{
  "aboutHtml": "<p>text-embedding-ada-002 هو نموذج تضمين النصوص من OpenAI لتمثيل المادة المكتوبة كمتجه رقمي. وتتضمن مخرجاته 1,536 مكوّنًا. وتجمع الشركة المصنّعة أدوار تشابه النصوص والبحث في المستندات والاستعلامات والبحث في الشيفرة في تمثيل واحد. والنتيجة بيانات للمقارنة أو لخوارزمية أخرى، وليست إجابة مولّدة عن النص الذي يُنشأ تضمينه.</p><p>للبحث الدلالي، جهّز مقاطع مستندات ذات معنى واحتفظ بمعرّفات مصادرها. وينشئ سير عمل توضيحي تضمينًا لكل مقطع ولسؤال المستخدم بالنموذج نفسه، ويقارن المتجهات ويعيد المقاطع المصدرية ذات الصلة. ويحدّد التطبيق قاعدة الاسترجاع والمرشّحات وطريقة العرض. ويمكن لخطوة لاحقة لتوليد النص استخدام المادة المسترجعة لتطوير إجابة، بينما يوفّر نموذج التضمين التمثيل الرقمي.</p><p>تشمل الاستخدامات الموثّقة الأخرى تجميع السجلات المتشابهة والتوصية بمحتوى مرتبط وتصنيف النصوص وتحديد القيم الشاذة. وللتوصية، قارن أوصاف العناصر التي تهم العلاقة بينها. وفي التصنيف، يصف الدليل المقارنة بتمثيلات الفئات أو استخدام المتجهات سماتٍ في مُصنِّف. وفي اكتشاف الشذوذ، تكون النتيجة ذات الصلة سجلًا يختلف عن المجموعة المحيطة، ويُفسَّر وفق مهمة المنتج.</p><p>تذكر OpenAI حد مدخلات أقصى من 8,192 رمزًا لهذا النموذج. وتقبل واجهة تضمين المُنتج سلاسل نصية أو مدخلات مجزّأة إلى رموز، وتسمح بمدخلات متعددة في طلب واحد، وترفض السلاسل الفارغة. ويبلغ حدها الإجمالي 300,000 رمز في الطلب الواحد، إضافة إلى حد كل مدخل. قسّم المستندات الأطول إلى مقاطع مفيدة، مع الحفاظ على العناوين والتعريفات والمرجع الذي يعيد إلى المادة الأصلية.</p><p>المخرج متجه قيم بالفاصلة العائمة؛ ويوثّق المُنتج أيضًا base64 بوصفه ترميز نقل بديلًا. ومعامل تقصير الأبعاد لدى OpenAI مخصّص لنماذج تضمين الجيل الثالث وما بعده، لذلك تظل نتيجة نموذج Ada الموثّقة ذات 1,536 بُعدًا منفصلة عن أداة التحكم هذه. خزّن هوية النموذج والمتجه مع السجل المصدري، حتى تستخدم المقارنات اللاحقة تمثيلًا متسقًا.</p><p>يوصي دليل التضمين بتشابه جيب التمام، ويذكر أن تضمينات OpenAI مطبَّعة إلى طول معياري واحد. وبالنسبة إلى هذه المتجهات، يمكن للضرب النقطي حساب تشابه جيب التمام، وتعطي المسافة الإقليدية الترتيب نفسه. ويُعدّ تقييم التشابه جزءًا من منطق الاسترجاع أو التصنيف في التطبيق، لا قرارًا فئويًا يقدّمه النموذج تلقائيًا.</p><p>حدّد حقول المصدر التي تصبح نص المدخل وكيف ينبغي تقسيم المقاطع. وتتمثّل نتيجة توضيحية في مجموعة مرتّبة من مقاطع المستندات أو السجلات المرتبطة، كلٌّ منها متصل بمصدره الأصلي والقاعدة المستخدمة لاختياره. حافظ على اتساق التجهيز، وقيّم ما إذا كانت المادة المُعادة تعالج السؤال الفعلي. وهذا يجعل المخرجات الرقمية مفيدة للخطوة التالية من البحث أو التوصية أو التحليل.</p>",
  "aboutText": "text-embedding-ada-002 هو نموذج تضمين النصوص من OpenAI لتمثيل المادة المكتوبة كمتجه رقمي. وتتضمن مخرجاته 1,536 مكوّنًا. وتجمع الشركة المصنّعة أدوار تشابه النصوص والبحث في المستندات والاستعلامات والبحث في الشيفرة في تمثيل واحد. والنتيجة بيانات للمقارنة أو لخوارزمية أخرى، وليست إجابة مولّدة عن النص الذي يُنشأ تضمينه.\n\nللبحث الدلالي، جهّز مقاطع مستندات ذات معنى واحتفظ بمعرّفات مصادرها. وينشئ سير عمل توضيحي تضمينًا لكل مقطع ولسؤال المستخدم بالنموذج نفسه، ويقارن المتجهات ويعيد المقاطع المصدرية ذات الصلة. ويحدّد التطبيق قاعدة الاسترجاع والمرشّحات وطريقة العرض. ويمكن لخطوة لاحقة لتوليد النص استخدام المادة المسترجعة لتطوير إجابة، بينما يوفّر نموذج التضمين التمثيل الرقمي.\n\nتشمل الاستخدامات الموثّقة الأخرى تجميع السجلات المتشابهة والتوصية بمحتوى مرتبط وتصنيف النصوص وتحديد القيم الشاذة. وللتوصية، قارن أوصاف العناصر التي تهم العلاقة بينها. وفي التصنيف، يصف الدليل المقارنة بتمثيلات الفئات أو استخدام المتجهات سماتٍ في مُصنِّف. وفي اكتشاف الشذوذ، تكون النتيجة ذات الصلة سجلًا يختلف عن المجموعة المحيطة، ويُفسَّر وفق مهمة المنتج.\n\nتذكر OpenAI حد مدخلات أقصى من 8,192 رمزًا لهذا النموذج. وتقبل واجهة تضمين المُنتج سلاسل نصية أو مدخلات مجزّأة إلى رموز، وتسمح بمدخلات متعددة في طلب واحد، وترفض السلاسل الفارغة. ويبلغ حدها الإجمالي 300,000 رمز في الطلب الواحد، إضافة إلى حد كل مدخل. قسّم المستندات الأطول إلى مقاطع مفيدة، مع الحفاظ على العناوين والتعريفات والمرجع الذي يعيد إلى المادة الأصلية.\n\nالمخرج متجه قيم بالفاصلة العائمة؛ ويوثّق المُنتج أيضًا base64 بوصفه ترميز نقل بديلًا. ومعامل تقصير الأبعاد لدى OpenAI مخصّص لنماذج تضمين الجيل الثالث وما بعده، لذلك تظل نتيجة نموذج Ada الموثّقة ذات 1,536 بُعدًا منفصلة عن أداة التحكم هذه. خزّن هوية النموذج والمتجه مع السجل المصدري، حتى تستخدم المقارنات اللاحقة تمثيلًا متسقًا.\n\nيوصي دليل التضمين بتشابه جيب التمام، ويذكر أن تضمينات OpenAI مطبَّعة إلى طول معياري واحد. وبالنسبة إلى هذه المتجهات، يمكن للضرب النقطي حساب تشابه جيب التمام، وتعطي المسافة الإقليدية الترتيب نفسه. ويُعدّ تقييم التشابه جزءًا من منطق الاسترجاع أو التصنيف في التطبيق، لا قرارًا فئويًا يقدّمه النموذج تلقائيًا.\n\nحدّد حقول المصدر التي تصبح نص المدخل وكيف ينبغي تقسيم المقاطع. وتتمثّل نتيجة توضيحية في مجموعة مرتّبة من مقاطع المستندات أو السجلات المرتبطة، كلٌّ منها متصل بمصدره الأصلي والقاعدة المستخدمة لاختياره. حافظ على اتساق التجهيز، وقيّم ما إذا كانت المادة المُعادة تعالج السؤال الفعلي. وهذا يجعل المخرجات الرقمية مفيدة للخطوة التالية من البحث أو التوصية أو التحليل.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "f1248fb0f1e67c971c30820dced41af2bdb50ac151c29d602065903255ad4282",
