{
  "aboutHtml": "<p>paraphrase-MiniLM-L6-v2 je model Sentence Transformers pro vektorové reprezentace vět a krátkých odstavců. Převádí každý text do hustého vektorového prostoru s 384 rozměry; mezi úlohy uváděné výrobcem patří sémantické vyhledávání a shlukování. Publikovaná architektura kombinuje transformer s průměrováním reprezentací a nakonfigurovaná délka sekvence je 128 tokenů.</p><h4>Reprezentujte pasáž, kterou chcete porovnat</h4><p>Připravte skutečnou větu nebo krátký odstavec a zachovejte předmět i důležité podmínky. Praktická kolekce může obsahovat různě formulované otázky nebo stručné popisy souvisejících témat. Zakódujte každý záznam a uchovejte původní formulaci a identifikátor, aby pozdější porovnání mohlo vrátit samotný text.</p><p>Několik otázek nápovědy může například popisovat stejný problém různými výrazy. Fáze porovnávání podobnosti může tyto kandidáty spojit a následně lze jejich formulace zkontrolovat podle skutečného problému. Vektorová reprezentace je číselný vstup tohoto porovnání; sama nepíše parafrázi ani nepřiřazuje konečný štítek shluku.</p><h4>Průměrování a použití vektorů</h4><p>Přímý příklad kódování výrobce při průměrování reprezentací tokenů zohledňuje masku pozornosti a vylučuje výplňové pozice. Architektura výslovně volí průměrování a nevolí agregaci CLS ani maximem. Při přípravě porovnatelných vektorů zachovejte tento postup agregace s modelem.</p><p>Každá vrácená reprezentace má 384 složek. Indexovací nebo shlukovací fáze pracuje s těmito vektory podle zvolené konfigurace podobnosti, zatímco původní zdrojový záznam zůstává dostupný ke kontrole. U porovnávaných položek zachovávejte stejný model, přípravu vstupu a nastavení porovnávání. Jiný model vracející 384 hodnot nepředstavuje na základě samotného tvaru stejný prostor reprezentací.</p><h4>Krátké vstupy v publikované konfiguraci</h4><p>Referenční konfigurace Sentence Transformer používá maximální délku sekvence 128 tokenů. Dlouhý zdroj připravte jako krátké ucelené jednotky namísto jednoho nadměrného odstavce. Věta obsahující pravidlo může potřebovat výjimku z následující věty; zachovejte tuto malou jednotku pohromadě, pokud se vejde. Počet slov nebo znaků přímo neurčuje délku sekvence v tokenech.</p><p>U sady krátkých popisů zachovejte názvy a rozlišující vlastnosti důležité pro porovnávání. Záznam obsahující pouze vágní kategorii může být obtížné odlišit od jiných záznamů daného typu. Spojení se zdrojem ukládejte mimo vektor, aby bylo možné vráceného kandidáta ověřit vůči původnímu materiálu.</p><h4>Výsledky vyhledávání a shlukování</h4><p>Při sémantickém vyhledávání reprezentujte dotaz i materiál korpusu tímto stejným modelem a vracejte kandidátní záznamy s jejich zdrojovým textem. Při shlukování vytváří jiná fáze skupiny z vektorů. Než skupiny použijete jako produktové rozhodnutí nebo automatický štítek, prohlédněte záznamy poblíž hranice shluku.</p><p>Užitečným výstupem je kompaktní reprezentace krátkého textu spojená s původním záznamem. Tento přesný checkpoint paraphrase-MiniLM-L6-v2 má vlastní konfiguraci agregace a sekvence. Varianty all-MiniLM a vícejazyčné paraphrase jsou samostatné profily modelů; jejich trénování, jazykový rozsah ani vstupní nastavení nevyplývají ze společného názvu MiniLM.</p>",
  "aboutText": "paraphrase-MiniLM-L6-v2 je model Sentence Transformers pro vektorové reprezentace vět a krátkých odstavců. Převádí každý text do hustého vektorového prostoru s 384 rozměry; mezi úlohy uváděné výrobcem patří sémantické vyhledávání a shlukování. Publikovaná architektura kombinuje transformer s průměrováním reprezentací a nakonfigurovaná délka sekvence je 128 tokenů.\n\n### Reprezentujte pasáž, kterou chcete porovnat\n\nPřipravte skutečnou větu nebo krátký odstavec a zachovejte předmět i důležité podmínky. Praktická kolekce může obsahovat různě formulované otázky nebo stručné popisy souvisejících témat. Zakódujte každý záznam a uchovejte původní formulaci a identifikátor, aby pozdější porovnání mohlo vrátit samotný text.\n\nNěkolik otázek nápovědy může například popisovat stejný problém různými výrazy. Fáze porovnávání podobnosti může tyto kandidáty spojit a následně lze jejich formulace zkontrolovat podle skutečného problému. Vektorová reprezentace je číselný vstup tohoto porovnání; sama nepíše parafrázi ani nepřiřazuje konečný štítek shluku.\n\n### Průměrování a použití vektorů\n\nPřímý příklad kódování výrobce při průměrování reprezentací tokenů zohledňuje masku pozornosti a vylučuje výplňové pozice. Architektura výslovně volí průměrování a nevolí agregaci CLS ani maximem. Při přípravě porovnatelných vektorů zachovejte tento postup agregace s modelem.