cách này phù hợp khuyến nghị làm việc dựa trên nguồn hơn việc yêu cầu mô hình gọn làm kho kiến thức chuyên môn toàn diện.</p><p>LFM2.5-2.6B là mô hình thuần suy luận: mẫu hội thoại mở đầu câu trả lời trợ lý bằng dấu tư duy và mô hình suy luận trước câu trả lời cuối. Thẻ mô hình của nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.1, top-k 50 và hình phạt lặp 1.1 khi sinh. Đó là thiết lập trong công thức của mô hình có tên này. Tách sản phẩm cuối khỏi văn bản suy luận và chừa chỗ cho cả hai trong yêu cầu. Không nên mặc định mô hình có điều khiển hoặc chế độ trả lời trực tiếp của các phiên bản chỉ dẫn LFM khác.</p><p>Mô hình dùng định dạng hội thoại giống ChatML với các vai trò system, user, assistant và tool. Quy trình hàm được tài liệu mô tả có bốn giai đoạn: định nghĩa công cụ, để mô hình yêu cầu hàm, thực thi hàm trong ứng dụng bao quanh và trả kết quả thực tế để mô hình trả lời. Lời gọi gốc là danh sách kiểu Python nằm trong dấu lời gọi công cụ; nhà sản xuất cũng mô tả yêu cầu định dạng lời gọi JSON qua chỉ dẫn hệ thống. Dùng bộ phân tích phù hợp, đối chiếu tên hàm và đối số với định nghĩa cung cấp, đồng thời giữ kết quả cùng lời gọi tạo ra nó.</p><p>Với quy trình tác tử gọn, chỉ cung cấp hàm liên quan tác vụ hiện tại, có mô tả ngắn và kiểu đối số rõ ràng. Chính định nghĩa công cụ chiếm ngữ cảnh. Chuỗi hữu ích có thể tra trạng thái bản ghi được cung cấp, so sánh trạng thái trả về với quy tắc và giải thích có cần theo dõi không. Cung cấp mã bản ghi làm bằng chứng và yêu cầu câu trả lời cuối gắn với quan sát trả về. Mô hình đề xuất và diễn giải thao tác; ứng dụng cung cấp thực thi và kết quả thực tế.</p><p>Thẻ hiện tại của nhà sản xuất quy định ngữ cảnh mô hình 131.072 token, và bản phát hành mô tả giai đoạn mở rộng ngữ cảnh riêng. Làm việc trong cửa sổ của cấu hình đang dùng, giữ ranh giới nguồn, lịch sử liên quan và chỗ cho phần tiếp diễn. Với nhiều tài liệu, yêu cầu truy một phép so sánh hoặc quan hệ phụ thuộc cụ thể. Checkpoint gốc, GGUF, ONNX và MLX phục vụ nhu cầu triển khai khác nhau; mô hình nháp dùng cho giải mã suy đoán là một sản phẩm đi kèm riêng. Số liệu tài nguyên hoặc tốc độ của một cấu hình không tự mô tả mọi định dạng mô hình và cửa sổ làm việc.</p><p>Liquid nêu rõ không khuyến nghị LFM2.5-2.6B cho lập trình tác tử hoặc tác vụ cần nhiều kiến thức. Giữ trọng tâm ở quy trình cụ thể có bằng chứng, quy tắc trích xuất và quan sát công cụ được cung cấp. Checkpoint Base tiền huấn luyện cũng là sản phẩm riêng cho tùy biến, còn phiên bản hậu huấn luyện này là mô hình tác tử. Với kết quả cuối, đối chiếu giá trị trích với nguồn, kiểm tra đoạn dẫn có hỗ trợ câu trả lời và phân biệt lời gọi công cụ yêu cầu với thao tác có kết quả được ghi lại. Giữ thông tin chưa giải quyết khi nó ảnh hưởng kết luận, thay vì để văn bản trôi chảy che khuất.</p>",
  "aboutText": "Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình văn bản hậu huấn luyện trong họ LFM2.5 gọn của Liquid, được thiết kế cho tác tử trên thiết bị và quy trình thực dụng. Thẻ mô hình chính xác liệt kê 2,69 tỷ tham số và 30 lớp: 22 khối tích chập ngắn hai cổng cùng tám khối chú ý truy vấn theo nhóm. Thiết kế lai hướng tới xử lý văn bản hiệu quả. Mô hình nhận và trả văn bản, gồm câu trả lời có suy luận hoặc yêu cầu sử dụng hàm được định nghĩa.\n\nNhà sản xuất khuyến nghị mô hình cho công việc tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu, sinh tăng cường truy xuất và quy trình ngữ cảnh dài. Quy trình huấn luyện kết hợp tinh chỉnh có giám sát, mô hình giáo viên chuyên biệt, chưng cất on-policy đa miền và học tăng cường trong môi trường tác tử. Điều này giải thích trọng tâm làm theo chỉ dẫn, dùng quan sát công cụ và tiến qua nhiều bước. Cung cấp tài liệu thực tế cùng mục tiêu chính xác thay vì dựa vào kiến thức học rộng để lấp chỗ trống.\n\nĐể trích xuất, xác định trường và quy tắc nguồn trước khi cung cấp tài liệu. Yêu cầu thực dụng là: “Đọc các cập nhật dịch vụ này, trích mã định danh, trạng thái được nêu và hành động tiếp theo cần thiết của từng bản ghi; giữ câu hỗ trợ mỗi trường. Trả null khi thiếu trường.” Nêu giá trị phải được sao chép nguyên văn, chuẩn hóa hay suy ra. Điều này giúp kiểm tra đầu ra và ngăn diễn giải có vẻ hợp lý âm thầm thay thế thông tin thực sự có trong nguồn.\n\nVới RAG, cung cấp đoạn liên quan có nhãn ổn định và yêu cầu câu trả lời bám các đoạn đó. Ví dụ: “Chỉ dùng những chỉ dẫn cài đặt này, giải thích bước nào áp dụng cho môi trường đã nêu và liệt kê điều kiện tiên quyết còn chưa biết.” Giữ phiên bản tài liệu và điều kiện cùng văn bản. Yêu cầu mô hình xác định dữ kiện thiếu hoặc mâu thuẫn thay vì bịa quy trình đầy đủ. Cách này phù hợp khuyến nghị làm việc dựa trên nguồn hơn việc yêu cầu mô hình gọn làm kho kiến thức chuyên môn toàn diện.\n\nLFM2.5-2.6B là mô hình thuần suy luận: mẫu hội thoại mở đầu câu trả lời trợ lý bằng dấu tư duy và mô hình suy luận trước câu trả lời cuối. Thẻ mô hình của nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.1, top-k 50 và hình phạt lặp 1.1 khi sinh. Đó là thiết lập trong công thức của mô hình có tên này. Tách sản phẩm cuối khỏi văn bản suy luận và chừa chỗ cho cả hai trong yêu cầu. Không nên mặc định mô hình có điều khiển hoặc chế độ trả lời trực tiếp của các phiên bản chỉ dẫn LFM khác.\n\nMô hình dùng định dạng hội thoại giống ChatML với các vai trò system, user, assistant và tool. Quy trình hàm được tài liệu mô tả có bốn giai đoạn: định nghĩa công cụ, để mô hình yêu cầu hàm, thực thi hàm trong ứng dụng bao quanh và trả kết quả thực tế để mô hình trả lời. Lời gọi gốc là danh sách kiểu Python nằm trong dấu lời gọi công cụ; nhà sản xuất cũng mô tả yêu cầu định dạng lời gọi JSON qua chỉ dẫn hệ thống. Dùng bộ phân tích phù hợp, đối chiếu tên hàm và đối số với định nghĩa cung cấp, đồng thời giữ kết quả cùng lời gọi tạo ra nó.