{
  "aboutHtml": "<p>Voyage 3 Large هو نموذج تضمين نصي للعثور على معلومات ذات صلة ضمن مجموعة من المستندات. ويمثل كل نص مقدم بمتجه عددي، مما يتيح للتطبيق مقارنة طلب بحث بمقاطع قد تختلف صياغتها لكن معانيها مترابطة. وتقدم Voyage AI هذا الإصدار للاسترجاع العام ومتعدد اللغات، ليشمل مواد مثل الوثائق التقنية والمحادثات والمستندات الطويلة.</p><p>ابنِ المجموعة القابلة للبحث انطلاقًا من المعلومات التي يحتاج الناس فعلًا إلى استرجاعها. ولقاعدة معرفة بمنتج، احتفظ بشرح الميزة مع متطلباتها السابقة والاستثناءات ذات الصلة. ولسجلات الاجتماعات، احتفظ بتسميات المتحدثين وبقدر كافٍ من النقاش المحيط لفهم الموضوع. قسّم المصدر الكبير عند حدود مفيدة، واحتفظ بعنوان المصدر ومعرّف المستند وموضع المقطع بجوار كل متجه.</p><p>جهّز سؤال البحث كاستعلام والمادة المفهرسة كمستندات. وفي مسار التضمين النصي لدى الشركة المصنّعة، يبيّن نوع الإدخال للنموذج دور النص في الاسترجاع. ويمكن بعد ذلك مقارنة استعلام مثل «كيف يستطيع عضو استعادة الوصول بعد فقدان مفتاح أمان؟» بمقاطع دعم تصف إجراء الاستعادة، حتى لو اختلفت صياغتها. أبقِ المقطع الأصلي متاحًا حتى تعرض نتيجة البحث الأدلة التي تستند إليها المطابقة.</p><p>يوفر النموذج نافذة سياق تبلغ 32,000 رمز. وقد يحافظ الإدخال الطويل على قسم كامل، لكن المستند بأكمله ليس دائمًا وحدة البحث الأكثر فائدة. فقد يشير متجه عام إلى الملف الصحيح ويترك للقارئ مهمة العثور على الإجابة الدقيقة. اختر حدود المقاطع وفق النتيجة التي تريد عرضها، واحتفظ بالعناوين والقيود والتعريفات مع المحتوى الذي تشرحه.</p><p>يدعم Voyage 3 Large متجهات ذات 2,048 أو 1,024 أو 512 أو 256 بُعدًا. وتوثق الشركة المصنّعة أيضًا تمثيلات بالفاصلة العائمة، وتمثيلات من ثمانية بتات بإشارة أو دون إشارة، وتمثيلات ثنائية. وتتيح هذه الخيارات لنظام الاسترجاع الموازنة بين تفصيل المتجه وحجم الفهرس وسلوك البحث. اختر الصيغة التي يدعمها مخزن المتجهات المستهدف، ثم قيّمها على مجموعة النصوص الفعلية وأسئلة ممثلة قبل اختيار إعدادات فهرس الإنتاج.</p><p>للبحث متعدد اللغات، أدرج أسئلة اختبار باللغات التي يستخدمها المستخدمون وراجع المقاطع المسترجعة بلغتها الأصلية. ويمكن لواجهة بحث مشتركة خدمة مجموعات بلغات مختلفة، مع إبقاء لغة المصدر وإصداره محددين في بيانات المستند الوصفية. حافظ على الأسماء والاختصارات والمصطلحات التخصصية المهمة أثناء الاستخراج، بدلًا من استبدالها بملخص عام قبل إنشاء التضمين.</p><p>استخدم المتجهات لاسترجاع مقاطع مرشحة لصفحة بحث أو مساعد معرفة أو خطوة اختيار مستند. وحافظ على النموذج وإعدادات المتجه نفسها للمجموعة المفهرسة واستعلاماتها. وعند استبدال نموذج تضمين أو تغيير أبعاد المتجه، أعد بناء الفهرس المتأثر وقارنه بصورة مقصودة؛ فطول المتجه وحده لا يحدد كيفية إنتاجه.</p><p>قيّم النتيجة وفق فائدة الاسترجاع: هل يظهر المقطع الصحيح، وهل تتقدمه مقاطع قريبة لكنها مضللة، وهل يتضمن المقتطف المعروض الإجابة؟ احتفظ بمجموعة صغيرة من الأسئلة الحقيقية ومصادرها المتوقعة، بما فيها الصياغات الملتبسة والمستندات شبه المتطابقة. ويوفر التضمين تمثيلًا قابلًا للبحث؛ أما التطبيق فيحتفظ بالنص الأصلي والأذونات والروابط اللازمة لتحويل المطابقة إلى نتيجة نافعة.</p>",
  "aboutText": "Voyage 3 Large هو نموذج تضمين نصي للعثور على معلومات ذات صلة ضمن مجموعة من المستندات. ويمثل كل نص مقدم بمتجه عددي، مما يتيح للتطبيق مقارنة طلب بحث بمقاطع قد تختلف صياغتها لكن معانيها مترابطة. وتقدم Voyage AI هذا الإصدار للاسترجاع العام ومتعدد اللغات، ليشمل مواد مثل الوثائق التقنية والمحادثات والمستندات الطويلة.\n\nابنِ المجموعة القابلة للبحث انطلاقًا من المعلومات التي يحتاج الناس فعلًا إلى استرجاعها. ولقاعدة معرفة بمنتج، احتفظ بشرح الميزة مع متطلباتها السابقة والاستثناءات ذات الصلة. ولسجلات الاجتماعات، احتفظ بتسميات المتحدثين وبقدر كافٍ من النقاش المحيط لفهم الموضوع. قسّم المصدر الكبير عند حدود مفيدة، واحتفظ بعنوان المصدر ومعرّف المستند وموضع المقطع بجوار كل متجه.