{
  "aboutHtml": "<p>Nemotron 3 Embed 1B هو نموذج نصي من NVIDIA للبحث بالمعنى ومقارنة الأجزاء. يرمز الأسئلة والمستندات والكود إلى متجهات عددية كثيفة. تُستخدم هذه التمثيلات للعثور على سياق مطلوب في مجموعات كبيرة أو إضافته لإجابة مساعد أو استخراج معلومات محفوظة سابقًا للخطوة التالية لوكيل.</p><h4>معرفة متعددة اللغات وكود</h4><p>صُمم النموذج للبحث متعدد اللغات وبين اللغات: قد يُكتب السؤال والمادة المناسبة بلغتين مختلفتين. تدخل الروسية في المجموعة المنشورة من 34 لغة، مع الإنجليزية والأوكرانية والصينية واليابانية والعربية وغيرها. يفيد ذلك لقواعد معرفة مشتركة لم توحّد لغة مستنداتها التقنية وطلبات المستخدمين.</p><p>تشمل المهام البحث في التوثيق ومقارنة النصوص واسترجاع الكود من وصف. تتيح نافذة الإدخال الكبيرة العمل بمستندات طويلة وسياق برمجي كبير وسجل عدة خطوات لوكيل. تُعاد المادة المكتشفة كـسياق للعمل اللاحق؛ ويكوّن المكوّن التالي في النظام الشروحات والإجابات النهائية.</p><h4>من النص إلى المتجه</h4><p>الإدخال سلاسل نصية. ينتج لكل سلسلة متجه واحد من 2048 عددًا. الحد الأقصى لطول التسلسل 32768 توكنًا؛ ويجب تقسيم المادة الأطول أو اختصارها. يُميز السؤال والمستند عند إعداد الإدخال: دُرب النموذج على مقارنة دوريْهما، لذا لا ينبغي تنسيق السلسلة نفسها في المهمتين دون مراعاة الغرض.</p><p>تُطبّع المتجهات بالطول. في هذا التمثيل يعطي الضرب الداخلي وتشابه جيب التمام طريقتين متكافئتين للمقارنة. يمكن الاحتفاظ بأول 1024 أو512 إحداثية من المتجه الكامل، لكن يجب إعادة التطبيع بعد الاختصار. هذه خاصية لمعالجة النتيجة؛ ويجب اختيار البعد بصورة متسقة للمجموعة والأسئلة.</p><h4>بنية النموذج المدمج</h4><p>يحتوي المشفّر على نحو 1,14 مليار معلمة. حُصل عليه من نموذج مبني على Ministral 3 3B عبر مرحلتين من الاختصار البنيوي والتقطير. يراعي الانتباه ثنائي الاتجاه الإدخال كاملًا، ثم يُحسب متوسط تمثيلات التوكنات لتكوين متجه مشترك.</p><p>تطلق NVIDIA إصدارَي BF16 وNVFP4. فضاءا تمثيلهما متقاربان، لكن تغيير الإصدار يحتاج فحصًا على المستندات الخاصة بك. لا يضمن التشابه العددي أو طول السياق اختيار البحث للجزء الصحيح دائمًا.</p>",
  "aboutText": "Nemotron 3 Embed 1B هو نموذج نصي من NVIDIA للبحث بالمعنى ومقارنة الأجزاء. يرمز الأسئلة والمستندات والكود إلى متجهات عددية كثيفة. تُستخدم هذه التمثيلات للعثور على سياق مطلوب في مجموعات كبيرة أو إضافته لإجابة مساعد أو استخراج معلومات محفوظة سابقًا للخطوة التالية لوكيل.\n\n### معرفة متعددة اللغات وكود\n\nصُمم النموذج للبحث متعدد اللغات وبين اللغات: قد يُكتب السؤال والمادة المناسبة بلغتين مختلفتين. تدخل الروسية في المجموعة المنشورة من 34 لغة، مع الإنجليزية والأوكرانية والصينية واليابانية والعربية وغيرها. يفيد ذلك لقواعد معرفة مشتركة لم توحّد لغة مستنداتها التقنية وطلبات المستخدمين.\n\nتشمل المهام البحث في التوثيق ومقارنة النصوص واسترجاع الكود من وصف. تتيح نافذة الإدخال الكبيرة العمل بمستندات طويلة وسياق برمجي كبير وسجل عدة خطوات لوكيل. تُعاد المادة المكتشفة كـسياق للعمل اللاحق؛ ويكوّن المكوّن التالي في النظام الشروحات والإجابات النهائية.\n\n### من النص إلى المتجه\n\nالإدخال سلاسل نصية. ينتج لكل سلسلة متجه واحد من 2048 عددًا. الحد الأقصى لطول التسلسل 32768 توكنًا؛ ويجب تقسيم المادة الأطول أو اختصارها. يُميز السؤال والمستند عند إعداد الإدخال: دُرب النموذج على مقارنة دوريْهما، لذا لا ينبغي تنسيق السلسلة نفسها في المهمتين دون مراعاة الغرض.\n\nتُطبّع المتجهات بالطول. في هذا التمثيل يعطي الضرب الداخلي وتشابه جيب التمام طريقتين متكافئتين للمقارنة. يمكن الاحتفاظ بأول 1024 أو512 إحداثية من المتجه الكامل، لكن يجب إعادة التطبيع بعد الاختصار. هذه خاصية لمعالجة النتيجة؛ ويجب اختيار البعد بصورة متسقة للمجموعة والأسئلة.\n\n### بنية النموذج المدمج\n\nيحتوي المشفّر على نحو 1,14 مليار معلمة. حُصل عليه من نموذج مبني على Ministral 3 3B عبر مرحلتين من الاختصار البنيوي والتقطير. يراعي الانتباه ثنائي الاتجاه الإدخال كاملًا، ثم يُحسب متوسط تمثيلات التوكنات لتكوين متجه مشترك.\n\nتطلق NVIDIA إصدارَي BF16 وNVFP4. فضاءا تمثيلهما متقاربان، لكن تغيير الإصدار يحتاج فحصًا على المستندات الخاصة بك. لا يضمن التشابه العددي أو طول السياق اختيار البحث للجزء الصحيح دائمًا.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "a4246dd158cf1453b39b79b899ddaac416c7fdf1629b4a25a251a654e490bc2b",
