{
  "aboutHtml": "<p>all-MiniLM-L6-v2 مُرمِّز من Sentence Transformers للجمل والفقرات القصيرة. يحوّل كل نص إلى متجه كثيف ذي 384 بُعدًا للاسترجاع والتجميع العنقودي وتشابه الجمل. خضع النموذج للضبط الدقيق انطلاقًا من البنية الأساسية MiniLM-L6-H384-uncased باستخدام التعلم التقابلي على مجموعة من مليار زوج من الجمل.</p><h4>جهّز سجلات موجزة وذات معنى</h4><p>اختر الجملة أو الفقرة التي ينبغي أن تظهر في نتيجة بحث. بالنسبة إلى مجموعة أسئلة شائعة، احتفظ بالسؤال والشرح القصير الذي يميّز موضوعه. ينبغي لمقطع عن إعادة تعيين كلمة مرور منسية أن يحتفظ بإجراء إعادة التعيين بدلًا من اختزاله إلى كلمة منفردة مثل «الحساب».</p><p>بالنسبة إلى مقالة طويلة، فهرس أقسامًا قصيرة مترابطة واحتفظ بمواضعها المصدرية. استرجع الأقسام المرشحة بمقارنة متجه الاستعلام بالتمثيلات المخزّنة، ثم اعرض المقاطع الأصلية حتى يستطيع القارئ فحص التعليمات الفعلية.</p><h4>احصل على تمثيل الجملة</h4><p>تحسب وصفة الترميز المباشر للجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع الانتباه، مع استبعاد مواضع الحشو من المتوسط. ثم تطبّق تطبيع L2. تنتج هاتان الخطوتان تضمين الجملة المستخدم للمقارنة؛ أما تمثيلات الرموز المنفردة من المحوّل الأساسي فتؤدي دورًا مختلفًا.</p><p>يتضمن كل مخرج 384 مكوّنًا. استخدم نقطة التحقق والتجميع والتطبيع نفسها عند بناء المجموعة وترميز الاستعلامات اللاحقة. يستطيع تشابه جيب التمام مقارنة المتجهات الناتجة. تفيد قيمة التشابه في ترتيب المرشحين ضمن ذلك الإعداد، بينما يحدد النص الأصلي ما إذا كان مرشح يجيب عن السؤال.</p><h4>الطول وحدود الإصدار</h4><p>يقتطع الإعداد الافتراضي المنشور المدخلات التي تتجاوز 256 جزء كلمة. لا تقابل وحدة مُجزِّئ الرموز هذه كلمة عادية أو محرفًا بصورة مباشرة. احتفظ بالشروط المهمة داخل الوحدة المفهرسة، وقسّم الإجراء الطويل عند حدود ذات معنى قبل ترميزه.</p><p>قُيّدت تسلسلات التدريب عند 128 رمزًا. يختلف إعداد التدريب هذا عن الإعداد الافتراضي من 256 جزء كلمة المستخدم للترميز. بالنسبة إلى المقاطع الطويلة على نحو غير معتاد أو المتخصصة، استخدم أمثلة تمثيلية لاستعلامات ومقاطع لتقييم سلوك الاسترجاع، بدلًا من افتراض أن الاتّساع ضمن حد المدخل يضمن معالجة متساوية لكل تفصيل.</p><p>إصدار L6-v2 المحدد ملف تضمين إنجليزي. يملك إصدار L12-v2 وإصدارات paraphrase-MiniLM هويات نماذج وإعدادات منفصلة. ولا يثبت اسم MiniLM المشترك أو المخرج ذو 384 بُعدًا قابلية المتجهات للاستبدال.</p><h4>البحث والتشابه والتجميع</h4><p>لمراجعة الأسئلة المكررة، استرجع الأسئلة المتشابهة وقارن الصياغة الفعلية قبل دمج السجلات. يتعلق السؤالان «هل يمكنني إعادة تعيين كلمة مروري؟» و«هل يمكن للمسؤول إعادة تعيين كلمة مرور مستخدم آخر؟» بموضوعين مترابطين لكن بصلاحيات مختلفة. حافظ على هذا التمييز في النص المرمّز وفي مرحلة المراجعة.</p><p>للتجميع العنقودي، استخدم التضمينات مدخلات عددية لعملية تجميع، ثم افحص سجلات تمثيلية قبل تسمية مجموعة. يقدّم هذا النموذج متجهات بدلًا من تسميات عناقيد مكتوبة أو إجابة مولّدة لسؤال شائع. ناتجه المفيد تمثيل مدمج لمقطع مصدري قصير يظل مرتبطًا بالسجل الأصلي.</p>",
  "aboutText": "all-MiniLM-L6-v2 مُرمِّز من Sentence Transformers للجمل والفقرات القصيرة. يحوّل كل نص إلى متجه كثيف ذي 384 بُعدًا للاسترجاع والتجميع العنقودي وتشابه الجمل. خضع النموذج للضبط الدقيق انطلاقًا من البنية الأساسية MiniLM-L6-H384-uncased باستخدام التعلم التقابلي على مجموعة من مليار زوج من الجمل.\n\n### جهّز سجلات موجزة وذات معنى\n\nاختر الجملة أو الفقرة التي ينبغي أن تظهر في نتيجة بحث. بالنسبة إلى مجموعة أسئلة شائعة، احتفظ بالسؤال والشرح القصير الذي يميّز موضوعه. ينبغي لمقطع عن إعادة تعيين كلمة مرور منسية أن يحتفظ بإجراء إعادة التعيين بدلًا من اختزاله إلى كلمة منفردة مثل «الحساب».