\n\nجهّز سؤال البحث كاستعلام والمادة المفهرسة كمستندات. وفي مسار التضمين النصي لدى الشركة المصنّعة، يبيّن نوع الإدخال للنموذج دور النص في الاسترجاع. ويمكن بعد ذلك مقارنة استعلام مثل «كيف يستطيع عضو استعادة الوصول بعد فقدان مفتاح أمان؟» بمقاطع دعم تصف إجراء الاستعادة، حتى لو اختلفت صياغتها. أبقِ المقطع الأصلي متاحًا حتى تعرض نتيجة البحث الأدلة التي تستند إليها المطابقة.\n\nيوفر النموذج نافذة سياق تبلغ 32,000 رمز. وقد يحافظ الإدخال الطويل على قسم كامل، لكن المستند بأكمله ليس دائمًا وحدة البحث الأكثر فائدة. فقد يشير متجه عام إلى الملف الصحيح ويترك للقارئ مهمة العثور على الإجابة الدقيقة. اختر حدود المقاطع وفق النتيجة التي تريد عرضها، واحتفظ بالعناوين والقيود والتعريفات مع المحتوى الذي تشرحه.\n\nيدعم Voyage 3 Large متجهات ذات 2,048 أو 1,024 أو 512 أو 256 بُعدًا. وتوثق الشركة المصنّعة أيضًا تمثيلات بالفاصلة العائمة، وتمثيلات من ثمانية بتات بإشارة أو دون إشارة، وتمثيلات ثنائية. وتتيح هذه الخيارات لنظام الاسترجاع الموازنة بين تفصيل المتجه وحجم الفهرس وسلوك البحث. اختر الصيغة التي يدعمها مخزن المتجهات المستهدف، ثم قيّمها على مجموعة النصوص الفعلية وأسئلة ممثلة قبل اختيار إعدادات فهرس الإنتاج.\n\nللبحث متعدد اللغات، أدرج أسئلة اختبار باللغات التي يستخدمها المستخدمون وراجع المقاطع المسترجعة بلغتها الأصلية. ويمكن لواجهة بحث مشتركة خدمة مجموعات بلغات مختلفة، مع إبقاء لغة المصدر وإصداره محددين في بيانات المستند الوصفية. حافظ على الأسماء والاختصارات والمصطلحات التخصصية المهمة أثناء الاستخراج، بدلًا من استبدالها بملخص عام قبل إنشاء التضمين.\n\nاستخدم المتجهات لاسترجاع مقاطع مرشحة لصفحة بحث أو مساعد معرفة أو خطوة اختيار مستند. وحافظ على النموذج وإعدادات المتجه نفسها للمجموعة المفهرسة واستعلاماتها. وعند استبدال نموذج تضمين أو تغيير أبعاد المتجه، أعد بناء الفهرس المتأثر وقارنه بصورة مقصودة؛ فطول المتجه وحده لا يحدد كيفية إنتاجه.\n\nقيّم النتيجة وفق فائدة الاسترجاع: هل يظهر المقطع الصحيح، وهل تتقدمه مقاطع قريبة لكنها مضللة، وهل يتضمن المقتطف المعروض الإجابة؟ احتفظ بمجموعة صغيرة من الأسئلة الحقيقية ومصادرها المتوقعة، بما فيها الصياغات الملتبسة والمستندات شبه المتطابقة. ويوفر التضمين تمثيلًا قابلًا للبحث؛ أما التطبيق فيحتفظ بالنص الأصلي والأذونات والروابط اللازمة لتحويل المطابقة إلى نتيجة نافعة.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "0b283ba0a563794adf78a1490becaed7304659deb36843157297dc21f0a1b9f8",
    "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\">Voyage AI: Voyage 3 Large</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"إغلاق\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-3-large</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">نسخ ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"أقسام بطاقة النموذج\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">البداية</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">المدخلات والطرائق</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">الباقات</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">أمثلة</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">النتائج</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">الأسماء البديلة</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"طرائق API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-3-large\">التضمينات</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">البداية</h3><p class=\"mdesc-full\">يحوّل Voyage 3 Large النصوص إلى متجهات للاسترجاع العام ومتعدد اللغات. وتدعم نافذة إدخاله البالغة 32,000 رمز وأبعاد المتجهات القابلة للاختيار والصيغ المكمّمة قواعد المعرفة القابلة للبحث والعثور على المستندات والتوليد المعزز بالاسترجاع.</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>Voyage 3 Large هو نموذج تضمين نصي للعثور على معلومات ذات صلة ضمن مجموعة من المستندات. ويمثل كل نص مقدم بمتجه عددي، مما يتيح للتطبيق مقارنة طلب بحث بمقاطع قد تختلف صياغتها لكن معانيها مترابطة. وتقدم Voyage AI هذا الإصدار للاسترجاع العام ومتعدد اللغات، ليشمل مواد مثل الوثائق التقنية والمحادثات والمستندات الطويلة.