    "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\">Nemotron 3 Embed 1B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</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=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b\">التضمينات</button></div><div class=\"idline\"><label for=\"card-model-id\">معرّف النموذج ID</label><select class=\"sel\" id=\"card-model-id\" style=\"min-width:0;max-width:100%\"><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b\" selected>nvidia/nemotron-3-embed-1b</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed\">nemotron-3-embed</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest\">nemotron-3-embed-latest</option></select></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\">يحول Nemotron 3 Embed 1B النصوص إلى متجهات للبحث متعدد اللغات والبحث في الكود وRAG. يعالج تسلسلات حتى 32768 توكنًا ويخرج تمثيلًا ببعد 2048 عددًا.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>المدخلات المقبولة</dt><dd>النص</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>Nemotron 3 Embed 1B هو نموذج نصي من NVIDIA للبحث بالمعنى ومقارنة الأجزاء. يرمز الأسئلة والمستندات والكود إلى متجهات عددية كثيفة. تُستخدم هذه التمثيلات للعثور على سياق مطلوب في مجموعات كبيرة أو إضافته لإجابة مساعد أو استخراج معلومات محفوظة سابقًا للخطوة التالية لوكيل.</p><h4>معرفة متعددة اللغات وكود</h4><p>صُمم النموذج للبحث متعدد اللغات وبين اللغات: قد يُكتب السؤال والمادة المناسبة بلغتين مختلفتين. تدخل الروسية في المجموعة المنشورة من 34 لغة، مع الإنجليزية والأوكرانية والصينية واليابانية والعربية وغيرها. يفيد ذلك لقواعد معرفة مشتركة لم توحّد لغة مستنداتها التقنية وطلبات المستخدمين.</p><p>تشمل المهام البحث في التوثيق ومقارنة النصوص واسترجاع الكود من وصف. تتيح نافذة الإدخال الكبيرة العمل بمستندات طويلة وسياق برمجي كبير وسجل عدة خطوات لوكيل. تُعاد المادة المكتشفة كـسياق للعمل اللاحق؛ ويكوّن المكوّن التالي في النظام الشروحات والإجابات النهائية.</p><h4>من النص إلى المتجه</h4><p>الإدخال سلاسل نصية. ينتج لكل سلسلة متجه واحد من 2048 عددًا. الحد الأقصى لطول التسلسل 32768 توكنًا؛ ويجب تقسيم المادة الأطول أو اختصارها. يُميز السؤال والمستند عند إعداد الإدخال: دُرب النموذج على مقارنة دوريْهما، لذا لا ينبغي تنسيق السلسلة نفسها في المهمتين دون مراعاة الغرض.</p><p>تُطبّع المتجهات بالطول. في هذا التمثيل يعطي الضرب الداخلي وتشابه جيب التمام طريقتين متكافئتين للمقارنة. يمكن الاحتفاظ بأول 1024 أو512 إحداثية من المتجه الكامل، لكن يجب إعادة التطبيع بعد الاختصار. هذه خاصية لمعالجة النتيجة؛ ويجب اختيار البعد بصورة متسقة للمجموعة والأسئلة.</p><h4>بنية النموذج المدمج</h4><p>يحتوي المشفّر على نحو 1,14 مليار معلمة. حُصل عليه من نموذج مبني على Ministral 3 3B عبر مرحلتين من الاختصار البنيوي والتقطير. يراعي الانتباه ثنائي الاتجاه الإدخال كاملًا، ثم يُحسب متوسط تمثيلات التوكنات لتكوين متجه مشترك.</p><p>تطلق NVIDIA إصدارَي BF16 وNVFP4. فضاءا تمثيلهما متقاربان، لكن تغيير الإصدار يحتاج فحصًا على المستندات الخاصة بك. لا يضمن التشابه العددي أو طول السياق اختيار البحث للجزء الصحيح دائمًا.</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 · التضمينات</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>الإدخال</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>السياق</dt><dd>⁦4,096⁩ 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>nvidia/nemotron-3-embed-1b</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[]</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: يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.</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_type</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>query, passage</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>query</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, base64</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=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">truncate</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>NONE, START, END</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\">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>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><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\">user</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></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>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>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>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>null</td></tr><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></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>exact