{
  "aboutHtml": "<p>Multilingual-E5-Large هو نموذج intfloat متعدد اللغات للتضمين النصي الكثيف، ويتكون من أربع وعشرين طبقة ويُنتج متجهًا ذا 1024 بُعدًا. جرى تهيئته انطلاقًا من XLM-RoBERTa Large ثم تدريبه إضافيًا على بيانات متعددة اللغات. تصف بطاقة النموذج دعمه لنطاق المئة لغة في XLM-R، مع الإشارة إلى أداء أضعف للغات قليلة الموارد. تمثّل متجهاته النص لأغراض الاسترجاع والمقارنة الدلالية ومهام السمات العددية.</p><h4>حافظ على دور المدخل في كل لغة</h4><p>البادئتان اللتان تدرّب عليهما النموذج هما “query:” و“passage:”، بما في ذلك النصوص غير الإنجليزية. يستخدم استعلام الاسترجاع ومقاطع المتن دور كل منهما المقابل. تبقى البادئتان هاتين السلسلتين الإنجليزيتين، بينما تحتفظ الصياغة المصدرية بلغتها. وللتشابه الدلالي المتماثل أو استرجاع إعادة الصياغة أو تنقيب النصوص الثنائية اللغة أو استخدام السمات، توصي الجهة المصنّعة بـ“query:”.</p><p>يمكن لمجموعة عملية أن تضم توثيقًا بعدة لغات مدعومة. احتفظ بلغة كل مقطع ونصه الأصلي وموضعه المصدري مع متجهه. جهّز أسئلة بحث حقيقية من الجمهور بدلًا من افتراض أن اختبارًا إنجليزيًا واحدًا يمثّل المجموعة كلها. ينبغي أن تعيد النتيجة المقطع الفعلي وسياقه حتى يتمكن القارئ من تقييم ما يقوله.</p><p>في مهمة مطابقة متعددة اللغات، أبقِ غرض المقارنة واضحًا. فزوج ترجمتين مرشح والمطالبة التي تبحث عن مقطع داعم يحتاجان إلى إعدادين مختلفين. توفّر إرشادات بادئات الأدوار في النموذج اصطلاحًا ملموسًا لهذه المهام؛ ولا يُعد حذف البادئة مكافئًا موثّقًا لأنه يغيّر نمط المدخل المستخدم في التدريب.</p><h4>التجميع ومقارنة المتجهات</h4><p>يحسب مثال الجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع انتباه لاستبعاد الحشو، ثم يطبّع المتجه. تعطي النواتج النقطية للمتجهات المطبّعة تشابه جيب التمام. تمثّل المصفوفة ذات 1024 بُعدًا نصًا واحدًا مُعدًّا. احتفظ بربط النموذج الدقيق والإعداد بالمتجهات المخزّنة حتى تستخدم الاستعلامات اللاحقة التمثيل المطابق.</p><p>يمكن لهذه المتجهات توفير ترتيب للمرشحين أو سمات لمرحلة لاحقة من التجميع العنقودي أو التصنيف. وهي لا تترجم المصدر ولا تؤلّف إجابة. أعد نص المقطع الأصلي عندما يكون الغرض من نتيجة الاسترجاع دعم قارئ أو مرحلة توليد لاحقة ضمن RAG.</p><h4>التدريب وتغطية اللغات</h4><p>توثّق بطاقة النموذج تدريبًا مسبقًا تقابليًا بإشراف ضعيف، يليه ضبط دقيق بإشراف. يتضمن الإعداد متعدد اللغات مواد مثل أزواج العنوان والمقطع، وأزواج المحادثات، وأزواج الترجمات، بينما توفّر بيانات الاسترجاع وفهم اللغة الموسومة المرحلة اللاحقة. يفسّر ذلك مهام تمثيل النص المقصودة دون إثبات أداء متساوٍ في كل لغة.</p><p>تحدد الجهة المصنّعة صراحةً تراجع الأداء في اللغات قليلة الموارد بوصفه قيدًا. افحص اللغات والصياغات الفعلية في المجموعة، بما في ذلك الاختصارات والأسماء والمفردات المتخصصة. يُعد وصف «متعدد اللغات» بيانًا مفيدًا للنطاق؛ لكن صلة النص المُعاد ما تزال بحاجة إلى التقييم وفق الجمهور والمهمة.</p><h4>الطول والنتائج المفيدة</h4><p>تُقتطع المدخلات الطويلة إلى 512 رمزًا كحد أقصى. جهّز المستند الطويل في مقاطع مترابطة تتضمن بادئة الدور والعناوين ذات الصلة. حافظ على التعريفات والتحفظات بجوار العبارة التي تؤثر فيها، واحتفظ بمعرّف المستند الأصل وإصدار المصدر خارج المتجه.</p><p>توصي الجهة المصنّعة بالتركيز على الترتيب النسبي لدرجات تشابه جيب التمام بدلًا من التعامل مع قيمة مطلقة بوصفها مقياس ثقة عامًا. النتيجة المفيدة مجموعة مقاطع مرشحة أو تمثيلات نصية قابلة للمقارنة أو سمات مرتبطة بسجلاتها الأصلية. يظل هذا النموذج المحدد منفصلًا عن نقاط تحقق E5 v2 الإنجليزية فقط وعن إصدارات E5 المضبوطة بالتعليمات، حتى لو أعاد نموذج آخر أيضًا 1024 قيمة.</p>",