</p><p>ابنِ المجموعة القابلة للبحث انطلاقًا من المعلومات التي يحتاج الناس فعلًا إلى استرجاعها. ولقاعدة معرفة بمنتج، احتفظ بشرح الميزة مع متطلباتها السابقة والاستثناءات ذات الصلة. ولسجلات الاجتماعات، احتفظ بتسميات المتحدثين وبقدر كافٍ من النقاش المحيط لفهم الموضوع. قسّم المصدر الكبير عند حدود مفيدة، واحتفظ بعنوان المصدر ومعرّف المستند وموضع المقطع بجوار كل متجه.</p><p>جهّز سؤال البحث كاستعلام والمادة المفهرسة كمستندات. وفي مسار التضمين النصي لدى الشركة المصنّعة، يبيّن نوع الإدخال للنموذج دور النص في الاسترجاع. ويمكن بعد ذلك مقارنة استعلام مثل «كيف يستطيع عضو استعادة الوصول بعد فقدان مفتاح أمان؟» بمقاطع دعم تصف إجراء الاستعادة، حتى لو اختلفت صياغتها. أبقِ المقطع الأصلي متاحًا حتى تعرض نتيجة البحث الأدلة التي تستند إليها المطابقة.</p><p>يوفر النموذج نافذة سياق تبلغ 32,000 رمز. وقد يحافظ الإدخال الطويل على قسم كامل، لكن المستند بأكمله ليس دائمًا وحدة البحث الأكثر فائدة. فقد يشير متجه عام إلى الملف الصحيح ويترك للقارئ مهمة العثور على الإجابة الدقيقة. اختر حدود المقاطع وفق النتيجة التي تريد عرضها، واحتفظ بالعناوين والقيود والتعريفات مع المحتوى الذي تشرحه.</p><p>يدعم Voyage 3 Large متجهات ذات 2,048 أو 1,024 أو 512 أو 256 بُعدًا. وتوثق الشركة المصنّعة أيضًا تمثيلات بالفاصلة العائمة، وتمثيلات من ثمانية بتات بإشارة أو دون إشارة، وتمثيلات ثنائية. وتتيح هذه الخيارات لنظام الاسترجاع الموازنة بين تفصيل المتجه وحجم الفهرس وسلوك البحث. اختر الصيغة التي يدعمها مخزن المتجهات المستهدف، ثم قيّمها على مجموعة النصوص الفعلية وأسئلة ممثلة قبل اختيار إعدادات فهرس الإنتاج.</p><p>للبحث متعدد اللغات، أدرج أسئلة اختبار باللغات التي يستخدمها المستخدمون وراجع المقاطع المسترجعة بلغتها الأصلية. ويمكن لواجهة بحث مشتركة خدمة مجموعات بلغات مختلفة، مع إبقاء لغة المصدر وإصداره محددين في بيانات المستند الوصفية. حافظ على الأسماء والاختصارات والمصطلحات التخصصية المهمة أثناء الاستخراج، بدلًا من استبدالها بملخص عام قبل إنشاء التضمين.</p><p>استخدم المتجهات لاسترجاع مقاطع مرشحة لصفحة بحث أو مساعد معرفة أو خطوة اختيار مستند. وحافظ على النموذج وإعدادات المتجه نفسها للمجموعة المفهرسة واستعلاماتها. وعند استبدال نموذج تضمين أو تغيير أبعاد المتجه، أعد بناء الفهرس المتأثر وقارنه بصورة مقصودة؛ فطول المتجه وحده لا يحدد كيفية إنتاجه.</p><p>قيّم النتيجة وفق فائدة الاسترجاع: هل يظهر المقطع الصحيح، وهل تتقدمه مقاطع قريبة لكنها مضللة، وهل يتضمن المقتطف المعروض الإجابة؟ احتفظ بمجموعة صغيرة من الأسئلة الحقيقية ومصادرها المتوقعة، بما فيها الصياغات الملتبسة والمستندات شبه المتطابقة. ويوفر التضمين تمثيلًا قابلًا للبحث؛ أما التطبيق فيحتفظ بالنص الأصلي والأذونات والروابط اللازمة لتحويل المطابقة إلى نتيجة نافعة.</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></dd></div><div><dt>الإخراج</dt><dd><code>embedding</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>الحقل</th><th>النوع</th><th>المتطلب</th><th>القيم والحدود</th><th>القيمة الافتراضية</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"المتطلب\"><span class=\"card-cell-label\">المتطلب</span>مطلوب</td><td data-cell-label=\"القيم والحدود\"><span class=\"card-cell-label\">القيم والحدود</span><div>voyage-3-large</div><div>الشروط: استخدم محدِّد نموذج Ailoot الدقيق.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"الحقل\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">الحقل</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"النوع\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">النوع</span><code>string or array&lt;string&gt;</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>الشروط: نص أو قائمة نصوص؛ احتفظ بمتجه لكل عنصر بيانات مُعاد وبفهرس ذلك العنصر.