{
  "aboutHtml": "<p>Voyage 3.5 Lite převádí text na embeddingy pro sémantické vyhledávání. Voyage AI popisuje tuto edici jako optimalizovanou pro latenci a náklady, takže je kandidátem pro vyhledávací aplikace, které často vytvářejí embeddingy příchozích otázek nebo udržují velký soubor prohledávatelných pasáží. Výstup je číselnou reprezentací dodaného textu, kterou vyhledávací aplikace porovnává s vektory uloženými pro zdrojový materiál.</p><p>Začněte souborem, jehož hranice odpovídají úloze uživatele. U centra nápovědy může jedna pasáž vysvětlovat postup a jeho předpoklady. U diskusního archivu uchovejte dostatečnou část řetězce odpovědí, aby bylo zřejmé, na co reakce odpovídá. Výsledek má vést k čitelnému důkazu, proto ukládejte původní text, stabilní zdrojový odkaz a metadata dokumentu s každým embeddingem.</p><p>Pište testovací dotazy tak, jak by je kladli uživatelé. „Kde změním adresu na faktuře?“ je užitečnější kontrola vyhledávání než kopírování nadpisu relevantního článku. Zahrňte krátké otázky, parafráze, oborové zkratky a případy zmiňující několik pojmů. Kontrolujte vrácené pasáže a určete, zda nenalezený výsledek způsobuje chybějící zdrojový obsah, nevhodné hranice pasáží nebo volba vyhledávání.</p><p>Výrobce dokumentuje kontextové okno 32 000 tokenů. Tato kapacita umožňuje rozsáhlé textové vstupy, ale délka pasáže zůstává návrhovou volbou vyhledávací aplikace. Zachovejte stručnou odpověď spolu s nezbytnými podmínkami; neoddělujte definici od termínu, který vysvětluje. Extrahujte čitelný text ze zdroje a odstraňte navigaci opakovanou na každé stránce, pokud zakrývá informace požadované uživatelem.</p><p>Voyage 3.5 Lite podporuje 2 048, 1 024, 512 a 256 rozměrů. Reprezentace s plovoucí desetinnou čárkou, osmibitové celočíselné a binární poskytují další volby vektorového indexu. Testujte menší nebo kvantovanou reprezentaci na stejných otázkách a korpusu jako výchozí reprezentaci s plnou přesností. Zaznamenejte vybraný model, rozměr a datový typ s indexem, aby vektory dotazů používaly odpovídající nastavení.</p><p>Ve vyhledávacím postupu výrobce označte indexované pasáže jako dokumenty a příchozí hledání jako dotazy. Při společném zpracování několika pasáží zachovejte mapování každého vráceného vektoru na jeho vstupní text. Úspěšná operace vytvoření embeddingů dodá vektory; aplikace je stále musí vložit do správných záznamů a zpřístupnit zdrojový výňatek, když uživatel otevře výsledek.</p><p>Použijte tuto edici pro prohledávatelný soubor podpory, nástroj pro objevování dokumentů nebo vyhledávací fázi asistenta. U vícejazyčného materiálu vyhodnocujte jazykové kombinace přítomné ve vlastním souboru, místo spoléhání na jediný anglický test. Ponechte aplikaci dostupná oprávnění a jazyková metadata, aby bylo možné relevantní shodu filtrovat a zobrazit ve správném kontextu.</p><p>U rostoucích souborů aktualizujte vektory změněných pasáží spolu s jejich zdrojovými verzemi. Uchovejte skutečnou sadu otázek zahrnující snadné shody, obtížné parafráze a podobné dokumenty s různými odpověďmi. Měřte kvalitu vyhledávání a chování celého vyhledávacího postupu při očekávané zátěži. Vymezení edice Lite výrobcem pomáhá vybrat kandidáta; konečný rozměr, strategie pasáží a nastavení indexu vycházejí z výsledků na vašem materiálu.</p>",
  "aboutText": "Voyage 3.5 Lite převádí text na embeddingy pro sémantické vyhledávání. Voyage AI popisuje tuto edici jako optimalizovanou pro latenci a náklady, takže je kandidátem pro vyhledávací aplikace, které často vytvářejí embeddingy příchozích otázek nebo udržují velký soubor prohledávatelných pasáží. Výstup je číselnou reprezentací dodaného textu, kterou vyhledávací aplikace porovnává s vektory uloženými pro zdrojový materiál.\n\nZačněte souborem, jehož hranice odpovídají úloze uživatele. U centra nápovědy může jedna pasáž vysvětlovat postup a jeho předpoklady. U diskusního archivu uchovejte dostatečnou část řetězce odpovědí, aby bylo zřejmé, na co reakce odpovídá. Výsledek má vést k čitelnému důkazu, proto ukládejte původní text, stabilní zdrojový odkaz a metadata dokumentu s každým embeddingem.\n\nPište testovací dotazy tak, jak by je kladli uživatelé. „Kde změním adresu na faktuře?