\n\nKaždá vrácená reprezentace má 384 složek. Indexovací nebo shlukovací fáze pracuje s těmito vektory podle zvolené konfigurace podobnosti, zatímco původní zdrojový záznam zůstává dostupný ke kontrole. U porovnávaných položek zachovávejte stejný model, přípravu vstupu a nastavení porovnávání. Jiný model vracející 384 hodnot nepředstavuje na základě samotného tvaru stejný prostor reprezentací.\n\n### Krátké vstupy v publikované konfiguraci\n\nReferenční konfigurace Sentence Transformer používá maximální délku sekvence 128 tokenů. Dlouhý zdroj připravte jako krátké ucelené jednotky namísto jednoho nadměrného odstavce. Věta obsahující pravidlo může potřebovat výjimku z následující věty; zachovejte tuto malou jednotku pohromadě, pokud se vejde. Počet slov nebo znaků přímo neurčuje délku sekvence v tokenech.\n\nU sady krátkých popisů zachovejte názvy a rozlišující vlastnosti důležité pro porovnávání. Záznam obsahující pouze vágní kategorii může být obtížné odlišit od jiných záznamů daného typu. Spojení se zdrojem ukládejte mimo vektor, aby bylo možné vráceného kandidáta ověřit vůči původnímu materiálu.\n\n### Výsledky vyhledávání a shlukování\n\nPři sémantickém vyhledávání reprezentujte dotaz i materiál korpusu tímto stejným modelem a vracejte kandidátní záznamy s jejich zdrojovým textem. Při shlukování vytváří jiná fáze skupiny z vektorů. Než skupiny použijete jako produktové rozhodnutí nebo automatický štítek, prohlédněte záznamy poblíž hranice shluku.\n\nUžitečným výstupem je kompaktní reprezentace krátkého textu spojená s původním záznamem. Tento přesný checkpoint paraphrase-MiniLM-L6-v2 má vlastní konfiguraci agregace a sekvence. Varianty all-MiniLM a vícejazyčné paraphrase jsou samostatné profily modelů; jejich trénování, jazykový rozsah ani vstupní nastavení nevyplývají ze společného názvu MiniLM.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "eaea5ca5b33bdc26b2b1f3e21dd3d8d4a472dfa683365fb1dd1d0eed6cddd1ca",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "cs",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zavřít\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sentence Transformers /</span><code>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Zkopírovat ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Sekce karty modelu\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Úvod</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Vstupy a metody</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Tarify</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Příklady</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Výsledky</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliasy</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Metody API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2\">Vektorové reprezentace</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\">Úvod</h3><p class=\"mdesc-full\">Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 převádí věty a krátké odstavce do vektorů s 384 rozměry pro sémantické vyhledávání a shlukování. Jeho publikovaná konfigurace používá průměrování reprezentací a nastavení sekvence 128 tokenů.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Přijímané vstupy</dt><dd>Text · token_ids</dd></div><div><dt>Výsledky</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>O modelu</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>paraphrase-MiniLM-L6-v2 je model Sentence Transformers pro vektorové reprezentace vět a krátkých odstavců. Převádí každý text do hustého vektorového prostoru s 384 rozměry; mezi úlohy uváděné výrobcem patří sémantické vyhledávání a shlukování. Publikovaná architektura kombinuje transformer s průměrováním reprezentací a nakonfigurovaná délka sekvence je 128 tokenů.</p><h4>Reprezentujte pasáž, kterou chcete porovnat</h4><p>Připravte skutečnou větu nebo krátký odstavec a zachovejte předmět i důležité podmínky. Praktická kolekce může obsahovat různě formulované otázky nebo stručné popisy souvisejících témat. Zakódujte každý záznam a uchovejte původní formulaci a identifikátor, aby pozdější porovnání mohlo vrátit samotný text.</p><p>Několik otázek nápovědy může například popisovat stejný problém různými výrazy. Fáze porovnávání podobnosti může tyto kandidáty spojit a následně lze jejich formulace zkontrolovat podle skutečného problému. Vektorová reprezentace je číselný vstup tohoto porovnání; sama nepíše parafrázi ani nepřiřazuje konečný štítek shluku.