{ "aboutHtml": "

Voyage rerank-3-lite هو الإصدار الذي يركّز على زمن الاستجابة ضمن سلسلة Rerank 3 من Voyage. ويستقبل استعلامًا نصيًا ومستندات مرشحة، ويقيّم كل زوج استعلام–مستند معًا، ويُعيد درجات الصلة بترتيب مصنّف. ويخدم المرحلة الثانية للبحث: يعثر مسترجع قائم على التضمينات أو الكلمات المفتاحية على المرشحين، ثم يحسّن Lite ترتيبهم. والنتيجة ترتيب يُستخدم في البحث أو سير عمل التوليد المعزّز بالاسترجاع.

ما الذي تغيّر في Rerank 3 Lite يركّز المطوّر على استرجاع أقوى للمستندات الطويلة والشيفرة مقارنةً بـrerank-2.5-lite. ويحتفظ إصدارا Rerank 3 باتباع التعليمات وفئة السياق نفسها 32K، بينما صُمّم Lite للتطبيقات الحساسة لزمن الاستجابة. وهذا يجعله مرشحًا عمليًا للبحث التفاعلي في قواعد المعرفة واسترجاع وثائق الدعم والبحث عن الشيفرة، عندما يحتاج المستخدمون إلى نتائج ذات صلة بسرعة. واختره وفق متطلبات الجودة وزمن الاستجابة للمجموعة الفعلية، بدلًا من افتراض أن الإصدار الأصغر يعني نافذة سياق أصغر.

وجّه الصلة عبر الاستعلام يمكن أن ترافق الاستعلام تعليمات بلغة طبيعية لشرح ما يُعد ذا صلة. وأبقِ السؤال وتفضيل الصلة مختصرَين ومتسقَين. وللبحث في دعم البرمجيات، استخدم «اعثر على إجراء إعادة ضبط جهاز؛ وأعطِ الأولوية للتعليمات الخاصة بإصدار العتاد المذكور». وللاسم الملتبس لمنتج، أدرج فئة المنتج حتى لا تهيمن المعاني غير المرتبطة. ويوجّه التفضيل في الاستعلام التقييم الدلالي؛ واستخدم بيانات المجموعة الوصفية الصريحة لاختيار المنتج أو إصدار المستند أو نطاق الوصول الصحيح قبل بناء قائمة المرشحين.

أعدّ قائمة مختصرة من المرشحين النصيين مستندات المدخل سلاسل نصية. استخرج نصًا مقروءًا من المادة المصدرية، واحتفظ بالعناوين والعناوين الفرعية والمعرّفات والسياق المحيط المفيد. وأبقِ ربطًا ثابتًا من كل موضع مدخل إلى السجل الأصلي. ولمقال استكشاف أخطاء، أدرج العارض والإجراء ذا الصلة، لا جملة منفصلة فقط. وللبحث في الشيفرة المصدرية، أدرج الدالة والمعلومات القريبة اللازمة لتمييزها عن الدوال المتشابهة الاسم. واحذف عناصر التنقل أو النصوص النمطية المتكررة عندما تزاحم المقطع المفيد.

لا يستطيع معيد الترتيب إلا إعادة ترتيب المستندات التي يتلقاها. وإذا لم يسترجع البحث الأول المقال ذا الصلة أصلًا، فلا تستطيع هذه المرحلة استعادة ذلك المرشح المفقود. وافحص القائمة المختصرة والترتيب النهائي معًا عندما تبدو النتيجة خاطئة. وعندما يغطي مستند طويل موضوعات عديدة، افصل الأقسام المتماسكة واحتفظ بمراجع المستند الأم حتى يمكن اختيار قسم ذي صلة دون فقدان مصدره.

حدود السياق والطلب يحدّد دليل المطوّر الحالي حدًا أقصى للاستعلام يبلغ 8,000 توكن وحدًا مشتركًا يبلغ 32,000 توكن للاستعلام مع كل مستند فردي. ويسمح بما يصل إلى 1,000 مستند مرشح وميزانية طلب كلية قدرها 600,000 توكن، تُحسب بضرب توكنات الاستعلام في عدد المستندات ثم إضافة جميع توكنات المستندات. لذا يستهلك الاستعلام الطويل مساحة في كل زوج، ويُحتسب مرارًا ضمن الميزانية الإجمالية. وعدّ النص المقدّم باستخدام مُجزّئ التوكنات المناسب للنموذج، بدلًا من اعتبار المحارف والكلمات والتوكنات قابلة للتبادل.