retained published method</code></p><p class=\"note-s\">بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><h4>تعرفات طرائق Ailoot</h4><section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Ailoot</span> التضمينات</b><code>POST /v1/embeddings</code></header><dl><div><dt>الإدخال</dt><dd>⁦‏0.0001 US$⁩ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section><p class=\"note-s\">تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. <a href=\"/docs/ar/billing/reserve/\">كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">أمثلة للطلبات</h3><h4>Ailoot · التضمينات</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"خيارات الشيفرة\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-527-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-527-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">مثال للتضمينات</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"نسخ الشيفرة\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-527-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-527-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nvidia/nemotron-3-embed-1b&quot;, &quot;input&quot;: []}&#39;)\nf=Path(os.environ[&quot;AILOOT_TEXT_FILE&quot;])\nif not f.is_file():raise SystemExit(&quot;Choose your actual UTF-8 source material&quot;)\ntext=f.read_text(encoding=&quot;utf-8&quot;)\nif not text.strip():raise SystemExit(&quot;Source material must contain text&quot;)\np[&quot;input&quot;]=[text]\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></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot · 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\">فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.</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\">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[]|base64 float32 vector</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\">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=\"Core\"><b>Ailoot</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</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%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/nemotron-3-embed-1b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-embed-1b\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "التضمينات",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">Nemotron 3 Embed 1B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nemotron-3-embed</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=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed\">التضمينات</button></div><div class=\"idline\"><label for=\"card-model-id\">معرّف النموذج ID</label><select class=\"sel\" id=\"card-model-id\" style=\"min-width:0;max-width:100%\"><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b\">nvidia/nemotron-3-embed-1b</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed\" selected>nemotron-3-embed</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest\">nemotron-3-embed-latest</option></select></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\">يحول Nemotron 3 Embed 1B النصوص إلى متجهات للبحث متعدد اللغات والبحث في الكود وRAG. يعالج تسلسلات حتى 32768 توكنًا ويخرج تمثيلًا ببعد 2048 عددًا.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>المدخلات المقبولة</dt><dd>النص</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>Nemotron 3 Embed 1B هو نموذج نصي من NVIDIA للبحث بالمعنى ومقارنة الأجزاء. يرمز الأسئلة والمستندات والكود إلى متجهات عددية كثيفة. تُستخدم هذه التمثيلات للعثور على سياق مطلوب في مجموعات كبيرة أو إضافته لإجابة مساعد أو استخراج معلومات محفوظة سابقًا للخطوة التالية لوكيل.</p><h4>معرفة متعددة اللغات وكود</h4><p>صُمم النموذج للبحث متعدد اللغات وبين اللغات: قد يُكتب السؤال والمادة المناسبة بلغتين مختلفتين. تدخل الروسية في المجموعة المنشورة من 34 لغة، مع الإنجليزية والأوكرانية والصينية واليابانية والعربية وغيرها. يفيد ذلك لقواعد معرفة مشتركة لم توحّد لغة مستنداتها التقنية وطلبات المستخدمين.