{
  "aboutHtml": "<p>voyage-4 je středně velký textový embeddingový model společnosti Voyage AI z rodiny Voyage 4. Převádí text dotazů a dokumentů na číselné vektory pro obecné a vícejazyčné vyhledávání. Určující schopností rodiny je společný embeddingový prostor: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite a voyage-4-nano vytvářejí kompatibilní reprezentace, takže strana dotazu a strana dokumentu mohou v úloze vyhledávání používat různé modely této rodiny.</p><h4>Společný prostor a asymetrické vyhledávání</h4><p>Výrobce označuje použití odlišných modelů dotazů a korpusu jako asymetrické vyhledávání. Jedním dokumentovaným vzorem je připravit korpus pomocí voyage-4-large a prohledávat jej embeddingy dotazů voyage-4. Embeddingy korpusu vznikají jednou nebo při změně jeho zdrojového materiálu, zatímco vektory dotazů se vytvářejí s příchodem vyhledávání. Společný prostor umožňuje měnit volbu modelu na straně dotazu v rámci rodiny, aniž by bylo nutné znovu vytvářet embeddingy korpusu pouze kvůli této změně.</p><p>Mezi porovnávanými vektory zachovávejte kompatibilní rozměr výstupu a reprezentaci. Tvrzení o společném prostoru se týká pojmenovaných textových modelů Voyage 4; nedokládá jej pouze to, že dva nesouvisející modely vracejí pole stejné délky. Praktická úloha tedy může používat voyage-4 na obou stranách vyhledávání nebo jeho vektory dotazů s existujícím indexem dokumentů voyage-4-large, pokud jejich nastavení reprezentace souhlasí.</p><h4>Role dotazu a dokumentu</h4><p>Pro vyhledávání Voyage doporučuje označovat vstupní text jako dotaz nebo dokument. Volba vstupní role dodává před vektorizací odpovídající pokyn pro vyhledávání. Pasáže korpusu připravujte jako dokumenty a formulaci uživatelova hledání jako dotaz, přičemž u každého uloženého vektoru uchovávejte skutečný zdrojový text a identifikátory.</p><p>Například kolekce pro vyhledávání znalostí může indexovat technické pokyny a vysvětlení produktů. Dotaz na to, co nastane po neúspěšném importu, by měl vrátit zdrojovou pasáž popisující toto chování. U pasáže zachovejte nadpisy, příslušné podmínky a umístění ve zdroji, aby bylo možné nalezený výsledek prohlédnout nebo použít v pozdější fázi vytváření odpovědi pomocí RAG. Embedding je číselná reprezentace pro vyhledávání; původní pasáž je důkazním podkladem používaným v této pozdější fázi.</p><h4>Rozměry a datové typy výstupu</h4><p>Dokumentované kontextové okno pro každý text je 32 000 tokenů. Volitelné rozměry jsou 256, 512, 1024 a 2048 s výchozí hodnotou 1024. Učení Matryoshka poskytuje tyto vnořené velikosti reprezentace. Výstup může používat 32bitová čísla s plovoucí řádovou čárkou, 8bitová celá čísla se znaménkem i bez znaménka nebo balené binární hodnoty díky přípravě rodiny zohledňující kvantování.</p><p>U baleného binárního výstupu ukládá každý vrácený bajt osm bitů embeddingu, takže délka seznamu bajtů je jednou osminou zvoleného rozměru. Počet bajtů a rozměr embeddingu mají odlišný význam. Zvolte reprezentaci, kterou váš vyhledávací index dokáže interpretovat, a před volbou komprimované konfigurace zkontrolujte relevanci kandidátů na otázkách a jazycích skutečně používaných v kolekci.</p><h4>Délka vstupu, dávky a ořezávání</h4><p>Aktuální průvodce textovými embeddingy od výrobce umožňuje v požadavku voyage-4 až 1000 řetězců a celkem 320 000 tokenů. Povolená velikost dávky je oddělená od okna 32 000 tokenů pro každý vstup. Ořezávání je ve výchozím nastavení zapnuté: příliš dlouhý text se zkrátí, aby se vešel. Pokud je ořezávání vypnuté, příliš dlouhá položka místo toho způsobí chybu.</p><p>U dlouhé zprávy nebo přepisu připravujte pasáže obsahující odpověď záměrně, místo abyste spoléhali na řez na hranici vstupu. Každou pasáž zachovejte propojenou s nadřazeným dokumentem a verzí zdroje. Běžné embeddingové vstupy voyage-4 jsou jednotlivé texty; kontextové zpracování skupin úseků patří samostatně dokumentovaným kontextovým embeddingovým modelům.</p><h4>Použití výsledku vyhledávání</h4><p>Vektory ukládejte s textem pasáží a stabilními identifikátory zdrojů, každý vektor dotazu porovnávejte s kompatibilními vektory dokumentů a vracejte kandidátní pasáže. Publikace představující tuto modelovou rodinu hodnotí vyhledávání v materiálech zahrnujících technické dokumenty, konverzace, dlouhé dokumenty, kód, právo, finance a webové texty. Samostatný model pro přeřazení může kandidáty zpřesnit a pozdější fáze odpovědi může použít jejich text. Vrácené pasáže hodnoťte vzhledem k úkolu; kompatibilita společného prostoru umožňuje kombinaci modelů, zatímco užitečnost výsledku stále závisí na zdrojovém materiálu a otázce.</p>",
