ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಲೆ

ಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು

22

ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ

256K

ಇಂದ

$0.50 /1M

ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು

ಪ್ರತಿ id ಯಲ್ಲಿ 262,144-ಟೋಕನ್ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್; ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಿಲ್; ಪ್ರತಿ id ತಾನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮಾಡೆಲ್ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ

ಮಾಡೆಲ್	ಇನ್‌ಪುಟ್	ರಚಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್	1M ಗೆ In / cached / out	ಇನ್ನಷ್ಟು
DeepSeek-V4-Pro-08133BIT-REAPDeepSeek · 1.6T MoE · 49B activeಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$1.95 / $0.488 / $3.90	ಇನ್ನಷ್ಟು
GLM-5.23BIT-REAPZ.ai · 744B MoE · 40B activeಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$0.73 / $0.183 / $2.34	ಇನ್ನಷ್ಟು
Kimi-K33BIT-REAPMoonshot AI · 2.8T MoE · 104B activeಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$3.83 / $0.958 / $19.12	ಇನ್ನಷ್ಟು
Nemotron3Ultra3BIT-REAPNVIDIA · 550B hybrid Mamba-Attention MoE · 55B activeಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$0.75 / $0.188 / $3.30	ಇನ್ನಷ್ಟು
MiniMax-M33BIT-REAPMiniMax · 428B MoE · 23B active · sparse attentionಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	ಇನ್ನಷ್ಟು
DeepSeek-V4-Flash-0731W4A16-AUTOROUND-REAPDeepSeek · 284B MoE · 13B activeಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	ಇನ್ನಷ್ಟು
Kimi-K2.6W4A16-AUTOROUND-REAPMoonshot AI · 1T MoE · 32B activeಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$0.78 / $0.195 / $3.67	ಇನ್ನಷ್ಟು
Laguna-S-2.1W4A16-AUTOROUND-REAPPoolside · 118B MoE · 8B activeಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್	ರಚಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಇಲ್ಲ	$0.50 / $0.125 / $2.00	ಇನ್ನಷ್ಟು
inklingW4A16-AUTOROUND-REAPThinking Machines · 975B MoE · 41B activeಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್	$1.42 / $0.355 / $6.07	ಇನ್ನಷ್ಟು
MiMo-V2.5-ProW8A16Xiaomi · 1.02T MoE · 42B active · 8-bitಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	ಇನ್ನಷ್ಟು
MiMo-V2.5W8A16Xiaomi · 8-bit multimodal · W8A16ಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	ಇನ್ನಷ್ಟು
Hy3W8A16Tencent · 295B MoE · 21B active · 8-bitಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$0.50 / $0.125 / $2.00	ಇನ್ನಷ್ಟು

Shannon ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು

ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಒಂದೇ ನಿಗದಿತ ದರ

ಮಾಡೆಲ್	ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್	ಇನ್‌ಪುಟ್	ರಚಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್	ಬೆಲೆ / 1M ಟೋಕನ್‌ಗಳು
Shannon 1.6 Liteshannon-1.6-liteಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$3.90
Shannon 1.6 Proshannon-1.6-proಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$7.80
Shannon 2 Liteshannon-2-liteಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$3.90
Shannon 2 Proshannon-2-proಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$5.85
Shannon 3shannon-3ಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$3.35
Shannon 3 Proshannon-3-proಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$3.35
Shannon 3.1shannon-3.1ಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$3.35
Shannon 3.1 Proshannon-3.1-proಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$3.35
Shannon 3.5shannon-3.5ಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	192K	ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$3.35
Shannon Coder 1shannon-coder-1ಸೆನ್ಸಾರ್ ಇಲ್ಲದ	128K	ಪಠ್ಯ ಇನ್‌ಪುಟ್	JSON schema	$8.00

ವೇಗದ ಆರಂಭಕ್ಕೆ ಹೋಗಿ Playground ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ

ಸಾಲನ್ನು ಹೇಗೆ ಓದಬೇಕು

ಪ್ರತಿ ಮಾಡೆಲ್ stream ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕರೆಯಬಲ್ಲದು. API ಯ ಇತರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು Capabilities ಪುಟದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು

ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಿತಿಗಳು

• ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋ ಒಂದು ಉತ್ತರಕ್ಕಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಓದುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ನಿಮ್ಮ ಸಂದೇಶಗಳು, ಟೂಲ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳು.
• Shannon 3 ಕುಟುಂಬ ಉದ್ದವಾದ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ತಾನೇ ಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ವಿಂಡೋಗೆ ಹೊಂದುವ ಹೊಸ ಟರ್ನ್‌ಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.
• stream ನಲ್ಲಿ, ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ವಿಧ invalid_request_error ಮತ್ತು code: "context_length_exceeded" ಇರುವ ದೋಷ ಫ್ರೇಮ್ ಆಗಿ ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
• max_tokens ಪ್ರತಿ ಮಾಡೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ 1 ರಿಂದ 65,536 ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; GET /v1/models ನ max_output_tokens ಆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಮೇಲಿನ ತುದಿ. ಡೀಫಾಲ್ಟ್ 4,096.
• ಪ್ರತಿ ಮಾಡೆಲ್‌ನಲ್ಲೂ, max_tokens ವಿನಂತಿ ನಿಮ್ಮ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್‌ನಿಂದ ಮೀಸಲಿಡುವ ಮೊತ್ತ.
• ಉತ್ತರದ ಉದ್ದದ ಮಿತಿಯಾಗಿ, max_tokens ಅನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು, shannon-1.6-lite, shannon-1.6-pro ಮತ್ತು shannon-coder-1 ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ.
• ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅದು ಉತ್ತರ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತರದ ಮೊದಲಿನ ರೀಸನಿಂಗ್ ಅದರ ವಿರುದ್ಧ ಎಣಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು 256 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯ 256 ಆಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಉತ್ತರ ತನ್ನ ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಕತ್ತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ, shannon-1.6-lite, shannon-1.6-pro, shannon-coder-1 ಅಥವಾ Shannon 3 ಕುಟುಂಬದ stream finish_reason: "length" ನೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್

ಬೆಲೆ ಹೇಗೆ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ

• ಬೆಲೆಗಳು 1,000,000 ಟೋಕನ್‌ಗಳಿಗೆ USD ಯಲ್ಲಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು 1,000,000 ಕ್ಕೆ $5.00 ಮೌಲ್ಯದ ಟೋಕನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಎಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಬೆಲೆ ಅದರ ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಎಷ್ಟು ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ.
• Shannon ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಬೆಲೆ ಇದೆ. ಕರೆಗೆ ಆ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ usage.total_tokens ಗೆ ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಮೂರು ಬೆಲೆಗಳಿವೆ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಕ್ಯಾಶ್‌ನಿಂದ ಓದಿದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಕ್ಯಾಶ್ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು $0.001 ಗೆ ಸುತ್ತಿದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಬೆಲೆಯ 25%. ಉಳಿದ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ, ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಶುಲ್ಕ ವಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಸ್ವಂತ tokenizer ನಿಂದ ಎಣಿಸುತ್ತವೆ. GET /v1/models ಇದನ್ನು tokenizer: "original" ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
• /v1/chat/completions ಮತ್ತು /v1/messages ನಲ್ಲಿ shannon-coder-1 ಅನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ, ಕರೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ ಬೆಲೆ /v1/responses ನಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

ವಿನಂತಿ ಏನನ್ನು ಮೀಸಲಿಡುತ್ತದೆ, ಶುಲ್ಕದ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು Shannon Coder ಕರೆ ಭತ್ಯೆ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಪುಟದಲ್ಲಿವೆ. ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್

ಮಾಡೆಲ್ id ಗಳು

ಈ id ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು model ಆಗಿ ಕಳುಹಿಸಿ.

shannon-1.6-lite
shannon-1.6-pro
shannon-2-lite
shannon-2-pro
shannon-3
shannon-3-pro
shannon-3.1
shannon-3.1-pro
shannon-3.5
shannon-coder-1
DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP
GLM-5.2-3BIT-REAP
Kimi-K3-3BIT-REAP
Nemotron3Ultra-3BIT-REAP
MiniMax-M3-3BIT-REAP
DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP
Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP
Laguna-S-2.1-W4A16-AUTOROUND-REAP
inkling-W4A16-AUTOROUND-REAP
MiMo-V2.5-Pro-W8A16
MiMo-V2.5-W8A16
Hy3-W8A16

• ದೊಡ್ಡಕ್ಷರ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣಕ್ಷರ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು id ಯ ಸುತ್ತಲಿನ ಖಾಲಿ ಜಾಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: SHANNON-3 ಮತ್ತು shannon-3 ಒಂದೇ ಮಾಡೆಲ್.
• ನೀವು ಯಾವ ಕಾಗುಣಿತ ಕಳುಹಿಸಿದರೂ, ಉತ್ತರ ಯಾವಾಗಲೂ model ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿತ id ಯನ್ನು ಹೊತ್ತಿರುತ್ತದೆ.
• Shannon 3 ನಂತಹ ಪ್ರದರ್ಶನ ಹೆಸರು id ಅಲ್ಲ.