فمثلًا، يُحتسب استعلام من 500 توكن مع 100 مستند من 4,000 توكن لكل منها بمجموع 450,000 توكن مدخل وفق هذه الصيغة. وهذا يوضّح إعداد الميزانية، ولا يمثّل حجمًا موصى به للقائمة المختصرة أو نتيجة سرعة مقاسة. وخيار الاقتطاع الموثّق مفعّل افتراضيًا؛ ويمكن تقصير النص المتجاوز للحجم قبل التقييم. أعدّ الأقسام المهمة عمدًا حتى لا يزيل الاقتطاع المقطع الذي تحتاج إلى مطابقته تحديدًا.

اقرأ النتيجة واستخدمها تُرتَّب النتائج تنازليًا من أعلى درجة صلة. وتحدّد كل نتيجة موضع المستند في المدخل الأصلي، مما يتيح للتطبيق إرفاق عنوانه ومعرّف سجله ومصدره. ويضبط إعداد top_k عدد المرشحين المرتّبين المُعادين؛ ومن دونه يُعاد جميع المرشحين. ويمكن لواجهة REST لدى المطوّر أيضًا إرجاع نص المستند. واحتفظ بالمعرّفات الأصلية إلى جانب النتائج المختارة عند عرض صفحة بحث أو تمرير الأدلة إلى خطوة توليد إجابة.

تعبّر درجة الصلة عن مدى مطابقة المرشح للاستعلام؛ ولا تثبت صحة ما يقوله المرشح. قارن العناصر الأعلى ترتيبًا بسؤال المستخدم الفعلي، بما في ذلك الاستثناءات والفروق بين إصدارات المستندات. وإذا كان كل المرشحين غير ذوي صلة، فسيظل هناك عنصر أعلى ترتيبًا. وقرّر كيفية تعامل تطبيقك مع هذه الحالة باستخدام استعلامات ممثلة للمجموعة.

الترقية واختيار الإصدار يصف المطوّر rerank-3-lite بأنه ترقية لـrerank-2.5-lite بدلالات API ثابتة ودرجات مُعايرة وفق توزيع الإصدار السابق المقابل. واحتفظ بربط السجلات ومرحلة الاسترجاع الموجودين، ثم قارن الترتيب الناتج على استعلامات ذات معنى قبل الاعتماد على عتبة درجات راسخة. واستخدم Lite لتجربة بحث يهم فيها زمن الاستجابة؛ واستخدم إصدار rerank-3 المركّز على الجودة للمقارنة عندما تكون صلة المرشحين الصعبين أولوية أكبر.