  "aboutText": "voyage-4 je středně velký textový embeddingový model společnosti Voyage AI z rodiny Voyage 4. Převádí text dotazů a dokumentů na číselné vektory pro obecné a vícejazyčné vyhledávání. Určující schopností rodiny je společný embeddingový prostor: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite a voyage-4-nano vytvářejí kompatibilní reprezentace, takže strana dotazu a strana dokumentu mohou v úloze vyhledávání používat různé modely této rodiny.\n\n### Společný prostor a asymetrické vyhledávání\n\nVýrobce označuje použití odlišných modelů dotazů a korpusu jako asymetrické vyhledávání. Jedním dokumentovaným vzorem je připravit korpus pomocí voyage-4-large a prohledávat jej embeddingy dotazů voyage-4. Embeddingy korpusu vznikají jednou nebo při změně jeho zdrojového materiálu, zatímco vektory dotazů se vytvářejí s příchodem vyhledávání. Společný prostor umožňuje měnit volbu modelu na straně dotazu v rámci rodiny, aniž by bylo nutné znovu vytvářet embeddingy korpusu pouze kvůli této změně.\n\nMezi porovnávanými vektory zachovávejte kompatibilní rozměr výstupu a reprezentaci. Tvrzení o společném prostoru se týká pojmenovaných textových modelů Voyage 4; nedokládá jej pouze to, že dva nesouvisející modely vracejí pole stejné délky. Praktická úloha tedy může používat voyage-4 na obou stranách vyhledávání nebo jeho vektory dotazů s existujícím indexem dokumentů voyage-4-large, pokud jejich nastavení reprezentace souhlasí.\n\n### Role dotazu a dokumentu\n\nPro vyhledávání Voyage doporučuje označovat vstupní text jako dotaz nebo dokument. Volba vstupní role dodává před vektorizací odpovídající pokyn pro vyhledávání. Pasáže korpusu připravujte jako dokumenty a formulaci uživatelova hledání jako dotaz, přičemž u každého uloženého vektoru uchovávejte skutečný zdrojový text a identifikátory.\n\nNapříklad kolekce pro vyhledávání znalostí může indexovat technické pokyny a vysvětlení produktů. Dotaz na to, co nastane po neúspěšném importu, by měl vrátit zdrojovou pasáž popisující toto chování. U pasáže zachovejte nadpisy, příslušné podmínky a umístění ve zdroji, aby bylo možné nalezený výsledek prohlédnout nebo použít v pozdější fázi vytváření odpovědi pomocí RAG. Embedding je číselná reprezentace pro vyhledávání; původní pasáž je důkazním podkladem používaným v této pozdější fázi.\n\n### Rozměry a datové typy výstupu\n\nDokumentované kontextové okno pro každý text je 32 000 tokenů. Volitelné rozměry jsou 256, 512, 1024 a 2048 s výchozí hodnotou 1024. Učení Matryoshka poskytuje tyto vnořené velikosti reprezentace. Výstup může používat 32bitová čísla s plovoucí řádovou čárkou, 8bitová celá čísla se znaménkem i bez znaménka nebo balené binární hodnoty díky přípravě rodiny zohledňující kvantování.\n\nU baleného binárního výstupu ukládá každý vrácený bajt osm bitů embeddingu, takže délka seznamu bajtů je jednou osminou zvoleného rozměru. Počet bajtů a rozměr embeddingu mají odlišný význam. Zvolte reprezentaci, kterou váš vyhledávací index dokáže interpretovat, a před volbou komprimované konfigurace zkontrolujte relevanci kandidátů na otázkách a jazycích skutečně používaných v kolekci.\n\n### Délka vstupu, dávky a ořezávání\n\nAktuální průvodce textovými embeddingy od výrobce umožňuje v požadavku voyage-4 až 1000 řetězců a celkem 320 000 tokenů. Povolená velikost dávky je oddělená od okna 32 000 tokenů pro každý vstup. Ořezávání je ve výchozím nastavení zapnuté: příliš dlouhý text se zkrátí, aby se vešel. Pokud je ořezávání vypnuté, příliš dlouhá položka místo toho způsobí chybu.\n\nU dlouhé zprávy nebo přepisu připravujte pasáže obsahující odpověď záměrně, místo abyste spoléhali na řez na hranici vstupu. Každou pasáž zachovejte propojenou s nadřazeným dokumentem a verzí zdroje. Běžné embeddingové vstupy voyage-4 jsou jednotlivé texty; kontextové zpracování skupin úseků patří samostatně dokumentovaným kontextovým embeddingovým modelům.\n\n### Použití výsledku vyhledávání\n\nVektory ukládejte s textem pasáží a stabilními identifikátory zdrojů, každý vektor dotazu porovnávejte s kompatibilními vektory dokumentů a vracejte kandidátní pasáže. Publikace představující tuto modelovou rodinu hodnotí vyhledávání v materiálech zahrnujících technické dokumenty, konverzace, dlouhé dokumenty, kód, právo, finance a webové texty. Samostatný model pro přeřazení může kandidáty zpřesnit a pozdější fáze odpovědi může použít jejich text. Vrácené pasáže hodnoťte vzhledem k úkolu; kompatibilita společného prostoru umožňuje kombinaci modelů, zatímco užitečnost výsledku stále závisí na zdrojovém materiálu a otázce.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "d45e5a9fba6d3250ea751b1ad10626ce0a58fb7a462ffb2e83dcebceb730edcd",