“ je užitečnější kontrola vyhledávání než kopírování nadpisu relevantního článku. Zahrňte krátké otázky, parafráze, oborové zkratky a případy zmiňující několik pojmů. Kontrolujte vrácené pasáže a určete, zda nenalezený výsledek způsobuje chybějící zdrojový obsah, nevhodné hranice pasáží nebo volba vyhledávání.\n\nVýrobce dokumentuje kontextové okno 32 000 tokenů. Tato kapacita umožňuje rozsáhlé textové vstupy, ale délka pasáže zůstává návrhovou volbou vyhledávací aplikace. Zachovejte stručnou odpověď spolu s nezbytnými podmínkami; neoddělujte definici od termínu, který vysvětluje. Extrahujte čitelný text ze zdroje a odstraňte navigaci opakovanou na každé stránce, pokud zakrývá informace požadované uživatelem.\n\nVoyage 3.5 Lite podporuje 2 048, 1 024, 512 a 256 rozměrů. Reprezentace s plovoucí desetinnou čárkou, osmibitové celočíselné a binární poskytují další volby vektorového indexu. Testujte menší nebo kvantovanou reprezentaci na stejných otázkách a korpusu jako výchozí reprezentaci s plnou přesností. Zaznamenejte vybraný model, rozměr a datový typ s indexem, aby vektory dotazů používaly odpovídající nastavení.\n\nVe vyhledávacím postupu výrobce označte indexované pasáže jako dokumenty a příchozí hledání jako dotazy. Při společném zpracování několika pasáží zachovejte mapování každého vráceného vektoru na jeho vstupní text. Úspěšná operace vytvoření embeddingů dodá vektory; aplikace je stále musí vložit do správných záznamů a zpřístupnit zdrojový výňatek, když uživatel otevře výsledek.\n\nPoužijte tuto edici pro prohledávatelný soubor podpory, nástroj pro objevování dokumentů nebo vyhledávací fázi asistenta. U vícejazyčného materiálu vyhodnocujte jazykové kombinace přítomné ve vlastním souboru, místo spoléhání na jediný anglický test. Ponechte aplikaci dostupná oprávnění a jazyková metadata, aby bylo možné relevantní shodu filtrovat a zobrazit ve správném kontextu.\n\nU rostoucích souborů aktualizujte vektory změněných pasáží spolu s jejich zdrojovými verzemi. Uchovejte skutečnou sadu otázek zahrnující snadné shody, obtížné parafráze a podobné dokumenty s různými odpověďmi. Měřte kvalitu vyhledávání a chování celého vyhledávacího postupu při očekávané zátěži. Vymezení edice Lite výrobcem pomáhá vybrat kandidáta; konečný rozměr, strategie pasáží a nastavení indexu vycházejí z výsledků na vašem materiálu.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "2c31e96f25afece7912af3ab5f5595668f434e37165cab362ecf98a374044f23",
    "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\">Voyage AI: Voyage 3.5 Lite</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zavřít\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-3.5-lite</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|voyage-3.5-lite\">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\">Voyage 3.5 Lite vytváří embeddingy textu pro sémantické vyhledávání se zaměřením na latenci a efektivní hledání. Podporuje kontextové okno 32 000 tokenů, čtyři velikosti vektorů a kvantovaný výstup pro hledání ve znalostní bázi, párování dokumentů a RAG.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Přijímané vstupy</dt><dd>Text</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>Voyage 3.5 Lite převádí text na embeddingy pro sémantické vyhledávání. Voyage AI popisuje tuto edici jako optimalizovanou pro latenci a náklady, takže je kandidátem pro vyhledávací aplikace, které často vytvářejí embeddingy příchozích otázek nebo udržují velký soubor prohledávatelných pasáží. Výstup je číselnou reprezentací dodaného textu, kterou vyhledávací aplikace porovnává s vektory uloženými pro zdrojový materiál.</p><p>Začněte souborem, jehož hranice odpovídají úloze uživatele. U centra nápovědy může jedna pasáž vysvětlovat postup a jeho předpoklady. U diskusního archivu uchovejte dostatečnou část řetězce odpovědí, aby bylo zřejmé, na co reakce odpovídá. Výsledek má vést k čitelnému důkazu, proto ukládejte původní text, stabilní zdrojový odkaz a metadata dokumentu s každým embeddingem.</p><p>Pište testovací dotazy tak, jak by je kladli uživatelé. „Kde změním adresu na faktuře?“ je užitečnější kontrola vyhledávání než kopírování nadpisu relevantního článku. Zahrňte krátké otázky, parafráze, oborové zkratky a případy zmiňující několik pojmů. Kontrolujte vrácené pasáže a určete, zda nenalezený výsledek způsobuje chybějící zdrojový obsah, nevhodné hranice pasáží nebo volba vyhledávání.