{
  "aboutHtml": "<p>Voyage rerank-3 je model pro přehodnocení pořadí textových výsledků navržený ke zlepšení kvality nalezených podkladů. Z dotazu a seznamu kandidátních dokumentů společně zkoumá každou dvojici a vrací kandidáty seřazené podle relevance. Embeddingy a vyhledávání podle klíčových slov mohou nejprve zúžit rozsáhlou sbírku na zvládnutelný užší seznam; rerank-3 poté tento seznam podrobněji posoudí z hlediska relevance. Jeho výstupem jsou ohodnocené vyhledané podklady, které aplikace zobrazí nebo předá do samostatné fáze generování odpovědi.</p><p>Rerank 3 zaměřený na kvalitu Výrobce představuje rerank-3 jako edici zaměřenou na přesnost a rerank-3-lite jako edici pro vyhledávání citlivé na latenci. Třetí generace aktualizuje páteřní síť a trénovací směs se zvláštním zlepšením vyhledávání v dlouhých dokumentech a zdrojovém kódu oproti odpovídajícím předchůdcům 2.5. Výrobce ji hodnotí na technické dokumentaci, kódu, vícejazyčných podkladech a dalších dokumentových oblastech. Tyto výsledky podporují její vyhledávací roli; edici vybírejte podle otázek a kandidátních dokumentů důležitých pro vlastní sbírku.</p><p>Dlouhé dokumenty s dostatečným kontextem Dlouhý kandidát může obsahovat užitečný kontext daleko za úvodním odstavcem. Dodejte soudržnou část nebo dokument s názvem a relevantními okolními podklady, aby model mohl posoudit vztah skutečné otázky k obsahu. Při vyhledávání produktových pravidel zachovejte nadpisy a výjimky kolem zájmové pasáže. Pochází-li několik nalezených částí ze stejného zdroje, zachovejte jejich identifikátory dokumentu i části; aplikace pak může ukázat původ vybraných podkladů.</p><p>Kontextové okno sdílejí dotaz a každý kandidát. Aktuální průvodce výrobce uvádí 32 000 tokenů pro tuto dvojici včetně dotazu o nejvýše 8 000 tokenech. Dotaz o 3 000 tokenech tedy ponechává pro každý dokument nanejvýš 29 000 tokenů. Vstup připravte tak, aby se jeho zásadní obsah vešel, zvláště pokud by jinak dlouhý úvod nebo opakující se šablonovitý text spotřeboval okno. Dokumentovaná volba zkracování je ve výchozím stavu zapnutá a může před hodnocením zkrátit příliš rozsáhlý dotaz či dokument. Záleží-li na umístění pasáže, zkontrolujte, co zůstalo zachováno.</p><p>Vyhledávání kódu a technických informací Ve vyhledávací fázi programovacího asistenta mohou kandidáti obsahovat implementace funkcí, dokumentaci API nebo technická vysvětlení jako text. Přiložte symboly, signatury a kontext potřebné k odlišení podobných kandidátů. Dotaz typu „Najděte funkci, která normalizuje cesty a zachovává koncový oddělovač“ určuje konkrétní chování k přiřazení. Připojte příslušná omezení jazyka, platformy nebo verze. Po seřazení prozkoumejte vybraný kód a jeho závislosti před použitím jako kontextu; skóre relevance nedokazuje, že implementace splňuje všechny uvedené požadavky.</p><p>Pokyny vymezují relevanci Model zachovává schopnost upravovat pořadí podle pokynů zavedenou v Rerank 2.5. Pokud záměr uživatele potřebuje upřesnit, vložte před dotaz nebo za něj stručný pokyn. Při vyhledávání rešeršních dokumentů vysvětlete, zda je důležitý název, konkrétní metoda nebo oblast použití. U interního katalogu určete, zda se požadavek týká instalace, řešení problémů nebo kompatibility. Pokyn udržujte v souladu s otázkou; dodatečné preference odporující hlavnímu požadavku mohou změnit to, co se pořadí snaží optimalizovat.</p><p>Příprava kandidátních dokumentů a rozpočtů Vstupem je seznam textových řetězců. Ze zdrojových dokumentů vytěžte použitelný text, zachovejte smysluplné hranice částí a vedle seznamu uchovávejte uspořádané mapování záznamů. Výrobce umožňuje až 1 000 dokumentů v jednom požadavku. Uvádí také souhrnný vstupní strop 600 000 tokenů: tokeny dotazu násobené počtem dokumentů plus součet všech tokenů dokumentů. To se liší od limitu kontextu pro jednotlivou dvojici. Omezení nadbytečného textu dotazu může zachovat kapacitu dvojice i celkový rozpočet požadavku.</p><p>Počítejte tokeny pro příslušný model místo předpokladu, že počet slov nebo znaků je počtem tokenů. U rozsáhlých kandidátů vyberte soudržné pasáže nebo rozdělte podklady podle užitečných nadpisů a zachovejte informace o nadřazeném zdroji. Přehodnocování pořadí je nejužitečnější poté, co první vyhledávání již našlo vhodné kandidáty: nemůže zařadit chybějící zdroj, který se nikdy nedostal do seznamu.</p><p>Seřazené výsledky a další použití Výsledek obsahuje skóre relevance a indexy odkazující na původní vstupní dokumenty, seřazené sestupně podle relevance. Volba top_k omezuje počet vrácených seřazených výsledků; jinak se vracejí všichni vstupní kandidáti. Rozhraní REST výrobce umožňuje přiložit také text dokumentu. Pomocí každého původního indexu dohledáte název, identifikátor zdroje a případná metadata potřebná pro aplikaci; poté vybrané položky zobrazte nebo vložte příslušný text do kontextu podkladů odpovědi.</p><p>Nejlepší výsledky porovnejte s otázkou a identitu zdroje ponechte viditelnou. Vysoké relativní pořadí neověřuje faktickou správnost dokumentu a užší seznam obsahující jen slabé kandidáty bude mít stále první položku. Výběr podle relevance oddělte od rozhodnutí, zda vybrané podklady stačí k zodpovězení otázky uživatele.</p><p>Přechod mezi edicemi Výrobce popisuje rerank-3 jako přímo zaměnitelného nástupce rerank-2.5 se stejnou sémantikou API a skóre kalibrovanými na rozdělení odpovídajícího předchůdce. Tato kompatibilita podporuje zachování stávající vyhledávací fáze a mapování záznamů. Než se na přechod spolehnete, porovnejte smysluplná pořadí výsledků a případný práh skóre na aktuálním korpusu. Rerank-3 a rerank-3-lite ponechte jako odlišné volby: společné limity a dodržování pokynů neznamenají totožné priority kvality a latence.</p>",
  "aboutText": "Voyage rerank-3 je model pro přehodnocení pořadí textových výsledků navržený ke zlepšení kvality nalezených podkladů. Z dotazu a seznamu kandidátních dokumentů společně zkoumá každou dvojici a vrací kandidáty seřazené podle relevance. Embeddingy a vyhledávání podle klíčových slov mohou nejprve zúžit rozsáhlou sbírku na zvládnutelný užší seznam; rerank-3 poté tento seznam podrobněji posoudí z hlediska relevance. Jeho výstupem jsou ohodnocené vyhledané podklady, které aplikace zobrazí nebo předá do samostatné fáze generování odpovědi.\n\nRerank 3 zaměřený na kvalitu\nVýrobce představuje rerank-3 jako edici zaměřenou na přesnost a rerank-3-lite jako edici pro vyhledávání citlivé na latenci. Třetí generace aktualizuje páteřní síť a trénovací směs se zvláštním zlepšením vyhledávání v dlouhých dokumentech a zdrojovém kódu oproti odpovídajícím předchůdcům 2.5. Výrobce ji hodnotí na technické dokumentaci, kódu, vícejazyčných podkladech a dalších dokumentových oblastech. Tyto výsledky podporují její vyhledávací roli; edici vybírejte podle otázek a kandidátních dokumentů důležitých pro vlastní sbírku.