{
  "aboutHtml": "<p>E5-Large-v2 هو نموذج intfloat لتضمين النص الإنجليزي، ويتكون من أربع وعشرين طبقة ويُنتج متجهًا ذا 1024 بُعدًا. صُمّم لتمثيل الاستعلامات والمقاطع عدديًا لأغراض الاسترجاع ومهام التضمين الأخرى. يشكّل اصطلاح إعداد E5 جزءًا من تدريبه: يحمل نص المدخل بادئة دور، وتُجمّع تمثيلات الرموز المرمّزة في متجه واحد لذلك النص.</p><h4>اجعل دوري الاستعلام والمقطع صريحين</h4><p>للاسترجاع غير المتماثل، ابدأ السؤال بـ“query:” ونص المتن بـ“passage:”. يميّز هذان الدوران ما يبحث عنه المستخدم عن المادة التي قد تجيب عنه. وللمقارنة المتماثلة أو البحث عن إعادة الصياغة أو سمات التجميع العنقودي أو التصنيف، توصي الجهة المصنّعة باستخدام “query:” للنصوص التي يُجرى تضمينها.</p><p>يمكن لمجموعة عملية فهرسة شروحات دعم باللغة الإنجليزية. جهّز سؤالًا مثل “query: What should I check before replacing the connector?” واربطه بمقاطع مصدرية تصف الفحوص والاستثناءات. يحتفظ نص المقطع ببادئته المقابلة. خزّن معرّف المصدر والصياغة الأصلية بجوار كل متجه حتى تستطيع النتيجة إعادة المادة التي يحتاج المستخدم إلى قراءتها.</p><p>ليست البادئات تسميات زخرفية تُحذف من أحد جانبي المهمة. تصرّح الجهة المصنّعة بأن حذفها يضعف أداء الاسترجاع لأن النموذج تدرّب بهذا الإعداد. طبّق الدور المختار بصورة متسقة عند بناء المتن وعند تضمين استعلام لاحقًا.</p><h4>التجميع بالمتوسط والمتجهات المطبّعة</h4><p>يحسب مثال الترميز الرسمي متوسط تمثيلات الرموز مع استبعاد مواضع الحشو بواسطة قناع الانتباه. ثم يطبّع المتجه الناتج. يوفّر الناتج النقطي بين متجهي الاستعلام والمقطع المطبّعين تشابه جيب التمام لترتيب المرشحين. تخص وصفة التجميع بالمتوسط هذه E5-Large-v2؛ أما وصفة التجميع باستخدام الرمز الأول من عائلة أخرى فهي خيار إعداد مختلف.</p><p>تشكّل قيم المخرجات البالغ عددها 1024 التضمين، وليست إجابة مكتوبة أو تسمية فئة مباشرة. تقارن مرحلة البحث تلك القيم بتمثيلات متن متوافقة، وتستخدم مرحلة لاحقة نص المقطع المختار. وإذا استُخدمت المتجهات سماتٍ للتجميع العنقودي أو لمصنّف، فاحتفظ بربط كل متجه بسجل المدخل الذي يمثّل سماته.</p><h4>النص الإنجليزي ضمن النافذة</h4><p>تحدد بطاقة النموذج النص الإنجليزي فقط واقتطاع المدخلات الطويلة إلى 512 رمزًا كحد أقصى. اجعل كل مقطع من المستند مترابطًا ضمن تلك النافذة، بما يشمل بادئة الدور والسياق المصدري المفيد. ينبغي إعداد الدليل الطويل في أقسام يمكن فهم عناوينها وشروطها وتعليماتها عند استرجاعها بصورة منفصلة.</p><p>على سبيل المثال، قد تحتاج فقرة تصف إعدادًا إلى تعريف ذلك الإعداد واستثناء في الجملة التالية. احتفظ بهذه الوحدة الصغيرة معًا بدلًا من التقسيم وفق عدد المحارف وحده. احتفظ بالمستند الأصل وإصدار المصدر مع المقطع حتى يستبدل التحديث المادة الصحيحة.</p><h4>اقرأ الترتيب بوصفه دليلًا للاسترجاع</h4><p>توضح الجهة المصنّعة أن ترتيب درجات تشابه جيب التمام أهم من قيمها المطلقة. لا ينبغي تفسير الدرجة بوصفها احتمالًا معايرًا لأن يجيب مقطع عن السؤال. افحص المقاطع المعروفة باحتوائها على الإجابة والمادة القريبة غير ذات الصلة عند اختيار عدد النتائج التي ستُحتفظ بها أو موضع ترشيح مجموعة المرشحين.</p><p>الناتج المفيد تمثيل لمتن أو استعلام، أو إشارة مقارنة دلالية، أو سمات عددية لمهمة أخرى. تظل نقطة تحقق Large v2 الإنجليزية المحددة هذه منفصلة عن E5-Base-v2 وMultilingual-E5-Large. ولا تجعل مطابقة الأبعاد وحدها متجهاتها فضاء تضمين مشتركًا موثّقًا.</p>",
  "aboutText": "E5-Large-v2 هو نموذج intfloat لتضمين النص الإنجليزي، ويتكون من أربع وعشرين طبقة ويُنتج متجهًا ذا 1024 بُعدًا. صُمّم لتمثيل الاستعلامات والمقاطع عدديًا لأغراض الاسترجاع ومهام التضمين الأخرى. يشكّل اصطلاح إعداد E5 جزءًا من تدريبه: يحمل نص المدخل بادئة دور، وتُجمّع تمثيلات الرموز المرمّزة في متجه واحد لذلك النص.\n\n### اجعل دوري الاستعلام والمقطع صريحين\n\nللاسترجاع غير المتماثل، ابدأ السؤال بـ“query:” ونص المتن بـ“passage:”. يميّز هذان الدوران ما يبحث عنه المستخدم عن المادة التي قد تجيب عنه. وللمقارنة المتماثلة أو البحث عن إعادة الصياغة أو سمات التجميع العنقودي أو التصنيف، توصي الجهة المصنّعة باستخدام “query:” للنصوص التي يُجرى تضمينها.