", "aboutText": "Voyage rerank-3-lite هو الإصدار الذي يركّز على زمن الاستجابة ضمن سلسلة Rerank 3 من Voyage. ويستقبل استعلامًا نصيًا ومستندات مرشحة، ويقيّم كل زوج استعلام–مستند معًا، ويُعيد درجات الصلة بترتيب مصنّف. ويخدم المرحلة الثانية للبحث: يعثر مسترجع قائم على التضمينات أو الكلمات المفتاحية على المرشحين، ثم يحسّن Lite ترتيبهم. والنتيجة ترتيب يُستخدم في البحث أو سير عمل التوليد المعزّز بالاسترجاع.\n\nما الذي تغيّر في Rerank 3 Lite\nيركّز المطوّر على استرجاع أقوى للمستندات الطويلة والشيفرة مقارنةً بـrerank-2.5-lite. ويحتفظ إصدارا Rerank 3 باتباع التعليمات وفئة السياق نفسها 32K، بينما صُمّم Lite للتطبيقات الحساسة لزمن الاستجابة. وهذا يجعله مرشحًا عمليًا للبحث التفاعلي في قواعد المعرفة واسترجاع وثائق الدعم والبحث عن الشيفرة، عندما يحتاج المستخدمون إلى نتائج ذات صلة بسرعة. واختره وفق متطلبات الجودة وزمن الاستجابة للمجموعة الفعلية، بدلًا من افتراض أن الإصدار الأصغر يعني نافذة سياق أصغر.\n\nوجّه الصلة عبر الاستعلام\nيمكن أن ترافق الاستعلام تعليمات بلغة طبيعية لشرح ما يُعد ذا صلة. وأبقِ السؤال وتفضيل الصلة مختصرَين ومتسقَين. وللبحث في دعم البرمجيات، استخدم «اعثر على إجراء إعادة ضبط جهاز؛ وأعطِ الأولوية للتعليمات الخاصة بإصدار العتاد المذكور». وللاسم الملتبس لمنتج، أدرج فئة المنتج حتى لا تهيمن المعاني غير المرتبطة. ويوجّه التفضيل في الاستعلام التقييم الدلالي؛ واستخدم بيانات المجموعة الوصفية الصريحة لاختيار المنتج أو إصدار المستند أو نطاق الوصول الصحيح قبل بناء قائمة المرشحين.\n\nأعدّ قائمة مختصرة من المرشحين النصيين\nمستندات المدخل سلاسل نصية. استخرج نصًا مقروءًا من المادة المصدرية، واحتفظ بالعناوين والعناوين الفرعية والمعرّفات والسياق المحيط المفيد. وأبقِ ربطًا ثابتًا من كل موضع مدخل إلى السجل الأصلي. ولمقال استكشاف أخطاء، أدرج العارض والإجراء ذا الصلة، لا جملة منفصلة فقط. وللبحث في الشيفرة المصدرية، أدرج الدالة والمعلومات القريبة اللازمة لتمييزها عن الدوال المتشابهة الاسم. واحذف عناصر التنقل أو النصوص النمطية المتكررة عندما تزاحم المقطع المفيد.\n\nلا يستطيع معيد الترتيب إلا إعادة ترتيب المستندات التي يتلقاها. وإذا لم يسترجع البحث الأول المقال ذا الصلة أصلًا، فلا تستطيع هذه المرحلة استعادة ذلك المرشح المفقود. وافحص القائمة المختصرة والترتيب النهائي معًا عندما تبدو النتيجة خاطئة. وعندما يغطي مستند طويل موضوعات عديدة، افصل الأقسام المتماسكة واحتفظ بمراجع المستند الأم حتى يمكن اختيار قسم ذي صلة دون فقدان مصدره.\n\nحدود السياق والطلب\nيحدّد دليل المطوّر الحالي حدًا أقصى للاستعلام يبلغ 8,000 توكن وحدًا مشتركًا يبلغ 32,000 توكن للاستعلام مع كل مستند فردي. ويسمح بما يصل إلى 1,000 مستند مرشح وميزانية طلب كلية قدرها 600,000 توكن، تُحسب بضرب توكنات الاستعلام في عدد المستندات ثم إضافة جميع توكنات المستندات. لذا يستهلك الاستعلام الطويل مساحة في كل زوج، ويُحتسب مرارًا ضمن الميزانية الإجمالية. وعدّ النص المقدّم باستخدام مُجزّئ التوكنات المناسب للنموذج، بدلًا من اعتبار المحارف والكلمات والتوكنات قابلة للتبادل.\n\nفمثلًا، يُحتسب استعلام من 500 توكن مع 100 مستند من 4,000 توكن لكل منها بمجموع 450,000 توكن مدخل وفق هذه الصيغة. وهذا يوضّح إعداد الميزانية، ولا يمثّل حجمًا موصى به للقائمة المختصرة أو نتيجة سرعة مقاسة. وخيار الاقتطاع الموثّق مفعّل افتراضيًا؛ ويمكن تقصير النص المتجاوز للحجم قبل التقييم. أعدّ الأقسام المهمة عمدًا حتى لا يزيل الاقتطاع المقطع الذي تحتاج إلى مطابقته تحديدًا.\n\nاقرأ النتيجة واستخدمها\nتُرتَّب النتائج تنازليًا من أعلى درجة صلة. وتحدّد كل نتيجة موضع المستند في المدخل الأصلي، مما يتيح للتطبيق إرفاق عنوانه ومعرّف سجله ومصدره. ويضبط إعداد top_k عدد المرشحين المرتّبين المُعادين؛ ومن دونه يُعاد جميع المرشحين. ويمكن لواجهة REST لدى المطوّر أيضًا إرجاع نص المستند. واحتفظ بالمعرّفات الأصلية إلى جانب النتائج المختارة عند عرض صفحة بحث أو تمرير الأدلة إلى خطوة توليد إجابة.\n\nتعبّر درجة الصلة عن مدى مطابقة المرشح للاستعلام؛ ولا تثبت صحة ما يقوله المرشح. قارن العناصر الأعلى ترتيبًا بسؤال المستخدم الفعلي، بما في ذلك الاستثناءات والفروق بين إصدارات المستندات. وإذا كان كل المرشحين غير ذوي صلة، فسيظل هناك عنصر أعلى ترتيبًا. وقرّر كيفية تعامل تطبيقك مع هذه الحالة باستخدام استعلامات ممثلة للمجموعة.\n\nالترقية واختيار الإصدار\nيصف المطوّر rerank-3-lite بأنه ترقية لـrerank-2.5-lite بدلالات API ثابتة ودرجات مُعايرة وفق توزيع الإصدار السابق المقابل. واحتفظ بربط السجلات ومرحلة الاسترجاع الموجودين، ثم قارن الترتيب الناتج على استعلامات ذات معنى قبل الاعتماد على عتبة درجات راسخة. واستخدم Lite لتجربة بحث يهم فيها زمن الاستجابة؛ واستخدم إصدار rerank-3 المركّز على الجودة للمقارنة عندما تكون صلة المرشحين الصعبين أولوية أكبر.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "606c6da3437ceac99e2831edc8e16dbf508908c16a6feacbc48629bb0ce33e6b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ar", "methods": [ { "html": "

•

VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite

VoyageAI by MongoDB /voyageai/rerank-3-lite

البداية

يقيّم Voyage rerank-3-lite المستندات النصية المرشحة ويعيد ترتيبها لاستعلام، مع التركيز على البحث سريع الاستجابة. ويدعم تعليمات الصلة ونافذة استعلام–مستند بسعة 32,000 توكن، مما يجعله مفيدًا بعد الاسترجاع المتجهي أو بالكلمات المفتاحية في مسارات البحث وRAG.