\n\nDlouhé dokumenty s dostatečným kontextem\nDlouhý kandidát může obsahovat užitečný kontext daleko za úvodním odstavcem. Dodejte soudržnou část nebo dokument s názvem a relevantními okolními podklady, aby model mohl posoudit vztah skutečné otázky k obsahu. Při vyhledávání produktových pravidel zachovejte nadpisy a výjimky kolem zájmové pasáže. Pochází-li několik nalezených částí ze stejného zdroje, zachovejte jejich identifikátory dokumentu i části; aplikace pak může ukázat původ vybraných podkladů.\n\nKontextové okno sdílejí dotaz a každý kandidát. Aktuální průvodce výrobce uvádí 32 000 tokenů pro tuto dvojici včetně dotazu o nejvýše 8 000 tokenech. Dotaz o 3 000 tokenech tedy ponechává pro každý dokument nanejvýš 29 000 tokenů. Vstup připravte tak, aby se jeho zásadní obsah vešel, zvláště pokud by jinak dlouhý úvod nebo opakující se šablonovitý text spotřeboval okno. Dokumentovaná volba zkracování je ve výchozím stavu zapnutá a může před hodnocením zkrátit příliš rozsáhlý dotaz či dokument. Záleží-li na umístění pasáže, zkontrolujte, co zůstalo zachováno.\n\nVyhledávání kódu a technických informací\nVe vyhledávací fázi programovacího asistenta mohou kandidáti obsahovat implementace funkcí, dokumentaci API nebo technická vysvětlení jako text. Přiložte symboly, signatury a kontext potřebné k odlišení podobných kandidátů. Dotaz typu „Najděte funkci, která normalizuje cesty a zachovává koncový oddělovač“ určuje konkrétní chování k přiřazení. Připojte příslušná omezení jazyka, platformy nebo verze. Po seřazení prozkoumejte vybraný kód a jeho závislosti před použitím jako kontextu; skóre relevance nedokazuje, že implementace splňuje všechny uvedené požadavky.\n\nPokyny vymezují relevanci\nModel zachovává schopnost upravovat pořadí podle pokynů zavedenou v Rerank 2.5. Pokud záměr uživatele potřebuje upřesnit, vložte před dotaz nebo za něj stručný pokyn. Při vyhledávání rešeršních dokumentů vysvětlete, zda je důležitý název, konkrétní metoda nebo oblast použití. U interního katalogu určete, zda se požadavek týká instalace, řešení problémů nebo kompatibility. Pokyn udržujte v souladu s otázkou; dodatečné preference odporující hlavnímu požadavku mohou změnit to, co se pořadí snaží optimalizovat.\n\nPříprava kandidátních dokumentů a rozpočtů\nVstupem je seznam textových řetězců. Ze zdrojových dokumentů vytěžte použitelný text, zachovejte smysluplné hranice částí a vedle seznamu uchovávejte uspořádané mapování záznamů. Výrobce umožňuje až 1 000 dokumentů v jednom požadavku. Uvádí také souhrnný vstupní strop 600 000 tokenů: tokeny dotazu násobené počtem dokumentů plus součet všech tokenů dokumentů. To se liší od limitu kontextu pro jednotlivou dvojici. Omezení nadbytečného textu dotazu může zachovat kapacitu dvojice i celkový rozpočet požadavku.\n\nPočítejte tokeny pro příslušný model místo předpokladu, že počet slov nebo znaků je počtem tokenů. U rozsáhlých kandidátů vyberte soudržné pasáže nebo rozdělte podklady podle užitečných nadpisů a zachovejte informace o nadřazeném zdroji. Přehodnocování pořadí je nejužitečnější poté, co první vyhledávání již našlo vhodné kandidáty: nemůže zařadit chybějící zdroj, který se nikdy nedostal do seznamu.\n\nSeřazené výsledky a další použití\nVýsledek obsahuje skóre relevance a indexy odkazující na původní vstupní dokumenty, seřazené sestupně podle relevance. Volba top_k omezuje počet vrácených seřazených výsledků; jinak se vracejí všichni vstupní kandidáti. Rozhraní REST výrobce umožňuje přiložit také text dokumentu. Pomocí každého původního indexu dohledáte název, identifikátor zdroje a případná metadata potřebná pro aplikaci; poté vybrané položky zobrazte nebo vložte příslušný text do kontextu podkladů odpovědi.\n\nNejlepší výsledky porovnejte s otázkou a identitu zdroje ponechte viditelnou. Vysoké relativní pořadí neověřuje faktickou správnost dokumentu a užší seznam obsahující jen slabé kandidáty bude mít stále první položku. Výběr podle relevance oddělte od rozhodnutí, zda vybrané podklady stačí k zodpovězení otázky uživatele.\n\nPřechod mezi edicemi\nVýrobce popisuje rerank-3 jako přímo zaměnitelného nástupce rerank-2.5 se stejnou sémantikou API a skóre kalibrovanými na rozdělení odpovídajícího předchůdce. Tato kompatibilita podporuje zachování stávající vyhledávací fáze a mapování záznamů. Než se na přechod spolehnete, porovnejte smysluplná pořadí výsledků a případný práh skóre na aktuálním korpusu. Rerank-3 a rerank-3-lite ponechte jako odlišné volby: společné limity a dodržování pokynů neznamenají totožné priority kvality a latence.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "1c8b350bb7eb9371eb9a8fd87fe6ab862690d873430e338b2d224ed1b3771ea5",
    "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\">VoyageAI by MongoDB: rerank-3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zavřít\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>VoyageAI by MongoDB /</span><code>voyageai/rerank-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|rerank|/v1/rerank|voyageai%2Frerank-3\">Přeřazení podle relevance</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 rerank-3 je edice Rerank 3 zaměřená na kvalitu hodnocení relevance dvojice dotaz–dokument. Mění pořadí nalezených textových kandidátů, podporuje pokyny k relevanci v přirozeném jazyce a zpracovává dvojice o 32 000 tokenech pro vyhledávání v dlouhých dokumentech, kódu a znalostních bázích.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Přijímané vstupy</dt><dd>Text</dd></div><div><dt>Výsledky</dt><dd>Výsledky seřazené podle relevance</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 rerank-3 je model pro přehodnocení pořadí textových výsledků navržený ke zlepšení kvality nalezených podkladů. Z dotazu a seznamu kandidátních dokumentů společně zkoumá každou dvojici a vrací kandidáty seřazené podle relevance. Embeddingy a vyhledávání podle klíčových slov mohou nejprve zúžit rozsáhlou sbírku na zvládnutelný užší seznam; rerank-3 poté tento seznam podrobněji posoudí z hlediska relevance. Jeho výstupem jsou ohodnocené vyhledané podklady, které aplikace zobrazí nebo předá do samostatné fáze generování odpovědi.</p><p>Rerank 3 zaměřený na kvalitu Výrobce představuje rerank-3 jako edici zaměřenou na přesnost a rerank-3-lite jako edici pro vyhledávání citlivé na latenci. Třetí generace aktualizuje páteřní síť a trénovací směs se zvláštním zlepšením vyhledávání v dlouhých dokumentech a zdrojovém kódu oproti odpovídajícím předchůdcům 2.5. Výrobce ji hodnotí na technické dokumentaci, kódu, vícejazyčných podkladech a dalších dokumentových oblastech. Tyto výsledky podporují její vyhledávací roli; edici vybírejte podle otázek a kandidátních dokumentů důležitých pro vlastní sbírku.</p><p>Dlouhé dokumenty s dostatečným kontextem Dlouhý kandidát může obsahovat užitečný kontext daleko za úvodním odstavcem. Dodejte soudržnou část nebo dokument s názvem a relevantními okolními podklady, aby model mohl posoudit vztah skutečné otázky k obsahu. Při vyhledávání produktových pravidel zachovejte nadpisy a výjimky kolem zájmové pasáže. Pochází-li několik nalezených částí ze stejného zdroje, zachovejte jejich identifikátory dokumentu i části; aplikace pak může ukázat původ vybraných podkladů.