\n\nبالنسبة إلى مقالة طويلة، فهرس أقسامًا قصيرة مترابطة واحتفظ بمواضعها المصدرية. استرجع الأقسام المرشحة بمقارنة متجه الاستعلام بالتمثيلات المخزّنة، ثم اعرض المقاطع الأصلية حتى يستطيع القارئ فحص التعليمات الفعلية.\n\n### احصل على تمثيل الجملة\n\nتحسب وصفة الترميز المباشر للجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع الانتباه، مع استبعاد مواضع الحشو من المتوسط. ثم تطبّق تطبيع L2. تنتج هاتان الخطوتان تضمين الجملة المستخدم للمقارنة؛ أما تمثيلات الرموز المنفردة من المحوّل الأساسي فتؤدي دورًا مختلفًا.\n\nيتضمن كل مخرج 384 مكوّنًا. استخدم نقطة التحقق والتجميع والتطبيع نفسها عند بناء المجموعة وترميز الاستعلامات اللاحقة. يستطيع تشابه جيب التمام مقارنة المتجهات الناتجة. تفيد قيمة التشابه في ترتيب المرشحين ضمن ذلك الإعداد، بينما يحدد النص الأصلي ما إذا كان مرشح يجيب عن السؤال.\n\n### الطول وحدود الإصدار\n\nيقتطع الإعداد الافتراضي المنشور المدخلات التي تتجاوز 256 جزء كلمة. لا تقابل وحدة مُجزِّئ الرموز هذه كلمة عادية أو محرفًا بصورة مباشرة. احتفظ بالشروط المهمة داخل الوحدة المفهرسة، وقسّم الإجراء الطويل عند حدود ذات معنى قبل ترميزه.\n\nقُيّدت تسلسلات التدريب عند 128 رمزًا. يختلف إعداد التدريب هذا عن الإعداد الافتراضي من 256 جزء كلمة المستخدم للترميز. بالنسبة إلى المقاطع الطويلة على نحو غير معتاد أو المتخصصة، استخدم أمثلة تمثيلية لاستعلامات ومقاطع لتقييم سلوك الاسترجاع، بدلًا من افتراض أن الاتّساع ضمن حد المدخل يضمن معالجة متساوية لكل تفصيل.\n\nإصدار L6-v2 المحدد ملف تضمين إنجليزي. يملك إصدار L12-v2 وإصدارات paraphrase-MiniLM هويات نماذج وإعدادات منفصلة. ولا يثبت اسم MiniLM المشترك أو المخرج ذو 384 بُعدًا قابلية المتجهات للاستبدال.\n\n### البحث والتشابه والتجميع\n\nلمراجعة الأسئلة المكررة، استرجع الأسئلة المتشابهة وقارن الصياغة الفعلية قبل دمج السجلات. يتعلق السؤالان «هل يمكنني إعادة تعيين كلمة مروري؟» و«هل يمكن للمسؤول إعادة تعيين كلمة مرور مستخدم آخر؟» بموضوعين مترابطين لكن بصلاحيات مختلفة. حافظ على هذا التمييز في النص المرمّز وفي مرحلة المراجعة.\n\nللتجميع العنقودي، استخدم التضمينات مدخلات عددية لعملية تجميع، ثم افحص سجلات تمثيلية قبل تسمية مجموعة. يقدّم هذا النموذج متجهات بدلًا من تسميات عناقيد مكتوبة أو إجابة مولّدة لسؤال شائع. ناتجه المفيد تمثيل مدمج لمقطع مصدري قصير يظل مرتبطًا بالسجل الأصلي.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "7855fbdb139f1bdd02985f020209bf2bf9af63bbec85a6337a9c74577d8b97ab",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ar",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sentence Transformers /</span><code>sentence-transformers/all-minilm-l6-v2</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">نسخ ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"أقسام بطاقة النموذج\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">البداية</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">المدخلات والطرائق</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">الباقات</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">أمثلة</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">النتائج</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">الأسماء البديلة</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"طرائق API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2\">التضمينات</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">البداية</h3><p class=\"mdesc-full\">يمثّل Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 الجمل والفقرات القصيرة كمتجهات ذات 384 بُعدًا للبحث الدلالي والتجميع العنقودي والتشابه. تجمع وصفته المنشورة التجميع بالمتوسط مع تطبيع L2 وإعداد افتراضي من 256 جزء كلمة.