</div></td><td data-cell-label=\"القيمة الافتراضية\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">القيمة الافتراضية</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>معلمات الطريقة ودورة حياتها</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>المعلمة</th><th>المواصفات</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"المعلمة\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">المعلمة</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"المواصفات\"><span class=\"card-cell-label\">المواصفات</span>أرسل النص مع النموذج المختار؛ واحتفظ بكل متجه مُعاد وفهرسه.</td></tr></tbody></table></div><p>دورة الحياة: <code>synchronous</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">الباقات</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.</p><dl data-price-conditions><dt>الوضع السريع</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عند اختيار الوضع السريع</span></dd><dt>الوضع المرن</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عند اختيار وضع flex</span></dd><dt>أقصى جهد للاستدلال</dt><dd>غير محدد <span class=\"note-s\">عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>تعرفات Ailoot</h4><h4>الأسعار حسب الإعدادات</h4><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>الأسعار 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>$0.0004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإخراج · رموز الإخراج</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div><div><span>الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K من الرموز</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. <a href=\"/docs/ar/billing/reserve/\">كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">أمثلة للطلبات</h3><h4>Ailoot Ultra · التضمينات</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"خيارات الشيفرة\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2787-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2787-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · احفظ جميع المتجهات وبيانات الاستخدام</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"نسخ الشيفرة\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2787-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2787-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncat &gt; request.json &lt;&lt;&#39;JSON&#39;\n{\n  &quot;model&quot;: &quot;voyage-3-large&quot;,\n  &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&quot;\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">استلام النتائج وحفظها</h3></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=voyage-3-large&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-3-large&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-3-large</code></a></span></p><h4>الأسماء البديلة لمسارات الطرائق</h4><p class=\"note-s\">استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.</p><h4>معرّفات النماذج ذات الصلة IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=voyage-3-large&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-3-large&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-3-large</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-3-large",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-3-large",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-3-large",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "احتفظ بالاستجابة الأصلية وX-Client-Request-ID للمطابقة. الاستجابة الملتبسة لا تمنح إذنًا بإرسال طلب الإنشاء نفسه مرة أخرى.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "احفظ استجابة JSON كاملةً، وكل متجه مع فهرسه، وجميع حقول الاستخدام وترويسات الطلب.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "استخدم محدِّد نموذج Ailoot الدقيق.