</p><p>Kontextové okno sdílejí dotaz a každý kandidát. Aktuální průvodce výrobce uvádí 32 000 tokenů pro tuto dvojici včetně dotazu o nejvýše 8 000 tokenech. Dotaz o 3 000 tokenech tedy ponechává pro každý dokument nanejvýš 29 000 tokenů. Vstup připravte tak, aby se jeho zásadní obsah vešel, zvláště pokud by jinak dlouhý úvod nebo opakující se šablonovitý text spotřeboval okno. Dokumentovaná volba zkracování je ve výchozím stavu zapnutá a může před hodnocením zkrátit příliš rozsáhlý dotaz či dokument. Záleží-li na umístění pasáže, zkontrolujte, co zůstalo zachováno.</p><p>Vyhledávání kódu a technických informací Ve vyhledávací fázi programovacího asistenta mohou kandidáti obsahovat implementace funkcí, dokumentaci API nebo technická vysvětlení jako text. Přiložte symboly, signatury a kontext potřebné k odlišení podobných kandidátů. Dotaz typu „Najděte funkci, která normalizuje cesty a zachovává koncový oddělovač“ určuje konkrétní chování k přiřazení. Připojte příslušná omezení jazyka, platformy nebo verze. Po seřazení prozkoumejte vybraný kód a jeho závislosti před použitím jako kontextu; skóre relevance nedokazuje, že implementace splňuje všechny uvedené požadavky.</p><p>Pokyny vymezují relevanci Model zachovává schopnost upravovat pořadí podle pokynů zavedenou v Rerank 2.5. Pokud záměr uživatele potřebuje upřesnit, vložte před dotaz nebo za něj stručný pokyn. Při vyhledávání rešeršních dokumentů vysvětlete, zda je důležitý název, konkrétní metoda nebo oblast použití. U interního katalogu určete, zda se požadavek týká instalace, řešení problémů nebo kompatibility. Pokyn udržujte v souladu s otázkou; dodatečné preference odporující hlavnímu požadavku mohou změnit to, co se pořadí snaží optimalizovat.</p><p>Příprava kandidátních dokumentů a rozpočtů Vstupem je seznam textových řetězců. Ze zdrojových dokumentů vytěžte použitelný text, zachovejte smysluplné hranice částí a vedle seznamu uchovávejte uspořádané mapování záznamů. Výrobce umožňuje až 1 000 dokumentů v jednom požadavku. Uvádí také souhrnný vstupní strop 600 000 tokenů: tokeny dotazu násobené počtem dokumentů plus součet všech tokenů dokumentů. To se liší od limitu kontextu pro jednotlivou dvojici. Omezení nadbytečného textu dotazu může zachovat kapacitu dvojice i celkový rozpočet požadavku.</p><p>Počítejte tokeny pro příslušný model místo předpokladu, že počet slov nebo znaků je počtem tokenů. U rozsáhlých kandidátů vyberte soudržné pasáže nebo rozdělte podklady podle užitečných nadpisů a zachovejte informace o nadřazeném zdroji. Přehodnocování pořadí je nejužitečnější poté, co první vyhledávání již našlo vhodné kandidáty: nemůže zařadit chybějící zdroj, který se nikdy nedostal do seznamu.</p><p>Seřazené výsledky a další použití Výsledek obsahuje skóre relevance a indexy odkazující na původní vstupní dokumenty, seřazené sestupně podle relevance. Volba top_k omezuje počet vrácených seřazených výsledků; jinak se vracejí všichni vstupní kandidáti. Rozhraní REST výrobce umožňuje přiložit také text dokumentu. Pomocí každého původního indexu dohledáte název, identifikátor zdroje a případná metadata potřebná pro aplikaci; poté vybrané položky zobrazte nebo vložte příslušný text do kontextu podkladů odpovědi.</p><p>Nejlepší výsledky porovnejte s otázkou a identitu zdroje ponechte viditelnou. Vysoké relativní pořadí neověřuje faktickou správnost dokumentu a užší seznam obsahující jen slabé kandidáty bude mít stále první položku. Výběr podle relevance oddělte od rozhodnutí, zda vybrané podklady stačí k zodpovězení otázky uživatele.</p><p>Přechod mezi edicemi Výrobce popisuje rerank-3 jako přímo zaměnitelného nástupce rerank-2.5 se stejnou sémantikou API a skóre kalibrovanými na rozdělení odpovídajícího předchůdce. Tato kompatibilita podporuje zachování stávající vyhledávací fáze a mapování záznamů. Než se na přechod spolehnete, porovnejte smysluplná pořadí výsledků a případný práh skóre na aktuálním korpusu. Rerank-3 a rerank-3-lite ponechte jako odlišné volby: společné limity a dodržování pokynů neznamenají totožné priority kvality a latence.</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 · Přeřazení podle relevance</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>rerank</code></dd></div><div><dt>Výstupní formát</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th><th>Požadavek</th><th>Hodnoty a limity</th><th>Výchozí</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>array</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></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">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>voyageai/rerank-3</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>schema</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">query</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></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">top_n</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>schema</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">documents[].text</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">documents[].image</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinace vstupních materiálů</summary><p class=\"note-s\"><b>text_rerank</b> · Povinné: query, documents array with minItems1</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parametry a životní cyklus metody</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametr</th><th>Kontrakt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>model, query, documents</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>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>provider, session_id, top_n, trace, user</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>Životní cyklus: <code>synchronous</code></p><p class=\"note-s\">Odešlete přesné ID modelu a uchovejte celou nativní odpověď.</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><p class=\"note-s\">Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurace</th><th>Tabulka sazeb</th><th>Účtovací jednotka</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=\"Účtovací jednotka\"><span class=\"card-cell-label\">Účtovací jednotka</span>—</td><td data-cell-label=\"Poplatek\"><span class=\"card-cell-label\">Poplatek</span><div><span>Vstup · Vstupní tokeny</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Výstup · Výstupní tokeny</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"Konfigurace\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurace</span>Ultra</th><td data-cell-label=\"Tabulka sazeb\"><span class=\"card-cell-label\">Tabulka sazeb</span>—</td><td data-cell-label=\"Účtovací jednotka\"><span class=\"card-cell-label\">Účtovací jednotka</span>/ 1K tokenů</td><td data-cell-label=\"Poplatek\"><span class=\"card-cell-label\">Poplatek</span><div><span>Vstup</span> <b>$0.0001</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 · Přeřazení podle relevance</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-2699-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2699-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Uchovaná oficiální struktura požadavku; dokumentační příklad</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2699-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2699-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Použijte skutečné podklady svého požadavku a uchovejte úplný výsledek</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-2699-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2699-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;documents&quot;: [\n    &quot;Paris is the capital of France.