\n\nVới quy trình tác tử gọn, chỉ cung cấp hàm liên quan tác vụ hiện tại, có mô tả ngắn và kiểu đối số rõ ràng. Chính định nghĩa công cụ chiếm ngữ cảnh. Chuỗi hữu ích có thể tra trạng thái bản ghi được cung cấp, so sánh trạng thái trả về với quy tắc và giải thích có cần theo dõi không. Cung cấp mã bản ghi làm bằng chứng và yêu cầu câu trả lời cuối gắn với quan sát trả về. Mô hình đề xuất và diễn giải thao tác; ứng dụng cung cấp thực thi và kết quả thực tế.\n\nThẻ hiện tại của nhà sản xuất quy định ngữ cảnh mô hình 131.072 token, và bản phát hành mô tả giai đoạn mở rộng ngữ cảnh riêng. Làm việc trong cửa sổ của cấu hình đang dùng, giữ ranh giới nguồn, lịch sử liên quan và chỗ cho phần tiếp diễn. Với nhiều tài liệu, yêu cầu truy một phép so sánh hoặc quan hệ phụ thuộc cụ thể. Checkpoint gốc, GGUF, ONNX và MLX phục vụ nhu cầu triển khai khác nhau; mô hình nháp dùng cho giải mã suy đoán là một sản phẩm đi kèm riêng. Số liệu tài nguyên hoặc tốc độ của một cấu hình không tự mô tả mọi định dạng mô hình và cửa sổ làm việc.\n\nLiquid nêu rõ không khuyến nghị LFM2.5-2.6B cho lập trình tác tử hoặc tác vụ cần nhiều kiến thức. Giữ trọng tâm ở quy trình cụ thể có bằng chứng, quy tắc trích xuất và quan sát công cụ được cung cấp. Checkpoint Base tiền huấn luyện cũng là sản phẩm riêng cho tùy biến, còn phiên bản hậu huấn luyện này là mô hình tác tử. Với kết quả cuối, đối chiếu giá trị trích với nguồn, kiểm tra đoạn dẫn có hỗ trợ câu trả lời và phân biệt lời gọi công cụ yêu cầu với thao tác có kết quả được ghi lại. Giữ thông tin chưa giải quyết khi nó ảnh hưởng kết luận, thay vì để văn bản trôi chảy che khuất.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "c4feecfa8cf13412ee85660e2fbe108ea6ae3b4bd884292143b0857fdedd5d27",
    "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\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>LiquidAI /</span><code>liquid/lfm-2.5-2.6b: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|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Bắt đầu</h3><p class=\"mdesc-full\">Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình suy luận văn bản gọn dành cho tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu và RAG. Thiết kế lai có 2,69 tỷ tham số. Mô hình suy luận trước khi trả lời và phù hợp nhất với tài liệu nguồn cụ thể, công cụ được định nghĩa rõ; nhà sản xuất lưu ý không nên dùng cho lập trình tác tử và tác vụ cần nhiều kiến thức.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Đầu vào được chấp nhận</dt><dd>Văn bản</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>Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình văn bản hậu huấn luyện trong họ LFM2.5 gọn của Liquid, được thiết kế cho tác tử trên thiết bị và quy trình thực dụng. Thẻ mô hình chính xác liệt kê 2,69 tỷ tham số và 30 lớp: 22 khối tích chập ngắn hai cổng cùng tám khối chú ý truy vấn theo nhóm. Thiết kế lai hướng tới xử lý văn bản hiệu quả. Mô hình nhận và trả văn bản, gồm câu trả lời có suy luận hoặc yêu cầu sử dụng hàm được định nghĩa.</p><p>Nhà sản xuất khuyến nghị mô hình cho công việc tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu, sinh tăng cường truy xuất và quy trình ngữ cảnh dài. Quy trình huấn luyện kết hợp tinh chỉnh có giám sát, mô hình giáo viên chuyên biệt, chưng cất on-policy đa miền và học tăng cường trong môi trường tác tử. Điều này giải thích trọng tâm làm theo chỉ dẫn, dùng quan sát công cụ và tiến qua nhiều bước. Cung cấp tài liệu thực tế cùng mục tiêu chính xác thay vì dựa vào kiến thức học rộng để lấp chỗ trống.</p><p>Để trích xuất, xác định trường và quy tắc nguồn trước khi cung cấp tài liệu. Yêu cầu thực dụng là: “Đọc các cập nhật dịch vụ này, trích mã định danh, trạng thái được nêu và hành động tiếp theo cần thiết của từng bản ghi; giữ câu hỗ trợ mỗi trường. Trả null khi thiếu trường.” Nêu giá trị phải được sao chép nguyên văn, chuẩn hóa hay suy ra. Điều này giúp kiểm tra đầu ra và ngăn diễn giải có vẻ hợp lý âm thầm thay thế thông tin thực sự có trong nguồn.</p><p>Với RAG, cung cấp đoạn liên quan có nhãn ổn định và yêu cầu câu trả lời bám các đoạn đó. Ví dụ: “Chỉ dùng những chỉ dẫn cài đặt này, giải thích bước nào áp dụng cho môi trường đã nêu và liệt kê điều kiện tiên quyết còn chưa biết.” Giữ phiên bản tài liệu và điều kiện cùng văn bản. Yêu cầu mô hình xác định dữ kiện thiếu hoặc mâu thuẫn thay vì bịa quy trình đầy đủ. Cách này phù hợp khuyến nghị làm việc dựa trên nguồn hơn việc yêu cầu mô hình gọn làm kho kiến thức chuyên môn toàn diện.</p><p>LFM2.5-2.6B là mô hình thuần suy luận: mẫu hội thoại mở đầu câu trả lời trợ lý bằng dấu tư duy và mô hình suy luận trước câu trả lời cuối. Thẻ mô hình của nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.1, top-k 50 và hình phạt lặp 1.1 khi sinh. Đó là thiết lập trong công thức của mô hình có tên này. Tách sản phẩm cuối khỏi văn bản suy luận và chừa chỗ cho cả hai trong yêu cầu. Không nên mặc định mô hình có điều khiển hoặc chế độ trả lời trực tiếp của các phiên bản chỉ dẫn LFM khác.</p><p>Mô hình dùng định dạng hội thoại giống ChatML với các vai trò system, user, assistant và tool. Quy trình hàm được tài liệu mô tả có bốn giai đoạn: định nghĩa công cụ, để mô hình yêu cầu hàm, thực thi hàm trong ứng dụng bao quanh và trả kết quả thực tế để mô hình trả lời. Lời gọi gốc là danh sách kiểu Python nằm trong dấu lời gọi công cụ; nhà sản xuất cũng mô tả yêu cầu định dạng lời gọi JSON qua chỉ dẫn hệ thống. Dùng bộ phân tích phù hợp, đối chiếu tên hàm và đối số với định nghĩa cung cấp, đồng thời giữ kết quả cùng lời gọi tạo ra nó.