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-3-large"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "نص أو قائمة نصوص؛ احتفظ بمتجه لكل عنصر بيانات مُعاد وبفهرس ذلك العنصر.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-3-large"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-3-large"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "أرسل النص مع النموذج المختار؛ واحتفظ بكل متجه مُعاد وفهرسه."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "الأسعار الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-3-large\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "التضمينات",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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": "voyage-3-large",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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": "voyage-3-large",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "ce59849b86a65a093920c66a75bdff0c2a477fe3153f4f0fce44d946827d8654",
    "input_html_sha256": "1d60799654bff7ae7d6b2fd20bb4e3ec0f2a888ae771d65e4d4e96fb7cf2fe66",
    "private_audit_sha256": "42f4dc64ce96eaa79eae86fe4a382bb4da7d85d3becfa04ef48cdf28399e82b5",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/voyage-3-large/",
    "description": "يحوّل Voyage 3 Large النصوص إلى متجهات للاسترجاع العام ومتعدد اللغات. وتدعم نافذة إدخاله البالغة 32,000 رمز وأبعاد المتجهات القابلة للاختيار والصيغ المكمّمة قواعد المعرفة القابلة للبحث والعثور على المستندات والتوليد المعزز بالاسترجاع.",
    "locale": "ar",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/voyage-3-large/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage 3 Large — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ar/voyage-3-large/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage 3 Large هو نموذج تضمين نصي للعثور على معلومات ذات صلة ضمن مجموعة من المستندات. ويمثل كل نص مقدم بمتجه عددي، مما يتيح للتطبيق مقارنة طلب بحث بمقاطع قد تختلف صياغتها لكن معانيها مترابطة. وتقدم Voyage AI هذا الإصدار للاسترجاع العام ومتعدد اللغات، ليشمل مواد مثل الوثائق التقنية والمحادثات والمستندات الطويلة.\n\nابنِ المجموعة القابلة للبحث انطلاقًا من المعلومات التي يحتاج الناس فعلًا إلى استرجاعها. ولقاعدة معرفة بمنتج، احتفظ بشرح الميزة مع متطلباتها السابقة والاستثناءات ذات الصلة. ولسجلات الاجتماعات، احتفظ بتسميات المتحدثين وبقدر كافٍ من النقاش المحيط لفهم الموضوع. قسّم المصدر الكبير عند حدود مفيدة، واحتفظ بعنوان المصدر ومعرّف المستند وموضع المقطع بجوار كل متجه.\n\nجهّز سؤال البحث كاستعلام والمادة المفهرسة كمستندات. وفي مسار التضمين النصي لدى الشركة المصنّعة، يبيّن نوع الإدخال للنموذج دور النص في الاسترجاع. ويمكن بعد ذلك مقارنة استعلام مثل «كيف يستطيع عضو استعادة الوصول بعد فقدان مفتاح أمان؟» بمقاطع دعم تصف إجراء الاستعادة، حتى لو اختلفت صياغتها. أبقِ المقطع الأصلي متاحًا حتى تعرض نتيجة البحث الأدلة التي تستند إليها المطابقة.\n\nيوفر النموذج نافذة سياق تبلغ 32,000 رمز. وقد يحافظ الإدخال الطويل على قسم كامل، لكن المستند بأكمله ليس دائمًا وحدة البحث الأكثر فائدة. فقد يشير متجه عام إلى الملف الصحيح ويترك للقارئ مهمة العثور على الإجابة الدقيقة. اختر حدود المقاطع وفق النتيجة التي تريد عرضها، واحتفظ بالعناوين والقيود والتعريفات مع المحتوى الذي تشرحه.\n\nيدعم Voyage 3 Large متجهات ذات 2,048 أو 1,024 أو 512 أو 256 بُعدًا. وتوثق الشركة المصنّعة أيضًا تمثيلات بالفاصلة العائمة، وتمثيلات من ثمانية بتات بإشارة أو دون إشارة، وتمثيلات ثنائية. وتتيح هذه الخيارات لنظام الاسترجاع الموازنة بين تفصيل المتجه وحجم الفهرس وسلوك البحث. اختر الصيغة التي يدعمها مخزن المتجهات المستهدف، ثم قيّمها على مجموعة النصوص الفعلية وأسئلة ممثلة قبل اختيار إعدادات فهرس الإنتاج.