    "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: voyage-4</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/voyage-4</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Zkopírovat ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Sekce karty modelu\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Úvod</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Vstupy a metody</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Tarify</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Příklady</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Výsledky</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliasy</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Metody API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-4\">Vektorové reprezentace</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Úvod</h3><p class=\"mdesc-full\">voyage-4 vytváří embeddingy textu pro obecné a vícejazyčné vyhledávání se společným vektorovým prostorem napříč rodinou Voyage 4. Podporuje vstupy o délce 32 000 tokenů, volitelné výstupy o 256–2048 rozměrech a role query/document pro vyhledávání a RAG.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Přijímané vstupy</dt><dd>Text · token_ids</dd></div><div><dt>Výsledky</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>O modelu</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>voyage-4 je středně velký textový embeddingový model společnosti Voyage AI z rodiny Voyage 4. Převádí text dotazů a dokumentů na číselné vektory pro obecné a vícejazyčné vyhledávání. Určující schopností rodiny je společný embeddingový prostor: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite a voyage-4-nano vytvářejí kompatibilní reprezentace, takže strana dotazu a strana dokumentu mohou v úloze vyhledávání používat různé modely této rodiny.</p><h4>Společný prostor a asymetrické vyhledávání</h4><p>Výrobce označuje použití odlišných modelů dotazů a korpusu jako asymetrické vyhledávání. Jedním dokumentovaným vzorem je připravit korpus pomocí voyage-4-large a prohledávat jej embeddingy dotazů voyage-4. Embeddingy korpusu vznikají jednou nebo při změně jeho zdrojového materiálu, zatímco vektory dotazů se vytvářejí s příchodem vyhledávání. Společný prostor umožňuje měnit volbu modelu na straně dotazu v rámci rodiny, aniž by bylo nutné znovu vytvářet embeddingy korpusu pouze kvůli této změně.</p><p>Mezi porovnávanými vektory zachovávejte kompatibilní rozměr výstupu a reprezentaci. Tvrzení o společném prostoru se týká pojmenovaných textových modelů Voyage 4; nedokládá jej pouze to, že dva nesouvisející modely vracejí pole stejné délky. Praktická úloha tedy může používat voyage-4 na obou stranách vyhledávání nebo jeho vektory dotazů s existujícím indexem dokumentů voyage-4-large, pokud jejich nastavení reprezentace souhlasí.</p><h4>Role dotazu a dokumentu</h4><p>Pro vyhledávání Voyage doporučuje označovat vstupní text jako dotaz nebo dokument. Volba vstupní role dodává před vektorizací odpovídající pokyn pro vyhledávání. Pasáže korpusu připravujte jako dokumenty a formulaci uživatelova hledání jako dotaz, přičemž u každého uloženého vektoru uchovávejte skutečný zdrojový text a identifikátory.</p><p>Například kolekce pro vyhledávání znalostí může indexovat technické pokyny a vysvětlení produktů. Dotaz na to, co nastane po neúspěšném importu, by měl vrátit zdrojovou pasáž popisující toto chování. U pasáže zachovejte nadpisy, příslušné podmínky a umístění ve zdroji, aby bylo možné nalezený výsledek prohlédnout nebo použít v pozdější fázi vytváření odpovědi pomocí RAG. Embedding je číselná reprezentace pro vyhledávání; původní pasáž je důkazním podkladem používaným v této pozdější fázi.</p><h4>Rozměry a datové typy výstupu</h4><p>Dokumentované kontextové okno pro každý text je 32 000 tokenů. Volitelné rozměry jsou 256, 512, 1024 a 2048 s výchozí hodnotou 1024. Učení Matryoshka poskytuje tyto vnořené velikosti reprezentace. Výstup může používat 32bitová čísla s plovoucí řádovou čárkou, 8bitová celá čísla se znaménkem i bez znaménka nebo balené binární hodnoty díky přípravě rodiny zohledňující kvantování.