{
  "aboutHtml": "<p>يقيّم Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 صلة النصوص المرشحة وصور المستندات باستعلام نصي، بما في ذلك المخططات والجداول والصفحات التي تجمع وسائط متعددة. تصفه NVIDIA بأنه نموذج ترميز متقاطع بعدد معاملات 1.7B. في مسار استرجاع، شغّل البحث الأولي أولًا، ثم أرسل المرشحين المختارين إلى معيد الترتيب. النتيجة المفيدة مجموعة معاد ترتيبها من هؤلاء المرشحين مع درجات الصلة، ويمكن لتطبيق استخدامها لاختيار سياق لإجابة أو ترتيب صفحة نتائج بحث.</p><p>استخدم POST /v1/rerank مع جسم application/json. اضبط model على &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;، وquery على سؤال البحث الفعلي، وdocuments على مصفوفة غير فارغة. يمكن أن يكون كل مرشح سلسلة نصية أو كائنًا يتضمن text و/أو image؛ ويجب أن يقدّم الكائن المنظم واحدًا على الأقل من هذين الحقلين. text سلسلة نصية. image هو URL بعيد عبر HTTP/HTTPS أو base64 data URI يبدأ بـ data:image/. ويقدّم المرشح المدمج الحقلين معًا. حافظ على ترتيب مصفوفة المدخل حتى يمكن مطابقة الفهارس المُعادة مع معرّفات المستندات المخزنة لديك. top_n عدد صحيح اختياري لا يقل عن 1 يطلب عدد المستندات الأعلى ترتيبًا المراد إعادتها.</p><p>مثلًا، يمكن لتطبيق مركز مساعدة استرجاع مقاطع حول التسليم والإرجاع والوصول إلى الحساب، ثم إعادة ترتيبها وفق سؤال العميل عن التسليم. مرّر نص المقطع الفعلي بدل أسماء الملفات أو مقتطفات محرك البحث غير المرتبطة بالمصدر المخزن. أبقِ كل مقطع مرتبطًا بمعرّف مصدره في التطبيق، حتى يمكن الاستشهاد بالدليل المختار أو فتحه لاحقًا. ولمستند ممسوح ضوئيًا أو مخطط أو جدول أو إنفوغرافيك، قدّم صورته الفعلية في كائن مستند وأضف نصًا عندما يساعد على تعريف المحتوى.</p><p>توثّق صفحة النموذج حدًا قدره 10,240 رمزًا لكل استعلام ومستند. قسّم المادة المصدر الأطول إلى مقاطع محدودة قبل إعداد قائمة المرشحين. احتفظ بالسياق المحيط المفيد مع كل مقطع، بما في ذلك العنوان أو اسم المنتج عندما يغيّر المعنى. يبدأ الطلب الموثّق بالمرشحين الذين تقدّمهم؛ ولا يبحث في مجموعة مستندات نيابة عنك.</p><p>تعيد إعادة الترتيب نتيجة JSON متزامنة. اقرأ كل عنصر results، بما في ذلك index الأصلي وrelevance_score وكائن document المُعاد، الذي قد يحمل text و/أو image، واحتفظ بأي usage ومعرّفات استجابة مُعادة. استخدم index لربط النتيجة المرتبة بمرشحها في المدخل. تعامل مع درجة الصلة بوصفها إشارة ترتيب لهذا الاستعلام، لا إجابة واقعية تم التحقق منها بصورة مستقلة. احتفظ بالنتيجة كاملة عندما تُختار عدة مقاطع للخطوة التالية.</p><p>أعدّ مواد مرشحة عامة أو اصطناعية لهذه النسخة المجانية؛ فشروط استخدامها الموثّقة تستبعد المعلومات السرية والبيانات الشخصية. إذا انتهى الطلب دون نتيجة كاملة، فاحتفظ بالاستجابة الأصلية ومعرّف الطلب أثناء فحص تلك المحاولة. يعيد مسار rerank الموثّق نتيجته مباشرة، ولا يوفّر مسارًا منفصلًا لاستطلاع حالة مهمة أو إلغائها.</p>",
  "aboutText": "يقيّم Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 صلة النصوص المرشحة وصور المستندات باستعلام نصي، بما في ذلك المخططات والجداول والصفحات التي تجمع وسائط متعددة. تصفه NVIDIA بأنه نموذج ترميز متقاطع بعدد معاملات 1.7B. في مسار استرجاع، شغّل البحث الأولي أولًا، ثم أرسل المرشحين المختارين إلى معيد الترتيب. النتيجة المفيدة مجموعة معاد ترتيبها من هؤلاء المرشحين مع درجات الصلة، ويمكن لتطبيق استخدامها لاختيار سياق لإجابة أو ترتيب صفحة نتائج بحث.\n\nاستخدم POST /v1/rerank مع جسم application/json. اضبط model على \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\"، وquery على سؤال البحث الفعلي، وdocuments على مصفوفة غير فارغة. يمكن أن يكون كل مرشح سلسلة نصية أو كائنًا يتضمن text و/أو image؛ ويجب أن يقدّم الكائن المنظم واحدًا على الأقل من هذين الحقلين. text سلسلة نصية. image هو URL بعيد عبر HTTP/HTTPS أو base64 data URI يبدأ بـ data:image/. ويقدّم المرشح المدمج الحقلين معًا. حافظ على ترتيب مصفوفة المدخل حتى يمكن مطابقة الفهارس المُعادة مع معرّفات المستندات المخزنة لديك. top_n عدد صحيح اختياري لا يقل عن 1 يطلب عدد المستندات الأعلى ترتيبًا المراد إعادتها.