  "aboutText": "Multilingual-E5-Large هو نموذج intfloat متعدد اللغات للتضمين النصي الكثيف، ويتكون من أربع وعشرين طبقة ويُنتج متجهًا ذا 1024 بُعدًا. جرى تهيئته انطلاقًا من XLM-RoBERTa Large ثم تدريبه إضافيًا على بيانات متعددة اللغات. تصف بطاقة النموذج دعمه لنطاق المئة لغة في XLM-R، مع الإشارة إلى أداء أضعف للغات قليلة الموارد. تمثّل متجهاته النص لأغراض الاسترجاع والمقارنة الدلالية ومهام السمات العددية.\n\n### حافظ على دور المدخل في كل لغة\n\nالبادئتان اللتان تدرّب عليهما النموذج هما “query:” و“passage:”، بما في ذلك النصوص غير الإنجليزية. يستخدم استعلام الاسترجاع ومقاطع المتن دور كل منهما المقابل. تبقى البادئتان هاتين السلسلتين الإنجليزيتين، بينما تحتفظ الصياغة المصدرية بلغتها. وللتشابه الدلالي المتماثل أو استرجاع إعادة الصياغة أو تنقيب النصوص الثنائية اللغة أو استخدام السمات، توصي الجهة المصنّعة بـ“query:”.\n\nيمكن لمجموعة عملية أن تضم توثيقًا بعدة لغات مدعومة. احتفظ بلغة كل مقطع ونصه الأصلي وموضعه المصدري مع متجهه. جهّز أسئلة بحث حقيقية من الجمهور بدلًا من افتراض أن اختبارًا إنجليزيًا واحدًا يمثّل المجموعة كلها. ينبغي أن تعيد النتيجة المقطع الفعلي وسياقه حتى يتمكن القارئ من تقييم ما يقوله.\n\nفي مهمة مطابقة متعددة اللغات، أبقِ غرض المقارنة واضحًا. فزوج ترجمتين مرشح والمطالبة التي تبحث عن مقطع داعم يحتاجان إلى إعدادين مختلفين. توفّر إرشادات بادئات الأدوار في النموذج اصطلاحًا ملموسًا لهذه المهام؛ ولا يُعد حذف البادئة مكافئًا موثّقًا لأنه يغيّر نمط المدخل المستخدم في التدريب.\n\n### التجميع ومقارنة المتجهات\n\nيحسب مثال الجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع انتباه لاستبعاد الحشو، ثم يطبّع المتجه. تعطي النواتج النقطية للمتجهات المطبّعة تشابه جيب التمام. تمثّل المصفوفة ذات 1024 بُعدًا نصًا واحدًا مُعدًّا. احتفظ بربط النموذج الدقيق والإعداد بالمتجهات المخزّنة حتى تستخدم الاستعلامات اللاحقة التمثيل المطابق.\n\nيمكن لهذه المتجهات توفير ترتيب للمرشحين أو سمات لمرحلة لاحقة من التجميع العنقودي أو التصنيف. وهي لا تترجم المصدر ولا تؤلّف إجابة. أعد نص المقطع الأصلي عندما يكون الغرض من نتيجة الاسترجاع دعم قارئ أو مرحلة توليد لاحقة ضمن RAG.\n\n### التدريب وتغطية اللغات\n\nتوثّق بطاقة النموذج تدريبًا مسبقًا تقابليًا بإشراف ضعيف، يليه ضبط دقيق بإشراف. يتضمن الإعداد متعدد اللغات مواد مثل أزواج العنوان والمقطع، وأزواج المحادثات، وأزواج الترجمات، بينما توفّر بيانات الاسترجاع وفهم اللغة الموسومة المرحلة اللاحقة. يفسّر ذلك مهام تمثيل النص المقصودة دون إثبات أداء متساوٍ في كل لغة.\n\nتحدد الجهة المصنّعة صراحةً تراجع الأداء في اللغات قليلة الموارد بوصفه قيدًا. افحص اللغات والصياغات الفعلية في المجموعة، بما في ذلك الاختصارات والأسماء والمفردات المتخصصة. يُعد وصف «متعدد اللغات» بيانًا مفيدًا للنطاق؛ لكن صلة النص المُعاد ما تزال بحاجة إلى التقييم وفق الجمهور والمهمة.\n\n### الطول والنتائج المفيدة\n\nتُقتطع المدخلات الطويلة إلى 512 رمزًا كحد أقصى. جهّز المستند الطويل في مقاطع مترابطة تتضمن بادئة الدور والعناوين ذات الصلة. حافظ على التعريفات والتحفظات بجوار العبارة التي تؤثر فيها، واحتفظ بمعرّف المستند الأصل وإصدار المصدر خارج المتجه.\n\nتوصي الجهة المصنّعة بالتركيز على الترتيب النسبي لدرجات تشابه جيب التمام بدلًا من التعامل مع قيمة مطلقة بوصفها مقياس ثقة عامًا. النتيجة المفيدة مجموعة مقاطع مرشحة أو تمثيلات نصية قابلة للمقارنة أو سمات مرتبطة بسجلاتها الأصلية. يظل هذا النموذج المحدد منفصلًا عن نقاط تحقق E5 v2 الإنجليزية فقط وعن إصدارات E5 المضبوطة بالتعليمات، حتى لو أعاد نموذج آخر أيضًا 1024 قيمة.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "728d002a6bf99633761cef2f071dc938a17caf90bfcf4c0fa43dc3672c2ffd69",