</p><p>تشمل المهام البحث في التوثيق ومقارنة النصوص واسترجاع الكود من وصف. تتيح نافذة الإدخال الكبيرة العمل بمستندات طويلة وسياق برمجي كبير وسجل عدة خطوات لوكيل. تُعاد المادة المكتشفة كـسياق للعمل اللاحق؛ ويكوّن المكوّن التالي في النظام الشروحات والإجابات النهائية.</p><h4>من النص إلى المتجه</h4><p>الإدخال سلاسل نصية. ينتج لكل سلسلة متجه واحد من 2048 عددًا. الحد الأقصى لطول التسلسل 32768 توكنًا؛ ويجب تقسيم المادة الأطول أو اختصارها. يُميز السؤال والمستند عند إعداد الإدخال: دُرب النموذج على مقارنة دوريْهما، لذا لا ينبغي تنسيق السلسلة نفسها في المهمتين دون مراعاة الغرض.</p><p>تُطبّع المتجهات بالطول. في هذا التمثيل يعطي الضرب الداخلي وتشابه جيب التمام طريقتين متكافئتين للمقارنة. يمكن الاحتفاظ بأول 1024 أو512 إحداثية من المتجه الكامل، لكن يجب إعادة التطبيع بعد الاختصار. هذه خاصية لمعالجة النتيجة؛ ويجب اختيار البعد بصورة متسقة للمجموعة والأسئلة.</p><h4>بنية النموذج المدمج</h4><p>يحتوي المشفّر على نحو 1,14 مليار معلمة. حُصل عليه من نموذج مبني على Ministral 3 3B عبر مرحلتين من الاختصار البنيوي والتقطير. يراعي الانتباه ثنائي الاتجاه الإدخال كاملًا، ثم يُحسب متوسط تمثيلات التوكنات لتكوين متجه مشترك.</p><p>تطلق NVIDIA إصدارَي BF16 وNVFP4. فضاءا تمثيلهما متقاربان، لكن تغيير الإصدار يحتاج فحصًا على المستندات الخاصة بك. لا يضمن التشابه العددي أو طول السياق اختيار البحث للجزء الصحيح دائمًا.</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 · التضمينات</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>الإدخال</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>السياق</dt><dd>⁦4,096⁩ 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>nemotron-3-embed</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[]</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: يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.</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_type</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>query, passage</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>query</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, base64</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=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">truncate</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>NONE, START, END</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\">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>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><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\">user</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></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>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>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>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>null</td></tr><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></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>exact retained published method</code></p><p class=\"note-s\">بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><h4>تعرفات طرائق Ailoot</h4><section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Ailoot</span> التضمينات</b><code>POST /v1/embeddings</code></header><dl><div><dt>الإدخال</dt><dd>⁦‏0.0001 US$⁩ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section><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 · 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-528-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-528-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">مثال للتضمينات</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-528-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-528-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nemotron-3-embed&quot;, &quot;input&quot;: []}&#39;)\nf=Path(os.environ[&quot;AILOOT_TEXT_FILE&quot;])\nif not f.is_file():raise SystemExit(&quot;Choose your actual UTF-8 source material&quot;)\ntext=f.read_text(encoding=&quot;utf-8&quot;)\nif not text.strip():raise SystemExit(&quot;Source material must contain text&quot;)\np[&quot;input&quot;]=[text]\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></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot · 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\">فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.