</p><h4>Průměrování a použití vektorů</h4><p>Přímý příklad kódování výrobce při průměrování reprezentací tokenů zohledňuje masku pozornosti a vylučuje výplňové pozice. Architektura výslovně volí průměrování a nevolí agregaci CLS ani maximem. Při přípravě porovnatelných vektorů zachovejte tento postup agregace s modelem.</p><p>Každá vrácená reprezentace má 384 složek. Indexovací nebo shlukovací fáze pracuje s těmito vektory podle zvolené konfigurace podobnosti, zatímco původní zdrojový záznam zůstává dostupný ke kontrole. U porovnávaných položek zachovávejte stejný model, přípravu vstupu a nastavení porovnávání. Jiný model vracející 384 hodnot nepředstavuje na základě samotného tvaru stejný prostor reprezentací.</p><h4>Krátké vstupy v publikované konfiguraci</h4><p>Referenční konfigurace Sentence Transformer používá maximální délku sekvence 128 tokenů. Dlouhý zdroj připravte jako krátké ucelené jednotky namísto jednoho nadměrného odstavce. Věta obsahující pravidlo může potřebovat výjimku z následující věty; zachovejte tuto malou jednotku pohromadě, pokud se vejde. Počet slov nebo znaků přímo neurčuje délku sekvence v tokenech.</p><p>U sady krátkých popisů zachovejte názvy a rozlišující vlastnosti důležité pro porovnávání. Záznam obsahující pouze vágní kategorii může být obtížné odlišit od jiných záznamů daného typu. Spojení se zdrojem ukládejte mimo vektor, aby bylo možné vráceného kandidáta ověřit vůči původnímu materiálu.</p><h4>Výsledky vyhledávání a shlukování</h4><p>Při sémantickém vyhledávání reprezentujte dotaz i materiál korpusu tímto stejným modelem a vracejte kandidátní záznamy s jejich zdrojovým textem. Při shlukování vytváří jiná fáze skupiny z vektorů. Než skupiny použijete jako produktové rozhodnutí nebo automatický štítek, prohlédněte záznamy poblíž hranice shluku.</p><p>Užitečným výstupem je kompaktní reprezentace krátkého textu spojená s původním záznamem. Tento přesný checkpoint paraphrase-MiniLM-L6-v2 má vlastní konfiguraci agregace a sekvence. Varianty all-MiniLM a vícejazyčné paraphrase jsou samostatné profily modelů; jejich trénování, jazykový rozsah ani vstupní nastavení nevyplývají ze společného názvu MiniLM.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Dostupné v Ailoot · vstupy a metody</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Výstupní formát</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th><th>Požadavek</th><th>Hodnoty a limity</th><th>Výchozí</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Povinné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Povinné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Minimální počet položek: 1</div><div>Podmínky: Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla.</div><div>Rozpočet vstupu: Maximum: 512 · Jednotka textu: bajty UTF8 · Jednotka tokenů: prvky pole tokenů</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Nepodporováno</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmínky: Parametr provider.options byl odmítnut</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinace vstupních materiálů</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parametry a životní cyklus metody</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametr</th><th>Kontrakt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Životní cyklus: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Uchovejte index i rozměr každého vektoru.</p><p class=\"note-s\">Multimodální název modelu neznamená, že tato konkrétní cesta přijímá obrazové objekty.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarify</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.</p><dl data-price-conditions><dt>Rychlý režim</dt><dd>Neuvedeno <span class=\"note-s\">Při výběru rychlého režimu</span></dd><dt>Režim flex</dt><dd>Neuvedeno <span class=\"note-s\">Při výběru režimu flex</span></dd><dt>Maximální intenzita uvažování</dt><dd>Neuvedeno <span class=\"note-s\">Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Sazby Ailoot</h4><h4>Ceny podle konfigurace</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurace</th><th>Tabulka sazeb</th><th>Poplatek</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurace\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurace</span>Základní sazby za tokeny</th><td data-cell-label=\"Tabulka sazeb\"><span class=\"card-cell-label\">Tabulka sazeb</span>Základní sazba</td><td data-cell-label=\"Poplatek\"><span class=\"card-cell-label\">Poplatek</span><div><span>Vstup · Vstupní tokeny</span> <b>$0.00001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Výstup · Výstupní tokeny</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Čtení z mezipaměti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Zápis