    "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: Multilingual-E5-Large</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Intfloat /</span><code>intfloat/multilingual-e5-large</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%2Fmultilingual-e5-large\">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 Multilingual-E5-Large النص متعدد اللغات إلى متجهات ذات 1024 بُعدًا باستخدام نموذج من 24 طبقة. يدعم نطاق المئة لغة في XLM-R، ويستخدم بادئتي query/passage بالإنجليزية لجميع اللغات، ويقتطع المدخلات عند 512 رمزًا.</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>Multilingual-E5-Large هو نموذج intfloat متعدد اللغات للتضمين النصي الكثيف، ويتكون من أربع وعشرين طبقة ويُنتج متجهًا ذا 1024 بُعدًا. جرى تهيئته انطلاقًا من XLM-RoBERTa Large ثم تدريبه إضافيًا على بيانات متعددة اللغات. تصف بطاقة النموذج دعمه لنطاق المئة لغة في XLM-R، مع الإشارة إلى أداء أضعف للغات قليلة الموارد. تمثّل متجهاته النص لأغراض الاسترجاع والمقارنة الدلالية ومهام السمات العددية.</p><h4>حافظ على دور المدخل في كل لغة</h4><p>البادئتان اللتان تدرّب عليهما النموذج هما “query:” و“passage:”، بما في ذلك النصوص غير الإنجليزية. يستخدم استعلام الاسترجاع ومقاطع المتن دور كل منهما المقابل. تبقى البادئتان هاتين السلسلتين الإنجليزيتين، بينما تحتفظ الصياغة المصدرية بلغتها. وللتشابه الدلالي المتماثل أو استرجاع إعادة الصياغة أو تنقيب النصوص الثنائية اللغة أو استخدام السمات، توصي الجهة المصنّعة بـ“query:”.</p><p>يمكن لمجموعة عملية أن تضم توثيقًا بعدة لغات مدعومة. احتفظ بلغة كل مقطع ونصه الأصلي وموضعه المصدري مع متجهه. جهّز أسئلة بحث حقيقية من الجمهور بدلًا من افتراض أن اختبارًا إنجليزيًا واحدًا يمثّل المجموعة كلها. ينبغي أن تعيد النتيجة المقطع الفعلي وسياقه حتى يتمكن القارئ من تقييم ما يقوله.</p><p>في مهمة مطابقة متعددة اللغات، أبقِ غرض المقارنة واضحًا. فزوج ترجمتين مرشح والمطالبة التي تبحث عن مقطع داعم يحتاجان إلى إعدادين مختلفين. توفّر إرشادات بادئات الأدوار في النموذج اصطلاحًا ملموسًا لهذه المهام؛ ولا يُعد حذف البادئة مكافئًا موثّقًا لأنه يغيّر نمط المدخل المستخدم في التدريب.</p><h4>التجميع ومقارنة المتجهات</h4><p>يحسب مثال الجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع انتباه لاستبعاد الحشو، ثم يطبّع المتجه. تعطي النواتج النقطية للمتجهات المطبّعة تشابه جيب التمام. تمثّل المصفوفة ذات 1024 بُعدًا نصًا واحدًا مُعدًّا. احتفظ بربط النموذج الدقيق والإعداد بالمتجهات المخزّنة حتى تستخدم الاستعلامات اللاحقة التمثيل المطابق.</p><p>يمكن لهذه المتجهات توفير ترتيب للمرشحين أو سمات لمرحلة لاحقة من التجميع العنقودي أو التصنيف. وهي لا تترجم المصدر ولا تؤلّف إجابة. أعد نص المقطع الأصلي عندما يكون الغرض من نتيجة الاسترجاع دعم قارئ أو مرحلة توليد لاحقة ضمن RAG.</p><h4>التدريب وتغطية اللغات</h4><p>توثّق بطاقة النموذج تدريبًا مسبقًا تقابليًا بإشراف ضعيف، يليه ضبط دقيق بإشراف. يتضمن الإعداد متعدد اللغات مواد مثل أزواج العنوان والمقطع، وأزواج المحادثات، وأزواج الترجمات، بينما توفّر بيانات الاسترجاع وفهم اللغة الموسومة المرحلة اللاحقة. يفسّر ذلك مهام تمثيل النص المقصودة دون إثبات أداء متساوٍ في كل لغة.</p><p>تحدد الجهة المصنّعة صراحةً تراجع الأداء في اللغات قليلة الموارد بوصفه قيدًا. افحص اللغات والصياغات الفعلية في المجموعة، بما في ذلك الاختصارات والأسماء والمفردات المتخصصة. يُعد وصف «متعدد اللغات» بيانًا مفيدًا للنطاق؛ لكن صلة النص المُعاد ما تزال بحاجة إلى التقييم وفق الجمهور والمهمة.