\n\nيمكن لمجموعة عملية فهرسة شروحات دعم باللغة الإنجليزية. جهّز سؤالًا مثل “query: What should I check before replacing the connector?” واربطه بمقاطع مصدرية تصف الفحوص والاستثناءات. يحتفظ نص المقطع ببادئته المقابلة. خزّن معرّف المصدر والصياغة الأصلية بجوار كل متجه حتى تستطيع النتيجة إعادة المادة التي يحتاج المستخدم إلى قراءتها.\n\nليست البادئات تسميات زخرفية تُحذف من أحد جانبي المهمة. تصرّح الجهة المصنّعة بأن حذفها يضعف أداء الاسترجاع لأن النموذج تدرّب بهذا الإعداد. طبّق الدور المختار بصورة متسقة عند بناء المتن وعند تضمين استعلام لاحقًا.\n\n### التجميع بالمتوسط والمتجهات المطبّعة\n\nيحسب مثال الترميز الرسمي متوسط تمثيلات الرموز مع استبعاد مواضع الحشو بواسطة قناع الانتباه. ثم يطبّع المتجه الناتج. يوفّر الناتج النقطي بين متجهي الاستعلام والمقطع المطبّعين تشابه جيب التمام لترتيب المرشحين. تخص وصفة التجميع بالمتوسط هذه E5-Large-v2؛ أما وصفة التجميع باستخدام الرمز الأول من عائلة أخرى فهي خيار إعداد مختلف.\n\nتشكّل قيم المخرجات البالغ عددها 1024 التضمين، وليست إجابة مكتوبة أو تسمية فئة مباشرة. تقارن مرحلة البحث تلك القيم بتمثيلات متن متوافقة، وتستخدم مرحلة لاحقة نص المقطع المختار. وإذا استُخدمت المتجهات سماتٍ للتجميع العنقودي أو لمصنّف، فاحتفظ بربط كل متجه بسجل المدخل الذي يمثّل سماته.\n\n### النص الإنجليزي ضمن النافذة\n\nتحدد بطاقة النموذج النص الإنجليزي فقط واقتطاع المدخلات الطويلة إلى 512 رمزًا كحد أقصى. اجعل كل مقطع من المستند مترابطًا ضمن تلك النافذة، بما يشمل بادئة الدور والسياق المصدري المفيد. ينبغي إعداد الدليل الطويل في أقسام يمكن فهم عناوينها وشروطها وتعليماتها عند استرجاعها بصورة منفصلة.\n\nعلى سبيل المثال، قد تحتاج فقرة تصف إعدادًا إلى تعريف ذلك الإعداد واستثناء في الجملة التالية. احتفظ بهذه الوحدة الصغيرة معًا بدلًا من التقسيم وفق عدد المحارف وحده. احتفظ بالمستند الأصل وإصدار المصدر مع المقطع حتى يستبدل التحديث المادة الصحيحة.\n\n### اقرأ الترتيب بوصفه دليلًا للاسترجاع\n\nتوضح الجهة المصنّعة أن ترتيب درجات تشابه جيب التمام أهم من قيمها المطلقة. لا ينبغي تفسير الدرجة بوصفها احتمالًا معايرًا لأن يجيب مقطع عن السؤال. افحص المقاطع المعروفة باحتوائها على الإجابة والمادة القريبة غير ذات الصلة عند اختيار عدد النتائج التي ستُحتفظ بها أو موضع ترشيح مجموعة المرشحين.\n\nالناتج المفيد تمثيل لمتن أو استعلام، أو إشارة مقارنة دلالية، أو سمات عددية لمهمة أخرى. تظل نقطة تحقق Large v2 الإنجليزية المحددة هذه منفصلة عن E5-Base-v2 وMultilingual-E5-Large. ولا تجعل مطابقة الأبعاد وحدها متجهاتها فضاء تضمين مشتركًا موثّقًا.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "be3f7093b24669cd918ff7742f9fa2716c4b4caede0f565cc8f28b2376b253dd",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ar",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Intfloat: E5-Large-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Intfloat /</span><code>intfloat/e5-large-v2</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">نسخ ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"أقسام بطاقة النموذج\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">البداية</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">المدخلات والطرائق</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">الباقات</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">أمثلة</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">النتائج</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">الأسماء البديلة</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"طرائق 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|embeddings|/v1/embeddings|intfloat%2Fe5-large-v2\">التضمينات</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\">البداية</h3><p class=\"mdesc-full\">يرمّز intfloat E5-Large-v2 الاستعلامات والمقاطع الإنجليزية إلى متجهات ذات 1024 بُعدًا. يستخدم نموذجه المؤلف من 24 طبقة دوري query/passage والتجميع بالمتوسط وحدًا للمدخلات من 512 رمزًا للبحث والتشابه الدلالي والسمات النصية العددية.