{
  "aboutHtml": "<p>Voyage Context 3 vytváří kontextové embeddingy fragmentů pro vyhledávání dokumentů. Každý fragment dostává vlastní vektor a model přitom zohledňuje také další dodané fragmenty stejného dokumentu. Vyhledávacímu systému tak poskytuje reprezentaci místní pasáže společně s širším kontextem dokumentu, například subjektem nebo tématem uvedeným jinde ve zdroji.</p><p>Připravte každý dokument jako uspořádanou sekvenci čitelných textových fragmentů. Ponechte fragmenty jednoho dokumentu společně a zachovejte jejich původní pořadí. V kontextovém postupu výrobce obsahuje každá vnitřní skupina fragmenty jednoho zdroje a oddělené skupiny představují oddělené zdroje. Toto seskupení je součástí významu vstupu: říká modelu, který okolní text patří k reprezentovanému dokumentu.</p><p>Užitečným případem je zpráva, jejíž úvod identifikuje společnost, zatímco pozdější odstavec vysvětluje její růst. Hledání růstu této společnosti potřebuje konkrétní odstavec i identitu dokumentu. Uchovejte původní text fragmentu a metadata nadřazeného dokumentu s výsledným vektorem, aby výsledek mohl zobrazit pasáž a odkazovat na úplný zdroj.</p><p>Reference výrobce dokumentuje až 120 000 tokenů napříč požadavkem s nejvýše 1 000 vstupními skupinami a celkem 16 000 fragmenty. Průvodce modelem samostatně uvádí okno 32 000 tokenů na fragment. Při přípravě materiálu zachovejte tyto rozsahy oddělené: limit jednoho fragmentu a limit celého požadavku popisují různé vstupní velikosti. Po rozdělení zdroje zkontrolujte celkový součet, místo předpokladu, že každý jednotlivý fragment může ve stejném požadavku vyplnit své maximum.</p><p>Pro vyhledávání dokumentů označte seskupené pasáže jako dokumentový vstup. Každou vyhledávací otázku připravte jako vlastní dotazovací skupinu. Výrobce doporučuje nepřekrývající se dodané fragmenty dokumentů, aby kontextová reprezentace nesla okolní informace bez opakování textu v každé pasáži. Při zápisu indexu zachovejte souvislost mezi skupinou dokumentu, polohou fragmentu a vráceným vektorem.</p><p>Voyage Context 3 podporuje 2 048, 1 024, 512 a 256 rozměrů s volbami výstupu s plovoucí desetinnou čárkou, osmibitového celočíselného a binárního. Vyberte reprezentaci indexu a vyhodnoťte ji na stejných zdrojových dokumentech a otázkách. Uchovejte vybraný rozměr a datový typ s indexem, aby reprezentace dotazů a uložené vektory zůstaly konzistentní.</p><p>Používejte výsledné vektory při hledání pasáží, objevování dokumentů nebo ve vyhledávací fázi asistenta pracujícího se zprávami, výzkumnými články, smlouvami či technickými příručkami. Výsledek může určit cílenou pasáž, zatímco její zdrojový odkaz poskytuje přístup k definicím a upřesňujícím podmínkám jinde v dokumentu. Zachovejte verze dokumentů a oprávnění jako aplikační metadata vedle vektorů.</p><p>Testujte otázky vyžadující místní detail i kontext celého dokumentu. Zahrňte podobné pasáže z různých zdrojů, pojmenované subjekty uvedené jen na začátku a otázky s důkazy rozprostřenými přes několik oddílů. Kontrolujte, zda se vyhledá očekávaný fragment a zda aplikace ukazuje dostatek okolního textu k interpretaci. Pokud se zdroj změní, vědomě znovu vytvořte dotčenou skupinu dokumentu, aby její kontextové fragmenty odpovídaly jedné soudržné verzi.</p>",
  "aboutText": "Voyage Context 3 vytváří kontextové embeddingy fragmentů pro vyhledávání dokumentů. Každý fragment dostává vlastní vektor a model přitom zohledňuje také další dodané fragmenty stejného dokumentu. Vyhledávacímu systému tak poskytuje reprezentaci místní pasáže společně s širším kontextem dokumentu, například subjektem nebo tématem uvedeným jinde ve zdroji.\n\nPřipravte každý dokument jako uspořádanou sekvenci čitelných textových fragmentů. Ponechte fragmenty jednoho dokumentu společně a zachovejte jejich původní pořadí. V kontextovém postupu výrobce obsahuje každá vnitřní skupina fragmenty jednoho zdroje a oddělené skupiny představují oddělené zdroje. Toto seskupení je součástí významu vstupu: říká modelu, který okolní text patří k reprezentovanému dokumentu.\n\nUžitečným případem je zpráva, jejíž úvod identifikuje společnost, zatímco pozdější odstavec vysvětluje její růst. Hledání růstu této společnosti potřebuje konkrétní odstavec i identitu dokumentu. Uchovejte původní text fragmentu a metadata nadřazeného dokumentu s výsledným vektorem, aby výsledek mohl zobrazit pasáž a odkazovat na úplný zdroj.\n\nReference výrobce dokumentuje až 120 000 tokenů napříč požadavkem s nejvýše 1 000 vstupními skupinami a celkem 16 000 fragmenty. Průvodce modelem samostatně uvádí okno 32 000 tokenů na fragment. Při přípravě materiálu zachovejte tyto rozsahy oddělené: limit jednoho fragmentu a limit celého požadavku popisují různé vstupní velikosti. Po rozdělení zdroje zkontrolujte celkový součet, místo předpokladu, že každý jednotlivý fragment může ve stejném požadavku vyplnit své maximum.