\n\nمثلًا، يمكن لتطبيق مركز مساعدة استرجاع مقاطع حول التسليم والإرجاع والوصول إلى الحساب، ثم إعادة ترتيبها وفق سؤال العميل عن التسليم. مرّر نص المقطع الفعلي بدل أسماء الملفات أو مقتطفات محرك البحث غير المرتبطة بالمصدر المخزن. أبقِ كل مقطع مرتبطًا بمعرّف مصدره في التطبيق، حتى يمكن الاستشهاد بالدليل المختار أو فتحه لاحقًا. ولمستند ممسوح ضوئيًا أو مخطط أو جدول أو إنفوغرافيك، قدّم صورته الفعلية في كائن مستند وأضف نصًا عندما يساعد على تعريف المحتوى.\n\nتوثّق صفحة النموذج حدًا قدره 10,240 رمزًا لكل استعلام ومستند. قسّم المادة المصدر الأطول إلى مقاطع محدودة قبل إعداد قائمة المرشحين. احتفظ بالسياق المحيط المفيد مع كل مقطع، بما في ذلك العنوان أو اسم المنتج عندما يغيّر المعنى. يبدأ الطلب الموثّق بالمرشحين الذين تقدّمهم؛ ولا يبحث في مجموعة مستندات نيابة عنك.\n\nتعيد إعادة الترتيب نتيجة JSON متزامنة. اقرأ كل عنصر results، بما في ذلك index الأصلي وrelevance_score وكائن document المُعاد، الذي قد يحمل text و/أو image، واحتفظ بأي usage ومعرّفات استجابة مُعادة. استخدم index لربط النتيجة المرتبة بمرشحها في المدخل. تعامل مع درجة الصلة بوصفها إشارة ترتيب لهذا الاستعلام، لا إجابة واقعية تم التحقق منها بصورة مستقلة. احتفظ بالنتيجة كاملة عندما تُختار عدة مقاطع للخطوة التالية.\n\nأعدّ مواد مرشحة عامة أو اصطناعية لهذه النسخة المجانية؛ فشروط استخدامها الموثّقة تستبعد المعلومات السرية والبيانات الشخصية. إذا انتهى الطلب دون نتيجة كاملة، فاحتفظ بالاستجابة الأصلية ومعرّف الطلب أثناء فحص تلك المحاولة. يعيد مسار rerank الموثّق نتيجته مباشرة، ولا يوفّر مسارًا منفصلًا لاستطلاع حالة مهمة أو إلغائها.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "d17ed2130fc49d449cdf0e621427e86adc78a85d44ea9f46a6926f2d82f5c5d2",
    "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\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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|rerank|/v1/rerank|nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree\">إعادة الترتيب</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\">Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 معيد ترتيب من NVIDIA ببنية ترميز متقاطع، لترتيب المواد المسترجعة بحسب صلتها باستعلام. أرسل استعلامًا ومستندات مرشحة نصية أو مصوّرة أو تجمع بينهما، ثم استخدم الدرجات والفهارس الأصلية المُعادة لاختيار المقاطع لنتائج البحث أو لإجابة معززة بالاسترجاع.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>المدخلات المقبولة</dt><dd>النص</dd></div><div><dt>النتائج</dt><dd>ranking</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>يقيّم Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 صلة النصوص المرشحة وصور المستندات باستعلام نصي، بما في ذلك المخططات والجداول والصفحات التي تجمع وسائط متعددة. تصفه NVIDIA بأنه نموذج ترميز متقاطع بعدد معاملات 1.7B. في مسار استرجاع، شغّل البحث الأولي أولًا، ثم أرسل المرشحين المختارين إلى معيد الترتيب. النتيجة المفيدة مجموعة معاد ترتيبها من هؤلاء المرشحين مع درجات الصلة، ويمكن لتطبيق استخدامها لاختيار سياق لإجابة أو ترتيب صفحة نتائج بحث.</p><p>استخدم POST /v1/rerank مع جسم application/json. اضبط model على &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;، وquery على سؤال البحث الفعلي، وdocuments على مصفوفة غير فارغة. يمكن أن يكون كل مرشح سلسلة نصية أو كائنًا يتضمن text و/أو image؛ ويجب أن يقدّم الكائن المنظم واحدًا على الأقل من هذين الحقلين. text سلسلة نصية. image هو URL بعيد عبر HTTP/HTTPS أو base64 data URI يبدأ بـ data:image/. ويقدّم المرشح المدمج الحقلين معًا. حافظ على ترتيب مصفوفة المدخل حتى يمكن مطابقة الفهارس المُعادة مع معرّفات المستندات المخزنة لديك. top_n عدد صحيح اختياري لا يقل عن 1 يطلب عدد المستندات الأعلى ترتيبًا المراد إعادتها.</p><p>مثلًا، يمكن لتطبيق مركز مساعدة استرجاع مقاطع حول التسليم والإرجاع والوصول إلى الحساب، ثم إعادة ترتيبها وفق سؤال العميل عن التسليم. مرّر نص المقطع الفعلي بدل أسماء الملفات أو مقتطفات محرك البحث غير المرتبطة بالمصدر المخزن. أبقِ كل مقطع مرتبطًا بمعرّف مصدره في التطبيق، حتى يمكن الاستشهاد بالدليل المختار أو فتحه لاحقًا. ولمستند ممسوح ضوئيًا أو مخطط أو جدول أو إنفوغرافيك، قدّم صورته الفعلية في كائن مستند وأضف نصًا عندما يساعد على تعريف المحتوى.