</p><p>Výrobce dokumentuje kontextové okno 32 000 tokenů. Tato kapacita umožňuje rozsáhlé textové vstupy, ale délka pasáže zůstává návrhovou volbou vyhledávací aplikace. Zachovejte stručnou odpověď spolu s nezbytnými podmínkami; neoddělujte definici od termínu, který vysvětluje. Extrahujte čitelný text ze zdroje a odstraňte navigaci opakovanou na každé stránce, pokud zakrývá informace požadované uživatelem.</p><p>Voyage 3.5 Lite podporuje 2 048, 1 024, 512 a 256 rozměrů. Reprezentace s plovoucí desetinnou čárkou, osmibitové celočíselné a binární poskytují další volby vektorového indexu. Testujte menší nebo kvantovanou reprezentaci na stejných otázkách a korpusu jako výchozí reprezentaci s plnou přesností. Zaznamenejte vybraný model, rozměr a datový typ s indexem, aby vektory dotazů používaly odpovídající nastavení.</p><p>Ve vyhledávacím postupu výrobce označte indexované pasáže jako dokumenty a příchozí hledání jako dotazy. Při společném zpracování několika pasáží zachovejte mapování každého vráceného vektoru na jeho vstupní text. Úspěšná operace vytvoření embeddingů dodá vektory; aplikace je stále musí vložit do správných záznamů a zpřístupnit zdrojový výňatek, když uživatel otevře výsledek.</p><p>Použijte tuto edici pro prohledávatelný soubor podpory, nástroj pro objevování dokumentů nebo vyhledávací fázi asistenta. U vícejazyčného materiálu vyhodnocujte jazykové kombinace přítomné ve vlastním souboru, místo spoléhání na jediný anglický test. Ponechte aplikaci dostupná oprávnění a jazyková metadata, aby bylo možné relevantní shodu filtrovat a zobrazit ve správném kontextu.</p><p>U rostoucích souborů aktualizujte vektory změněných pasáží spolu s jejich zdrojovými verzemi. Uchovejte skutečnou sadu otázek zahrnující snadné shody, obtížné parafráze a podobné dokumenty s různými odpověďmi. Měřte kvalitu vyhledávání a chování celého vyhledávacího postupu při očekávané zátěži. Vymezení edice Lite výrobcem pomáhá vybrat kandidáta; konečný rozměr, strategie pasáží a nastavení indexu vycházejí z výsledků na vašem materiálu.</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></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>embedding</code></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><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>voyage-3.5-lite</div><div>Podmínky: Použijte přesný identifikátor modelu Ailoot.</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr><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 or array&lt;string&gt;</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>Podmínky: Text nebo seznam textů; pro každou vrácenou datovou položku uchovejte jeden vektor i její index.</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr></tbody></table></div><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>optional</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span></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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>Odešlete text s vybraným modelem; uchovejte každý vrácený vektor a jeho index.</td></tr></tbody></table></div><p>Životní cyklus: <code>synchronous</code></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>$0.0001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Výstup · Výstupní tokeny</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Čtení z mezipaměti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Zápis do mezipaměti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. <a href=\"/docs/cs/billing/reserve/\">Jak funguje rezervace a vyúčtování →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Příklady požadavků</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Varianty kódu\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2788-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2788-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · uložte všechny vektory a údaje o využití</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Zkopírovat kód\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2788-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2788-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncat &gt; request.json &lt;&lt;&#39;JSON&#39;\n{\n  &quot;model&quot;: &quot;voyage-3.5-lite&quot;,\n  &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&quot;\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Přijímání a ukládání výsledků</h3></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=voyage-3.5-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-3.5-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-3.5-lite</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=voyage-3.5-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-3.5-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-3.5-lite</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-3.5-lite",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Uchovejte původní odpověď a X-Client-Request-ID pro kontrolu shody. Nejednoznačná odpověď neopravňuje k opětovnému odeslání stejného požadavku na vytvoření.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Uložte úplnou odpověď JSON, každý vektor s jeho indexem, všechna pole s údaji o využití a všechny hlavičky požadavku.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Použijte přesný identifikátor modelu Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-3.5-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Text nebo seznam textů; pro každou vrácenou datovou položku uchovejte jeden vektor i její index.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-3.5-lite"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-3.5-lite"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Odešlete text s vybraným modelem; uchovejte každý vrácený vektor a jeho index."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základní sazby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-3.5-lite\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Vektorové reprezentace",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "voyage-3.5-lite",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "fb247cf32ec3a7c52fddea13a6c3e4ad0ec0a038365b95b17af2f352e2394759",
    "input_html_sha256": "43b4736d353d111fb4a699f3823550adccff6d940191b71b69150d54122e4603",
    "private_audit_sha256": "204341de593cc169302cec6ba25b872249a70858e6c39747dcfeea2d37902168",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/cs/voyage-3-5-lite/",
    "description": "Voyage 3.5 Lite vytváří embeddingy textu pro sémantické vyhledávání se zaměřením na latenci a efektivní hledání. Podporuje kontextové okno 32 000 tokenů, čtyři velikosti vektorů a kvantovaný výstup pro hledání ve znalostní bázi, párování dokumentů a RAG.",
    "locale": "cs",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/cs/voyage-3-5-lite/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/cs/voyage-3-5-lite/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage 3.5 Lite převádí text na embeddingy pro sémantické vyhledávání. Voyage AI popisuje tuto edici jako optimalizovanou pro latenci a náklady, takže je kandidátem pro vyhledávací aplikace, které často vytvářejí embeddingy příchozích otázek nebo udržují velký soubor prohledávatelných pasáží. Výstup je číselnou reprezentací dodaného textu, kterou vyhledávací aplikace porovnává s vektory uloženými pro zdrojový materiál.\n\nZačněte souborem, jehož hranice odpovídají úloze uživatele. U centra nápovědy může jedna pasáž vysvětlovat postup a jeho předpoklady. U diskusního archivu uchovejte dostatečnou část řetězce odpovědí, aby bylo zřejmé, na co reakce odpovídá. Výsledek má vést k čitelnému důkazu, proto ukládejte původní text, stabilní zdrojový odkaz a metadata dokumentu s každým embeddingem.\n\nPište testovací dotazy tak, jak by je kladli uživatelé. „Kde změním adresu na faktuře?“ je užitečnější kontrola vyhledávání než kopírování nadpisu relevantního článku. Zahrňte krátké otázky, parafráze, oborové zkratky a případy zmiňující několik pojmů. Kontrolujte vrácené pasáže a určete, zda nenalezený výsledek způsobuje chybějící zdrojový obsah, nevhodné hranice pasáží nebo volba vyhledávání.\n\nVýrobce dokumentuje kontextové okno 32 000 tokenů. Tato kapacita umožňuje rozsáhlé textové vstupy, ale délka pasáže zůstává návrhovou volbou vyhledávací aplikace. Zachovejte stručnou odpověď spolu s nezbytnými podmínkami; neoddělujte definici od termínu, který vysvětluje. Extrahujte čitelný text ze zdroje a odstraňte navigaci opakovanou na každé stránce, pokud zakrývá informace požadované uživatelem.