    "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\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: Text Embedding Ada 002</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>openai/text-embedding-ada-002</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">نسخ ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"أقسام بطاقة النموذج\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">البداية</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">المدخلات والطرائق</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">الباقات</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">أمثلة</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">النتائج</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">الأسماء البديلة</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"طرائق API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|openai%2Ftext-embedding-ada-002\">التضمينات · Ultra</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=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|openai%2Ftext-embedding-ada-002\" selected>openai/text-embedding-ada-002</option><option value=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|text-embedding-ada-002\">text-embedding-ada-002</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\">نموذج تضمين نصي من OpenAI يعيد متجهًا عدديًا ذا 1,536 بُعدًا. استخدم هذه التمثيلات للبحث الدلالي أو توصيات المحتوى المرتبط أو التجميع أو التصنيف أو اكتشاف السجلات النصية غير المعتادة.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>المدخلات المقبولة</dt><dd>النص · token_ids</dd></div><div><dt>النتائج</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>عن النموذج</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>text-embedding-ada-002 هو نموذج تضمين النصوص من OpenAI لتمثيل المادة المكتوبة كمتجه رقمي. وتتضمن مخرجاته 1,536 مكوّنًا. وتجمع الشركة المصنّعة أدوار تشابه النصوص والبحث في المستندات والاستعلامات والبحث في الشيفرة في تمثيل واحد. والنتيجة بيانات للمقارنة أو لخوارزمية أخرى، وليست إجابة مولّدة عن النص الذي يُنشأ تضمينه.</p><p>للبحث الدلالي، جهّز مقاطع مستندات ذات معنى واحتفظ بمعرّفات مصادرها. وينشئ سير عمل توضيحي تضمينًا لكل مقطع ولسؤال المستخدم بالنموذج نفسه، ويقارن المتجهات ويعيد المقاطع المصدرية ذات الصلة. ويحدّد التطبيق قاعدة الاسترجاع والمرشّحات وطريقة العرض. ويمكن لخطوة لاحقة لتوليد النص استخدام المادة المسترجعة لتطوير إجابة، بينما يوفّر نموذج التضمين التمثيل الرقمي.</p><p>تشمل الاستخدامات الموثّقة الأخرى تجميع السجلات المتشابهة والتوصية بمحتوى مرتبط وتصنيف النصوص وتحديد القيم الشاذة. وللتوصية، قارن أوصاف العناصر التي تهم العلاقة بينها. وفي التصنيف، يصف الدليل المقارنة بتمثيلات الفئات أو استخدام المتجهات سماتٍ في مُصنِّف. وفي اكتشاف الشذوذ، تكون النتيجة ذات الصلة سجلًا يختلف عن المجموعة المحيطة، ويُفسَّر وفق مهمة المنتج.</p><p>تذكر OpenAI حد مدخلات أقصى من 8,192 رمزًا لهذا النموذج. وتقبل واجهة تضمين المُنتج سلاسل نصية أو مدخلات مجزّأة إلى رموز، وتسمح بمدخلات متعددة في طلب واحد، وترفض السلاسل الفارغة. ويبلغ حدها الإجمالي 300,000 رمز في الطلب الواحد، إضافة إلى حد كل مدخل. قسّم المستندات الأطول إلى مقاطع مفيدة، مع الحفاظ على العناوين والتعريفات والمرجع الذي يعيد إلى المادة الأصلية.</p><p>المخرج متجه قيم بالفاصلة العائمة؛ ويوثّق المُنتج أيضًا base64 بوصفه ترميز نقل بديلًا. ومعامل تقصير الأبعاد لدى OpenAI مخصّص لنماذج تضمين الجيل الثالث وما بعده، لذلك تظل نتيجة نموذج Ada الموثّقة ذات 1,536 بُعدًا منفصلة عن أداة التحكم هذه. خزّن هوية النموذج والمتجه مع السجل المصدري، حتى تستخدم المقارنات اللاحقة تمثيلًا متسقًا.</p><p>يوصي دليل التضمين بتشابه جيب التمام، ويذكر أن تضمينات OpenAI مطبَّعة إلى طول معياري واحد. وبالنسبة إلى هذه المتجهات، يمكن للضرب النقطي حساب تشابه جيب التمام، وتعطي المسافة الإقليدية الترتيب نفسه. ويُعدّ تقييم التشابه جزءًا من منطق الاسترجاع أو التصنيف في التطبيق، لا قرارًا فئويًا يقدّمه النموذج تلقائيًا.</p><p>حدّد حقول المصدر التي تصبح نص المدخل وكيف ينبغي تقسيم المقاطع. وتتمثّل نتيجة توضيحية في مجموعة مرتّبة من مقاطع المستندات أو السجلات المرتبطة، كلٌّ منها متصل بمصدره الأصلي والقاعدة المستخدمة لاختياره. حافظ على اتساق التجهيز، وقيّم ما إذا كانت المادة المُعادة تعالج السؤال الفعلي. وهذا يجعل المخرجات الرقمية مفيدة للخطوة التالية من البحث أو التوصية أو التحليل.