</p><p>Với quy trình tác tử gọn, chỉ cung cấp hàm liên quan tác vụ hiện tại, có mô tả ngắn và kiểu đối số rõ ràng. Chính định nghĩa công cụ chiếm ngữ cảnh. Chuỗi hữu ích có thể tra trạng thái bản ghi được cung cấp, so sánh trạng thái trả về với quy tắc và giải thích có cần theo dõi không. Cung cấp mã bản ghi làm bằng chứng và yêu cầu câu trả lời cuối gắn với quan sát trả về. Mô hình đề xuất và diễn giải thao tác; ứng dụng cung cấp thực thi và kết quả thực tế.</p><p>Thẻ hiện tại của nhà sản xuất quy định ngữ cảnh mô hình 131.072 token, và bản phát hành mô tả giai đoạn mở rộng ngữ cảnh riêng. Làm việc trong cửa sổ của cấu hình đang dùng, giữ ranh giới nguồn, lịch sử liên quan và chỗ cho phần tiếp diễn. Với nhiều tài liệu, yêu cầu truy một phép so sánh hoặc quan hệ phụ thuộc cụ thể. Checkpoint gốc, GGUF, ONNX và MLX phục vụ nhu cầu triển khai khác nhau; mô hình nháp dùng cho giải mã suy đoán là một sản phẩm đi kèm riêng. Số liệu tài nguyên hoặc tốc độ của một cấu hình không tự mô tả mọi định dạng mô hình và cửa sổ làm việc.</p><p>Liquid nêu rõ không khuyến nghị LFM2.5-2.6B cho lập trình tác tử hoặc tác vụ cần nhiều kiến thức. Giữ trọng tâm ở quy trình cụ thể có bằng chứng, quy tắc trích xuất và quan sát công cụ được cung cấp. Checkpoint Base tiền huấn luyện cũng là sản phẩm riêng cho tùy biến, còn phiên bản hậu huấn luyện này là mô hình tác tử. Với kết quả cuối, đối chiếu giá trị trích với nguồn, kiểm tra đoạn dẫn có hỗ trợ câu trả lời và phân biệt lời gọi công cụ yêu cầu với thao tác có kết quả được ghi lại. Giữ thông tin chưa giải quyết khi nó ảnh hưởng kết luận, thay vì để văn bản trôi chảy che khuất.</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></dd></div><div><dt>Đầu ra</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ngữ cảnh</dt><dd>65.536 tokens</dd></div><div><dt>Đầu ra tối đa</dt><dd>8.192 tokens</dd></div><div><dt>Định dạng đầu ra</dt><dd>JSON</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>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</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></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>false</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>integer</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>Tối thiểu: 1</div><div>Tối đa: 8.192</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\">max_completion_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>integer</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>Tối thiểu: 1</div><div>Tối đa: 8.192</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\">n</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>integer</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>Tối thiểu: 1</div><div>Tối đa: 128</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\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>number</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></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\">top_p</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>number</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></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\">seed</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>integer</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></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\">stop</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code></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></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\">frequency_penalty</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>number</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></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\">presence_penalty</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>number</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></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\">user</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>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr></tbody></table></div><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, max_tokens, max_completion_tokens, n, temperature, top_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, user</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</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>Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes.</td></tr></tbody></table></div><p>Vòng đời: <code>synchronous_json</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>Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. <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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · OpenAI Chat</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-48-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-48-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · chỉ tạo một lần và giữ lại kết quả đầy đủ</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Sao chép mã\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-48-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-48-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;liquid/lfm-2.5-2.6b:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Summarize the supplied text in three concise points.&quot;}], &quot;stream&quot;: false}&#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</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></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=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</code></a></span></p><h4>Bí danh đường dẫn phương thức</h4><p class=\"note-s\">Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.</p><h4>ID gọi liên quan</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;fmt=chat\"><code>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant",