&quot;,\n    &quot;Berlin is the capital of Germany.&quot;\n  ],\n  &quot;model&quot;: &quot;voyageai/rerank-3&quot;,\n  &quot;query&quot;: &quot;What is the capital of France?&quot;,\n  &quot;top_n&quot;: 3\n}</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2699-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2699-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}&quot;\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ[&#39;AILOOT_REQUEST_FILE&#39;]).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit(&#39;Request must be a JSON object&#39;)\np[&#39;model&#39;]=&#39;voyageai/rerank-3&#39;\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Přijímání a ukládání výsledků</h3><h4>Ailoot Ultra · Přeřazení podle relevance</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Uchovejte všechny dokončené výsledky</h5><p class=\"note-s\">Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.</p><p class=\"note-s\">Zachovává se každý skutečný index výsledku, konečná hodnota relevance_score a původní objekt dokumentu. Indexy odkazují na původní pole dokumentů. Celý původní JSON se uloží a vrátí až po vyúčtování.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Pokud je nutné ověřit původní odpověď</h5><p class=\"note-s\">Zachovejte původní operaci a úplnou či částečnou odpověď; požadavek POST neopakujte.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Pole odpovědi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>number</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">results[].document.text</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">results[].document.image</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">usage.search_units</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">usage.cost</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>number</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Chyby a další kroky</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Odpověď</th><th>Podmínka</th><th>Další krok</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Odpověď\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Odpověď</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Podmínka\"><span class=\"card-cell-label\">Podmínka</span>Neplatné povinné pole, způsob zadání nebo hodnota</td><td data-cell-label=\"Další krok\"><span class=\"card-cell-label\">Další krok</span>Opravte označené pole požadavku.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasy</h3><h4>Aliasy modelu</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=voyageai%2Frerank-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Frerank-3&amp;fmt=rerank\"><code>voyageai/rerank-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=voyageai%2Frerank-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Frerank-3&amp;fmt=rerank\"><code>voyageai/rerank-3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/rerank-3",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "voyageai/rerank-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|voyageai%2Frerank-3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Neplatné povinné pole, způsob zadání nebo hodnota",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Opravte označené pole požadavku.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "cancel": null,
              "idempotency_header": null,
              "job_retrieve": null,
              "mode": "synchronous",
              "streaming": false,
              "unknown": "Zachovejte původní operaci a úplnou či částečnou odpověď; požadavek POST neopakujte."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "accepted": [
                  "string documents",
                  "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model"
                ],
                "mode": "text_rerank",
                "required": [
                  "query",
                  "documents array with minItems1"
                ]
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "rerank"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Zachovává se každý skutečný index výsledku, konečná hodnota relevance_score a původní objekt dokumentu. Indexy odkazují na původní pole dokumentů. Celý původní JSON se uloží a vrátí až po vyúčtování.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "provider",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "results[].document.text",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "results[].document.image",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage.search_units",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage.cost",
                  "type": "number"
                }
              ],
              "format": "json",
              "schema": {
                "description": "Rerank response containing ranked results",
                "example": {
                  "id": "gen-rerank-1234567890-abc",
                  "model": "cohere/rerank-v3.5",
                  "results": [
                    {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    }
                  ],
                  "usage": {
                    "search_units": 1,
                    "total_tokens": 150
                  }
                },
                "properties": {
                  "id": {
                    "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)",
                    "example": "gen-rerank-1234567890-abc",
                    "type": "string"
                  },
                  "model": {
                    "description": "The model used for reranking",
                    "example": "cohere/rerank-v3.5",
                    "type": "string"
                  },
                  "provider": {
                    "description": "The provider that served the rerank request",
                    "example": "Cohere",
                    "type": "string"
                  },
                  "results": {
                    "description": "List of rerank results sorted by relevance",
                    "example": [
                      {
                        "document": {
                          "text": "Paris is the capital of France."
                        },
                        "index": 0,
                        "relevance_score": 0.98
                      }
                    ],
                    "items": {
                      "description": "A single rerank result",
                      "example": {
                        "document": {
                          "text": "Paris is the capital of France."