</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\">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[]|base64 float32 vector</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\">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=\"Core\"><b>Ailoot</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</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%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nemotron-3-embed"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nemotron-3-embed\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "التضمينات",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">Nemotron 3 Embed 1B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nemotron-3-embed-latest</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=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest\">التضمينات</button></div><div class=\"idline\"><label for=\"card-model-id\">معرّف النموذج ID</label><select class=\"sel\" id=\"card-model-id\" style=\"min-width:0;max-width:100%\"><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b\">nvidia/nemotron-3-embed-1b</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed\">nemotron-3-embed</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest\" selected>nemotron-3-embed-latest</option></select></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\">يحول Nemotron 3 Embed 1B النصوص إلى متجهات للبحث متعدد اللغات والبحث في الكود وRAG. يعالج تسلسلات حتى 32768 توكنًا ويخرج تمثيلًا ببعد 2048 عددًا.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>المدخلات المقبولة</dt><dd>النص</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>Nemotron 3 Embed 1B هو نموذج نصي من NVIDIA للبحث بالمعنى ومقارنة الأجزاء. يرمز الأسئلة والمستندات والكود إلى متجهات عددية كثيفة. تُستخدم هذه التمثيلات للعثور على سياق مطلوب في مجموعات كبيرة أو إضافته لإجابة مساعد أو استخراج معلومات محفوظة سابقًا للخطوة التالية لوكيل.</p><h4>معرفة متعددة اللغات وكود</h4><p>صُمم النموذج للبحث متعدد اللغات وبين اللغات: قد يُكتب السؤال والمادة المناسبة بلغتين مختلفتين. تدخل الروسية في المجموعة المنشورة من 34 لغة، مع الإنجليزية والأوكرانية والصينية واليابانية والعربية وغيرها. يفيد ذلك لقواعد معرفة مشتركة لم توحّد لغة مستنداتها التقنية وطلبات المستخدمين.</p><p>تشمل المهام البحث في التوثيق ومقارنة النصوص واسترجاع الكود من وصف. تتيح نافذة الإدخال الكبيرة العمل بمستندات طويلة وسياق برمجي كبير وسجل عدة خطوات لوكيل. تُعاد المادة المكتشفة كـسياق للعمل اللاحق؛ ويكوّن المكوّن التالي في النظام الشروحات والإجابات النهائية.</p><h4>من النص إلى المتجه</h4><p>الإدخال سلاسل نصية. ينتج لكل سلسلة متجه واحد من 2048 عددًا. الحد الأقصى لطول التسلسل 32768 توكنًا؛ ويجب تقسيم المادة الأطول أو اختصارها. يُميز السؤال والمستند عند إعداد الإدخال: دُرب النموذج على مقارنة دوريْهما، لذا لا ينبغي تنسيق السلسلة نفسها في المهمتين دون مراعاة الغرض.</p><p>تُطبّع المتجهات بالطول. في هذا التمثيل يعطي الضرب الداخلي وتشابه جيب التمام طريقتين متكافئتين للمقارنة. يمكن الاحتفاظ بأول 1024 أو512 إحداثية من المتجه الكامل، لكن يجب إعادة التطبيع بعد الاختصار. هذه خاصية لمعالجة النتيجة؛ ويجب اختيار البعد بصورة متسقة للمجموعة والأسئلة.</p><h4>بنية النموذج المدمج</h4><p>يحتوي المشفّر على نحو 1,14 مليار معلمة. حُصل عليه من نموذج مبني على Ministral 3 3B عبر مرحلتين من الاختصار البنيوي والتقطير. يراعي الانتباه ثنائي الاتجاه الإدخال كاملًا، ثم يُحسب متوسط تمثيلات التوكنات لتكوين متجه مشترك.</p><p>تطلق NVIDIA إصدارَي BF16 وNVFP4. فضاءا تمثيلهما متقاربان، لكن تغيير الإصدار يحتاج فحصًا على المستندات الخاصة بك. لا يضمن التشابه العددي أو طول السياق اختيار البحث للجزء الصحيح دائمًا.</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 · التضمينات</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>الإدخال</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>السياق</dt><dd>⁦4,096⁩ 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>nemotron-3-embed-latest</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[]</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: يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.