</p><h4>الطول والنتائج المفيدة</h4><p>تُقتطع المدخلات الطويلة إلى 512 رمزًا كحد أقصى. جهّز المستند الطويل في مقاطع مترابطة تتضمن بادئة الدور والعناوين ذات الصلة. حافظ على التعريفات والتحفظات بجوار العبارة التي تؤثر فيها، واحتفظ بمعرّف المستند الأصل وإصدار المصدر خارج المتجه.</p><p>توصي الجهة المصنّعة بالتركيز على الترتيب النسبي لدرجات تشابه جيب التمام بدلًا من التعامل مع قيمة مطلقة بوصفها مقياس ثقة عامًا. النتيجة المفيدة مجموعة مقاطع مرشحة أو تمثيلات نصية قابلة للمقارنة أو سمات مرتبطة بسجلاتها الأصلية. يظل هذا النموذج المحدد منفصلًا عن نقاط تحقق E5 v2 الإنجليزية فقط وعن إصدارات E5 المضبوطة بالتعليمات، حتى لو أعاد نموذج آخر أيضًا 1024 قيمة.</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>السياق</dt><dd>⁦512⁩ tokens</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/multilingual-e5-large</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>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عند اختيار الوضع السريع</span></dd><dt>الوضع المرن</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عند اختيار وضع flex</span></dd><dt>أقصى جهد للاستدلال</dt><dd>التعرفة القياسية <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-1766-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1766-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1766-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1766-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-1766-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1766-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/multilingual-e5-large&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-1766-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1766-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/multilingual-e5-large&#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%2Fmultilingual-e5-large&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/multilingual-e5-large</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%2Fmultilingual-e5-large&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/multilingual-e5-large</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|intfloat%2Fmultilingual-e5-large",
      "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/multilingual-e5-large"
                ],
                "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": 512,
        "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/multilingual-e5-large\", \"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/multilingual-e5-large',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "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": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "الوضع السريع",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار الوضع السريع"
          },
          {
            "label": "الوضع المرن",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار وضع flex"
          },
          {
            "label": "أقصى جهد للاستدلال",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال"
          }
        ],
        "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/multilingual-e5-large",
        "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/multilingual-e5-large",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "3f9257751873e7ffa10c1c24d86e1d8306c880cc60c0c8f166058b80ba75c10a",