                        },
                        "index": 0,
                        "relevance_score": 0.98
                      },
                      "properties": {
                        "document": {
                          "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)",
                          "properties": {
                            "image": {
                              "description": "The image (URL or data URI) from the original document",
                              "example": "https://example.com/image.png",
                              "type": "string"
                            },
                            "text": {
                              "description": "The document text",
                              "example": "Paris is the capital of France.",
                              "type": "string"
                            }
                          },
                          "type": "object"
                        },
                        "index": {
                          "description": "Index of the document in the original input list",
                          "example": 0,
                          "type": "integer"
                        },
                        "relevance_score": {
                          "description": "Relevance score of the document to the query",
                          "example": 0.98,
                          "format": "double",
                          "type": "number"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "index",
                        "relevance_score",
                        "document"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": "array"
                  },
                  "usage": {
                    "description": "Usage statistics",
                    "example": {
                      "search_units": 1,
                      "total_tokens": 150
                    },
                    "properties": {
                      "cost": {
                        "description": "Cost of the request in credits",
                        "example": 0.001,
                        "format": "double",
                        "type": "number"
                      },
                      "search_units": {
                        "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)",
                        "example": 1,
                        "type": "integer"
                      },
                      "total_tokens": {
                        "description": "Total number of tokens used",
                        "example": 150,
                        "type": "integer"
                      }
                    },
                    "type": "object"
                  }
                },
                "required": [
                  "model",
                  "results"
                ],
                "type": "object"
              }
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/rerank-3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "schema"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "The search query to rerank documents against",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "maxLength": 256,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "Number of most relevant documents to return",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "schema"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "maxLength": 256,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents[].text",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents[].image",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "unsupported": [
              "stream=true"
            ]
          },
          "hints": [
            "Odešlete přesné ID modelu a uchovejte celou nativní odpověď."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "provider",
              "session_id",
              "top_n",
              "trace",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel": null,
            "idempotency_header": null,
            "job_retrieve": null,
            "mode": "synchronous",
            "streaming": false,
            "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST."
          },
          "manufacturer_capability": {
            "context_length": 32000,
            "manufacturer_input": [
              "text"
            ],
            "manufacturer_output": [
              "rerank"
            ]
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "rerank"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "provider",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "results[].document.text",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "results[].document.image",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage.search_units",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage.cost",
                "type": "number"
              }
            ],
            "format": "json",
            "schema": {
              "description": "Rerank response containing ranked results",
              "example": {
                "id": "gen-rerank-1234567890-abc",
                "model": "cohere/rerank-v3.5",
                "results": [
                  {
                    "document": {
                      "text": "Paris is the capital of France."
                    },
                    "index": 0,
                    "relevance_score": 0.98
                  }
                ],
                "usage": {
                  "search_units": 1,
                  "total_tokens": 150
                }
              },
              "properties": {
                "id": {
                  "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)",
                  "example": "gen-rerank-1234567890-abc",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "description": "The model used for reranking",
                  "example": "cohere/rerank-v3.5",
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "The provider that served the rerank request",
                  "example": "Cohere",
                  "type": "string"
                },
                "results": {
                  "description": "List of rerank results sorted by relevance",
                  "example": [
                    {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    }
                  ],
                  "items": {
                    "description": "A single rerank result",
                    "example": {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    },
                    "properties": {
                      "document": {
                        "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)",
                        "properties": {
                          "image": {
                            "description": "The image (URL or data URI) from the original document",
                            "example": "https://example.com/image.png",
                            "type": "string"
                          },
                          "text": {
                            "description": "The document text",
                            "example": "Paris is the capital of France.",
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "type": "object"
                      },
                      "index": {
                        "description": "Index of the document in the original input list",
                        "example": 0,
                        "type": "integer"
                      },
                      "relevance_score": {
                        "description": "Relevance score of the document to the query",
                        "example": 0.98,
                        "format": "double",
                        "type": "number"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "index",
                      "relevance_score",
                      "document"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "usage": {
                  "description": "Usage statistics",
                  "example": {
                    "search_units": 1,
                    "total_tokens": 150
                  },
                  "properties": {
                    "cost": {
                      "description": "Cost of the request in credits",
                      "example": 0.001,
                      "format": "double",
                      "type": "number"
                    },
                    "search_units": {
                      "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)",
                      "example": 1,
                      "type": "integer"
                    },
                    "total_tokens": {
                      "description": "Total number of tokens used",
                      "example": 150,
                      "type": "integer"
                    }
                  },
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "results"
              ],
              "type": "object"
            }
          },
          "schema": {
            "request": {
              "description": "Rerank request input",
              "example": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "cohere/rerank-v3.5",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "properties": {
                "documents": {
                  "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.",
                  "example": [
                    "Paris is the capital of France.",
                    "Berlin is the capital of Germany."
                  ],
                  "items": {
                    "anyOf": [
                      {
                        "type": "string"
                      },
                      {
                        "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.",
                        "properties": {
                          "image": {
                            "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).",
                            "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png",
                            "type": "string"
                          },
                          "text": {
                            "description": "The document text",
                            "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.",
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "type": "object"
                      }
                    ],
                    "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`."
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyageai/rerank-3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "allOf": [
                    {
                      "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences"
                    },
                    {
                      "description": "Provider routing preferences for the request."
                    }
                  ]
                },
                "query": {
                  "description": "The search query to rerank documents against",
                  "example": "What is the capital of France?",
                  "type": "string"
                },
                "session_id": {
                  "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.",
                  "example": "session-1234",
                  "maxLength": 256,
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "description": "Number of most relevant documents to return",
                  "example": 3,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "trace": {
                  "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig"
                },
                "user": {
                  "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.",
                  "example": "user-1234",
                  "maxLength": 256,
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "response": {
              "description": "Rerank response containing ranked results",
              "example": {
                "id": "gen-rerank-1234567890-abc",
                "model": "cohere/rerank-v3.5",
                "results": [
                  {
                    "document": {
                      "text": "Paris is the capital of France."
                    },
                    "index": 0,
                    "relevance_score": 0.98
                  }
                ],
                "usage": {
                  "search_units": 1,
                  "total_tokens": 150
                }
              },
              "properties": {
                "id": {
                  "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)",
                  "example": "gen-rerank-1234567890-abc",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "description": "The model used for reranking",
                  "example": "cohere/rerank-v3.5",
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "The provider that served the rerank request",
                  "example": "Cohere",
                  "type": "string"
                },
                "results": {
                  "description": "List of rerank results sorted by relevance",
                  "example": [
                    {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    }
                  ],
                  "items": {
                    "description": "A single rerank result",
                    "example": {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    },
                    "properties": {
                      "document": {
                        "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)",
                        "properties": {
                          "image": {
                            "description": "The image (URL or data URI) from the original document",
                            "example": "https://example.com/image.png",
                            "type": "string"
                          },
                          "text": {
                            "description": "The document text",
                            "example": "Paris is the capital of France.",
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "type": "object"
                      },
                      "index": {
                        "description": "Index of the document in the original input list",
                        "example": 0,
                        "type": "integer"
                      },
                      "relevance_score": {
                        "description": "Relevance score of the document to the query",
                        "example": 0.98,
                        "format": "double",
                        "type": "number"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "index",
                      "relevance_score",
                      "document"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "usage": {
                  "description": "Usage statistics",
                  "example": {
                    "search_units": 1,
                    "total_tokens": 150
                  },
                  "properties": {
                    "cost": {
                      "description": "Cost of the request in credits",
                      "example": 0.001,
                      "format": "double",
                      "type": "number"
                    },
                    "search_units": {
                      "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)",
                      "example": 1,
                      "type": "integer"
                    },
                    "total_tokens": {
                      "description": "Total number of tokens used",
                      "example": 150,
                      "type": "integer"
                    }
                  },
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "results"
              ],
              "type": "object"
            }
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "native_endpoint": "rerank",
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"documents\": [\n    \"Paris is the capital of France.\",\n    \"Berlin is the capital of Germany.\"\n  ],\n  \"model\": \"voyageai/rerank-3\",\n  \"query\": \"What is the capital of France?\",\n  \"top_n\": 3\n}",
            "label": "Retained official request structure; documentary example",
            "language": "json"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-3'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Use your actual request material and retain the complete result",
            "language": "bash",
            "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result."