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>المدخلات المقبولة</dt><dd>النص · token_ids</dd></div><div><dt>النتائج</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>عن النموذج</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>E5-Large-v2 هو نموذج intfloat لتضمين النص الإنجليزي، ويتكون من أربع وعشرين طبقة ويُنتج متجهًا ذا 1024 بُعدًا. صُمّم لتمثيل الاستعلامات والمقاطع عدديًا لأغراض الاسترجاع ومهام التضمين الأخرى. يشكّل اصطلاح إعداد E5 جزءًا من تدريبه: يحمل نص المدخل بادئة دور، وتُجمّع تمثيلات الرموز المرمّزة في متجه واحد لذلك النص.</p><h4>اجعل دوري الاستعلام والمقطع صريحين</h4><p>للاسترجاع غير المتماثل، ابدأ السؤال بـ“query:” ونص المتن بـ“passage:”. يميّز هذان الدوران ما يبحث عنه المستخدم عن المادة التي قد تجيب عنه. وللمقارنة المتماثلة أو البحث عن إعادة الصياغة أو سمات التجميع العنقودي أو التصنيف، توصي الجهة المصنّعة باستخدام “query:” للنصوص التي يُجرى تضمينها.</p><p>يمكن لمجموعة عملية فهرسة شروحات دعم باللغة الإنجليزية. جهّز سؤالًا مثل “query: What should I check before replacing the connector?” واربطه بمقاطع مصدرية تصف الفحوص والاستثناءات. يحتفظ نص المقطع ببادئته المقابلة. خزّن معرّف المصدر والصياغة الأصلية بجوار كل متجه حتى تستطيع النتيجة إعادة المادة التي يحتاج المستخدم إلى قراءتها.</p><p>ليست البادئات تسميات زخرفية تُحذف من أحد جانبي المهمة. تصرّح الجهة المصنّعة بأن حذفها يضعف أداء الاسترجاع لأن النموذج تدرّب بهذا الإعداد. طبّق الدور المختار بصورة متسقة عند بناء المتن وعند تضمين استعلام لاحقًا.</p><h4>التجميع بالمتوسط والمتجهات المطبّعة</h4><p>يحسب مثال الترميز الرسمي متوسط تمثيلات الرموز مع استبعاد مواضع الحشو بواسطة قناع الانتباه. ثم يطبّع المتجه الناتج. يوفّر الناتج النقطي بين متجهي الاستعلام والمقطع المطبّعين تشابه جيب التمام لترتيب المرشحين. تخص وصفة التجميع بالمتوسط هذه E5-Large-v2؛ أما وصفة التجميع باستخدام الرمز الأول من عائلة أخرى فهي خيار إعداد مختلف.</p><p>تشكّل قيم المخرجات البالغ عددها 1024 التضمين، وليست إجابة مكتوبة أو تسمية فئة مباشرة. تقارن مرحلة البحث تلك القيم بتمثيلات متن متوافقة، وتستخدم مرحلة لاحقة نص المقطع المختار. وإذا استُخدمت المتجهات سماتٍ للتجميع العنقودي أو لمصنّف، فاحتفظ بربط كل متجه بسجل المدخل الذي يمثّل سماته.</p><h4>النص الإنجليزي ضمن النافذة</h4><p>تحدد بطاقة النموذج النص الإنجليزي فقط واقتطاع المدخلات الطويلة إلى 512 رمزًا كحد أقصى. اجعل كل مقطع من المستند مترابطًا ضمن تلك النافذة، بما يشمل بادئة الدور والسياق المصدري المفيد. ينبغي إعداد الدليل الطويل في أقسام يمكن فهم عناوينها وشروطها وتعليماتها عند استرجاعها بصورة منفصلة.</p><p>على سبيل المثال، قد تحتاج فقرة تصف إعدادًا إلى تعريف ذلك الإعداد واستثناء في الجملة التالية. احتفظ بهذه الوحدة الصغيرة معًا بدلًا من التقسيم وفق عدد المحارف وحده. احتفظ بالمستند الأصل وإصدار المصدر مع المقطع حتى يستبدل التحديث المادة الصحيحة.</p><h4>اقرأ الترتيب بوصفه دليلًا للاسترجاع</h4><p>توضح الجهة المصنّعة أن ترتيب درجات تشابه جيب التمام أهم من قيمها المطلقة. لا ينبغي تفسير الدرجة بوصفها احتمالًا معايرًا لأن يجيب مقطع عن السؤال. افحص المقاطع المعروفة باحتوائها على الإجابة والمادة القريبة غير ذات الصلة عند اختيار عدد النتائج التي ستُحتفظ بها أو موضع ترشيح مجموعة المرشحين.</p><p>الناتج المفيد تمثيل لمتن أو استعلام، أو إشارة مقارنة دلالية، أو سمات عددية لمهمة أخرى. تظل نقطة تحقق Large v2 الإنجليزية المحددة هذه منفصلة عن E5-Base-v2 وMultilingual-E5-Large. ولا تجعل مطابقة الأبعاد وحدها متجهاتها فضاء تضمين مشتركًا موثّقًا.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · التضمينات</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>الإدخال</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>صيغة الإخراج</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th><th>المتطلب</th><th>القيم والحدود</th><th>القيمة الافتراضية</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>intfloat/e5-large-v2</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩</div><div>الشروط: دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.