</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>all-MiniLM-L6-v2 مُرمِّز من Sentence Transformers للجمل والفقرات القصيرة. يحوّل كل نص إلى متجه كثيف ذي 384 بُعدًا للاسترجاع والتجميع العنقودي وتشابه الجمل. خضع النموذج للضبط الدقيق انطلاقًا من البنية الأساسية MiniLM-L6-H384-uncased باستخدام التعلم التقابلي على مجموعة من مليار زوج من الجمل.</p><h4>جهّز سجلات موجزة وذات معنى</h4><p>اختر الجملة أو الفقرة التي ينبغي أن تظهر في نتيجة بحث. بالنسبة إلى مجموعة أسئلة شائعة، احتفظ بالسؤال والشرح القصير الذي يميّز موضوعه. ينبغي لمقطع عن إعادة تعيين كلمة مرور منسية أن يحتفظ بإجراء إعادة التعيين بدلًا من اختزاله إلى كلمة منفردة مثل «الحساب».</p><p>بالنسبة إلى مقالة طويلة، فهرس أقسامًا قصيرة مترابطة واحتفظ بمواضعها المصدرية. استرجع الأقسام المرشحة بمقارنة متجه الاستعلام بالتمثيلات المخزّنة، ثم اعرض المقاطع الأصلية حتى يستطيع القارئ فحص التعليمات الفعلية.</p><h4>احصل على تمثيل الجملة</h4><p>تحسب وصفة الترميز المباشر للجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع الانتباه، مع استبعاد مواضع الحشو من المتوسط. ثم تطبّق تطبيع L2. تنتج هاتان الخطوتان تضمين الجملة المستخدم للمقارنة؛ أما تمثيلات الرموز المنفردة من المحوّل الأساسي فتؤدي دورًا مختلفًا.</p><p>يتضمن كل مخرج 384 مكوّنًا. استخدم نقطة التحقق والتجميع والتطبيع نفسها عند بناء المجموعة وترميز الاستعلامات اللاحقة. يستطيع تشابه جيب التمام مقارنة المتجهات الناتجة. تفيد قيمة التشابه في ترتيب المرشحين ضمن ذلك الإعداد، بينما يحدد النص الأصلي ما إذا كان مرشح يجيب عن السؤال.</p><h4>الطول وحدود الإصدار</h4><p>يقتطع الإعداد الافتراضي المنشور المدخلات التي تتجاوز 256 جزء كلمة. لا تقابل وحدة مُجزِّئ الرموز هذه كلمة عادية أو محرفًا بصورة مباشرة. احتفظ بالشروط المهمة داخل الوحدة المفهرسة، وقسّم الإجراء الطويل عند حدود ذات معنى قبل ترميزه.</p><p>قُيّدت تسلسلات التدريب عند 128 رمزًا. يختلف إعداد التدريب هذا عن الإعداد الافتراضي من 256 جزء كلمة المستخدم للترميز. بالنسبة إلى المقاطع الطويلة على نحو غير معتاد أو المتخصصة، استخدم أمثلة تمثيلية لاستعلامات ومقاطع لتقييم سلوك الاسترجاع، بدلًا من افتراض أن الاتّساع ضمن حد المدخل يضمن معالجة متساوية لكل تفصيل.</p><p>إصدار L6-v2 المحدد ملف تضمين إنجليزي. يملك إصدار L12-v2 وإصدارات paraphrase-MiniLM هويات نماذج وإعدادات منفصلة. ولا يثبت اسم MiniLM المشترك أو المخرج ذو 384 بُعدًا قابلية المتجهات للاستبدال.</p><h4>البحث والتشابه والتجميع</h4><p>لمراجعة الأسئلة المكررة، استرجع الأسئلة المتشابهة وقارن الصياغة الفعلية قبل دمج السجلات. يتعلق السؤالان «هل يمكنني إعادة تعيين كلمة مروري؟» و«هل يمكن للمسؤول إعادة تعيين كلمة مرور مستخدم آخر؟» بموضوعين مترابطين لكن بصلاحيات مختلفة. حافظ على هذا التمييز في النص المرمّز وفي مرحلة المراجعة.</p><p>للتجميع العنقودي، استخدم التضمينات مدخلات عددية لعملية تجميع، ثم افحص سجلات تمثيلية قبل تسمية مجموعة. يقدّم هذا النموذج متجهات بدلًا من تسميات عناقيد مكتوبة أو إجابة مولّدة لسؤال شائع. ناتجه المفيد تمثيل مدمج لمقطع مصدري قصير يظل مرتبطًا بالسجل الأصلي.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · التضمينات</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>الإدخال</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>صيغة الإخراج</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th><th>المتطلب</th><th>القيم والحدود</th><th>القيمة الافتراضية</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>sentence-transformers/all-minilm-l6-v2</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩</div><div>الشروط: دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.