\n\nPro vyhledávání dokumentů označte seskupené pasáže jako dokumentový vstup. Každou vyhledávací otázku připravte jako vlastní dotazovací skupinu. Výrobce doporučuje nepřekrývající se dodané fragmenty dokumentů, aby kontextová reprezentace nesla okolní informace bez opakování textu v každé pasáži. Při zápisu indexu zachovejte souvislost mezi skupinou dokumentu, polohou fragmentu a vráceným vektorem.\n\nVoyage Context 3 podporuje 2 048, 1 024, 512 a 256 rozměrů s volbami výstupu s plovoucí desetinnou čárkou, osmibitového celočíselného a binárního. Vyberte reprezentaci indexu a vyhodnoťte ji na stejných zdrojových dokumentech a otázkách. Uchovejte vybraný rozměr a datový typ s indexem, aby reprezentace dotazů a uložené vektory zůstaly konzistentní.\n\nPoužívejte výsledné vektory při hledání pasáží, objevování dokumentů nebo ve vyhledávací fázi asistenta pracujícího se zprávami, výzkumnými články, smlouvami či technickými příručkami. Výsledek může určit cílenou pasáž, zatímco její zdrojový odkaz poskytuje přístup k definicím a upřesňujícím podmínkám jinde v dokumentu. Zachovejte verze dokumentů a oprávnění jako aplikační metadata vedle vektorů.\n\nTestujte otázky vyžadující místní detail i kontext celého dokumentu. Zahrňte podobné pasáže z různých zdrojů, pojmenované subjekty uvedené jen na začátku a otázky s důkazy rozprostřenými přes několik oddílů. Kontrolujte, zda se vyhledá očekávaný fragment a zda aplikace ukazuje dostatek okolního textu k interpretaci. Pokud se zdroj změní, vědomě znovu vytvořte dotčenou skupinu dokumentu, aby její kontextové fragmenty odpovídaly jedné soudržné verzi.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "c87fe2df8085191e4224c6d98783793b29851b3569d35652677326407dcd6291",
    "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 Context 3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zavřít\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-context-3</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-context-3\">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 Context 3 vytváří vektor pro každý fragment dokumentu a přitom zahrnuje kontext ostatních fragmentů téhož dokumentu. Podporuje přesné vyhledávání pasáží v dlouhých dokumentech s volitelnými rozměry a kvantovanými embeddingy.</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 Context 3 vytváří kontextové embeddingy fragmentů pro vyhledávání dokumentů. Každý fragment dostává vlastní vektor a model přitom zohledňuje také další dodané fragmenty stejného dokumentu. Vyhledávacímu systému tak poskytuje reprezentaci místní pasáže společně s širším kontextem dokumentu, například subjektem nebo tématem uvedeným jinde ve zdroji.</p><p>Připravte každý dokument jako uspořádanou sekvenci čitelných textových fragmentů. Ponechte fragmenty jednoho dokumentu společně a zachovejte jejich původní pořadí. V kontextovém postupu výrobce obsahuje každá vnitřní skupina fragmenty jednoho zdroje a oddělené skupiny představují oddělené zdroje. Toto seskupení je součástí významu vstupu: říká modelu, který okolní text patří k reprezentovanému dokumentu.</p><p>Užitečným případem je zpráva, jejíž úvod identifikuje společnost, zatímco pozdější odstavec vysvětluje její růst. Hledání růstu této společnosti potřebuje konkrétní odstavec i identitu dokumentu. Uchovejte původní text fragmentu a metadata nadřazeného dokumentu s výsledným vektorem, aby výsledek mohl zobrazit pasáž a odkazovat na úplný zdroj.</p><p>Reference výrobce dokumentuje až 120 000 tokenů napříč požadavkem s nejvýše 1 000 vstupními skupinami a celkem 16 000 fragmenty. Průvodce modelem samostatně uvádí okno 32 000 tokenů na fragment. Při přípravě materiálu zachovejte tyto rozsahy oddělené: limit jednoho fragmentu a limit celého požadavku popisují různé vstupní velikosti. Po rozdělení zdroje zkontrolujte celkový součet, místo předpokladu, že každý jednotlivý fragment může ve stejném požadavku vyplnit své maximum.</p><p>Pro vyhledávání dokumentů označte seskupené pasáže jako dokumentový vstup. Každou vyhledávací otázku připravte jako vlastní dotazovací skupinu. Výrobce doporučuje nepřekrývající se dodané fragmenty dokumentů, aby kontextová reprezentace nesla okolní informace bez opakování textu v každé pasáži. Při zápisu indexu zachovejte souvislost mezi skupinou dokumentu, polohou fragmentu a vráceným vektorem.