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · التضمينات</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>الإدخال</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>السياق</dt><dd>⁦8,192⁩ 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>openai/text-embedding-ada-002</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩</div><div>الشروط: دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.</div><div>سعة الإدخال: الحد الأقصى: ⁦8,192⁩ · وحدة النص: بايتات UTF8 · وحدة الرموز: عناصر مصفوفة الرموز</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>غير مدعوم</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الحد الأدنى: ⁦1⁩</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: تم رفض provider.options</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>تركيبات مواد الإدخال</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>معلمات الطريقة ودورة حياتها</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>المعلمة</th><th>المواصفات</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>8192</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.</p><p class=\"note-s\">اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.</p><dl data-price-conditions><dt>الوضع السريع</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عند اختيار الوضع السريع</span></dd><dt>الوضع المرن</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عند اختيار وضع flex</span></dd><dt>أقصى جهد للاستدلال</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>تعرفات Ailoot</h4><h4>الأسعار حسب الإعدادات</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>الإعدادات</th><th>جدول التعرفة</th><th>الرسوم</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الإعدادات\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الإعدادات</span>التعرفات الأساسية للرموز</th><td data-cell-label=\"جدول التعرفة\"><span class=\"card-cell-label\">جدول التعرفة</span>التعرفة الأساسية</td><td data-cell-label=\"الرسوم\"><span class=\"card-cell-label\">الرسوم</span><div><span>الإدخال · رموز الإدخال</span> <b>$0.0002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإخراج · رموز الإخراج</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. <a href=\"/docs/ar/billing/reserve/\">كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">أمثلة للطلبات</h3><h4>Ailoot Ultra · التضمينات</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"خيارات الشيفرة\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2177-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2177-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2177-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2177-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"نسخ الشيفرة\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2177-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2177-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;openai/text-embedding-ada-002&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2177-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2177-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;openai/text-embedding-ada-002&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot Ultra · التضمينات</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة</h5><p class=\"note-s\">احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.</p><p class=\"note-s\">احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية</h5><p class=\"note-s\">لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>حقول الاستجابة</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>الأخطاء والخطوات التالية</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>الاستجابة</th><th>الشرط</th><th>الخطوة التالية</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الاستجابة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الاستجابة</span>⁦400⁩ · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"الشرط\"><span class=\"card-cell-label\">الشرط</span>حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة</td><td data-cell-label=\"الخطوة التالية\"><span class=\"card-cell-label\">الخطوة التالية</span>صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">الأسماء البديلة</h3><h4>الأسماء البديلة للنموذج</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;fmt=embeddings\"><code>openai/text-embedding-ada-002</code></a>, <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;route=Ultra&amp;caller=text-embedding-ada-002&amp;fmt=embeddings\"><code>text-embedding-ada-002</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=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;fmt=embeddings\"><code>openai/text-embedding-ada-002</code></a>, <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;route=Ultra&amp;caller=text-embedding-ada-002&amp;fmt=embeddings\"><code>text-embedding-ada-002</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/text-embedding-ada-002",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "openai/text-embedding-ada-002",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|openai%2Ftext-embedding-ada-002",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة",