                        "system",
                        "developer"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 128,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "seed",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "oneOf": [
                  {
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "type": "string"
                    },
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": false
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "frequency_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "presence_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "frequency_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "max_completion_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "max_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant",
                          "system",
                          "developer"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 128,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "presence_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "seed": {
                  "type": "integer"
                },
                "stop": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                },
                "user": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": 65536,
        "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\": \"liquid/lfm-2.5-2.6b:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\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",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": 8192,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "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": "Text-only zero rates",
            "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "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"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>LiquidAI /</span><code>liquid/lfm-2.5-2.6b: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=\"-1\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"false\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|chat|/v1/chat/completions|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree\">Chat</button><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-1\" data-card-method=\"Ultra|messages|/v1/messages|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree\">Messages</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-1\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Bắt đầu</h3><p class=\"mdesc-full\">Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình suy luận văn bản gọn dành cho tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu và RAG. Thiết kế lai có 2,69 tỷ tham số. Mô hình suy luận trước khi trả lời và phù hợp nhất với tài liệu nguồn cụ thể, công cụ được định nghĩa rõ; nhà sản xuất lưu ý không nên dùng cho lập trình tác tử và tác vụ cần nhiều kiến thức.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Đầu vào được chấp nhận</dt><dd>Văn bản</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>Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình văn bản hậu huấn luyện trong họ LFM2.5 gọn của Liquid, được thiết kế cho tác tử trên thiết bị và quy trình thực dụng. Thẻ mô hình chính xác liệt kê 2,69 tỷ tham số và 30 lớp: 22 khối tích chập ngắn hai cổng cùng tám khối chú ý truy vấn theo nhóm. Thiết kế lai hướng tới xử lý văn bản hiệu quả. Mô hình nhận và trả văn bản, gồm câu trả lời có suy luận hoặc yêu cầu sử dụng hàm được định nghĩa.</p><p>Nhà sản xuất khuyến nghị mô hình cho công việc tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu, sinh tăng cường truy xuất và quy trình ngữ cảnh dài. Quy trình huấn luyện kết hợp tinh chỉnh có giám sát, mô hình giáo viên chuyên biệt, chưng cất on-policy đa miền và học tăng cường trong môi trường tác tử. Điều này giải thích trọng tâm làm theo chỉ dẫn, dùng quan sát công cụ và tiến qua nhiều bước. Cung cấp tài liệu thực tế cùng mục tiêu chính xác thay vì dựa vào kiến thức học rộng để lấp chỗ trống.</p><p>Để trích xuất, xác định trường và quy tắc nguồn trước khi cung cấp tài liệu. Yêu cầu thực dụng là: “Đọc các cập nhật dịch vụ này, trích mã định danh, trạng thái được nêu và hành động tiếp theo cần thiết của từng bản ghi; giữ câu hỗ trợ mỗi trường. Trả null khi thiếu trường.” Nêu giá trị phải được sao chép nguyên văn, chuẩn hóa hay suy ra. Điều này giúp kiểm tra đầu ra và ngăn diễn giải có vẻ hợp lý âm thầm thay thế thông tin thực sự có trong nguồn.</p><p>Với RAG, cung cấp đoạn liên quan có nhãn ổn định và yêu cầu câu trả lời bám các đoạn đó. Ví dụ: “Chỉ dùng những chỉ dẫn cài đặt này, giải thích bước nào áp dụng cho môi trường đã nêu và liệt kê điều kiện tiên quyết còn chưa biết.” Giữ phiên bản tài liệu và điều kiện cùng văn bản. Yêu cầu mô hình xác định dữ kiện thiếu hoặc mâu thuẫn thay vì bịa quy trình đầy đủ. Cách này phù hợp khuyến nghị làm việc dựa trên nguồn hơn việc yêu cầu mô hình gọn làm kho kiến thức chuyên môn toàn diện.