</p><p>Voyage Context 3 podporuje 2 048, 1 024, 512 a 256 rozměrů s volbami výstupu s plovoucí desetinnou čárkou, osmibitového celočíselného a binárního. Vyberte reprezentaci indexu a vyhodnoťte ji na stejných zdrojových dokumentech a otázkách. Uchovejte vybraný rozměr a datový typ s indexem, aby reprezentace dotazů a uložené vektory zůstaly konzistentní.</p><p>Používejte výsledné vektory při hledání pasáží, objevování dokumentů nebo ve vyhledávací fázi asistenta pracujícího se zprávami, výzkumnými články, smlouvami či technickými příručkami. Výsledek může určit cílenou pasáž, zatímco její zdrojový odkaz poskytuje přístup k definicím a upřesňujícím podmínkám jinde v dokumentu. Zachovejte verze dokumentů a oprávnění jako aplikační metadata vedle vektorů.</p><p>Testujte otázky vyžadující místní detail i kontext celého dokumentu. Zahrňte podobné pasáže z různých zdrojů, pojmenované subjekty uvedené jen na začátku a otázky s důkazy rozprostřenými přes několik oddílů. Kontrolujte, zda se vyhledá očekávaný fragment a zda aplikace ukazuje dostatek okolního textu k interpretaci. Pokud se zdroj změní, vědomě znovu vytvořte dotčenou skupinu dokumentu, aby její kontextové fragmenty odpovídaly jedné soudržné verzi.</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-context-3</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>$0.0004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Výstup · Výstupní tokeny</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Čtení z mezipaměti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Zápis do mezipaměti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. <a href=\"/docs/cs/billing/reserve/\">Jak funguje rezervace a vyúčtování →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Příklady požadavků</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Varianty kódu\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2791-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2791-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · uložte všechny vektory a údaje o využití</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Zkopírovat kód\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2791-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2791-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-context-3&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-context-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-context-3&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-context-3</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-context-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-context-3&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-context-3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-context-3",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-context-3",
      "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-context-3"
                ],
                "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-context-3"
                  ],
                  "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-context-3"
              },
              "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-context-3\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "voyage-context-3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "f165bccc351c8595d1cdc605134817592acbd2cb1532437ec926f7f95840b588",
    "input_html_sha256": "b6abdf7d63313cd394ca0fe65db0e0468c8893ade152307db55a7f3280d2041c",
    "private_audit_sha256": "da0409ab8c72d09e1fbbde71cb435c798b78a75dadaf58ad4ce2ec39c55ea16c",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/cs/voyage-context-3/",
    "description": "Voyage Context 3 vytváří vektor pro každý fragment dokumentu a přitom zahrnuje kontext ostatních fragmentů téhož dokumentu. Podporuje přesné vyhledávání pasáží v dlouhých dokumentech s volitelnými rozměry a kvantovanými embeddingy.",
    "locale": "cs",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/cs/voyage-context-3/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage Context 3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/cs/voyage-context-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage Context 3 vytváří kontextové embeddingy fragmentů pro vyhledávání dokumentů. Každý fragment dostává vlastní vektor a model přitom zohledňuje také další dodané fragmenty stejného dokumentu. Vyhledávacímu systému tak poskytuje reprezentaci místní pasáže společně s širším kontextem dokumentu, například subjektem nebo tématem uvedeným jinde ve zdroji.