\n\nللبحث متعدد اللغات، أدرج أسئلة اختبار باللغات التي يستخدمها المستخدمون وراجع المقاطع المسترجعة بلغتها الأصلية. ويمكن لواجهة بحث مشتركة خدمة مجموعات بلغات مختلفة، مع إبقاء لغة المصدر وإصداره محددين في بيانات المستند الوصفية. حافظ على الأسماء والاختصارات والمصطلحات التخصصية المهمة أثناء الاستخراج، بدلًا من استبدالها بملخص عام قبل إنشاء التضمين.\n\nاستخدم المتجهات لاسترجاع مقاطع مرشحة لصفحة بحث أو مساعد معرفة أو خطوة اختيار مستند. وحافظ على النموذج وإعدادات المتجه نفسها للمجموعة المفهرسة واستعلاماتها. وعند استبدال نموذج تضمين أو تغيير أبعاد المتجه، أعد بناء الفهرس المتأثر وقارنه بصورة مقصودة؛ فطول المتجه وحده لا يحدد كيفية إنتاجه.\n\nقيّم النتيجة وفق فائدة الاسترجاع: هل يظهر المقطع الصحيح، وهل تتقدمه مقاطع قريبة لكنها مضللة، وهل يتضمن المقتطف المعروض الإجابة؟ احتفظ بمجموعة صغيرة من الأسئلة الحقيقية ومصادرها المتوقعة، بما فيها الصياغات الملتبسة والمستندات شبه المتطابقة. ويوفر التضمين تمثيلًا قابلًا للبحث؛ أما التطبيق فيحتفظ بالنص الأصلي والأذونات والروابط اللازمة لتحويل المطابقة إلى نتيجة نافعة.",
    "about_sha256": "f8a14551c12ad8f26e408dfc995cf463d79d159d38d8d98b1790a59c1789dcc3",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage 3 Large",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-3-large",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "locale": "en",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "احتفظ بالاستجابة الأصلية وX-Client-Request-ID للمطابقة. الاستجابة الملتبسة لا تمنح إذنًا بإرسال طلب الإنشاء نفسه مرة أخرى.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "احفظ استجابة JSON كاملةً، وكل متجه مع فهرسه، وجميع حقول الاستخدام وترويسات الطلب.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "استخدم محدِّد نموذج Ailoot الدقيق.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-3-large"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "نص أو قائمة نصوص؛ احتفظ بمتجه لكل عنصر بيانات مُعاد وبفهرس ذلك العنصر.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-3-large"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-3-large"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "أرسل النص مع النموذج المختار؛ واحتفظ بكل متجه مُعاد وفهرسه."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "الأسعار الأساسية للرموز",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-3-large\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "التضمينات",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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": "voyage-3-large",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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": "voyage-3-large",
        "request_model_id": "voyage-3-large",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage 3 Large",
    "price": {
      "in": 0.4,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.4,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "يحوّل Voyage 3 Large النصوص إلى متجهات للاسترجاع العام ومتعدد اللغات. وتدعم نافذة إدخاله البالغة 32,000 رمز وأبعاد المتجهات القابلة للاختيار والصيغ المكمّمة قواعد المعرفة القابلة للبحث والعثور على المستندات والتوليد المعزز بالاسترجاع.",
    "short_sha256": "97e0e5100c1133c3a38a116210c6492617852a455c2338779be2ecc6f0754b10"
  },
  "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": "يحوّل Voyage 3 Large النصوص إلى متجهات للاسترجاع العام ومتعدد اللغات. وتدعم نافذة إدخاله البالغة 32,000 رمز وأبعاد المتجهات القابلة للاختيار والصيغ المكمّمة قواعد المعرفة القابلة للبحث والعثور على المستندات والتوليد المعزز بالاسترجاع.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "a2f56bd31dc448af9df6a5cabf67ae769b6231cd7a16d65282e3bc258874f6a1",
    "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e"
  },
  "sourceRevision": "17cee6e9ae322998a041eed81e792e1d4b26124909a70fcf7f7e3ea82f960e5f"
}