</p><p>LFM2.5-2.6B là mô hình thuần suy luận: mẫu hội thoại mở đầu câu trả lời trợ lý bằng dấu tư duy và mô hình suy luận trước câu trả lời cuối. Thẻ mô hình của nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.1, top-k 50 và hình phạt lặp 1.1 khi sinh. Đó là thiết lập trong công thức của mô hình có tên này. Tách sản phẩm cuối khỏi văn bản suy luận và chừa chỗ cho cả hai trong yêu cầu. Không nên mặc định mô hình có điều khiển hoặc chế độ trả lời trực tiếp của các phiên bản chỉ dẫn LFM khác.</p><p>Mô hình dùng định dạng hội thoại giống ChatML với các vai trò system, user, assistant và tool. Quy trình hàm được tài liệu mô tả có bốn giai đoạn: định nghĩa công cụ, để mô hình yêu cầu hàm, thực thi hàm trong ứng dụng bao quanh và trả kết quả thực tế để mô hình trả lời. Lời gọi gốc là danh sách kiểu Python nằm trong dấu lời gọi công cụ; nhà sản xuất cũng mô tả yêu cầu định dạng lời gọi JSON qua chỉ dẫn hệ thống. Dùng bộ phân tích phù hợp, đối chiếu tên hàm và đối số với định nghĩa cung cấp, đồng thời giữ kết quả cùng lời gọi tạo ra nó.</p><p>Với quy trình tác tử gọn, chỉ cung cấp hàm liên quan tác vụ hiện tại, có mô tả ngắn và kiểu đối số rõ ràng. Chính định nghĩa công cụ chiếm ngữ cảnh. Chuỗi hữu ích có thể tra trạng thái bản ghi được cung cấp, so sánh trạng thái trả về với quy tắc và giải thích có cần theo dõi không. Cung cấp mã bản ghi làm bằng chứng và yêu cầu câu trả lời cuối gắn với quan sát trả về. Mô hình đề xuất và diễn giải thao tác; ứng dụng cung cấp thực thi và kết quả thực tế.</p><p>Thẻ hiện tại của nhà sản xuất quy định ngữ cảnh mô hình 131.072 token, và bản phát hành mô tả giai đoạn mở rộng ngữ cảnh riêng. Làm việc trong cửa sổ của cấu hình đang dùng, giữ ranh giới nguồn, lịch sử liên quan và chỗ cho phần tiếp diễn. Với nhiều tài liệu, yêu cầu truy một phép so sánh hoặc quan hệ phụ thuộc cụ thể. Checkpoint gốc, GGUF, ONNX và MLX phục vụ nhu cầu triển khai khác nhau; mô hình nháp dùng cho giải mã suy đoán là một sản phẩm đi kèm riêng. Số liệu tài nguyên hoặc tốc độ của một cấu hình không tự mô tả mọi định dạng mô hình và cửa sổ làm việc.</p><p>Liquid nêu rõ không khuyến nghị LFM2.5-2.6B cho lập trình tác tử hoặc tác vụ cần nhiều kiến thức. Giữ trọng tâm ở quy trình cụ thể có bằng chứng, quy tắc trích xuất và quan sát công cụ được cung cấp. Checkpoint Base tiền huấn luyện cũng là sản phẩm riêng cho tùy biến, còn phiên bản hậu huấn luyện này là mô hình tác tử. Với kết quả cuối, đối chiếu giá trị trích với nguồn, kiểm tra đoạn dẫn có hỗ trợ câu trả lời và phân biệt lời gọi công cụ yêu cầu với thao tác có kết quả được ghi lại. Giữ thông tin chưa giải quyết khi nó ảnh hưởng kết luận, thay vì để văn bản trôi chảy che khuất.</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 · Anthropic Messages</b> <code>POST /v1/messages</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Đầu vào</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Đầu ra</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ngữ cảnh</dt><dd>65.536 tokens</dd></div><div><dt>Đầu ra tối đa</dt><dd>8.192 tokens</dd></div><div><dt>Định dạng đầu ra</dt><dd>JSON</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>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</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></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>false</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">system</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>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span></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\">max_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>integer</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>Tối thiểu: 1</div><div>Tối đa: 8.192</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\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>number</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></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\">top_p</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>number</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></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\">top_k</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>integer</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></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\">stop_sequences</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>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span></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\">metadata</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>object</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></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr></tbody></table></div><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, max_tokens</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, system, temperature, top_p, top_k, stop_sequences, metadata</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</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>Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method., The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes.</td></tr></tbody></table></div><p>Vòng đời: <code>synchronous_json</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>Đơn giá bằng không cho văn bản thuần túy</dt><dd>Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable. <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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · Anthropic Messages</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-49-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-49-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · chỉ tạo một lần và giữ lại kết quả đầy đủ</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Sao chép mã\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-49-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-49-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;liquid/lfm-2.5-2.6b:free&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;Summarize the supplied text in three concise points.