المدخلات المقبولة: النص
النتائج: النتائج المرتبة

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

Voyage rerank-3-lite هو الإصدار الذي يركّز على زمن الاستجابة ضمن سلسلة Rerank 3 من Voyage. ويستقبل استعلامًا نصيًا ومستندات مرشحة، ويقيّم كل زوج استعلام–مستند معًا، ويُعيد درجات الصلة بترتيب مصنّف. ويخدم المرحلة الثانية للبحث: يعثر مسترجع قائم على التضمينات أو الكلمات المفتاحية على المرشحين، ثم يحسّن Lite ترتيبهم. والنتيجة ترتيب يُستخدم في البحث أو سير عمل التوليد المعزّز بالاسترجاع.

ما الذي تغيّر في Rerank 3 Lite يركّز المطوّر على استرجاع أقوى للمستندات الطويلة والشيفرة مقارنةً بـrerank-2.5-lite. ويحتفظ إصدارا Rerank 3 باتباع التعليمات وفئة السياق نفسها 32K، بينما صُمّم Lite للتطبيقات الحساسة لزمن الاستجابة. وهذا يجعله مرشحًا عمليًا للبحث التفاعلي في قواعد المعرفة واسترجاع وثائق الدعم والبحث عن الشيفرة، عندما يحتاج المستخدمون إلى نتائج ذات صلة بسرعة. واختره وفق متطلبات الجودة وزمن الاستجابة للمجموعة الفعلية، بدلًا من افتراض أن الإصدار الأصغر يعني نافذة سياق أصغر.

وجّه الصلة عبر الاستعلام يمكن أن ترافق الاستعلام تعليمات بلغة طبيعية لشرح ما يُعد ذا صلة. وأبقِ السؤال وتفضيل الصلة مختصرَين ومتسقَين. وللبحث في دعم البرمجيات، استخدم «اعثر على إجراء إعادة ضبط جهاز؛ وأعطِ الأولوية للتعليمات الخاصة بإصدار العتاد المذكور». وللاسم الملتبس لمنتج، أدرج فئة المنتج حتى لا تهيمن المعاني غير المرتبطة. ويوجّه التفضيل في الاستعلام التقييم الدلالي؛ واستخدم بيانات المجموعة الوصفية الصريحة لاختيار المنتج أو إصدار المستند أو نطاق الوصول الصحيح قبل بناء قائمة المرشحين.

أعدّ قائمة مختصرة من المرشحين النصيين مستندات المدخل سلاسل نصية. استخرج نصًا مقروءًا من المادة المصدرية، واحتفظ بالعناوين والعناوين الفرعية والمعرّفات والسياق المحيط المفيد. وأبقِ ربطًا ثابتًا من كل موضع مدخل إلى السجل الأصلي. ولمقال استكشاف أخطاء، أدرج العارض والإجراء ذا الصلة، لا جملة منفصلة فقط. وللبحث في الشيفرة المصدرية، أدرج الدالة والمعلومات القريبة اللازمة لتمييزها عن الدوال المتشابهة الاسم. واحذف عناصر التنقل أو النصوص النمطية المتكررة عندما تزاحم المقطع المفيد.

لا يستطيع معيد الترتيب إلا إعادة ترتيب المستندات التي يتلقاها. وإذا لم يسترجع البحث الأول المقال ذا الصلة أصلًا، فلا تستطيع هذه المرحلة استعادة ذلك المرشح المفقود. وافحص القائمة المختصرة والترتيب النهائي معًا عندما تبدو النتيجة خاطئة. وعندما يغطي مستند طويل موضوعات عديدة، افصل الأقسام المتماسكة واحتفظ بمراجع المستند الأم حتى يمكن اختيار قسم ذي صلة دون فقدان مصدره.