</div><div>سعة الإدخال: الحد الأقصى: ⁦512⁩ · وحدة النص: بايتات UTF8 · وحدة الرموز: عناصر مصفوفة الرموز</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>غير مدعوم</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الحد الأدنى: ⁦1⁩</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>اختياري</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>الشروط: تم رفض provider.options</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>تركيبات مواد الإدخال</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>معلمات الطريقة ودورة حياتها</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>المعلمة</th><th>المواصفات</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.</p><p class=\"note-s\">اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.</p><dl data-price-conditions><dt>الوضع السريع</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عند اختيار الوضع السريع</span></dd><dt>الوضع المرن</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عند اختيار وضع flex</span></dd><dt>أقصى جهد للاستدلال</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>تعرفات Ailoot</h4><h4>الأسعار حسب الإعدادات</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>الإعدادات</th><th>جدول التعرفة</th><th>الرسوم</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الإعدادات\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الإعدادات</span>التعرفات الأساسية للرموز</th><td data-cell-label=\"جدول التعرفة\"><span class=\"card-cell-label\">جدول التعرفة</span>التعرفة الأساسية</td><td data-cell-label=\"الرسوم\"><span class=\"card-cell-label\">الرسوم</span><div><span>الإدخال · رموز الإدخال</span> <b>$0.00001</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-2597-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2597-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2597-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2597-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-2597-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2597-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;sentence-transformers/all-minilm-l6-v2&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2597-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2597-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;sentence-transformers/all-minilm-l6-v2&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3><h4>Ailoot Ultra · التضمينات</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة</h5><p class=\"note-s\">احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.</p><p class=\"note-s\">احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية</h5><p class=\"note-s\">لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>حقول الاستجابة</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>الأخطاء والخطوات التالية</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>الاستجابة</th><th>الشرط</th><th>الخطوة التالية</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الاستجابة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الاستجابة</span>⁦400⁩ · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"الشرط\"><span class=\"card-cell-label\">الشرط</span>حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة</td><td data-cell-label=\"الخطوة التالية\"><span class=\"card-cell-label\">الخطوة التالية</span>صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">الأسماء البديلة</h3><h4>الأسماء البديلة للنموذج</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-minilm-l6-v2</code></a></span></p><h4>الأسماء البديلة لمسارات الطرائق</h4><p class=\"note-s\">استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.</p><h4>معرّفات النماذج ذات الصلة IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-minilm-l6-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة",