    "input_html_sha256": "7031cf09e293d8adb9391b8079c44c8d4e120b6d5a7e1b1eff3c78a2a86f7cc2",
    "private_audit_sha256": "e0daaf78cfd4725e8cbdacf8cb456717da6b4e63ecc191ef30c7ef3b5fc63d72",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/intfloat-multilingual-e5-large/",
    "description": "يرمّز intfloat Multilingual-E5-Large النص متعدد اللغات إلى متجهات ذات 1024 بُعدًا باستخدام نموذج من 24 طبقة. يدعم نطاق المئة لغة في XLM-R، ويستخدم بادئتي query/passage بالإنجليزية لجميع اللغات، ويقتطع المدخلات عند 512 رمزًا.",
    "locale": "ar",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/intfloat-multilingual-e5-large/index.md",
    "title": "Intfloat: Multilingual-E5-Large — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ar/intfloat-multilingual-e5-large/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Multilingual-E5-Large هو نموذج intfloat متعدد اللغات للتضمين النصي الكثيف، ويتكون من أربع وعشرين طبقة ويُنتج متجهًا ذا 1024 بُعدًا. جرى تهيئته انطلاقًا من XLM-RoBERTa Large ثم تدريبه إضافيًا على بيانات متعددة اللغات. تصف بطاقة النموذج دعمه لنطاق المئة لغة في XLM-R، مع الإشارة إلى أداء أضعف للغات قليلة الموارد. تمثّل متجهاته النص لأغراض الاسترجاع والمقارنة الدلالية ومهام السمات العددية.\n\n### حافظ على دور المدخل في كل لغة\n\nالبادئتان اللتان تدرّب عليهما النموذج هما “query:” و“passage:”، بما في ذلك النصوص غير الإنجليزية. يستخدم استعلام الاسترجاع ومقاطع المتن دور كل منهما المقابل. تبقى البادئتان هاتين السلسلتين الإنجليزيتين، بينما تحتفظ الصياغة المصدرية بلغتها. وللتشابه الدلالي المتماثل أو استرجاع إعادة الصياغة أو تنقيب النصوص الثنائية اللغة أو استخدام السمات، توصي الجهة المصنّعة بـ“query:”.\n\nيمكن لمجموعة عملية أن تضم توثيقًا بعدة لغات مدعومة. احتفظ بلغة كل مقطع ونصه الأصلي وموضعه المصدري مع متجهه. جهّز أسئلة بحث حقيقية من الجمهور بدلًا من افتراض أن اختبارًا إنجليزيًا واحدًا يمثّل المجموعة كلها. ينبغي أن تعيد النتيجة المقطع الفعلي وسياقه حتى يتمكن القارئ من تقييم ما يقوله.\n\nفي مهمة مطابقة متعددة اللغات، أبقِ غرض المقارنة واضحًا. فزوج ترجمتين مرشح والمطالبة التي تبحث عن مقطع داعم يحتاجان إلى إعدادين مختلفين. توفّر إرشادات بادئات الأدوار في النموذج اصطلاحًا ملموسًا لهذه المهام؛ ولا يُعد حذف البادئة مكافئًا موثّقًا لأنه يغيّر نمط المدخل المستخدم في التدريب.\n\n### التجميع ومقارنة المتجهات\n\nيحسب مثال الجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع انتباه لاستبعاد الحشو، ثم يطبّع المتجه. تعطي النواتج النقطية للمتجهات المطبّعة تشابه جيب التمام. تمثّل المصفوفة ذات 1024 بُعدًا نصًا واحدًا مُعدًّا. احتفظ بربط النموذج الدقيق والإعداد بالمتجهات المخزّنة حتى تستخدم الاستعلامات اللاحقة التمثيل المطابق.\n\nيمكن لهذه المتجهات توفير ترتيب للمرشحين أو سمات لمرحلة لاحقة من التجميع العنقودي أو التصنيف. وهي لا تترجم المصدر ولا تؤلّف إجابة. أعد نص المقطع الأصلي عندما يكون الغرض من نتيجة الاسترجاع دعم قارئ أو مرحلة توليد لاحقة ضمن RAG.\n\n### التدريب وتغطية اللغات\n\nتوثّق بطاقة النموذج تدريبًا مسبقًا تقابليًا بإشراف ضعيف، يليه ضبط دقيق بإشراف. يتضمن الإعداد متعدد اللغات مواد مثل أزواج العنوان والمقطع، وأزواج المحادثات، وأزواج الترجمات، بينما توفّر بيانات الاسترجاع وفهم اللغة الموسومة المرحلة اللاحقة. يفسّر ذلك مهام تمثيل النص المقصودة دون إثبات أداء متساوٍ في كل لغة.