</p><p>توثّق صفحة النموذج حدًا قدره 10,240 رمزًا لكل استعلام ومستند. قسّم المادة المصدر الأطول إلى مقاطع محدودة قبل إعداد قائمة المرشحين. احتفظ بالسياق المحيط المفيد مع كل مقطع، بما في ذلك العنوان أو اسم المنتج عندما يغيّر المعنى. يبدأ الطلب الموثّق بالمرشحين الذين تقدّمهم؛ ولا يبحث في مجموعة مستندات نيابة عنك.</p><p>تعيد إعادة الترتيب نتيجة JSON متزامنة. اقرأ كل عنصر results، بما في ذلك index الأصلي وrelevance_score وكائن document المُعاد، الذي قد يحمل text و/أو image، واحتفظ بأي usage ومعرّفات استجابة مُعادة. استخدم index لربط النتيجة المرتبة بمرشحها في المدخل. تعامل مع درجة الصلة بوصفها إشارة ترتيب لهذا الاستعلام، لا إجابة واقعية تم التحقق منها بصورة مستقلة. احتفظ بالنتيجة كاملة عندما تُختار عدة مقاطع للخطوة التالية.</p><p>أعدّ مواد مرشحة عامة أو اصطناعية لهذه النسخة المجانية؛ فشروط استخدامها الموثّقة تستبعد المعلومات السرية والبيانات الشخصية. إذا انتهى الطلب دون نتيجة كاملة، فاحتفظ بالاستجابة الأصلية ومعرّف الطلب أثناء فحص تلك المحاولة. يعيد مسار rerank الموثّق نتيجته مباشرة، ولا يوفّر مسارًا منفصلًا لاستطلاع حالة مهمة أو إلغائها.</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 · Rerank</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>الإدخال</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>ranking</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><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>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">query</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></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>array</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></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">top_n</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>اختياري</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></tbody></table></div><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, query, documents</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>top_n</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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span></td></tr></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>synchronous_json</code></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><p class=\"note-s\">طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>الإعدادات</th><th>جدول التعرفة</th><th>كمية الفوترة</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=\"كمية الفوترة\"><span class=\"card-cell-label\">كمية الفوترة</span>—</td><td data-cell-label=\"الرسوم\"><span class=\"card-cell-label\">الرسوم</span><div><span>الإدخال · رموز الإدخال</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإخراج · رموز الإخراج</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"الإعدادات\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الإعدادات</span>لكل طلب</th><td data-cell-label=\"جدول التعرفة\"><span class=\"card-cell-label\">جدول التعرفة</span>—</td><td data-cell-label=\"كمية الفوترة\"><span class=\"card-cell-label\">كمية الفوترة</span>طلب واحد</td><td data-cell-label=\"الرسوم\"><span class=\"card-cell-label\">الرسوم</span><div><span>الإدخال</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">لكل طلب</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. <a href=\"/docs/ar/billing/reserve/\">كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">أمثلة للطلبات</h3><h4>Ailoot Ultra · Rerank</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"خيارات الشيفرة\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-32-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-32-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · أنشئ مرة واحدة واحتفظ بالنتيجة كاملة</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"نسخ الشيفرة\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-32-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-32-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;documents&quot;: [&quot;Paris is the capital of France.