                "http_status": 400,
                "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "openai/text-embedding-ada-002"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "بايتات UTF8",
                  "token_unit": "عناصر مصفوفة الرموز"
                },
                "conditions": "دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "تم رفض provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.",
            "اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "التعرفات الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"openai/text-embedding-ada-002\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-ada-002',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "الوضع السريع",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار الوضع السريع"
          },
          {
            "label": "الوضع المرن",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار وضع flex"
          },
          {
            "label": "أقصى جهد للاستدلال",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/text-embedding-ada-002",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: Text Embedding Ada 002</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>text-embedding-ada-002</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">نسخ ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"أقسام بطاقة النموذج\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">البداية</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">المدخلات والطرائق</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">الباقات</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">أمثلة</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">النتائج</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">الأسماء البديلة</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"طرائق API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|text-embedding-ada-002\">التضمينات · Ultra</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=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|openai%2Ftext-embedding-ada-002\">openai/text-embedding-ada-002</option><option value=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|text-embedding-ada-002\" selected>text-embedding-ada-002</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\">نموذج تضمين نصي من OpenAI يعيد متجهًا عدديًا ذا 1,536 بُعدًا. استخدم هذه التمثيلات للبحث الدلالي أو توصيات المحتوى المرتبط أو التجميع أو التصنيف أو اكتشاف السجلات النصية غير المعتادة.</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>text-embedding-ada-002 هو نموذج تضمين النصوص من OpenAI لتمثيل المادة المكتوبة كمتجه رقمي. وتتضمن مخرجاته 1,536 مكوّنًا. وتجمع الشركة المصنّعة أدوار تشابه النصوص والبحث في المستندات والاستعلامات والبحث في الشيفرة في تمثيل واحد. والنتيجة بيانات للمقارنة أو لخوارزمية أخرى، وليست إجابة مولّدة عن النص الذي يُنشأ تضمينه.</p><p>للبحث الدلالي، جهّز مقاطع مستندات ذات معنى واحتفظ بمعرّفات مصادرها. وينشئ سير عمل توضيحي تضمينًا لكل مقطع ولسؤال المستخدم بالنموذج نفسه، ويقارن المتجهات ويعيد المقاطع المصدرية ذات الصلة. ويحدّد التطبيق قاعدة الاسترجاع والمرشّحات وطريقة العرض. ويمكن لخطوة لاحقة لتوليد النص استخدام المادة المسترجعة لتطوير إجابة، بينما يوفّر نموذج التضمين التمثيل الرقمي.</p><p>تشمل الاستخدامات الموثّقة الأخرى تجميع السجلات المتشابهة والتوصية بمحتوى مرتبط وتصنيف النصوص وتحديد القيم الشاذة. وللتوصية، قارن أوصاف العناصر التي تهم العلاقة بينها. وفي التصنيف، يصف الدليل المقارنة بتمثيلات الفئات أو استخدام المتجهات سماتٍ في مُصنِّف. وفي اكتشاف الشذوذ، تكون النتيجة ذات الصلة سجلًا يختلف عن المجموعة المحيطة، ويُفسَّر وفق مهمة المنتج.</p><p>تذكر OpenAI حد مدخلات أقصى من 8,192 رمزًا لهذا النموذج. وتقبل واجهة تضمين المُنتج سلاسل نصية أو مدخلات مجزّأة إلى رموز، وتسمح بمدخلات متعددة في طلب واحد، وترفض السلاسل الفارغة. ويبلغ حدها الإجمالي 300,000 رمز في الطلب الواحد، إضافة إلى حد كل مدخل. قسّم المستندات الأطول إلى مقاطع مفيدة، مع الحفاظ على العناوين والتعريفات والمرجع الذي يعيد إلى المادة الأصلية.</p><p>المخرج متجه قيم بالفاصلة العائمة؛ ويوثّق المُنتج أيضًا base64 بوصفه ترميز نقل بديلًا. ومعامل تقصير الأبعاد لدى OpenAI مخصّص لنماذج تضمين الجيل الثالث وما بعده، لذلك تظل نتيجة نموذج Ada الموثّقة ذات 1,536 بُعدًا منفصلة عن أداة التحكم هذه. خزّن هوية النموذج والمتجه مع السجل المصدري، حتى تستخدم المقارنات اللاحقة تمثيلًا متسقًا.</p><p>يوصي دليل التضمين بتشابه جيب التمام، ويذكر أن تضمينات OpenAI مطبَّعة إلى طول معياري واحد. وبالنسبة إلى هذه المتجهات، يمكن للضرب النقطي حساب تشابه جيب التمام، وتعطي المسافة الإقليدية الترتيب نفسه. ويُعدّ تقييم التشابه جزءًا من منطق الاسترجاع أو التصنيف في التطبيق، لا قرارًا فئويًا يقدّمه النموذج تلقائيًا.