ನಾಲ್ಕು ಚಿಕ್ಕ ಕಾಗುಣಿತಗಳನ್ನೂ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕಟಿಸದ id ಗೆ ಮೂರೂ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿ 400, ವಿಧ invalid_request_error ಮತ್ತು ಸಂದೇಶ unknown model: <id> ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ಬದಲು ಬೇರೆ ಮಾಡೆಲ್ ಉತ್ತರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

{
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "unknown model: gpt-4o"
  }
}

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "unknown model: gpt-4o"
  }
}

• ಯಾವಾಗಲೂ model ಕಳುಹಿಸಿ. /v1/responses ಅದಿಲ್ಲದ ವಿನಂತಿಗೆ 400 ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. /v1/chat/completions ಮತ್ತು /v1/messages ನಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ವಿನಂತಿಗೆ shannon-1.6-lite ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.
• POST /v1/tokenize ಮತ್ತು POST /v1/messages/count_tokens ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಓಪನ್-ವೇಟ್ id ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿ

GET /v1/models ಈ ಪುಟದ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅದೇ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ವಿಂಡೋಗಳು, ಬೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ JSON ಆಗಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಪಿಕರ್ ತುಂಬಲು ಅಥವಾ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಬೆಲೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿ.

GET https://api.shannon-ai.com/v1/models

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.shannon-ai.com/v1"
)

for model in client.models.list():
    print(model.id)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'YOUR_API_KEY',
  baseURL: 'https://api.shannon-ai.com/v1'
});

for await (const model of client.models.list()) {
  console.log(model.id);
}

curl "https://api.shannon-ai.com/v1/models"

ಉತ್ತರ, ಪ್ರತಿ ವಿಧದ ಒಂದು ನಮೂದಿಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿದ್ದು:

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "shannon-3",
      "object": "model",
      "created": 1700000000,
      "owned_by": "shannon-ai",
      "display_name": "Shannon 3",
      "context_window": 196608,
      "max_output_tokens": 65536,
      "pricing": {
        "input_per_million_usd": 3.35,
        "output_per_million_usd": 3.35,
        "currency": "USD"
      },
      "capabilities": {
        "tools": true,
        "vision": true,
        "reasoning": true,
        "reasoning_effort": false,
        "streaming": true,
        "json_schema": true
      },
      "endpoints": [
        "/v1/chat/completions",
        "/v1/messages",
        "/v1/responses"
      ]
    },
    {
      "id": "MiniMax-M3-3BIT-REAP",
      "object": "model",
      "created": 1700000000,
      "owned_by": "shannon-ai",
      "display_name": "MiniMax-M3 · 3BIT-REAP",
      "context_window": 262144,
      "max_output_tokens": 65536,
      "pricing": {
        "input_per_million_usd": 0.5,
        "cached_input_per_million_usd": 0.125,
        "output_per_million_usd": 2,
        "currency": "USD"
      },
      "tokenizer": "original",
      "capabilities": {
        "tools": true,
        "vision": true,
        "reasoning": true,
        "reasoning_effort": true,
        "streaming": true,
        "response_format": true,
        "json_schema": true,
        "prompt_caching": true
      },
      "endpoints": [
        "/v1/chat/completions",
        "/v1/messages",
        "/v1/responses",
        "/v1/messages/count_tokens",
        "/v1/tokenize"
      ]
    }
  ]
}

• GET /v1/models ಗೆ ಕೀ ಬೇಕಿಲ್ಲ. ಉತ್ತರ ಪ್ರತಿ ಕರೆದಾರನಿಗೂ ಒಂದೇ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ಲ್ಯಾನ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ.
• ಪಟ್ಟಿ ಕರೆಯಬಹುದಾದ id ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾಗದ ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಅದರಿಂದ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಒಂದು ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಇಲ್ಲ: GET /v1/models/{id} ವಿಧ not_found_error ನೊಂದಿಗೆ 404 ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.