do mezipaměti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. <a href=\"/docs/cs/billing/reserve/\">Jak funguje rezervace a vyúčtování →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Příklady požadavků</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Varianty kódu\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2600-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2600-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2600-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2600-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Zkopírovat kód\"><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-2600-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2600-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2600-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2600-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Přijímání a ukládání výsledků</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Uchovejte všechny dokončené výsledky</h5><p class=\"note-s\">Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.</p><p class=\"note-s\">Uchovejte každý vektor spolu s jeho indexem. Počet vektorů musí odpovídat počtu vstupů; jejich rozměr musí být jednotný.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Pokud je nutné ověřit původní odpověď</h5><p class=\"note-s\">Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Pole odpovědi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Chyby a další kroky</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Odpověď</th><th>Podmínka</th><th>Další krok</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Odpověď\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Odpověď</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Podmínka\"><span class=\"card-cell-label\">Podmínka</span>Neplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru</td><td data-cell-label=\"Další krok\"><span class=\"card-cell-label\">Další krok</span>Před novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasy</h3><h4>Aliasy modelu</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2</code></a></span></p><h4>Aliasy cest metod</h4><p class=\"note-s\">Použijte cesty metod uvedené výše.</p><h4>Související ID modelů</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Neplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Před novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Uchovejte každý vektor spolu s jeho indexem. Počet vektorů musí odpovídat počtu vstupů; jejich rozměr musí být jednotný.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "bajty UTF8",
                  "token_unit": "prvky pole tokenů"
                },
                "conditions": "Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Parametr provider.options byl odmítnut",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Uchovejte index i rozměr každého vektoru.",
            "Multimodální název modelu neznamená, že tato konkrétní cesta přijímá obrazové objekty."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základní sazby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "d1db71b2f600f7af978c6243b3834b709a248c1f32d9b9977677467723f8741a",
    "input_html_sha256": "c2111e09fc4ce7d0e1f7f5a92e4d65eedaf01a63b98d0b82bd008801ba93d1ff",
    "private_audit_sha256": "9f7aa17a1defdc19cae68b5cbc833a647154fdba28c79707e95ce80594e5d406",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/cs/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/",
    "description": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 převádí věty a krátké odstavce do vektorů s 384 rozměry pro sémantické vyhledávání a shlukování. Jeho publikovaná konfigurace používá průměrování reprezentací a nastavení sekvence 128 tokenů.",
    "locale": "cs",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/cs/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/index.md",
    "title": "Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/cs/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "paraphrase-MiniLM-L6-v2 je model Sentence Transformers pro vektorové reprezentace vět a krátkých odstavců. Převádí každý text do hustého vektorového prostoru s 384 rozměry; mezi úlohy uváděné výrobcem patří sémantické vyhledávání a shlukování. Publikovaná architektura kombinuje transformer s průměrováním reprezentací a nakonfigurovaná délka sekvence je 128 tokenů.\n\n### Reprezentujte pasáž, kterou chcete porovnat\n\nPřipravte skutečnou větu nebo krátký odstavec a zachovejte předmět i důležité podmínky. Praktická kolekce může obsahovat různě formulované otázky nebo stručné popisy souvisejících témat. Zakódujte každý záznam a uchovejte původní formulaci a identifikátor, aby pozdější porovnání mohlo vrátit samotný text.