حدود السياق والطلب يحدّد دليل المطوّر الحالي حدًا أقصى للاستعلام يبلغ 8,000 توكن وحدًا مشتركًا يبلغ 32,000 توكن للاستعلام مع كل مستند فردي. ويسمح بما يصل إلى 1,000 مستند مرشح وميزانية طلب كلية قدرها 600,000 توكن، تُحسب بضرب توكنات الاستعلام في عدد المستندات ثم إضافة جميع توكنات المستندات. لذا يستهلك الاستعلام الطويل مساحة في كل زوج، ويُحتسب مرارًا ضمن الميزانية الإجمالية. وعدّ النص المقدّم باستخدام مُجزّئ التوكنات المناسب للنموذج، بدلًا من اعتبار المحارف والكلمات والتوكنات قابلة للتبادل.

فمثلًا، يُحتسب استعلام من 500 توكن مع 100 مستند من 4,000 توكن لكل منها بمجموع 450,000 توكن مدخل وفق هذه الصيغة. وهذا يوضّح إعداد الميزانية، ولا يمثّل حجمًا موصى به للقائمة المختصرة أو نتيجة سرعة مقاسة. وخيار الاقتطاع الموثّق مفعّل افتراضيًا؛ ويمكن تقصير النص المتجاوز للحجم قبل التقييم. أعدّ الأقسام المهمة عمدًا حتى لا يزيل الاقتطاع المقطع الذي تحتاج إلى مطابقته تحديدًا.

اقرأ النتيجة واستخدمها تُرتَّب النتائج تنازليًا من أعلى درجة صلة. وتحدّد كل نتيجة موضع المستند في المدخل الأصلي، مما يتيح للتطبيق إرفاق عنوانه ومعرّف سجله ومصدره. ويضبط إعداد top_k عدد المرشحين المرتّبين المُعادين؛ ومن دونه يُعاد جميع المرشحين. ويمكن لواجهة REST لدى المطوّر أيضًا إرجاع نص المستند. واحتفظ بالمعرّفات الأصلية إلى جانب النتائج المختارة عند عرض صفحة بحث أو تمرير الأدلة إلى خطوة توليد إجابة.

تعبّر درجة الصلة عن مدى مطابقة المرشح للاستعلام؛ ولا تثبت صحة ما يقوله المرشح. قارن العناصر الأعلى ترتيبًا بسؤال المستخدم الفعلي، بما في ذلك الاستثناءات والفروق بين إصدارات المستندات. وإذا كان كل المرشحين غير ذوي صلة، فسيظل هناك عنصر أعلى ترتيبًا. وقرّر كيفية تعامل تطبيقك مع هذه الحالة باستخدام استعلامات ممثلة للمجموعة.

الترقية واختيار الإصدار يصف المطوّر rerank-3-lite بأنه ترقية لـrerank-2.5-lite بدلالات API ثابتة ودرجات مُعايرة وفق توزيع الإصدار السابق المقابل. واحتفظ بربط السجلات ومرحلة الاسترجاع الموجودين، ثم قارن الترتيب الناتج على استعلامات ذات معنى قبل الاعتماد على عتبة درجات راسخة. واستخدم Lite لتجربة بحث يهم فيها زمن الاستجابة؛ واستخدم إصدار rerank-3 المركّز على الجودة للمقارنة عندما تكون صلة المرشحين الصعبين أولوية أكبر.

متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

Ailoot Ultra · إعادة الترتيب POST /v1/rerank

الإدخال: text
الإخراج: rerank
صيغة الإخراج: json

الحقل	النوع	المتطلب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية
الحقل`documents`	النوع`array`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`model`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود voyageai/rerank-3-lite	القيمة الافتراضية—
الحقل`provider`	النوع`schema`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`query`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`session_id`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`top_n`	النوع`integer`	المتطلباختياري	القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩	القيمة الافتراضية—
الحقل`trace`	النوع`schema`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`user`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`documents[].text`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`documents[].image`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—

تركيبات مواد الإدخال

text_rerank · مطلوب: query, documents array with minItems1

معلمات الطريقة ودورة حياتها

المعلمة	المواصفات
المعلمة`content_type`	المواصفاتapplication/json
المعلمة`required`	المواصفاتmodel, query, documents
المعلمة`material_types`	المواصفاتtext
المعلمة`optional_controls`	المواصفاتprovider, session_id, top_n, trace, user
المعلمة`multimodal_input_binding`	المواصفاتnull

دورة الحياة: synchronous

أرسل معرّف النموذج الدقيق واحتفظ بالاستجابة الأصلية كاملة.

الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع: غير محدد عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن: غير محدد عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال: غير محدد عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

تعرفات Ailoot

الأسعار حسب الإعدادات

طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.