</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_type</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>query, passage</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>query</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, base64</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=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">truncate</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>NONE, START, END</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\">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>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><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\">user</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></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>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>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>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>null</td></tr><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></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>exact retained published method</code></p><p class=\"note-s\">بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><h4>تعرفات طرائق Ailoot</h4><section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Ailoot</span> التضمينات</b><code>POST /v1/embeddings</code></header><dl><div><dt>الإدخال</dt><dd>⁦‏0.0001 US$⁩ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section><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 · 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-529-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-529-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">مثال للتضمينات</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-529-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-529-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nemotron-3-embed-latest&quot;, &quot;input&quot;: []}&#39;)\nf=Path(os.environ[&quot;AILOOT_TEXT_FILE&quot;])\nif not f.is_file():raise SystemExit(&quot;Choose your actual UTF-8 source material&quot;)\ntext=f.read_text(encoding=&quot;utf-8&quot;)\nif not text.strip():raise SystemExit(&quot;Source material must contain text&quot;)\np[&quot;input&quot;]=[text]\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></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot · 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\">فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.</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\">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[]|base64 float32 vector</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\">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=\"Core\"><b>Ailoot</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</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%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nemotron-3-embed-latest"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nemotron-3-embed-latest\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "التضمينات",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "2b069ac430d049f0b99fedb76cc9abec867c937bf450afeeb3753abdb46e0de3",
    "input_html_sha256": "615d1675f4a9ab22ed5e13b701250319ea17f3b4a8ba6c7e4defc7a1bce5ed13",
    "private_audit_sha256": "639e5f74dea67c5b7fe59beb65c392669dc6625e73d7a6b8488291d32bbab7a0",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-embed-1b/",
    "description": "يحول Nemotron 3 Embed 1B النصوص إلى متجهات للبحث متعدد اللغات والبحث في الكود وRAG. يعالج تسلسلات حتى 32768 توكنًا ويخرج تمثيلًا ببعد 2048 عددًا.",
    "locale": "ar",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-embed-1b/index.md",