</p><p>U baleného binárního výstupu ukládá každý vrácený bajt osm bitů embeddingu, takže délka seznamu bajtů je jednou osminou zvoleného rozměru. Počet bajtů a rozměr embeddingu mají odlišný význam. Zvolte reprezentaci, kterou váš vyhledávací index dokáže interpretovat, a před volbou komprimované konfigurace zkontrolujte relevanci kandidátů na otázkách a jazycích skutečně používaných v kolekci.</p><h4>Délka vstupu, dávky a ořezávání</h4><p>Aktuální průvodce textovými embeddingy od výrobce umožňuje v požadavku voyage-4 až 1000 řetězců a celkem 320 000 tokenů. Povolená velikost dávky je oddělená od okna 32 000 tokenů pro každý vstup. Ořezávání je ve výchozím nastavení zapnuté: příliš dlouhý text se zkrátí, aby se vešel. Pokud je ořezávání vypnuté, příliš dlouhá položka místo toho způsobí chybu.</p><p>U dlouhé zprávy nebo přepisu připravujte pasáže obsahující odpověď záměrně, místo abyste spoléhali na řez na hranici vstupu. Každou pasáž zachovejte propojenou s nadřazeným dokumentem a verzí zdroje. Běžné embeddingové vstupy voyage-4 jsou jednotlivé texty; kontextové zpracování skupin úseků patří samostatně dokumentovaným kontextovým embeddingovým modelům.</p><h4>Použití výsledku vyhledávání</h4><p>Vektory ukládejte s textem pasáží a stabilními identifikátory zdrojů, každý vektor dotazu porovnávejte s kompatibilními vektory dokumentů a vracejte kandidátní pasáže. Publikace představující tuto modelovou rodinu hodnotí vyhledávání v materiálech zahrnujících technické dokumenty, konverzace, dlouhé dokumenty, kód, právo, finance a webové texty. Samostatný model pro přeřazení může kandidáty zpřesnit a pozdější fáze odpovědi může použít jejich text. Vrácené pasáže hodnoťte vzhledem k úkolu; kompatibilita společného prostoru umožňuje kombinaci modelů, zatímco užitečnost výsledku stále závisí na zdrojovém materiálu a otázce.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Dostupné v Ailoot · vstupy a metody</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>32 000 tokens</dd></div><div><dt>Výstupní formát</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th><th>Požadavek</th><th>Hodnoty a limity</th><th>Výchozí</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Povinné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>voyageai/voyage-4</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Povinné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Minimální počet položek: 1</div><div>Podmínky: Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla.</div><div>Rozpočet vstupu: Maximum: 32 000 · Jednotka textu: bajty UTF8 · Jednotka tokenů: prvky pole tokenů</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Nepodporováno</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Požadavek\"><span class=\"card-cell-label\">Požadavek</span>Volitelné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmínky: Parametr provider.options byl odmítnut</div></td><td data-cell-label=\"Výchozí\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Výchozí</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinace vstupních materiálů</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parametry a životní cyklus metody</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametr</th><th>Kontrakt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>32000</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Životní cyklus: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Uchovejte index i rozměr každého vektoru.</p><p class=\"note-s\">Multimodální název modelu neznamená, že tato konkrétní cesta přijímá obrazové objekty.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarify</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.</p><dl data-price-conditions><dt>Rychlý režim</dt><dd>Standardní sazba <span class=\"note-s\">Při výběru rychlého režimu</span></dd><dt>Režim flex</dt><dd>Standardní sazba <span class=\"note-s\">Při výběru režimu flex</span></dd><dt>Maximální intenzita uvažování</dt><dd>Standardní sazba <span class=\"note-s\">Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Sazby Ailoot</h4><h4>Ceny podle konfigurace</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurace</th><th>Tabulka sazeb</th><th>Poplatek</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurace\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurace</span>Základní sazby za tokeny</th><td data-cell-label=\"Tabulka sazeb\"><span class=\"card-cell-label\">Tabulka sazeb</span>Základní sazba</td><td data-cell-label=\"Poplatek\"><span class=\"card-cell-label\">Poplatek</span><div><span>Vstup · Vstupní tokeny</span> <b>$0.00012</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Výstup · Výstupní tokeny</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Čtení z mezipaměti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Zápis do mezipaměti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div><div><span>Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenů</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. <a href=\"/docs/cs/billing/reserve/\">Jak funguje rezervace a vyúčtování →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Příklady požadavků</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Varianty kódu\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2701-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2701-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2701-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2701-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Zkopírovat kód\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2701-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2701-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;voyageai/voyage-4&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2701-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2701-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;voyageai/voyage-4&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Přijímání a ukládání výsledků</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Uchovejte všechny dokončené výsledky</h5><p class=\"note-s\">Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.</p><p class=\"note-s\">Uchovejte každý vektor spolu s jeho indexem. Počet vektorů musí odpovídat počtu vstupů; jejich rozměr musí být jednotný.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Pokud je nutné ověřit původní odpověď</h5><p class=\"note-s\">Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Pole odpovědi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Chyby a další kroky</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Odpověď</th><th>Podmínka</th><th>Další krok</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Odpověď\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Odpověď</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Podmínka\"><span class=\"card-cell-label\">Podmínka</span>Neplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru</td><td data-cell-label=\"Další krok\"><span class=\"card-cell-label\">Další krok</span>Před novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasy</h3><h4>Aliasy modelu</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=voyageai%2Fvoyage-4&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-4&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-4</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%2Fvoyage-4&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-4&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-4</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-4",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Neplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Před novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Uchovejte každý vektor spolu s jeho indexem. Počet vektorů musí odpovídat počtu vstupů; jejich rozměr musí být jednotný.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/voyage-4"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "bajty UTF8",
                  "token_unit": "prvky pole tokenů"
                },
                "conditions": "Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Parametr provider.options byl odmítnut",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Uchovejte index i rozměr každého vektoru.",
            "Multimodální název modelu neznamená, že tato konkrétní cesta přijímá obrazové objekty."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základní sazby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00012000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"voyageai/voyage-4\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-4',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.12,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Rychlý režim",
            "value": "Standardní sazba",
            "when": "Při výběru rychlého režimu"
          },
          {
            "label": "Režim flex",
            "value": "Standardní sazba",
            "when": "Při výběru režimu flex"
          },
          {
            "label": "Maximální intenzita uvažování",