الإعدادات	جدول التعرفة	وحدة الفوترة	الرسوم
الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز	جدول التعرفةالتعرفة الأساسية	وحدة الفوترة—	الرسوم الإدخال · رموز الإدخال — / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج — / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز
الإعداداتUltra	جدول التعرفة—	وحدة الفوترة/ 1K من الرموز	الرسوم الإدخال $0.00004 / 1K من الرموز

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →

أمثلة للطلبات

Ailoot Ultra · إعادة الترتيب

{\n  "documents": [\n    "Paris is the capital of France.",\n    "Berlin is the capital of Germany."\n  ],\n  "model": "voyageai/rerank-3-lite",\n  "query": "What is the capital of France?",\n  "top_n": 3\n}

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-3-lite'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n

استلام النتائج وحفظها

Ailoot Ultra · إعادة الترتيب

json

الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

يُحتفظ بكل فهرس نتيجة فعلي، وكل قيمة relevance_score منتهية، وكل كائن مستند أصلي. تربط الفهارس النتائج بمصفوفة المستندات الأصلية. يُخزَّن JSON الأصلي كاملاً ولا يُعاد إلا بعد التسوية.

عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بالعملية الأصلية وبالرد كاملاً أو جزئياً؛ ولا تعِد تنفيذ POST.

حقول الاستجابة

الحقل	النوع
الحقل`model`	النوعstring
الحقل`id`	النوعstring
الحقل`provider`	النوعstring
الحقل`results[].index`	النوعinteger
الحقل`results[].relevance_score`	النوعnumber
الحقل`results[].document.text`	النوعstring
الحقل`results[].document.image`	النوعstring
الحقل`usage.search_units`	النوعinteger
الحقل`usage.total_tokens`	النوعinteger
الحقل`usage.cost`	النوعnumber

الأخطاء والخطوات التالية

الاستجابة	الشرط	الخطوة التالية
الاستجابة⁦400⁩ · `invalid_request_error`	الشرطحقل مطلوب أو صيغة تمثيل أو قيمة غير صالحة	الخطوة التاليةصحّح حقل الطلب المشار إليه.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra voyageai/rerank-3-lite