&quot;}], &quot;stream&quot;: false, &quot;max_tokens&quot;: 256}&#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/messages \\\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 · Anthropic Messages</h4><p class=\"note-s\">JSON</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div></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=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;fmt=messages\"><code>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</code></a></span></p><h4>Bí danh đường dẫn phương thức</h4><p class=\"note-s\">Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.</p><h4>ID gọi liên quan</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree&amp;fmt=messages\"><code>liquid/lfm-2.5-2.6b:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|liquid%2Flfm-2.5-2.6b%3Afree",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "max_tokens": 256,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "system",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_k",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "name": "stop_sequences",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "metadata",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "metadata": {
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stop_sequences": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "system": {
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_k": {
                  "type": "integer"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "max_tokens": 256,
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "system",
              "temperature",
              "top_p",
              "top_k",
              "stop_sequences",
              "metadata"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": 65536,
        "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\": \"liquid/lfm-2.5-2.6b:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false, \"max_tokens\": 256}')\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/messages \\\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": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": 8192,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "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": "Text-only zero rates",
            "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "3694130c9c557a05b749f9cf922b8ef4d2e6ee9bcf004d97571f5735e4b0ac75",
    "input_html_sha256": "9f3d61dc4442bf4eedaf3a9c30df5d4b8a0da7122ca8ad74f64bcc95fb8d4c85",
    "private_audit_sha256": "7186f35b51ebb601113bbc349f92362a4f4e7f80036459f251a7304bf4eabc0f",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/",
    "description": "Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình suy luận văn bản gọn dành cho tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu và RAG. Thiết kế lai có 2,69 tỷ tham số. Mô hình suy luận trước khi trả lời và phù hợp nhất với tài liệu nguồn cụ thể, công cụ được định nghĩa rõ; nhà sản xuất lưu ý không nên dùng cho lập trình tác tử và tác vụ cần nhiều kiến thức.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/index.md",
    "title": "LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/liquid-lfm-2-5-2-6b-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình văn bản hậu huấn luyện trong họ LFM2.5 gọn của Liquid, được thiết kế cho tác tử trên thiết bị và quy trình thực dụng. Thẻ mô hình chính xác liệt kê 2,69 tỷ tham số và 30 lớp: 22 khối tích chập ngắn hai cổng cùng tám khối chú ý truy vấn theo nhóm. Thiết kế lai hướng tới xử lý văn bản hiệu quả. Mô hình nhận và trả văn bản, gồm câu trả lời có suy luận hoặc yêu cầu sử dụng hàm được định nghĩa.\n\nNhà sản xuất khuyến nghị mô hình cho công việc tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu, sinh tăng cường truy xuất và quy trình ngữ cảnh dài. Quy trình huấn luyện kết hợp tinh chỉnh có giám sát, mô hình giáo viên chuyên biệt, chưng cất on-policy đa miền và học tăng cường trong môi trường tác tử. Điều này giải thích trọng tâm làm theo chỉ dẫn, dùng quan sát công cụ và tiến qua nhiều bước. Cung cấp tài liệu thực tế cùng mục tiêu chính xác thay vì dựa vào kiến thức học rộng để lấp chỗ trống.\n\nĐể trích xuất, xác định trường và quy tắc nguồn trước khi cung cấp tài liệu. Yêu cầu thực dụng là: “Đọc các cập nhật dịch vụ này, trích mã định danh, trạng thái được nêu và hành động tiếp theo cần thiết của từng bản ghi; giữ câu hỗ trợ mỗi trường. Trả null khi thiếu trường.” Nêu giá trị phải được sao chép nguyên văn, chuẩn hóa hay suy ra. Điều này giúp kiểm tra đầu ra và ngăn diễn giải có vẻ hợp lý âm thầm thay thế thông tin thực sự có trong nguồn.\n\nVới RAG, cung cấp đoạn liên quan có nhãn ổn định và yêu cầu câu trả lời bám các đoạn đó. Ví dụ: “Chỉ dùng những chỉ dẫn cài đặt này, giải thích bước nào áp dụng cho môi trường đã nêu và liệt kê điều kiện tiên quyết còn chưa biết.” Giữ phiên bản tài liệu và điều kiện cùng văn bản. Yêu cầu mô hình xác định dữ kiện thiếu hoặc mâu thuẫn thay vì bịa quy trình đầy đủ. Cách này phù hợp khuyến nghị làm việc dựa trên nguồn hơn việc yêu cầu mô hình gọn làm kho kiến thức chuyên môn toàn diện.