</p><p>حدّد حقول المصدر التي تصبح نص المدخل وكيف ينبغي تقسيم المقاطع. وتتمثّل نتيجة توضيحية في مجموعة مرتّبة من مقاطع المستندات أو السجلات المرتبطة، كلٌّ منها متصل بمصدره الأصلي والقاعدة المستخدمة لاختياره. حافظ على اتساق التجهيز، وقيّم ما إذا كانت المادة المُعادة تعالج السؤال الفعلي. وهذا يجعل المخرجات الرقمية مفيدة للخطوة التالية من البحث أو التوصية أو التحليل.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · تمثيلات متجهية · text-embedding-ada-002</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>⁦8,192⁩ 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>text-embedding-ada-002</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩</div><div>الشروط: دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.</div><div>سعة الإدخال: الحد الأقصى: ⁦8,192⁩ · وحدة النص: بايتات UTF8 · وحدة الرموز: عناصر مصفوفة الرموز</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>غير مدعوم</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الحد الأدنى: ⁦1⁩</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: تم رفض provider.options</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>تركيبات مواد الإدخال</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>معلمات الطريقة ودورة حياتها</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>المعلمة</th><th>المواصفات</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>8192</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>text_file_material</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>اقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة.</td></tr></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">أرسل معرّف النموذج الدقيق والحقول المطلوبة.</p><p class=\"note-s\">احتفظ بكل عنصر مُعاد وبمعرّفاته الأصلية.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.</p><dl data-price-conditions><dt>الوضع السريع</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عند اختيار الوضع السريع</span></dd><dt>الوضع المرن</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عند اختيار وضع flex</span></dd><dt>أقصى جهد للاستدلال</dt><dd>التعرفة القياسية <span class=\"note-s\">عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>تعرفات Ailoot</h4><h4>الأسعار حسب الإعدادات</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>الإعدادات</th><th>جدول التعرفة</th><th>الرسوم</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الإعدادات\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الإعدادات</span>التعرفات الأساسية للرموز</th><td data-cell-label=\"جدول التعرفة\"><span class=\"card-cell-label\">جدول التعرفة</span>التعرفة الأساسية</td><td data-cell-label=\"الرسوم\"><span class=\"card-cell-label\">الرسوم</span><div><span>الإدخال · رموز الإدخال</span> <b>$0.0002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإخراج · رموز الإخراج</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. <a href=\"/docs/ar/billing/reserve/\">كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">أمثلة للطلبات</h3><h4>Ailoot Ultra · تمثيلات متجهية · text-embedding-ada-002</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-2178-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2178-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">جسم طلب JSON مكتمل بالحد الأدنى</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2178-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2178-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">curl · استخدم مستندك بترميز UTF-8</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2178-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2178-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python · احفظ النتيجة كاملة</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"نسخ الشيفرة\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2178-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2178-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;text-embedding-ada-002&quot;,\n  &quot;input&quot;: [\n    &quot;First document&quot;,\n    &quot;Second document&quot;\n  ],\n  &quot;encoding_format&quot;: &quot;float&quot;\n}</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2178-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2178-tab-1\" hidden><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\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;text-embedding-ada-002&#39;, &#39;input&#39;: [&#39;First document&#39;, &#39;Second document&#39;], &#39;encoding_format&#39;: &#39;float&#39;}\npayload[&#39;input&#39;] = [text]\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding=&#39;utf-8&#39;)\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\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get(&#39;data&#39;, []):\n    