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

voyageai/rerank-3-lite

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "voyageai/rerank-3-lite", "fmt": "rerank", "http": "POST", "path": "/v1/rerank", "request_model_id": "voyageai/rerank-3-lite", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|voyageai%2Frerank-3-lite", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "حقل مطلوب أو صيغة تمثيل أو قيمة غير صالحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح حقل الطلب المشار إليه.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "احتفظ بالعملية الأصلية وبالرد كاملاً أو جزئياً؛ ولا تعِد تنفيذ POST." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "يُحتفظ بكل فهرس نتيجة فعلي، وكل قيمة relevance_score منتهية، وكل كائن مستند أصلي. تربط الفهارس النتائج بمصفوفة المستندات الأصلية. يُخزَّن JSON الأصلي كاملاً ولا يُعاد إلا بعد التسوية.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "voyageai/rerank-3-lite" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "أرسل معرّف النموذج الدقيق واحتفظ بالاستجابة الأصلية كاملة." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "voyageai/rerank-3-lite" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "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" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"voyageai/rerank-3-lite\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-3-lite'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "إعادة الترتيب", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "native_endpoint": "rerank", "out": null, "output": [ "rerank" ], "path": "/v1/rerank", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "input_token": 4e-08 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "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" } ] } ], "request_model_id": "voyageai/rerank-3-lite", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "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" } ] } } ], "model_id": "voyageai/rerank-3-lite", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "1f5d7da985a4f9a7bc2c8ae6ddb2693a78799eb887a2ae00d764ea9ae18b4c1b", "input_html_sha256": "2af82f1bb0a3ccb62a258c6d42241cea7ed88f4969d66f476c863a7ca9055932", "private_audit_sha256": "9f5d000ce79a469ee35c88316792843fafd16e1c00ae3e849cb65c69a2ad7204", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/voyageai-rerank-3-lite/", "description": "يقيّم Voyage rerank-3-lite المستندات النصية المرشحة ويعيد ترتيبها لاستعلام، مع التركيز على البحث سريع الاستجابة. ويدعم تعليمات الصلة ونافذة استعلام–مستند بسعة 32,000 توكن، مما يجعله مفيدًا بعد الاسترجاع المتجهي أو بالكلمات المفتاحية في مسارات البحث وRAG.", "locale": "ar", "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/voyageai-rerank-3-lite/index.md", "title": "VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/ar/voyageai-rerank-3-lite/" }, "rawModel": { "about": "Voyage rerank-3-lite هو الإصدار الذي يركّز على زمن الاستجابة ضمن سلسلة Rerank 3 من Voyage. ويستقبل استعلامًا نصيًا ومستندات مرشحة، ويقيّم كل زوج استعلام–مستند معًا، ويُعيد درجات الصلة بترتيب مصنّف. ويخدم المرحلة الثانية للبحث: يعثر مسترجع قائم على التضمينات أو الكلمات المفتاحية على المرشحين، ثم يحسّن Lite ترتيبهم. والنتيجة ترتيب يُستخدم في البحث أو سير عمل التوليد المعزّز بالاسترجاع.\n\nما الذي تغيّر في Rerank 3 Lite\nيركّز المطوّر على استرجاع أقوى للمستندات الطويلة والشيفرة مقارنةً بـrerank-2.5-lite. ويحتفظ إصدارا Rerank 3 باتباع التعليمات وفئة السياق نفسها 32K، بينما صُمّم Lite للتطبيقات الحساسة لزمن الاستجابة. وهذا يجعله مرشحًا عمليًا للبحث التفاعلي في قواعد المعرفة واسترجاع وثائق الدعم والبحث عن الشيفرة، عندما يحتاج المستخدمون إلى نتائج ذات صلة بسرعة. واختره وفق متطلبات الجودة وزمن الاستجابة للمجموعة الفعلية، بدلًا من افتراض أن الإصدار الأصغر يعني نافذة سياق أصغر.\n\nوجّه الصلة عبر الاستعلام\nيمكن أن ترافق الاستعلام تعليمات بلغة طبيعية لشرح ما يُعد ذا صلة. وأبقِ السؤال وتفضيل الصلة مختصرَين ومتسقَين. وللبحث في دعم البرمجيات، استخدم «اعثر على إجراء إعادة ضبط جهاز؛ وأعطِ الأولوية للتعليمات الخاصة بإصدار العتاد المذكور». وللاسم الملتبس لمنتج، أدرج فئة المنتج حتى لا تهيمن المعاني غير المرتبطة. ويوجّه التفضيل في الاستعلام التقييم الدلالي؛ واستخدم بيانات المجموعة الوصفية الصريحة لاختيار المنتج أو إصدار المستند أو نطاق الوصول الصحيح قبل بناء قائمة المرشحين.\n\nأعدّ قائمة مختصرة من المرشحين النصيين\nمستندات المدخل سلاسل نصية. استخرج نصًا مقروءًا من المادة المصدرية، واحتفظ بالعناوين والعناوين الفرعية والمعرّفات والسياق المحيط المفيد. وأبقِ ربطًا ثابتًا من كل موضع مدخل إلى السجل الأصلي. ولمقال استكشاف أخطاء، أدرج العارض والإجراء ذا الصلة، لا جملة منفصلة فقط. وللبحث في الشيفرة المصدرية، أدرج الدالة والمعلومات القريبة اللازمة لتمييزها عن الدوال المتشابهة الاسم. واحذف عناصر التنقل أو النصوص النمطية المتكررة عندما تزاحم المقطع المفيد.\n\nلا يستطيع معيد الترتيب إلا إعادة ترتيب المستندات التي يتلقاها. وإذا لم يسترجع البحث الأول المقال ذا الصلة أصلًا، فلا تستطيع هذه المرحلة استعادة ذلك المرشح المفقود. وافحص القائمة المختصرة والترتيب النهائي معًا عندما تبدو النتيجة خاطئة. وعندما يغطي مستند طويل موضوعات عديدة، افصل الأقسام المتماسكة واحتفظ بمراجع المستند الأم حتى يمكن اختيار قسم ذي صلة دون فقدان مصدره.