\n\nVoyage 3.5 Lite podporuje 2 048, 1 024, 512 a 256 rozměrů. Reprezentace s plovoucí desetinnou čárkou, osmibitové celočíselné a binární poskytují další volby vektorového indexu. Testujte menší nebo kvantovanou reprezentaci na stejných otázkách a korpusu jako výchozí reprezentaci s plnou přesností. Zaznamenejte vybraný model, rozměr a datový typ s indexem, aby vektory dotazů používaly odpovídající nastavení.\n\nVe vyhledávacím postupu výrobce označte indexované pasáže jako dokumenty a příchozí hledání jako dotazy. Při společném zpracování několika pasáží zachovejte mapování každého vráceného vektoru na jeho vstupní text. Úspěšná operace vytvoření embeddingů dodá vektory; aplikace je stále musí vložit do správných záznamů a zpřístupnit zdrojový výňatek, když uživatel otevře výsledek.\n\nPoužijte tuto edici pro prohledávatelný soubor podpory, nástroj pro objevování dokumentů nebo vyhledávací fázi asistenta. U vícejazyčného materiálu vyhodnocujte jazykové kombinace přítomné ve vlastním souboru, místo spoléhání na jediný anglický test. Ponechte aplikaci dostupná oprávnění a jazyková metadata, aby bylo možné relevantní shodu filtrovat a zobrazit ve správném kontextu.\n\nU rostoucích souborů aktualizujte vektory změněných pasáží spolu s jejich zdrojovými verzemi. Uchovejte skutečnou sadu otázek zahrnující snadné shody, obtížné parafráze a podobné dokumenty s různými odpověďmi. Měřte kvalitu vyhledávání a chování celého vyhledávacího postupu při očekávané zátěži. Vymezení edice Lite výrobcem pomáhá vybrat kandidáta; konečný rozměr, strategie pasáží a nastavení indexu vycházejí z výsledků na vašem materiálu.",
    "about_sha256": "6da9d6fd6cfde8d6f5bf8b7aa370b1ddd356c1c7303a01cbc8c52ded9e166385",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "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,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-3.5-lite",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "locale": "en",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Uchovejte původní odpověď a X-Client-Request-ID pro kontrolu shody. Nejednoznačná odpověď neopravňuje k opětovnému odeslání stejného požadavku na vytvoření.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Uložte úplnou odpověď JSON, každý vektor s jeho indexem, všechna pole s údaji o využití a všechny hlavičky požadavku.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Použijte přesný identifikátor modelu Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-3.5-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Text nebo seznam textů; pro každou vrácenou datovou položku uchovejte jeden vektor i její index.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-3.5-lite"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-3.5-lite"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Odešlete text s vybraným modelem; uchovejte každý vrácený vektor a jeho index."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základní sazby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-3.5-lite\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Vektorové reprezentace",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite",
    "price": {
      "in": 0.1,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.1,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Voyage 3.5 Lite vytváří embeddingy textu pro sémantické vyhledávání se zaměřením na latenci a efektivní hledání. Podporuje kontextové okno 32 000 tokenů, čtyři velikosti vektorů a kvantovaný výstup pro hledání ve znalostní bázi, párování dokumentů a RAG.",
    "short_sha256": "61db24acd587cfab4f14b7f3c526314d69996c4d48e50298883531c74deb64a7"
  },
  "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": "Voyage 3.5 Lite vytváří embeddingy textu pro sémantické vyhledávání se zaměřením na latenci a efektivní hledání. Podporuje kontextové okno 32 000 tokenů, čtyři velikosti vektorů a kvantovaný výstup pro hledání ve znalostní bázi, párování dokumentů a RAG.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "e6486b93c42a6f66f21d6c8e92d4f52bed51a1993f7a6ad3888c3ccf6ba92588",
    "renderer_sha256": "41721c81890b87836cd3fd41ef732d3276f5969e30822ba09962305294953718"
  },
  "sourceRevision": "c32d21bbb1e71fefe79949eb2ece9f6edf2764bb71426429c4b47273bca35482"
}