print(&#39;Vector&#39;, vector.get(&#39;index&#39;), json.dumps(vector.get(&#39;embedding&#39;)))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2178-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2178-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;text-embedding-ada-002&#39;, &#39;input&#39;: [&#39;First document&#39;, &#39;Second document&#39;], &#39;encoding_format&#39;: &#39;float&#39;}\npayload[&#39;input&#39;] = [text]\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ[&#39;AILOOT_API_KEY&#39;]\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_API_KEY before making a request&#39;)\nheaders = {&#39;Authorization&#39;: &#39;Bearer PLACEHOLDER_KEY&#39;, &#39;Content-Type&#39;: &#39;application/json&#39;}\nheaders[&#39;Authorization&#39;] = &#39;Bearer &#39; + api_key\nrequest = Request(&#39;https://api.ailoot.ai/v1/embeddings&#39;, data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode(&#39;utf-8&#39;), headers=headers, method=&#39;POST&#39;)\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(response.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nexcept HTTPError as error:\n    Path(&#39;result.json&#39;).write_bytes(error.read())\n    Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(error.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\n    raise\nPath(&#39;result.json&#39;).write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get(&#39;data&#39;, []):\n    print(&#39;Vector&#39;, vector.get(&#39;index&#39;), json.dumps(vector.get(&#39;embedding&#39;)))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot Ultra · تمثيلات متجهية · text-embedding-ada-002</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة</h5><p class=\"note-s\">احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.</p><p class=\"note-s\">احتفظ بكل متجه ذي قيم منتهية مع فهرسه الأصلي. حافظ على جميع الأبعاد وكائن الاستخدام كاملاً.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية</h5><p class=\"note-s\">لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>حقول الاستجابة</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>الأخطاء والخطوات التالية</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>الاستجابة</th><th>الشرط</th><th>الخطوة التالية</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الاستجابة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الاستجابة</span>⁦400⁩ · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"الشرط\"><span class=\"card-cell-label\">الشرط</span>حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة</td><td data-cell-label=\"الخطوة التالية\"><span class=\"card-cell-label\">الخطوة التالية</span>صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">الأسماء البديلة</h3><h4>الأسماء البديلة للنموذج</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;fmt=embeddings\"><code>openai/text-embedding-ada-002</code></a>, <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;route=Ultra&amp;caller=text-embedding-ada-002&amp;fmt=embeddings\"><code>text-embedding-ada-002</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=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;fmt=embeddings\"><code>openai/text-embedding-ada-002</code></a>, <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&amp;route=Ultra&amp;caller=text-embedding-ada-002&amp;fmt=embeddings\"><code>text-embedding-ada-002</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "text-embedding-ada-002",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "text-embedding-ada-002",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|text-embedding-ada-002",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every finite vector with its original index. Preserve all dimensions and the complete usage object.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة",
                "http_status": 400,
                "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل متجه ذي قيم منتهية مع فهرسه الأصلي. حافظ على جميع الأبعاد وكائن الاستخدام كاملاً.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "text-embedding-ada-002"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "بايتات UTF8",
                  "token_unit": "عناصر مصفوفة الرموز"
                },
                "conditions": "دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "تم رفض provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "أرسل معرّف النموذج الدقيق والحقول المطلوبة.",
            "احتفظ بكل عنصر مُعاد وبمعرّفاته الأصلية."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ],
            "text_file_material": "اقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة."