\n\nحدود السياق والطلب\nيحدّد دليل المطوّر الحالي حدًا أقصى للاستعلام يبلغ 8,000 توكن وحدًا مشتركًا يبلغ 32,000 توكن للاستعلام مع كل مستند فردي. ويسمح بما يصل إلى 1,000 مستند مرشح وميزانية طلب كلية قدرها 600,000 توكن، تُحسب بضرب توكنات الاستعلام في عدد المستندات ثم إضافة جميع توكنات المستندات. لذا يستهلك الاستعلام الطويل مساحة في كل زوج، ويُحتسب مرارًا ضمن الميزانية الإجمالية. وعدّ النص المقدّم باستخدام مُجزّئ التوكنات المناسب للنموذج، بدلًا من اعتبار المحارف والكلمات والتوكنات قابلة للتبادل.\n\nفمثلًا، يُحتسب استعلام من 500 توكن مع 100 مستند من 4,000 توكن لكل منها بمجموع 450,000 توكن مدخل وفق هذه الصيغة. وهذا يوضّح إعداد الميزانية، ولا يمثّل حجمًا موصى به للقائمة المختصرة أو نتيجة سرعة مقاسة. وخيار الاقتطاع الموثّق مفعّل افتراضيًا؛ ويمكن تقصير النص المتجاوز للحجم قبل التقييم. أعدّ الأقسام المهمة عمدًا حتى لا يزيل الاقتطاع المقطع الذي تحتاج إلى مطابقته تحديدًا.\n\nاقرأ النتيجة واستخدمها\nتُرتَّب النتائج تنازليًا من أعلى درجة صلة. وتحدّد كل نتيجة موضع المستند في المدخل الأصلي، مما يتيح للتطبيق إرفاق عنوانه ومعرّف سجله ومصدره. ويضبط إعداد top_k عدد المرشحين المرتّبين المُعادين؛ ومن دونه يُعاد جميع المرشحين. ويمكن لواجهة REST لدى المطوّر أيضًا إرجاع نص المستند. واحتفظ بالمعرّفات الأصلية إلى جانب النتائج المختارة عند عرض صفحة بحث أو تمرير الأدلة إلى خطوة توليد إجابة.\n\nتعبّر درجة الصلة عن مدى مطابقة المرشح للاستعلام؛ ولا تثبت صحة ما يقوله المرشح. قارن العناصر الأعلى ترتيبًا بسؤال المستخدم الفعلي، بما في ذلك الاستثناءات والفروق بين إصدارات المستندات. وإذا كان كل المرشحين غير ذوي صلة، فسيظل هناك عنصر أعلى ترتيبًا. وقرّر كيفية تعامل تطبيقك مع هذه الحالة باستخدام استعلامات ممثلة للمجموعة.\n\nالترقية واختيار الإصدار\nيصف المطوّر rerank-3-lite بأنه ترقية لـrerank-2.5-lite بدلالات API ثابتة ودرجات مُعايرة وفق توزيع الإصدار السابق المقابل. واحتفظ بربط السجلات ومرحلة الاسترجاع الموجودين، ثم قارن الترتيب الناتج على استعلامات ذات معنى قبل الاعتماد على عتبة درجات راسخة. واستخدم Lite لتجربة بحث يهم فيها زمن الاستجابة؛ واستخدم إصدار rerank-3 المركّز على الجودة للمقارنة عندما تكون صلة المرشحين الصعبين أولوية أكبر.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "VoyageAI by MongoDB", "available": null, "canonical_model": "voyageai/rerank-3-lite", "capabilities": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "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" } ], "summary": "التسعير الكامل للتكوين في التفاصيل." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "rerank" ], "id": "voyageai/rerank-3-lite", "input": [ "text" ], "kind": "rerank", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "حقل مطلوب أو صيغة تمثيل أو قيمة غير صالحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح حقل الطلب المشار إليه.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "احتفظ بالعملية الأصلية وبالرد كاملاً أو جزئياً؛ ولا تعِد تنفيذ POST." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "يُحتفظ بكل فهرس نتيجة فعلي، وكل قيمة relevance_score منتهية، وكل كائن مستند أصلي. تربط الفهارس النتائج بمصفوفة المستندات الأصلية. يُخزَّن JSON الأصلي كاملاً ولا يُعاد إلا بعد التسوية.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "voyageai/rerank-3-lite" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "أرسل معرّف النموذج الدقيق واحتفظ بالاستجابة الأصلية كاملة." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "voyageai/rerank-3-lite" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "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" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"voyageai/rerank-3-lite\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-3-lite'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "إعادة الترتيب", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "native_endpoint": "rerank", "out": null, "output": [ "rerank" ], "path": "/v1/rerank", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "input_token": 4e-08 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "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" } ] } ], "request_model_id": "voyageai/rerank-3-lite", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "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" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "voyageai/rerank-3-lite", "request_model_id": "voyageai/rerank-3-lite", "route_label": "Ultra" } ], "name": "VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite", "price": { "in": null, "in_label": null, "out": null, "out_label": null, "sort_in": null, "sort_out": null, "varies": true }, "public_id": "voyageai/rerank-3-lite", "short": "يقيّم Voyage rerank-3-lite المستندات النصية المرشحة ويعيد ترتيبها لاستعلام، مع التركيز على البحث سريع الاستجابة. ويدعم تعليمات الصلة ونافذة استعلام–مستند بسعة 32,000 توكن، مما يجعله مفيدًا بعد الاسترجاع المتجهي أو بالكلمات المفتاحية في مسارات البحث وRAG." }, "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": "يقيّم Voyage rerank-3-lite المستندات النصية المرشحة ويعيد ترتيبها لاستعلام، مع التركيز على البحث سريع الاستجابة. ويدعم تعليمات الصلة ونافذة استعلام–مستند بسعة 32,000 توكن، مما يجعله مفيدًا بعد الاسترجاع المتجهي أو بالكلمات المفتاحية في مسارات البحث وRAG.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "7aa45728e55a179b45c035b8ab12d05ab6d20c5c8520447217e95dcacc6b5aa8", "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e" }, "sourceRevision": "1d08bcdeae74edd2f5707e4a6b83f82566637918f3fb287794ce3873b37ef752" }