          }
        ],
        "family": "rerank",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Přeřazení podle relevance",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "input_token": 1e-07
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "native_endpoint": "rerank",
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyageai/rerank-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_token",
            "label": "input token",
            "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"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "voyageai/rerank-3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "1259face5924774e1f57fa8e007bc67166c0aa9cb1e82cbd65b0193ad5a70cba",
    "input_html_sha256": "da8c03567a3c3f785cc611dc9d6b44aa9522681cd5daf35d01ea7085d64521c0",
    "private_audit_sha256": "2493645b5ad125943e62f3181a8cf8df846cfee2d6bf5e00da723ecf5ce4f8f6",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/cs/voyageai-rerank-3/",
    "description": "Voyage rerank-3 je edice Rerank 3 zaměřená na kvalitu hodnocení relevance dvojice dotaz–dokument. Mění pořadí nalezených textových kandidátů, podporuje pokyny k relevanci v přirozeném jazyce a zpracovává dvojice o 32 000 tokenech pro vyhledávání v dlouhých dokumentech, kódu a znalostních bázích.",
    "locale": "cs",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/cs/voyageai-rerank-3/index.md",
    "title": "VoyageAI by MongoDB: rerank-3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/cs/voyageai-rerank-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage rerank-3 je model pro přehodnocení pořadí textových výsledků navržený ke zlepšení kvality nalezených podkladů. Z dotazu a seznamu kandidátních dokumentů společně zkoumá každou dvojici a vrací kandidáty seřazené podle relevance. Embeddingy a vyhledávání podle klíčových slov mohou nejprve zúžit rozsáhlou sbírku na zvládnutelný užší seznam; rerank-3 poté tento seznam podrobněji posoudí z hlediska relevance. Jeho výstupem jsou ohodnocené vyhledané podklady, které aplikace zobrazí nebo předá do samostatné fáze generování odpovědi.\n\nRerank 3 zaměřený na kvalitu\nVýrobce představuje rerank-3 jako edici zaměřenou na přesnost a rerank-3-lite jako edici pro vyhledávání citlivé na latenci. Třetí generace aktualizuje páteřní síť a trénovací směs se zvláštním zlepšením vyhledávání v dlouhých dokumentech a zdrojovém kódu oproti odpovídajícím předchůdcům 2.5. Výrobce ji hodnotí na technické dokumentaci, kódu, vícejazyčných podkladech a dalších dokumentových oblastech. Tyto výsledky podporují její vyhledávací roli; edici vybírejte podle otázek a kandidátních dokumentů důležitých pro vlastní sbírku.\n\nDlouhé dokumenty s dostatečným kontextem\nDlouhý kandidát může obsahovat užitečný kontext daleko za úvodním odstavcem. Dodejte soudržnou část nebo dokument s názvem a relevantními okolními podklady, aby model mohl posoudit vztah skutečné otázky k obsahu. Při vyhledávání produktových pravidel zachovejte nadpisy a výjimky kolem zájmové pasáže. Pochází-li několik nalezených částí ze stejného zdroje, zachovejte jejich identifikátory dokumentu i části; aplikace pak může ukázat původ vybraných podkladů.\n\nKontextové okno sdílejí dotaz a každý kandidát. Aktuální průvodce výrobce uvádí 32 000 tokenů pro tuto dvojici včetně dotazu o nejvýše 8 000 tokenech. Dotaz o 3 000 tokenech tedy ponechává pro každý dokument nanejvýš 29 000 tokenů. Vstup připravte tak, aby se jeho zásadní obsah vešel, zvláště pokud by jinak dlouhý úvod nebo opakující se šablonovitý text spotřeboval okno. Dokumentovaná volba zkracování je ve výchozím stavu zapnutá a může před hodnocením zkrátit příliš rozsáhlý dotaz či dokument. Záleží-li na umístění pasáže, zkontrolujte, co zůstalo zachováno.\n\nVyhledávání kódu a technických informací\nVe vyhledávací fázi programovacího asistenta mohou kandidáti obsahovat implementace funkcí, dokumentaci API nebo technická vysvětlení jako text. Přiložte symboly, signatury a kontext potřebné k odlišení podobných kandidátů. Dotaz typu „Najděte funkci, která normalizuje cesty a zachovává koncový oddělovač“ určuje konkrétní chování k přiřazení. Připojte příslušná omezení jazyka, platformy nebo verze. Po seřazení prozkoumejte vybraný kód a jeho závislosti před použitím jako kontextu; skóre relevance nedokazuje, že implementace splňuje všechny uvedené požadavky.\n\nPokyny vymezují relevanci\nModel zachovává schopnost upravovat pořadí podle pokynů zavedenou v Rerank 2.5. Pokud záměr uživatele potřebuje upřesnit, vložte před dotaz nebo za něj stručný pokyn. Při vyhledávání rešeršních dokumentů vysvětlete, zda je důležitý název, konkrétní metoda nebo oblast použití. U interního katalogu určete, zda se požadavek týká instalace, řešení problémů nebo kompatibility. Pokyn udržujte v souladu s otázkou; dodatečné preference odporující hlavnímu požadavku mohou změnit to, co se pořadí snaží optimalizovat.\n\nPříprava kandidátních dokumentů a rozpočtů\nVstupem je seznam textových řetězců. Ze zdrojových dokumentů vytěžte použitelný text, zachovejte smysluplné hranice částí a vedle seznamu uchovávejte uspořádané mapování záznamů. Výrobce umožňuje až 1 000 dokumentů v jednom požadavku. Uvádí také souhrnný vstupní strop 600 000 tokenů: tokeny dotazu násobené počtem dokumentů plus součet všech tokenů dokumentů. To se liší od limitu kontextu pro jednotlivou dvojici. Omezení nadbytečného textu dotazu může zachovat kapacitu dvojice i celkový rozpočet požadavku.\n\nPočítejte tokeny pro příslušný model místo předpokladu, že počet slov nebo znaků je počtem tokenů. U rozsáhlých kandidátů vyberte soudržné pasáže nebo rozdělte podklady podle užitečných nadpisů a zachovejte informace o nadřazeném zdroji. Přehodnocování pořadí je nejužitečnější poté, co první vyhledávání již našlo vhodné kandidáty: nemůže zařadit chybějící zdroj, který se nikdy nedostal do seznamu.\n\nSeřazené výsledky a další použití\nVýsledek obsahuje skóre relevance a indexy odkazující na původní vstupní dokumenty, seřazené sestupně podle relevance. Volba top_k omezuje počet vrácených seřazených výsledků; jinak se vracejí všichni vstupní kandidáti. Rozhraní REST výrobce umožňuje přiložit také text dokumentu. Pomocí každého původního indexu dohledáte název, identifikátor zdroje a případná metadata potřebná pro aplikaci; poté vybrané položky zobrazte nebo vložte příslušný text do kontextu podkladů odpovědi.\n\nNejlepší výsledky porovnejte s otázkou a identitu zdroje ponechte viditelnou. Vysoké relativní pořadí neověřuje faktickou správnost dokumentu a užší seznam obsahující jen slabé kandidáty bude mít stále první položku. Výběr podle relevance oddělte od rozhodnutí, zda vybrané podklady stačí k zodpovězení otázky uživatele.\n\nPřechod mezi edicemi\nVýrobce popisuje rerank-3 jako přímo zaměnitelného nástupce rerank-2.5 se stejnou sémantikou API a skóre kalibrovanými na rozdělení odpovídajícího předchůdce. Tato kompatibilita podporuje zachování stávající vyhledávací fáze a mapování záznamů. Než se na přechod spolehnete, porovnejte smysluplná pořadí výsledků a případný práh skóre na aktuálním korpusu. Rerank-3 a rerank-3-lite ponechte jako odlišné volby: společné limity a dodržování pokynů neznamenají totožné priority kvality a latence.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
    "canonical_model": "voyageai/rerank-3",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "rerank"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_token",
            "label": "input token",
            "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"
          }
        ],
        "summary": "Kompletní ceník konfigurace v podrobnostech."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "voyageai/rerank-3",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "rerank",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Neplatné povinné pole, způsob zadání nebo hodnota",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Opravte označené pole požadavku.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "cancel": null,
              "idempotency_header": null,
              "job_retrieve": null,
              "mode": "synchronous",
              "streaming": false,
              "unknown": "Zachovejte původní operaci a úplnou či částečnou odpověď; požadavek POST neopakujte."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "accepted": [
                  "string documents",
                  "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model"