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "official_sources": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "التعرفات الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"text-embedding-ada-002\",\n  \"input\": [\n    \"First document\",\n    \"Second document\"\n  ],\n  \"encoding_format\": \"float\"\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "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\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}\npayload['input'] = [text]\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get('data', []):\n    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}\npayload['input'] = [text]\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get('data', []):\n    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Use the text of your own UTF-8 document as the request material.",
          "Save the complete result, including usage and every returned output."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "تمثيلات متجهية · text-embedding-ada-002",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "official_sources": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "الوضع السريع",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار الوضع السريع"
          },
          {
            "label": "الوضع المرن",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار وضع flex"
          },
          {
            "label": "أقصى جهد للاستدلال",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "text-embedding-ada-002",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "openai/text-embedding-ada-002",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "8024af32131cf59835387de7f978a83d5b20fc1807981549b5f082ede8d94ad4",
    "input_html_sha256": "ce148ddc495d880278e01717043663594711796a947e439f65307cb2a5975ea8",
    "private_audit_sha256": "ece856063348d75c17ec69311451fedcc4a71c86ef74fd85884990b06fce1a77",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/openai-text-embedding-ada-002/",
    "description": "نموذج تضمين نصي من OpenAI يعيد متجهًا عدديًا ذا 1,536 بُعدًا. استخدم هذه التمثيلات للبحث الدلالي أو توصيات المحتوى المرتبط أو التجميع أو التصنيف أو اكتشاف السجلات النصية غير المعتادة.",
    "locale": "ar",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/openai-text-embedding-ada-002/index.md",
    "title": "OpenAI: Text Embedding Ada 002 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ar/openai-text-embedding-ada-002/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "text-embedding-ada-002 هو نموذج تضمين النصوص من OpenAI لتمثيل المادة المكتوبة كمتجه رقمي. وتتضمن مخرجاته 1,536 مكوّنًا. وتجمع الشركة المصنّعة أدوار تشابه النصوص والبحث في المستندات والاستعلامات والبحث في الشيفرة في تمثيل واحد. والنتيجة بيانات للمقارنة أو لخوارزمية أخرى، وليست إجابة مولّدة عن النص الذي يُنشأ تضمينه.\n\nللبحث الدلالي، جهّز مقاطع مستندات ذات معنى واحتفظ بمعرّفات مصادرها. وينشئ سير عمل توضيحي تضمينًا لكل مقطع ولسؤال المستخدم بالنموذج نفسه، ويقارن المتجهات ويعيد المقاطع المصدرية ذات الصلة. ويحدّد التطبيق قاعدة الاسترجاع والمرشّحات وطريقة العرض. ويمكن لخطوة لاحقة لتوليد النص استخدام المادة المسترجعة لتطوير إجابة، بينما يوفّر نموذج التضمين التمثيل الرقمي.\n\nتشمل الاستخدامات الموثّقة الأخرى تجميع السجلات المتشابهة والتوصية بمحتوى مرتبط وتصنيف النصوص وتحديد القيم الشاذة. وللتوصية، قارن أوصاف العناصر التي تهم العلاقة بينها. وفي التصنيف، يصف الدليل المقارنة بتمثيلات الفئات أو استخدام المتجهات سماتٍ في مُصنِّف. وفي اكتشاف الشذوذ، تكون النتيجة ذات الصلة سجلًا يختلف عن المجموعة المحيطة، ويُفسَّر وفق مهمة المنتج.\n\nتذكر OpenAI حد مدخلات أقصى من 8,192 رمزًا لهذا النموذج. وتقبل واجهة تضمين المُنتج سلاسل نصية أو مدخلات مجزّأة إلى رموز، وتسمح بمدخلات متعددة في طلب واحد، وترفض السلاسل الفارغة. ويبلغ حدها الإجمالي 300,000 رمز في الطلب الواحد، إضافة إلى حد كل مدخل. قسّم المستندات الأطول إلى مقاطع مفيدة، مع الحفاظ على العناوين والتعريفات والمرجع الذي يعيد إلى المادة الأصلية.\n\nالمخرج متجه قيم بالفاصلة العائمة؛ ويوثّق المُنتج أيضًا base64 بوصفه ترميز نقل بديلًا. ومعامل تقصير الأبعاد لدى OpenAI مخصّص لنماذج تضمين الجيل الثالث وما بعده، لذلك تظل نتيجة نموذج Ada الموثّقة ذات 1,536 بُعدًا منفصلة عن أداة التحكم هذه. خزّن هوية النموذج والمتجه مع السجل المصدري، حتى تستخدم المقارنات اللاحقة تمثيلًا متسقًا.\n\nيوصي دليل التضمين بتشابه جيب التمام، ويذكر أن تضمينات OpenAI مطبَّعة إلى طول معياري واحد. وبالنسبة إلى هذه المتجهات، يمكن للضرب النقطي حساب تشابه جيب التمام، وتعطي المسافة الإقليدية الترتيب نفسه. ويُعدّ تقييم التشابه جزءًا من منطق الاسترجاع أو التصنيف في التطبيق، لا قرارًا فئويًا يقدّمه النموذج تلقائيًا.\n\nحدّد حقول المصدر التي تصبح نص المدخل وكيف ينبغي تقسيم المقاطع. وتتمثّل نتيجة توضيحية في مجموعة مرتّبة من مقاطع المستندات أو السجلات المرتبطة، كلٌّ منها متصل بمصدره الأصلي والقاعدة المستخدمة لاختياره. حافظ على اتساق التجهيز، وقيّم ما إذا كانت المادة المُعادة تعالج السؤال الفعلي. وهذا يجعل المخرجات الرقمية مفيدة للخطوة التالية من البحث أو التوصية أو التحليل.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [
      "text-embedding-ada-002"
    ],
    "author": "OpenAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "openai/text-embedding-ada-002",
    "capabilities": {
      "context_length": 8192,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "التسعير الكامل للتكوين في التفاصيل."