</div><div>سعة الإدخال: الحد الأقصى: ⁦512⁩ · وحدة النص: بايتات UTF8 · وحدة الرموز: عناصر مصفوفة الرموز</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>غير مدعوم</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الحد الأدنى: ⁦1⁩</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: تم رفض provider.options</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>تركيبات مواد الإدخال</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>معلمات الطريقة ودورة حياتها</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>المعلمة</th><th>المواصفات</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.</p><p class=\"note-s\">اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.</p><dl data-price-conditions><dt>الوضع السريع</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عند اختيار الوضع السريع</span></dd><dt>الوضع المرن</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عند اختيار وضع flex</span></dd><dt>أقصى جهد للاستدلال</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>تعرفات Ailoot</h4><h4>الأسعار حسب الإعدادات</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>الإعدادات</th><th>جدول التعرفة</th><th>الرسوم</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الإعدادات\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الإعدادات</span>التعرفات الأساسية للرموز</th><td data-cell-label=\"جدول التعرفة\"><span class=\"card-cell-label\">جدول التعرفة</span>التعرفة الأساسية</td><td data-cell-label=\"الرسوم\"><span class=\"card-cell-label\">الرسوم</span><div><span>الإدخال · رموز الإدخال</span> <b>$0.00002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإخراج · رموز الإخراج</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. <a href=\"/docs/ar/billing/reserve/\">كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">أمثلة للطلبات</h3><h4>Ailoot Ultra · التضمينات</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"خيارات الشيفرة\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1765-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1765-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1765-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1765-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"نسخ الشيفرة\"><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-1765-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1765-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;intfloat/e5-large-v2&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\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\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1765-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1765-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;intfloat/e5-large-v2&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot Ultra · التضمينات</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة</h5><p class=\"note-s\">احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.</p><p class=\"note-s\">احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية</h5><p class=\"note-s\">لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>حقول الاستجابة</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>الأخطاء والخطوات التالية</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>الاستجابة</th><th>الشرط</th><th>الخطوة التالية</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الاستجابة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الاستجابة</span>⁦400⁩ · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"الشرط\"><span class=\"card-cell-label\">الشرط</span>حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة</td><td data-cell-label=\"الخطوة التالية\"><span class=\"card-cell-label\">الخطوة التالية</span>صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">الأسماء البديلة</h3><h4>الأسماء البديلة للنموذج</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/e5-large-v2</code></a></span></p><h4>الأسماء البديلة لمسارات الطرائق</h4><p class=\"note-s\">استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.</p><h4>معرّفات النماذج ذات الصلة IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/e5-large-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|intfloat%2Fe5-large-v2",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة",