                "http_status": 400,
                "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "بايتات UTF8",
                  "token_unit": "عناصر مصفوفة الرموز"
                },
                "conditions": "دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "تم رفض provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.",
            "اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "التعرفات الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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\": \"sentence-transformers/all-minilm-l6-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/all-minilm-l6-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "02d35b47f4fe31203b41e9956c0d0c67ecfc2c73c8f7f95c0f30f99179458c57",
    "input_html_sha256": "f50442b4073556437c32fdfb96f3c7611e8ebe83d85842e7eb6fcbc53a97530e",
    "private_audit_sha256": "683563626ee9d155d2745f7d63c7bd1f934b3b84925cab737c3d1fe71441a0f8",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/",
    "description": "يمثّل Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 الجمل والفقرات القصيرة كمتجهات ذات 384 بُعدًا للبحث الدلالي والتجميع العنقودي والتشابه. تجمع وصفته المنشورة التجميع بالمتوسط مع تطبيع L2 وإعداد افتراضي من 256 جزء كلمة.",
    "locale": "ar",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/index.md",
    "title": "Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ar/sentence-transformers-all-minilm-l6-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "all-MiniLM-L6-v2 مُرمِّز من Sentence Transformers للجمل والفقرات القصيرة. يحوّل كل نص إلى متجه كثيف ذي 384 بُعدًا للاسترجاع والتجميع العنقودي وتشابه الجمل. خضع النموذج للضبط الدقيق انطلاقًا من البنية الأساسية MiniLM-L6-H384-uncased باستخدام التعلم التقابلي على مجموعة من مليار زوج من الجمل.\n\n### جهّز سجلات موجزة وذات معنى\n\nاختر الجملة أو الفقرة التي ينبغي أن تظهر في نتيجة بحث. بالنسبة إلى مجموعة أسئلة شائعة، احتفظ بالسؤال والشرح القصير الذي يميّز موضوعه. ينبغي لمقطع عن إعادة تعيين كلمة مرور منسية أن يحتفظ بإجراء إعادة التعيين بدلًا من اختزاله إلى كلمة منفردة مثل «الحساب».\n\nبالنسبة إلى مقالة طويلة، فهرس أقسامًا قصيرة مترابطة واحتفظ بمواضعها المصدرية. استرجع الأقسام المرشحة بمقارنة متجه الاستعلام بالتمثيلات المخزّنة، ثم اعرض المقاطع الأصلية حتى يستطيع القارئ فحص التعليمات الفعلية.\n\n### احصل على تمثيل الجملة\n\nتحسب وصفة الترميز المباشر للجهة المصنّعة متوسط تمثيلات الرموز باستخدام قناع الانتباه، مع استبعاد مواضع الحشو من المتوسط. ثم تطبّق تطبيع L2. تنتج هاتان الخطوتان تضمين الجملة المستخدم للمقارنة؛ أما تمثيلات الرموز المنفردة من المحوّل الأساسي فتؤدي دورًا مختلفًا.\n\nيتضمن كل مخرج 384 مكوّنًا. استخدم نقطة التحقق والتجميع والتطبيع نفسها عند بناء المجموعة وترميز الاستعلامات اللاحقة. يستطيع تشابه جيب التمام مقارنة المتجهات الناتجة. تفيد قيمة التشابه في ترتيب المرشحين ضمن ذلك الإعداد، بينما يحدد النص الأصلي ما إذا كان مرشح يجيب عن السؤال.\n\n### الطول وحدود الإصدار\n\nيقتطع الإعداد الافتراضي المنشور المدخلات التي تتجاوز 256 جزء كلمة. لا تقابل وحدة مُجزِّئ الرموز هذه كلمة عادية أو محرفًا بصورة مباشرة. احتفظ بالشروط المهمة داخل الوحدة المفهرسة، وقسّم الإجراء الطويل عند حدود ذات معنى قبل ترميزه.