            "value": "Standardní sazba",
            "when": "Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00012000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00012000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "voyageai/voyage-4",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "00e739fc0d01cf06f0954f9571f68d63f81c2b736185eec994d6a0b016373c60",
    "input_html_sha256": "2d178fb33aa0065512c560ada14eddaa4b42b57b6ee75af33df90a4c7af04a7c",
    "private_audit_sha256": "ea375b397b60a8f7c0e8e698ddb91ad250b04db18068e0ba575bd191f1a963d6",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/cs/voyageai-voyage-4/",
    "description": "voyage-4 vytváří embeddingy textu pro obecné a vícejazyčné vyhledávání se společným vektorovým prostorem napříč rodinou Voyage 4. Podporuje vstupy o délce 32 000 tokenů, volitelné výstupy o 256–2048 rozměrech a role query/document pro vyhledávání a RAG.",
    "locale": "cs",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/cs/voyageai-voyage-4/index.md",
    "title": "VoyageAI by MongoDB: voyage-4 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/cs/voyageai-voyage-4/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "voyage-4 je středně velký textový embeddingový model společnosti Voyage AI z rodiny Voyage 4. Převádí text dotazů a dokumentů na číselné vektory pro obecné a vícejazyčné vyhledávání. Určující schopností rodiny je společný embeddingový prostor: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite a voyage-4-nano vytvářejí kompatibilní reprezentace, takže strana dotazu a strana dokumentu mohou v úloze vyhledávání používat různé modely této rodiny.\n\n### Společný prostor a asymetrické vyhledávání\n\nVýrobce označuje použití odlišných modelů dotazů a korpusu jako asymetrické vyhledávání. Jedním dokumentovaným vzorem je připravit korpus pomocí voyage-4-large a prohledávat jej embeddingy dotazů voyage-4. Embeddingy korpusu vznikají jednou nebo při změně jeho zdrojového materiálu, zatímco vektory dotazů se vytvářejí s příchodem vyhledávání. Společný prostor umožňuje měnit volbu modelu na straně dotazu v rámci rodiny, aniž by bylo nutné znovu vytvářet embeddingy korpusu pouze kvůli této změně.\n\nMezi porovnávanými vektory zachovávejte kompatibilní rozměr výstupu a reprezentaci. Tvrzení o společném prostoru se týká pojmenovaných textových modelů Voyage 4; nedokládá jej pouze to, že dva nesouvisející modely vracejí pole stejné délky. Praktická úloha tedy může používat voyage-4 na obou stranách vyhledávání nebo jeho vektory dotazů s existujícím indexem dokumentů voyage-4-large, pokud jejich nastavení reprezentace souhlasí.\n\n### Role dotazu a dokumentu\n\nPro vyhledávání Voyage doporučuje označovat vstupní text jako dotaz nebo dokument. Volba vstupní role dodává před vektorizací odpovídající pokyn pro vyhledávání. Pasáže korpusu připravujte jako dokumenty a formulaci uživatelova hledání jako dotaz, přičemž u každého uloženého vektoru uchovávejte skutečný zdrojový text a identifikátory.\n\nNapříklad kolekce pro vyhledávání znalostí může indexovat technické pokyny a vysvětlení produktů. Dotaz na to, co nastane po neúspěšném importu, by měl vrátit zdrojovou pasáž popisující toto chování. U pasáže zachovejte nadpisy, příslušné podmínky a umístění ve zdroji, aby bylo možné nalezený výsledek prohlédnout nebo použít v pozdější fázi vytváření odpovědi pomocí RAG. Embedding je číselná reprezentace pro vyhledávání; původní pasáž je důkazním podkladem používaným v této pozdější fázi.\n\n### Rozměry a datové typy výstupu\n\nDokumentované kontextové okno pro každý text je 32 000 tokenů. Volitelné rozměry jsou 256, 512, 1024 a 2048 s výchozí hodnotou 1024. Učení Matryoshka poskytuje tyto vnořené velikosti reprezentace. Výstup může používat 32bitová čísla s plovoucí řádovou čárkou, 8bitová celá čísla se znaménkem i bez znaménka nebo balené binární hodnoty díky přípravě rodiny zohledňující kvantování.\n\nU baleného binárního výstupu ukládá každý vrácený bajt osm bitů embeddingu, takže délka seznamu bajtů je jednou osminou zvoleného rozměru. Počet bajtů a rozměr embeddingu mají odlišný význam. Zvolte reprezentaci, kterou váš vyhledávací index dokáže interpretovat, a před volbou komprimované konfigurace zkontrolujte relevanci kandidátů na otázkách a jazycích skutečně používaných v kolekci.