                ],
                "mode": "text_rerank",
                "required": [
                  "query",
                  "documents array with minItems1"
                ]
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "rerank"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Zachovává se každý skutečný index výsledku, konečná hodnota relevance_score a původní objekt dokumentu. Indexy odkazují na původní pole dokumentů. Celý původní JSON se uloží a vrátí až po vyúčtování.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "provider",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "results[].document.text",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "results[].document.image",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage.search_units",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage.cost",
                  "type": "number"
                }
              ],
              "format": "json",
              "schema": {
                "description": "Rerank response containing ranked results",
                "example": {
                  "id": "gen-rerank-1234567890-abc",
                  "model": "cohere/rerank-v3.5",
                  "results": [
                    {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    }
                  ],
                  "usage": {
                    "search_units": 1,
                    "total_tokens": 150
                  }
                },
                "properties": {
                  "id": {
                    "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)",
                    "example": "gen-rerank-1234567890-abc",
                    "type": "string"
                  },
                  "model": {
                    "description": "The model used for reranking",
                    "example": "cohere/rerank-v3.5",
                    "type": "string"
                  },
                  "provider": {
                    "description": "The provider that served the rerank request",
                    "example": "Cohere",
                    "type": "string"
                  },
                  "results": {
                    "description": "List of rerank results sorted by relevance",
                    "example": [
                      {
                        "document": {
                          "text": "Paris is the capital of France."
                        },
                        "index": 0,
                        "relevance_score": 0.98
                      }
                    ],
                    "items": {
                      "description": "A single rerank result",
                      "example": {
                        "document": {
                          "text": "Paris is the capital of France."
                        },
                        "index": 0,
                        "relevance_score": 0.98
                      },
                      "properties": {
                        "document": {
                          "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)",
                          "properties": {
                            "image": {
                              "description": "The image (URL or data URI) from the original document",
                              "example": "https://example.com/image.png",
                              "type": "string"
                            },
                            "text": {
                              "description": "The document text",
                              "example": "Paris is the capital of France.",
                              "type": "string"
                            }
                          },
                          "type": "object"
                        },
                        "index": {
                          "description": "Index of the document in the original input list",
                          "example": 0,
                          "type": "integer"
                        },
                        "relevance_score": {
                          "description": "Relevance score of the document to the query",
                          "example": 0.98,
                          "format": "double",
                          "type": "number"
                        }
                      },
                      "required": [
                        "index",
                        "relevance_score",
                        "document"
                      ],
                      "type": "object"
                    },
                    "type": "array"
                  },
                  "usage": {
                    "description": "Usage statistics",
                    "example": {
                      "search_units": 1,
                      "total_tokens": 150
                    },
                    "properties": {
                      "cost": {
                        "description": "Cost of the request in credits",
                        "example": 0.001,
                        "format": "double",
                        "type": "number"
                      },
                      "search_units": {
                        "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)",
                        "example": 1,
                        "type": "integer"
                      },
                      "total_tokens": {
                        "description": "Total number of tokens used",
                        "example": 150,
                        "type": "integer"
                      }
                    },
                    "type": "object"
                  }
                },
                "required": [
                  "model",
                  "results"
                ],
                "type": "object"
              }
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/rerank-3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "schema"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "The search query to rerank documents against",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "maxLength": 256,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "Number of most relevant documents to return",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "schema"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "maxLength": 256,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents[].text",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.",
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents[].image",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "unsupported": [
              "stream=true"
            ]
          },
          "hints": [
            "Odešlete přesné ID modelu a uchovejte celou nativní odpověď."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "multimodal_input_binding": null,
            "optional_controls": [
              "provider",
              "session_id",
              "top_n",
              "trace",
              "user"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel": null,
            "idempotency_header": null,
            "job_retrieve": null,
            "mode": "synchronous",
            "streaming": false,
            "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST."
          },
          "manufacturer_capability": {
            "context_length": 32000,
            "manufacturer_input": [
              "text"
            ],
            "manufacturer_output": [
              "rerank"
            ]
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "rerank"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "provider",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "results[].document.text",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "results[].document.image",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage.search_units",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage.cost",
                "type": "number"
              }
            ],
            "format": "json",
            "schema": {
              "description": "Rerank response containing ranked results",
              "example": {
                "id": "gen-rerank-1234567890-abc",
                "model": "cohere/rerank-v3.5",
                "results": [
                  {
                    "document": {
                      "text": "Paris is the capital of France."