                "http_status": 400,
                "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "intfloat/e5-large-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "بايتات UTF8",
                  "token_unit": "عناصر مصفوفة الرموز"
                },
                "conditions": "دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "تم رفض provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.",
            "اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "التعرفات الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"intfloat/e5-large-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\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/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='intfloat/e5-large-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "intfloat/e5-large-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "d7610d17f1e9b98891c3a5dbdf9892b05db799a63663ca2c701382fa48b00376",
    "input_html_sha256": "31dad9201c8ecbecd094f5d5d44ed7562bd80edef77b61d92c9d67ae67050f36",
    "private_audit_sha256": "17e590c7eecdb7d51d97d49c9667d25e0909b2b659c7a14f2f4628a03786379b",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/intfloat-e5-large-v2/",
    "description": "يرمّز intfloat E5-Large-v2 الاستعلامات والمقاطع الإنجليزية إلى متجهات ذات 1024 بُعدًا. يستخدم نموذجه المؤلف من 24 طبقة دوري query/passage والتجميع بالمتوسط وحدًا للمدخلات من 512 رمزًا للبحث والتشابه الدلالي والسمات النصية العددية.",
    "locale": "ar",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/intfloat-e5-large-v2/index.md",
    "title": "Intfloat: E5-Large-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ar/intfloat-e5-large-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "E5-Large-v2 هو نموذج intfloat لتضمين النص الإنجليزي، ويتكون من أربع وعشرين طبقة ويُنتج متجهًا ذا 1024 بُعدًا. صُمّم لتمثيل الاستعلامات والمقاطع عدديًا لأغراض الاسترجاع ومهام التضمين الأخرى. يشكّل اصطلاح إعداد E5 جزءًا من تدريبه: يحمل نص المدخل بادئة دور، وتُجمّع تمثيلات الرموز المرمّزة في متجه واحد لذلك النص.\n\n### اجعل دوري الاستعلام والمقطع صريحين\n\nللاسترجاع غير المتماثل، ابدأ السؤال بـ“query:” ونص المتن بـ“passage:”. يميّز هذان الدوران ما يبحث عنه المستخدم عن المادة التي قد تجيب عنه. وللمقارنة المتماثلة أو البحث عن إعادة الصياغة أو سمات التجميع العنقودي أو التصنيف، توصي الجهة المصنّعة باستخدام “query:” للنصوص التي يُجرى تضمينها.\n\nيمكن لمجموعة عملية فهرسة شروحات دعم باللغة الإنجليزية. جهّز سؤالًا مثل “query: What should I check before replacing the connector?” واربطه بمقاطع مصدرية تصف الفحوص والاستثناءات. يحتفظ نص المقطع ببادئته المقابلة. خزّن معرّف المصدر والصياغة الأصلية بجوار كل متجه حتى تستطيع النتيجة إعادة المادة التي يحتاج المستخدم إلى قراءتها.\n\nليست البادئات تسميات زخرفية تُحذف من أحد جانبي المهمة. تصرّح الجهة المصنّعة بأن حذفها يضعف أداء الاسترجاع لأن النموذج تدرّب بهذا الإعداد. طبّق الدور المختار بصورة متسقة عند بناء المتن وعند تضمين استعلام لاحقًا.\n\n### التجميع بالمتوسط والمتجهات المطبّعة\n\nيحسب مثال الترميز الرسمي متوسط تمثيلات الرموز مع استبعاد مواضع الحشو بواسطة قناع الانتباه. ثم يطبّع المتجه الناتج. يوفّر الناتج النقطي بين متجهي الاستعلام والمقطع المطبّعين تشابه جيب التمام لترتيب المرشحين. تخص وصفة التجميع بالمتوسط هذه E5-Large-v2؛ أما وصفة التجميع باستخدام الرمز الأول من عائلة أخرى فهي خيار إعداد مختلف.