      },
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "التسعير الكامل للتكوين في التفاصيل."
      }
    ],
    "ctx": 8192,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "openai/text-embedding-ada-002",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة",
                "http_status": 400,
                "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "openai/text-embedding-ada-002"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "بايتات UTF8",
                  "token_unit": "عناصر مصفوفة الرموز"
                },
                "conditions": "دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "تم رفض provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.",
            "اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "التعرفات الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"openai/text-embedding-ada-002\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-ada-002',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "الوضع السريع",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار الوضع السريع"
          },
          {
            "label": "الوضع المرن",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار وضع flex"
          },
          {
            "label": "أقصى جهد للاستدلال",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/text-embedding-ada-002",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      },
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every finite vector with its original index. Preserve all dimensions and the complete usage object.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة",
                "http_status": 400,
                "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل متجه ذي قيم منتهية مع فهرسه الأصلي. حافظ على جميع الأبعاد وكائن الاستخدام كاملاً.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "text-embedding-ada-002"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "بايتات UTF8",
                  "token_unit": "عناصر مصفوفة الرموز"
                },
                "conditions": "دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "بيانات وصفية اختيارية بصيغة JSON؛ وتعتمد الدلالات الدقيقة لدى المزوّد على النموذج المختار.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "تم رفض provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "أرسل معرّف النموذج الدقيق والحقول المطلوبة.",
            "احتفظ بكل عنصر مُعاد وبمعرّفاته الأصلية."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ],
            "text_file_material": "اقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة."
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "official_sources": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "التعرفات الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"text-embedding-ada-002\",\n  \"input\": [\n    \"First document\",\n    \"Second document\"\n  ],\n  \"encoding_format\": \"float\"\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "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\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}\npayload['input'] = [text]\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get('data', []):\n    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}\npayload['input'] = [text]\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get('data', []):\n    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Use the text of your own UTF-8 document as the request material.",
          "Save the complete result, including usage and every returned output."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.2,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "تمثيلات متجهية · text-embedding-ada-002",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "official_sources": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "الوضع السريع",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار الوضع السريع"
          },
          {
            "label": "الوضع المرن",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عند اختيار وضع flex"
          },
          {
            "label": "أقصى جهد للاستدلال",
            "value": "التعرفة القياسية",
            "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "text-embedding-ada-002",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "openai/text-embedding-ada-002",
        "request_model_id": "openai/text-embedding-ada-002",
        "route_label": "Ultra"
      },
      {
        "canonical_model_id": "openai/text-embedding-ada-002",
        "request_model_id": "text-embedding-ada-002",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "OpenAI: Text Embedding Ada 002",
    "price": {
      "in": 0.2,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.2,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "openai/text-embedding-ada-002",
    "short": "نموذج تضمين نصي من OpenAI يعيد متجهًا عدديًا ذا 1,536 بُعدًا. استخدم هذه التمثيلات للبحث الدلالي أو توصيات المحتوى المرتبط أو التجميع أو التصنيف أو اكتشاف السجلات النصية غير المعتادة."
  },
  "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
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "نموذج تضمين نصي من OpenAI يعيد متجهًا عدديًا ذا 1,536 بُعدًا. استخدم هذه التمثيلات للبحث الدلالي أو توصيات المحتوى المرتبط أو التجميع أو التصنيف أو اكتشاف السجلات النصية غير المعتادة.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "49f4884276d72c5a9b7c370992b7383904a171568c7e28d02cc8af8de9847162",
    "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e"
  },
  "sourceRevision": "bc70fcb7938f3c8dcc1a0eb857a60d88cf4e8634922496662a8dd74ffd8005e3"
}