&quot;, &quot;Berlin is the capital of Germany.&quot;], &quot;model&quot;: &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, &quot;query&quot;: &quot;What is the capital of France?&quot;, &quot;top_n&quot;: 3}&#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/rerank \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot Ultra · Rerank</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</p></div><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\">results</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>array</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=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=rerank\"><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=rerank\"><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
              ],
              "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
              "query": "What is the capital of France?",
              "top_n": 3
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
                  "type": "array"
                }
              ],
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "top_n"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "ranking",
            "fields": [
              {
                "name": "results",
                "type": "array"
              }
            ],
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "ranking"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": null,
          "intervals": null,
          "max_reasoning_effort_multiplier": null,
          "output_price": null,
          "per_request_price": 0
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "per_request",
            "label": "per request",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per request",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "per_request"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "496d392ec95cd045d50c081afeb6b56807482c34b555290b27ef76480ae4868a",
    "input_html_sha256": "b94bde5f92baccb77b3c6d37f6df917644c950cb3c80ed1b5ca09b5b7d0d7584",
    "private_audit_sha256": "ce39512c8c4eefb7abdc46ed46c9b31fe0b4da5c612fed81ec5fe413cfe65410",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/",
    "description": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 معيد ترتيب من NVIDIA ببنية ترميز متقاطع، لترتيب المواد المسترجعة بحسب صلتها باستعلام. أرسل استعلامًا ومستندات مرشحة نصية أو مصوّرة أو تجمع بينهما، ثم استخدم الدرجات والفهارس الأصلية المُعادة لاختيار المقاطع لنتائج البحث أو لإجابة معززة بالاسترجاع.",
    "locale": "ar",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "يقيّم Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 صلة النصوص المرشحة وصور المستندات باستعلام نصي، بما في ذلك المخططات والجداول والصفحات التي تجمع وسائط متعددة. تصفه NVIDIA بأنه نموذج ترميز متقاطع بعدد معاملات 1.7B. في مسار استرجاع، شغّل البحث الأولي أولًا، ثم أرسل المرشحين المختارين إلى معيد الترتيب. النتيجة المفيدة مجموعة معاد ترتيبها من هؤلاء المرشحين مع درجات الصلة، ويمكن لتطبيق استخدامها لاختيار سياق لإجابة أو ترتيب صفحة نتائج بحث.\n\nاستخدم POST /v1/rerank مع جسم application/json. اضبط model على \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\"، وquery على سؤال البحث الفعلي، وdocuments على مصفوفة غير فارغة. يمكن أن يكون كل مرشح سلسلة نصية أو كائنًا يتضمن text و/أو image؛ ويجب أن يقدّم الكائن المنظم واحدًا على الأقل من هذين الحقلين. text سلسلة نصية. image هو URL بعيد عبر HTTP/HTTPS أو base64 data URI يبدأ بـ data:image/. ويقدّم المرشح المدمج الحقلين معًا. حافظ على ترتيب مصفوفة المدخل حتى يمكن مطابقة الفهارس المُعادة مع معرّفات المستندات المخزنة لديك. top_n عدد صحيح اختياري لا يقل عن 1 يطلب عدد المستندات الأعلى ترتيبًا المراد إعادتها.