                    },
                    "index": 0,
                    "relevance_score": 0.98
                  }
                ],
                "usage": {
                  "search_units": 1,
                  "total_tokens": 150
                }
              },
              "properties": {
                "id": {
                  "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)",
                  "example": "gen-rerank-1234567890-abc",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "description": "The model used for reranking",
                  "example": "cohere/rerank-v3.5",
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "The provider that served the rerank request",
                  "example": "Cohere",
                  "type": "string"
                },
                "results": {
                  "description": "List of rerank results sorted by relevance",
                  "example": [
                    {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    }
                  ],
                  "items": {
                    "description": "A single rerank result",
                    "example": {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    },
                    "properties": {
                      "document": {
                        "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)",
                        "properties": {
                          "image": {
                            "description": "The image (URL or data URI) from the original document",
                            "example": "https://example.com/image.png",
                            "type": "string"
                          },
                          "text": {
                            "description": "The document text",
                            "example": "Paris is the capital of France.",
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "type": "object"
                      },
                      "index": {
                        "description": "Index of the document in the original input list",
                        "example": 0,
                        "type": "integer"
                      },
                      "relevance_score": {
                        "description": "Relevance score of the document to the query",
                        "example": 0.98,
                        "format": "double",
                        "type": "number"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "index",
                      "relevance_score",
                      "document"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "usage": {
                  "description": "Usage statistics",
                  "example": {
                    "search_units": 1,
                    "total_tokens": 150
                  },
                  "properties": {
                    "cost": {
                      "description": "Cost of the request in credits",
                      "example": 0.001,
                      "format": "double",
                      "type": "number"
                    },
                    "search_units": {
                      "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)",
                      "example": 1,
                      "type": "integer"
                    },
                    "total_tokens": {
                      "description": "Total number of tokens used",
                      "example": 150,
                      "type": "integer"
                    }
                  },
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "results"
              ],
              "type": "object"
            }
          },
          "schema": {
            "request": {
              "description": "Rerank request input",
              "example": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "cohere/rerank-v3.5",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "properties": {
                "documents": {
                  "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.",
                  "example": [
                    "Paris is the capital of France.",
                    "Berlin is the capital of Germany."
                  ],
                  "items": {
                    "anyOf": [
                      {
                        "type": "string"
                      },
                      {
                        "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.",
                        "properties": {
                          "image": {
                            "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).",
                            "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png",
                            "type": "string"
                          },
                          "text": {
                            "description": "The document text",
                            "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.",
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "type": "object"
                      }
                    ],
                    "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`."
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyageai/rerank-3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "allOf": [
                    {
                      "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences"
                    },
                    {
                      "description": "Provider routing preferences for the request."
                    }
                  ]
                },
                "query": {
                  "description": "The search query to rerank documents against",
                  "example": "What is the capital of France?",
                  "type": "string"
                },
                "session_id": {
                  "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.",
                  "example": "session-1234",
                  "maxLength": 256,
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "description": "Number of most relevant documents to return",
                  "example": 3,
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                },
                "trace": {
                  "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig"
                },
                "user": {
                  "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.",
                  "example": "user-1234",
                  "maxLength": 256,
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "response": {
              "description": "Rerank response containing ranked results",
              "example": {
                "id": "gen-rerank-1234567890-abc",
                "model": "cohere/rerank-v3.5",
                "results": [
                  {
                    "document": {
                      "text": "Paris is the capital of France."
                    },
                    "index": 0,
                    "relevance_score": 0.98
                  }
                ],
                "usage": {
                  "search_units": 1,
                  "total_tokens": 150
                }
              },
              "properties": {
                "id": {
                  "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)",
                  "example": "gen-rerank-1234567890-abc",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "description": "The model used for reranking",
                  "example": "cohere/rerank-v3.5",
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "The provider that served the rerank request",
                  "example": "Cohere",
                  "type": "string"
                },
                "results": {
                  "description": "List of rerank results sorted by relevance",
                  "example": [
                    {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    }
                  ],
                  "items": {
                    "description": "A single rerank result",
                    "example": {
                      "document": {
                        "text": "Paris is the capital of France."
                      },
                      "index": 0,
                      "relevance_score": 0.98
                    },
                    "properties": {
                      "document": {
                        "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)",
                        "properties": {
                          "image": {
                            "description": "The image (URL or data URI) from the original document",
                            "example": "https://example.com/image.png",
                            "type": "string"
                          },
                          "text": {
                            "description": "The document text",
                            "example": "Paris is the capital of France.",
                            "type": "string"
                          }
                        },
                        "type": "object"
                      },
                      "index": {
                        "description": "Index of the document in the original input list",
                        "example": 0,
                        "type": "integer"
                      },
                      "relevance_score": {
                        "description": "Relevance score of the document to the query",
                        "example": 0.98,
                        "format": "double",
                        "type": "number"
                      }
                    },
                    "required": [
                      "index",
                      "relevance_score",
                      "document"
                    ],
                    "type": "object"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "usage": {
                  "description": "Usage statistics",
                  "example": {
                    "search_units": 1,
                    "total_tokens": 150
                  },
                  "properties": {
                    "cost": {
                      "description": "Cost of the request in credits",
                      "example": 0.001,
                      "format": "double",
                      "type": "number"
                    },
                    "search_units": {
                      "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)",
                      "example": 1,
                      "type": "integer"
                    },
                    "total_tokens": {
                      "description": "Total number of tokens used",
                      "example": 150,
                      "type": "integer"
                    }
                  },
                  "type": "object"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "results"
              ],
              "type": "object"
            }
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "native_endpoint": "rerank",
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"documents\": [\n    \"Paris is the capital of France.\",\n    \"Berlin is the capital of Germany.\"\n  ],\n  \"model\": \"voyageai/rerank-3\",\n  \"query\": \"What is the capital of France?\",\n  \"top_n\": 3\n}",
            "label": "Retained official request structure; documentary example",
            "language": "json"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-3'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Use your actual request material and retain the complete result",
            "language": "bash",
            "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result."
          }
        ],
        "family": "rerank",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Přeřazení podle relevance",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "input_token": 1e-07
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "native_endpoint": "rerank",
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyageai/rerank-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_token",
            "label": "input token",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyageai/rerank-3",
        "request_model_id": "voyageai/rerank-3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "VoyageAI by MongoDB: rerank-3",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "public_id": "voyageai/rerank-3",
    "short": "Voyage rerank-3 je edice Rerank 3 zaměřená na kvalitu hodnocení relevance dvojice dotaz–dokument. Mění pořadí nalezených textových kandidátů, podporuje pokyny k relevanci v přirozeném jazyce a zpracovává dvojice o 32 000 tokenech pro vyhledávání v dlouhých dokumentech, kódu a znalostních bázích."
  },
  "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 rerank-3 je edice Rerank 3 zaměřená na kvalitu hodnocení relevance dvojice dotaz–dokument. Mění pořadí nalezených textových kandidátů, podporuje pokyny k relevanci v přirozeném jazyce a zpracovává dvojice o 32 000 tokenech pro vyhledávání v dlouhých dokumentech, kódu a znalostních bázích.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "dcd6daceee8e37f6ae81a2c7ae3cacf56e6474922fca15e69e030b8c7fabbdce",
    "renderer_sha256": "41721c81890b87836cd3fd41ef732d3276f5969e30822ba09962305294953718"
  },
  "sourceRevision": "65be667f9984c018c41fcbf3fdd3980566fa6c90ddf88a6e1544ed8161bf26fa"
}