\n\nLFM2.5-2.6B là mô hình thuần suy luận: mẫu hội thoại mở đầu câu trả lời trợ lý bằng dấu tư duy và mô hình suy luận trước câu trả lời cuối. Thẻ mô hình của nhà sản xuất khuyến nghị temperature 0.1, top-k 50 và hình phạt lặp 1.1 khi sinh. Đó là thiết lập trong công thức của mô hình có tên này. Tách sản phẩm cuối khỏi văn bản suy luận và chừa chỗ cho cả hai trong yêu cầu. Không nên mặc định mô hình có điều khiển hoặc chế độ trả lời trực tiếp của các phiên bản chỉ dẫn LFM khác.\n\nMô hình dùng định dạng hội thoại giống ChatML với các vai trò system, user, assistant và tool. Quy trình hàm được tài liệu mô tả có bốn giai đoạn: định nghĩa công cụ, để mô hình yêu cầu hàm, thực thi hàm trong ứng dụng bao quanh và trả kết quả thực tế để mô hình trả lời. Lời gọi gốc là danh sách kiểu Python nằm trong dấu lời gọi công cụ; nhà sản xuất cũng mô tả yêu cầu định dạng lời gọi JSON qua chỉ dẫn hệ thống. Dùng bộ phân tích phù hợp, đối chiếu tên hàm và đối số với định nghĩa cung cấp, đồng thời giữ kết quả cùng lời gọi tạo ra nó.\n\nVới quy trình tác tử gọn, chỉ cung cấp hàm liên quan tác vụ hiện tại, có mô tả ngắn và kiểu đối số rõ ràng. Chính định nghĩa công cụ chiếm ngữ cảnh. Chuỗi hữu ích có thể tra trạng thái bản ghi được cung cấp, so sánh trạng thái trả về với quy tắc và giải thích có cần theo dõi không. Cung cấp mã bản ghi làm bằng chứng và yêu cầu câu trả lời cuối gắn với quan sát trả về. Mô hình đề xuất và diễn giải thao tác; ứng dụng cung cấp thực thi và kết quả thực tế.\n\nThẻ hiện tại của nhà sản xuất quy định ngữ cảnh mô hình 131.072 token, và bản phát hành mô tả giai đoạn mở rộng ngữ cảnh riêng. Làm việc trong cửa sổ của cấu hình đang dùng, giữ ranh giới nguồn, lịch sử liên quan và chỗ cho phần tiếp diễn. Với nhiều tài liệu, yêu cầu truy một phép so sánh hoặc quan hệ phụ thuộc cụ thể. Checkpoint gốc, GGUF, ONNX và MLX phục vụ nhu cầu triển khai khác nhau; mô hình nháp dùng cho giải mã suy đoán là một sản phẩm đi kèm riêng. Số liệu tài nguyên hoặc tốc độ của một cấu hình không tự mô tả mọi định dạng mô hình và cửa sổ làm việc.\n\nLiquid nêu rõ không khuyến nghị LFM2.5-2.6B cho lập trình tác tử hoặc tác vụ cần nhiều kiến thức. Giữ trọng tâm ở quy trình cụ thể có bằng chứng, quy tắc trích xuất và quan sát công cụ được cung cấp. Checkpoint Base tiền huấn luyện cũng là sản phẩm riêng cho tùy biến, còn phiên bản hậu huấn luyện này là mô hình tác tử. Với kết quả cuối, đối chiếu giá trị trích với nguồn, kiểm tra đoạn dẫn có hỗ trợ câu trả lời và phân biệt lời gọi công cụ yêu cầu với thao tác có kết quả được ghi lại. Giữ thông tin chưa giải quyết khi nó ảnh hưởng kết luận, thay vì để văn bản trôi chảy che khuất.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "LiquidAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 65536,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "text"
      ]
    },
    "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",
      "messages"
    ],
    "id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/chat/completions"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant",
                        "system",
                        "developer"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_completion_tokens",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 128,
                "minimum": 1,
                "name": "n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "seed",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "stop",
                "oneOf": [
                  {
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "type": "string"
                    },
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": false
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "frequency_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "presence_penalty",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "frequency_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "max_completion_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "max_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant",
                          "system",
                          "developer"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "n": {
                  "maximum": 128,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "presence_penalty": {
                  "type": "number"
                },
                "seed": {
                  "type": "integer"
                },
                "stop": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "type": "string"
                      },
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                },
                "user": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "max_tokens",
              "max_completion_tokens",
              "n",
              "temperature",
              "top_p",
              "seed",
              "stop",
              "frequency_penalty",
              "presence_penalty",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/chat/completions"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/chat/completions"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": 65536,
        "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\": \"liquid/lfm-2.5-2.6b:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false}')\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",
        "hints": [
          "Send exact model ID with messages.",
          "Context length is not an output cap.",
          "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding."