    "title": "Nemotron 3 Embed 1B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ar/nvidia-nemotron-3-embed-1b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Nemotron 3 Embed 1B هو نموذج نصي من NVIDIA للبحث بالمعنى ومقارنة الأجزاء. يرمز الأسئلة والمستندات والكود إلى متجهات عددية كثيفة. تُستخدم هذه التمثيلات للعثور على سياق مطلوب في مجموعات كبيرة أو إضافته لإجابة مساعد أو استخراج معلومات محفوظة سابقًا للخطوة التالية لوكيل.\n\n### معرفة متعددة اللغات وكود\n\nصُمم النموذج للبحث متعدد اللغات وبين اللغات: قد يُكتب السؤال والمادة المناسبة بلغتين مختلفتين. تدخل الروسية في المجموعة المنشورة من 34 لغة، مع الإنجليزية والأوكرانية والصينية واليابانية والعربية وغيرها. يفيد ذلك لقواعد معرفة مشتركة لم توحّد لغة مستنداتها التقنية وطلبات المستخدمين.\n\nتشمل المهام البحث في التوثيق ومقارنة النصوص واسترجاع الكود من وصف. تتيح نافذة الإدخال الكبيرة العمل بمستندات طويلة وسياق برمجي كبير وسجل عدة خطوات لوكيل. تُعاد المادة المكتشفة كـسياق للعمل اللاحق؛ ويكوّن المكوّن التالي في النظام الشروحات والإجابات النهائية.\n\n### من النص إلى المتجه\n\nالإدخال سلاسل نصية. ينتج لكل سلسلة متجه واحد من 2048 عددًا. الحد الأقصى لطول التسلسل 32768 توكنًا؛ ويجب تقسيم المادة الأطول أو اختصارها. يُميز السؤال والمستند عند إعداد الإدخال: دُرب النموذج على مقارنة دوريْهما، لذا لا ينبغي تنسيق السلسلة نفسها في المهمتين دون مراعاة الغرض.\n\nتُطبّع المتجهات بالطول. في هذا التمثيل يعطي الضرب الداخلي وتشابه جيب التمام طريقتين متكافئتين للمقارنة. يمكن الاحتفاظ بأول 1024 أو512 إحداثية من المتجه الكامل، لكن يجب إعادة التطبيع بعد الاختصار. هذه خاصية لمعالجة النتيجة؛ ويجب اختيار البعد بصورة متسقة للمجموعة والأسئلة.\n\n### بنية النموذج المدمج\n\nيحتوي المشفّر على نحو 1,14 مليار معلمة. حُصل عليه من نموذج مبني على Ministral 3 3B عبر مرحلتين من الاختصار البنيوي والتقطير. يراعي الانتباه ثنائي الاتجاه الإدخال كاملًا، ثم يُحسب متوسط تمثيلات التوكنات لتكوين متجه مشترك.\n\nتطلق NVIDIA إصدارَي BF16 وNVFP4. فضاءا تمثيلهما متقاربان، لكن تغيير الإصدار يحتاج فحصًا على المستندات الخاصة بك. لا يضمن التشابه العددي أو طول السياق اختيار البحث للجزء الصحيح دائمًا.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [
      "nemotron-3-embed",
      "nemotron-3-embed-latest"
    ],
    "author": "NVIDIA",
    "ctx": 4096,
    "display_name": "Nemotron 3 Embed 1B",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/nemotron-3-embed-1b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-embed-1b\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "التضمينات",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nemotron-3-embed"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nemotron-3-embed\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "التضمينات",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "فكّ ترميز متجهات base64 فقط عند طلب ذلك التنسيق؛ واحتفظ بكل متجه وفهرسه الأصلي.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nemotron-3-embed-latest"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "يجب أن تكون كل سلسلة نصية غير فارغة بعد إزالة الفراغات الطرفية؛ وتُرفض عناوين URI من نوع data؛ ويُقاس حد الاستخدام المقبول ببايتات UTF8 ذات الصلة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "بُنى الطرق ومعرّفاتها دقيقة؛ قدرة المورد منفصلة عن السماح بالطلب."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nemotron-3-embed-latest\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "التضمينات",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "route_label": "Core"
      },
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "route_label": "Core"
      },
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "route_label": "Core"
      }
    ],
    "name": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
    "price": {
      "in": 0.1,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": 0.1,
      "sort_out": null,
      "varies": false
    },
    "short": "يحول Nemotron 3 Embed 1B النصوص إلى متجهات للبحث متعدد اللغات والبحث في الكود وRAG. يعالج تسلسلات حتى 32768 توكنًا ويخرج تمثيلًا ببعد 2048 عددًا."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/2/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/2/html",
          "method_ordinal": 2
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod",
        "/methods/2/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "يحول Nemotron 3 Embed 1B النصوص إلى متجهات للبحث متعدد اللغات والبحث في الكود وRAG. يعالج تسلسلات حتى 32768 توكنًا ويخرج تمثيلًا ببعد 2048 عددًا.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "d45b20e930635e8861738ebf3fb47edebb113ba81da61e33fd861dc49df41b58",
    "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e"
  },
  "sourceRevision": "6c04b3ab5063f9dd40f64a3037ea835ebde30ebf6921dd33f1d6293e0c7967c5"
}