\n\nPřipravte každý dokument jako uspořádanou sekvenci čitelných textových fragmentů. Ponechte fragmenty jednoho dokumentu společně a zachovejte jejich původní pořadí. V kontextovém postupu výrobce obsahuje každá vnitřní skupina fragmenty jednoho zdroje a oddělené skupiny představují oddělené zdroje. Toto seskupení je součástí významu vstupu: říká modelu, který okolní text patří k reprezentovanému dokumentu.\n\nUžitečným případem je zpráva, jejíž úvod identifikuje společnost, zatímco pozdější odstavec vysvětluje její růst. Hledání růstu této společnosti potřebuje konkrétní odstavec i identitu dokumentu. Uchovejte původní text fragmentu a metadata nadřazeného dokumentu s výsledným vektorem, aby výsledek mohl zobrazit pasáž a odkazovat na úplný zdroj.\n\nReference výrobce dokumentuje až 120 000 tokenů napříč požadavkem s nejvýše 1 000 vstupními skupinami a celkem 16 000 fragmenty. Průvodce modelem samostatně uvádí okno 32 000 tokenů na fragment. Při přípravě materiálu zachovejte tyto rozsahy oddělené: limit jednoho fragmentu a limit celého požadavku popisují různé vstupní velikosti. Po rozdělení zdroje zkontrolujte celkový součet, místo předpokladu, že každý jednotlivý fragment může ve stejném požadavku vyplnit své maximum.\n\nPro vyhledávání dokumentů označte seskupené pasáže jako dokumentový vstup. Každou vyhledávací otázku připravte jako vlastní dotazovací skupinu. Výrobce doporučuje nepřekrývající se dodané fragmenty dokumentů, aby kontextová reprezentace nesla okolní informace bez opakování textu v každé pasáži. Při zápisu indexu zachovejte souvislost mezi skupinou dokumentu, polohou fragmentu a vráceným vektorem.\n\nVoyage Context 3 podporuje 2 048, 1 024, 512 a 256 rozměrů s volbami výstupu s plovoucí desetinnou čárkou, osmibitového celočíselného a binárního. Vyberte reprezentaci indexu a vyhodnoťte ji na stejných zdrojových dokumentech a otázkách. Uchovejte vybraný rozměr a datový typ s indexem, aby reprezentace dotazů a uložené vektory zůstaly konzistentní.\n\nPoužívejte výsledné vektory při hledání pasáží, objevování dokumentů nebo ve vyhledávací fázi asistenta pracujícího se zprávami, výzkumnými články, smlouvami či technickými příručkami. Výsledek může určit cílenou pasáž, zatímco její zdrojový odkaz poskytuje přístup k definicím a upřesňujícím podmínkám jinde v dokumentu. Zachovejte verze dokumentů a oprávnění jako aplikační metadata vedle vektorů.\n\nTestujte otázky vyžadující místní detail i kontext celého dokumentu. Zahrňte podobné pasáže z různých zdrojů, pojmenované subjekty uvedené jen na začátku a otázky s důkazy rozprostřenými přes několik oddílů. Kontrolujte, zda se vyhledá očekávaný fragment a zda aplikace ukazuje dostatek okolního textu k interpretaci. Pokud se zdroj změní, vědomě znovu vytvořte dotčenou skupinu dokumentu, aby její kontextové fragmenty odpovídaly jedné soudržné verzi.",
    "about_sha256": "cbe672f81d248e79c90f9384b4d5a3ff311043f96a3b07b7eb8b4ede52d2cd43",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 120000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Kompletní ceník konfigurace v podrobnostech."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage Context 3",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-context-3",
    "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-context-3"
                ],
                "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-context-3"
                  ],
                  "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-context-3"
              },
              "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-context-3\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyage-context-3",
        "request_model_id": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage Context 3",
    "price": {
      "in": 0.4,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.4,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Voyage Context 3 vytváří vektor pro každý fragment dokumentu a přitom zahrnuje kontext ostatních fragmentů téhož dokumentu. Podporuje přesné vyhledávání pasáží v dlouhých dokumentech s volitelnými rozměry a kvantovanými embeddingy.",
    "short_sha256": "ecf5347d318cafaa85e440415592285b9b3d6c51afeb2467a37418c7b94e3dd3"
  },
  "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 Context 3 vytváří vektor pro každý fragment dokumentu a přitom zahrnuje kontext ostatních fragmentů téhož dokumentu. Podporuje přesné vyhledávání pasáží v dlouhých dokumentech s volitelnými rozměry a kvantovanými embeddingy.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "41860af355aa9f6946d4a83b44df118119bc3bf7068e1c948a79da973fbe9805",
    "renderer_sha256": "41721c81890b87836cd3fd41ef732d3276f5969e30822ba09962305294953718"
  },
  "sourceRevision": "ed2f5a52f38586379f366652e115049d757ea207cd97a8d0adf62901180bef15"
}