        ],
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": 8192,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "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": "Text-only zero rates",
            "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "allow_explicit_cache": false,
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "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"
          }
        ]
      },
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "max_tokens": 256,
              "messages": [
                {
                  "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                  "role": "user"
                }
              ],
              "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
              "stream": false
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/messages"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "text",
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "additionalProperties": false,
                  "properties": {
                    "content": {
                      "type": "string"
                    },
                    "role": {
                      "enum": [
                        "user",
                        "assistant"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "role",
                    "content"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "messages",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default": false,
                "default_known": true,
                "enum": [
                  false
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "stream",
                "required": false,
                "type": "boolean"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "system",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum": 8192,
                "minimum": 1,
                "name": "max_tokens",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_p",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "top_k",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "name": "stop_sequences",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "metadata",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": false,
              "properties": {
                "max_tokens": {
                  "maximum": 8192,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "messages": {
                  "items": {
                    "additionalProperties": false,
                    "properties": {
                      "content": {
                        "type": "string"
                      },
                      "role": {
                        "enum": [
                          "user",
                          "assistant"
                        ],
                        "type": "string"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "role",
                      "content"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "metadata": {
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "liquid/lfm-2.5-2.6b:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "stop_sequences": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "stream": {
                  "default": false,
                  "enum": [
                    false
                  ],
                  "type": "boolean"
                },
                "system": {
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "type": "number"
                },
                "top_k": {
                  "type": "integer"
                },
                "top_p": {
                  "type": "number"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "messages",
                "max_tokens"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "max_tokens": 256,
                "messages": [
                  {
                    "content": "Summarize the supplied text in three concise points.",
                    "role": "user"
                  }
                ],
                "model": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
                "stream": false
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Use literal text messages only. Cache controls, tools, image/audio/video content and streamed responses are unavailable for this method.",
              "The complete encoded JSON request must not exceed 65536 bytes."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "stream",
              "system",
              "temperature",
              "top_p",
              "top_k",
              "stop_sequences",
              "metadata"
            ],
            "required": [
              "model",
              "messages",
              "max_tokens"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/messages"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/messages"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "text",
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": 65536,
        "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\": \"liquid/lfm-2.5-2.6b:free\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Summarize the supplied text in three concise points.\"}], \"stream\": false, \"max_tokens\": 256}')\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/messages \\\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": "anthropic",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": 8192,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "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": "Text-only zero rates",
            "value": "Text input and output only. Cache, tools, media and streaming are unavailable.",
            "when": "For text-only input and output"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": 1,
          "flex_multiplier": 1,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": 0,
          "intervals": [],
          "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
          "output_price": 0,
          "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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "token",
        "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": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-2.6b:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": true
    },
    "short": "Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình suy luận văn bản gọn dành cho tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu và RAG. Thiết kế lai có 2,69 tỷ tham số. Mô hình suy luận trước khi trả lời và phù hợp nhất với tài liệu nguồn cụ thể, công cụ được định nghĩa rõ; nhà sản xuất lưu ý không nên dùng cho lập trình tác tử và tác vụ cần nhiều kiến thức."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Liquid AI LFM2.5-2.6B là mô hình suy luận văn bản gọn dành cho tác tử, công cụ, trích xuất dữ liệu và RAG. Thiết kế lai có 2,69 tỷ tham số. Mô hình suy luận trước khi trả lời và phù hợp nhất với tài liệu nguồn cụ thể, công cụ được định nghĩa rõ; nhà sản xuất lưu ý không nên dùng cho lập trình tác tử và tác vụ cần nhiều kiến thức.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "1153c4513d06cafbbf9ae050e856a0c2087cad44cab72182f974fe376aacf3be",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "d6230cb908ca1a79007a86e6d2122dfc96bade1e980dafe157b9aa24fa178003"
}