\n\nNěkolik otázek nápovědy může například popisovat stejný problém různými výrazy. Fáze porovnávání podobnosti může tyto kandidáty spojit a následně lze jejich formulace zkontrolovat podle skutečného problému. Vektorová reprezentace je číselný vstup tohoto porovnání; sama nepíše parafrázi ani nepřiřazuje konečný štítek shluku.\n\n### Průměrování a použití vektorů\n\nPřímý příklad kódování výrobce při průměrování reprezentací tokenů zohledňuje masku pozornosti a vylučuje výplňové pozice. Architektura výslovně volí průměrování a nevolí agregaci CLS ani maximem. Při přípravě porovnatelných vektorů zachovejte tento postup agregace s modelem.\n\nKaždá vrácená reprezentace má 384 složek. Indexovací nebo shlukovací fáze pracuje s těmito vektory podle zvolené konfigurace podobnosti, zatímco původní zdrojový záznam zůstává dostupný ke kontrole. U porovnávaných položek zachovávejte stejný model, přípravu vstupu a nastavení porovnávání. Jiný model vracející 384 hodnot nepředstavuje na základě samotného tvaru stejný prostor reprezentací.\n\n### Krátké vstupy v publikované konfiguraci\n\nReferenční konfigurace Sentence Transformer používá maximální délku sekvence 128 tokenů. Dlouhý zdroj připravte jako krátké ucelené jednotky namísto jednoho nadměrného odstavce. Věta obsahující pravidlo může potřebovat výjimku z následující věty; zachovejte tuto malou jednotku pohromadě, pokud se vejde. Počet slov nebo znaků přímo neurčuje délku sekvence v tokenech.\n\nU sady krátkých popisů zachovejte názvy a rozlišující vlastnosti důležité pro porovnávání. Záznam obsahující pouze vágní kategorii může být obtížné odlišit od jiných záznamů daného typu. Spojení se zdrojem ukládejte mimo vektor, aby bylo možné vráceného kandidáta ověřit vůči původnímu materiálu.\n\n### Výsledky vyhledávání a shlukování\n\nPři sémantickém vyhledávání reprezentujte dotaz i materiál korpusu tímto stejným modelem a vracejte kandidátní záznamy s jejich zdrojovým textem. Při shlukování vytváří jiná fáze skupiny z vektorů. Než skupiny použijete jako produktové rozhodnutí nebo automatický štítek, prohlédněte záznamy poblíž hranice shluku.\n\nUžitečným výstupem je kompaktní reprezentace krátkého textu spojená s původním záznamem. Tento přesný checkpoint paraphrase-MiniLM-L6-v2 má vlastní konfiguraci agregace a sekvence. Varianty all-MiniLM a vícejazyčné paraphrase jsou samostatné profily modelů; jejich trénování, jazykový rozsah ani vstupní nastavení nevyplývají ze společného názvu MiniLM.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Kompletní ceník konfigurace v podrobnostech."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Neplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Před novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Uchovejte každý vektor spolu s jeho indexem. Počet vektorů musí odpovídat počtu vstupů; jejich rozměr musí být jednotný.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "bajty UTF8",
                  "token_unit": "prvky pole tokenů"
                },
                "conditions": "Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Parametr provider.options byl odmítnut",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Uchovejte index i rozměr každého vektoru.",
            "Multimodální název modelu neznamená, že tato konkrétní cesta přijímá obrazové objekty."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základní sazby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2",
    "price": {
      "in": 0.01,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.01,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
    "short": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 převádí věty a krátké odstavce do vektorů s 384 rozměry pro sémantické vyhledávání a shlukování. Jeho publikovaná konfigurace používá průměrování reprezentací a nastavení sekvence 128 tokenů."
  },
  "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": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 převádí věty a krátké odstavce do vektorů s 384 rozměry pro sémantické vyhledávání a shlukování. Jeho publikovaná konfigurace používá průměrování reprezentací a nastavení sekvence 128 tokenů.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "9f9336f8e7ffb0341b2edf028fcecbb0f87a65d8a95e3d3e0e8c9171a2caf3be",
    "renderer_sha256": "41721c81890b87836cd3fd41ef732d3276f5969e30822ba09962305294953718"
  },
  "sourceRevision": "697cc54f6b4629c0c8cd62e6e242de95997d69d38c10833ea3396a45f5d9fe50"
}