\n\nتشكّل قيم المخرجات البالغ عددها 1024 التضمين، وليست إجابة مكتوبة أو تسمية فئة مباشرة. تقارن مرحلة البحث تلك القيم بتمثيلات متن متوافقة، وتستخدم مرحلة لاحقة نص المقطع المختار. وإذا استُخدمت المتجهات سماتٍ للتجميع العنقودي أو لمصنّف، فاحتفظ بربط كل متجه بسجل المدخل الذي يمثّل سماته.\n\n### النص الإنجليزي ضمن النافذة\n\nتحدد بطاقة النموذج النص الإنجليزي فقط واقتطاع المدخلات الطويلة إلى 512 رمزًا كحد أقصى. اجعل كل مقطع من المستند مترابطًا ضمن تلك النافذة، بما يشمل بادئة الدور والسياق المصدري المفيد. ينبغي إعداد الدليل الطويل في أقسام يمكن فهم عناوينها وشروطها وتعليماتها عند استرجاعها بصورة منفصلة.\n\nعلى سبيل المثال، قد تحتاج فقرة تصف إعدادًا إلى تعريف ذلك الإعداد واستثناء في الجملة التالية. احتفظ بهذه الوحدة الصغيرة معًا بدلًا من التقسيم وفق عدد المحارف وحده. احتفظ بالمستند الأصل وإصدار المصدر مع المقطع حتى يستبدل التحديث المادة الصحيحة.\n\n### اقرأ الترتيب بوصفه دليلًا للاسترجاع\n\nتوضح الجهة المصنّعة أن ترتيب درجات تشابه جيب التمام أهم من قيمها المطلقة. لا ينبغي تفسير الدرجة بوصفها احتمالًا معايرًا لأن يجيب مقطع عن السؤال. افحص المقاطع المعروفة باحتوائها على الإجابة والمادة القريبة غير ذات الصلة عند اختيار عدد النتائج التي ستُحتفظ بها أو موضع ترشيح مجموعة المرشحين.\n\nالناتج المفيد تمثيل لمتن أو استعلام، أو إشارة مقارنة دلالية، أو سمات عددية لمهمة أخرى. تظل نقطة تحقق Large v2 الإنجليزية المحددة هذه منفصلة عن E5-Base-v2 وMultilingual-E5-Large. ولا تجعل مطابقة الأبعاد وحدها متجهاتها فضاء تضمين مشتركًا موثّقًا.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Intfloat",
    "available": null,
    "canonical_model": "intfloat/e5-large-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "التسعير الكامل للتكوين في التفاصيل."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "intfloat/e5-large-v2",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة",
                "http_status": 400,
                "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "intfloat/e5-large-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "بايتات UTF8",
                  "token_unit": "عناصر مصفوفة الرموز"
                },
                "conditions": "دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "تم رفض provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.",
            "اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "التعرفات الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"intfloat/e5-large-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\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/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='intfloat/e5-large-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Intfloat: E5-Large-v2",
    "price": {
      "in": 0.02,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.02,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "intfloat/e5-large-v2",
    "short": "يرمّز intfloat E5-Large-v2 الاستعلامات والمقاطع الإنجليزية إلى متجهات ذات 1024 بُعدًا. يستخدم نموذجه المؤلف من 24 طبقة دوري query/passage والتجميع بالمتوسط وحدًا للمدخلات من 512 رمزًا للبحث والتشابه الدلالي والسمات النصية العددية."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "يرمّز intfloat E5-Large-v2 الاستعلامات والمقاطع الإنجليزية إلى متجهات ذات 1024 بُعدًا. يستخدم نموذجه المؤلف من 24 طبقة دوري query/passage والتجميع بالمتوسط وحدًا للمدخلات من 512 رمزًا للبحث والتشابه الدلالي والسمات النصية العددية.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "4395e9412fb6229bef63d337a179224688083b9c1a8e0351956befc89611c90d",
    "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e"
  },
  "sourceRevision": "fcd9fda68c1af9a18e2840182c37288801f270362c827d4698951988a8d077b5"
}