\n\nقُيّدت تسلسلات التدريب عند 128 رمزًا. يختلف إعداد التدريب هذا عن الإعداد الافتراضي من 256 جزء كلمة المستخدم للترميز. بالنسبة إلى المقاطع الطويلة على نحو غير معتاد أو المتخصصة، استخدم أمثلة تمثيلية لاستعلامات ومقاطع لتقييم سلوك الاسترجاع، بدلًا من افتراض أن الاتّساع ضمن حد المدخل يضمن معالجة متساوية لكل تفصيل.\n\nإصدار L6-v2 المحدد ملف تضمين إنجليزي. يملك إصدار L12-v2 وإصدارات paraphrase-MiniLM هويات نماذج وإعدادات منفصلة. ولا يثبت اسم MiniLM المشترك أو المخرج ذو 384 بُعدًا قابلية المتجهات للاستبدال.\n\n### البحث والتشابه والتجميع\n\nلمراجعة الأسئلة المكررة، استرجع الأسئلة المتشابهة وقارن الصياغة الفعلية قبل دمج السجلات. يتعلق السؤالان «هل يمكنني إعادة تعيين كلمة مروري؟» و«هل يمكن للمسؤول إعادة تعيين كلمة مرور مستخدم آخر؟» بموضوعين مترابطين لكن بصلاحيات مختلفة. حافظ على هذا التمييز في النص المرمّز وفي مرحلة المراجعة.\n\nللتجميع العنقودي، استخدم التضمينات مدخلات عددية لعملية تجميع، ثم افحص سجلات تمثيلية قبل تسمية مجموعة. يقدّم هذا النموذج متجهات بدلًا من تسميات عناقيد مكتوبة أو إجابة مولّدة لسؤال شائع. ناتجه المفيد تمثيل مدمج لمقطع مصدري قصير يظل مرتبطًا بالسجل الأصلي.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "التسعير الكامل للتكوين في التفاصيل."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة",
                "http_status": 400,
                "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "لا تُستحدث نقطة نهاية لمهام التضمين."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "احتفظ بكل متجه مع فهرسه. يجب أن يساوي عدد المتجهات عدد المدخلات، وأن تكون الأبعاد متسقة.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "بايتات UTF8",
                  "token_unit": "عناصر مصفوفة الرموز"
                },
                "conditions": "دفعة متجانسة غير فارغة. معرّفات التوكنات أعداد صحيحة غير سالبة.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "يسمح المصدر بحقل البيانات الوصفية هذا بصيغة JSON؛ ويعتمد المعنى الدقيق لدى المزوّد الأصلي على النموذج.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "تم رفض provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "احتفظ بفهرس كل متجه وبُعده.",
            "اسم النموذج متعدد الوسائط لا يتيح استخدام كائنات الصور على هذا المسار المحدد."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "التعرفات الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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\": \"sentence-transformers/all-minilm-l6-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/all-minilm-l6-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2",
    "price": {
      "in": 0.01,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.01,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
    "short": "يمثّل Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 الجمل والفقرات القصيرة كمتجهات ذات 384 بُعدًا للبحث الدلالي والتجميع العنقودي والتشابه. تجمع وصفته المنشورة التجميع بالمتوسط مع تطبيع L2 وإعداد افتراضي من 256 جزء كلمة."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "يمثّل Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2 الجمل والفقرات القصيرة كمتجهات ذات 384 بُعدًا للبحث الدلالي والتجميع العنقودي والتشابه. تجمع وصفته المنشورة التجميع بالمتوسط مع تطبيع L2 وإعداد افتراضي من 256 جزء كلمة.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "87981e9d97c2cee22c9744b955d35766546421e7407120194b30c30dc4be326b",
    "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e"
  },
  "sourceRevision": "16cfc2a8ed625dd039df3efccf63a0c3c0b21354342b4058b07250b8bcc60fa8"
}