\n\nمثلًا، يمكن لتطبيق مركز مساعدة استرجاع مقاطع حول التسليم والإرجاع والوصول إلى الحساب، ثم إعادة ترتيبها وفق سؤال العميل عن التسليم. مرّر نص المقطع الفعلي بدل أسماء الملفات أو مقتطفات محرك البحث غير المرتبطة بالمصدر المخزن. أبقِ كل مقطع مرتبطًا بمعرّف مصدره في التطبيق، حتى يمكن الاستشهاد بالدليل المختار أو فتحه لاحقًا. ولمستند ممسوح ضوئيًا أو مخطط أو جدول أو إنفوغرافيك، قدّم صورته الفعلية في كائن مستند وأضف نصًا عندما يساعد على تعريف المحتوى.\n\nتوثّق صفحة النموذج حدًا قدره 10,240 رمزًا لكل استعلام ومستند. قسّم المادة المصدر الأطول إلى مقاطع محدودة قبل إعداد قائمة المرشحين. احتفظ بالسياق المحيط المفيد مع كل مقطع، بما في ذلك العنوان أو اسم المنتج عندما يغيّر المعنى. يبدأ الطلب الموثّق بالمرشحين الذين تقدّمهم؛ ولا يبحث في مجموعة مستندات نيابة عنك.\n\nتعيد إعادة الترتيب نتيجة JSON متزامنة. اقرأ كل عنصر results، بما في ذلك index الأصلي وrelevance_score وكائن document المُعاد، الذي قد يحمل text و/أو image، واحتفظ بأي usage ومعرّفات استجابة مُعادة. استخدم index لربط النتيجة المرتبة بمرشحها في المدخل. تعامل مع درجة الصلة بوصفها إشارة ترتيب لهذا الاستعلام، لا إجابة واقعية تم التحقق منها بصورة مستقلة. احتفظ بالنتيجة كاملة عندما تُختار عدة مقاطع للخطوة التالية.\n\nأعدّ مواد مرشحة عامة أو اصطناعية لهذه النسخة المجانية؛ فشروط استخدامها الموثّقة تستبعد المعلومات السرية والبيانات الشخصية. إذا انتهى الطلب دون نتيجة كاملة، فاحتفظ بالاستجابة الأصلية ومعرّف الطلب أثناء فحص تلك المحاولة. يعيد مسار rerank الموثّق نتيجته مباشرة، ولا يوفّر مسارًا منفصلًا لاستطلاع حالة مهمة أو إلغائها.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "ctx": 10240,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
              ],
              "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
              "query": "What is the capital of France?",
              "top_n": 3
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
                  "type": "array"
                }
              ],
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "top_n"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "ranking",
            "fields": [
              {
                "name": "results",
                "type": "array"
              }
            ],
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "ranking"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": null,
          "intervals": null,
          "max_reasoning_effort_multiplier": null,
          "output_price": null,
          "per_request_price": 0
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "per_request",
            "label": "per request",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per request",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "per_request"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)",
    "price": {
      "in": "0",
      "in_label": "per request",
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": false
    },
    "short": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 معيد ترتيب من NVIDIA ببنية ترميز متقاطع، لترتيب المواد المسترجعة بحسب صلتها باستعلام. أرسل استعلامًا ومستندات مرشحة نصية أو مصوّرة أو تجمع بينهما، ثم استخدم الدرجات والفهارس الأصلية المُعادة لاختيار المقاطع لنتائج البحث أو لإجابة معززة بالاسترجاع."
  },
  "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": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 معيد ترتيب من NVIDIA ببنية ترميز متقاطع، لترتيب المواد المسترجعة بحسب صلتها باستعلام. أرسل استعلامًا ومستندات مرشحة نصية أو مصوّرة أو تجمع بينهما، ثم استخدم الدرجات والفهارس الأصلية المُعادة لاختيار المقاطع لنتائج البحث أو لإجابة معززة بالاسترجاع.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "ea850ed4a589027b6b7e321c03b2ff12293731803a25c06b5aeeff88e3416faf",
    "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e"
  },
  "sourceRevision": "f182414ec9c665e4059f357ffb916831f099512ded34252e96b455b4c04b86c0"
}