\n\nتحدد الجهة المصنّعة صراحةً تراجع الأداء في اللغات قليلة الموارد بوصفه قيدًا. افحص اللغات والصياغات الفعلية في المجموعة، بما في ذلك الاختصارات والأسماء والمفردات المتخصصة. يُعد وصف «متعدد اللغات» بيانًا مفيدًا للنطاق؛ لكن صلة النص المُعاد ما تزال بحاجة إلى التقييم وفق الجمهور والمهمة.\n\n### الطول والنتائج المفيدة\n\nتُقتطع المدخلات الطويلة إلى 512 رمزًا كحد أقصى. جهّز المستند الطويل في مقاطع مترابطة تتضمن بادئة الدور والعناوين ذات الصلة. حافظ على التعريفات والتحفظات بجوار العبارة التي تؤثر فيها، واحتفظ بمعرّف المستند الأصل وإصدار المصدر خارج المتجه.\n\nتوصي الجهة المصنّعة بالتركيز على الترتيب النسبي لدرجات تشابه جيب التمام بدلًا من التعامل مع قيمة مطلقة بوصفها مقياس ثقة عامًا. النتيجة المفيدة مجموعة مقاطع مرشحة أو تمثيلات نصية قابلة للمقارنة أو سمات مرتبطة بسجلاتها الأصلية. يظل هذا النموذج المحدد منفصلًا عن نقاط تحقق E5 v2 الإنجليزية فقط وعن إصدارات E5 المضبوطة بالتعليمات، حتى لو أعاد نموذج آخر أيضًا 1024 قيمة.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Intfloat",
    "available": null,
    "canonical_model": "intfloat/multilingual-e5-large",
    "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": 512,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "intfloat/multilingual-e5-large",
    "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/multilingual-e5-large"
                ],
                "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": 512,
        "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/multilingual-e5-large\", \"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/multilingual-e5-large',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "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": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "الوضع السريع",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار الوضع السريع"
          },
          {
            "label": "الوضع المرن",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار وضع flex"
          },
          {
            "label": "أقصى جهد للاستدلال",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال"
          }
        ],
        "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/multilingual-e5-large",
        "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/multilingual-e5-large",
        "request_model_id": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Intfloat: Multilingual-E5-Large",
    "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
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · 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"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "intfloat/multilingual-e5-large",
    "short": "يرمّز intfloat Multilingual-E5-Large النص متعدد اللغات إلى متجهات ذات 1024 بُعدًا باستخدام نموذج من 24 طبقة. يدعم نطاق المئة لغة في XLM-R، ويستخدم بادئتي query/passage بالإنجليزية لجميع اللغات، ويقتطع المدخلات عند 512 رمزًا."
  },
  "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 Multilingual-E5-Large النص متعدد اللغات إلى متجهات ذات 1024 بُعدًا باستخدام نموذج من 24 طبقة. يدعم نطاق المئة لغة في XLM-R، ويستخدم بادئتي query/passage بالإنجليزية لجميع اللغات، ويقتطع المدخلات عند 512 رمزًا.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "2c7393f2da229886ffc258f28f869586cfbd17b89d453517b11c3fdf60cb6713",
    "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e"
  },
  "sourceRevision": "ff8e276f795c2ce46748c3b58acef192747c1ed81a00e9c0f43e6765a620bb76"
}