\n\n### Délka vstupu, dávky a ořezávání\n\nAktuální průvodce textovými embeddingy od výrobce umožňuje v požadavku voyage-4 až 1000 řetězců a celkem 320 000 tokenů. Povolená velikost dávky je oddělená od okna 32 000 tokenů pro každý vstup. Ořezávání je ve výchozím nastavení zapnuté: příliš dlouhý text se zkrátí, aby se vešel. Pokud je ořezávání vypnuté, příliš dlouhá položka místo toho způsobí chybu.\n\nU dlouhé zprávy nebo přepisu připravujte pasáže obsahující odpověď záměrně, místo abyste spoléhali na řez na hranici vstupu. Každou pasáž zachovejte propojenou s nadřazeným dokumentem a verzí zdroje. Běžné embeddingové vstupy voyage-4 jsou jednotlivé texty; kontextové zpracování skupin úseků patří samostatně dokumentovaným kontextovým embeddingovým modelům.\n\n### Použití výsledku vyhledávání\n\nVektory ukládejte s textem pasáží a stabilními identifikátory zdrojů, každý vektor dotazu porovnávejte s kompatibilními vektory dokumentů a vracejte kandidátní pasáže. Publikace představující tuto modelovou rodinu hodnotí vyhledávání v materiálech zahrnujících technické dokumenty, konverzace, dlouhé dokumenty, kód, právo, finance a webové texty. Samostatný model pro přeřazení může kandidáty zpřesnit a pozdější fáze odpovědi může použít jejich text. Vrácené pasáže hodnoťte vzhledem k úkolu; kompatibilita společného prostoru umožňuje kombinaci modelů, zatímco užitečnost výsledku stále závisí na zdrojovém materiálu a otázce.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
    "canonical_model": "voyageai/voyage-4",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00012000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Kompletní ceník konfigurace v podrobnostech."
      }
    ],
    "ctx": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyageai/voyage-4",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Neplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Před novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Uchovejte každý vektor spolu s jeho indexem. Počet vektorů musí odpovídat počtu vstupů; jejich rozměr musí být jednotný.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/voyage-4"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "bajty UTF8",
                  "token_unit": "prvky pole tokenů"
                },
                "conditions": "Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Parametr provider.options byl odmítnut",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Uchovejte index i rozměr každého vektoru.",
            "Multimodální název modelu neznamená, že tato konkrétní cesta přijímá obrazové objekty."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základní sazby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00012000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"voyageai/voyage-4\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-4',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.12,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Rychlý režim",
            "value": "Standardní sazba",
            "when": "Při výběru rychlého režimu"
          },
          {
            "label": "Režim flex",
            "value": "Standardní sazba",
            "when": "Při výběru režimu flex"
          },
          {
            "label": "Maximální intenzita uvažování",
            "value": "Standardní sazba",
            "when": "Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00012000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00012000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "VoyageAI by MongoDB: voyage-4",
    "price": {
      "in": 0.12,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.12,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00012000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "voyageai/voyage-4",
    "short": "voyage-4 vytváří embeddingy textu pro obecné a vícejazyčné vyhledávání se společným vektorovým prostorem napříč rodinou Voyage 4. Podporuje vstupy o délce 32 000 tokenů, volitelné výstupy o 256–2048 rozměrech a role query/document pro vyhledávání a RAG."
  },
  "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-4 vytváří embeddingy textu pro obecné a vícejazyčné vyhledávání se společným vektorovým prostorem napříč rodinou Voyage 4. Podporuje vstupy o délce 32 000 tokenů, volitelné výstupy o 256–2048 rozměrech a role query/document pro vyhledávání a RAG.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "5b73eccdf88bf6173c9ebfaff902c5375b0e38fb107dbba52d71c6f14aa83055",
    "renderer_sha256": "41721c81890b87836cd3fd41ef732d3276f5969e30822ba09962305294953718"
  },
  "sourceRevision": "7b8179c50adf0e7848402d7bc7963fa3750bdcc633f56903b9ea6673d7ce508d"
}