{
  "aboutHtml": "<p>Cohere Rerank 3.5 ist ein mehrsprachiges Modell zur Relevanzsortierung von Kandidatendokumenten und halbstrukturiertem Text. Es bewertet jeden Kandidaten im Verhältnis zu einer Anfrage und liefert eine neu geordnete Ergebnisliste mit Relevanzwerten. Es kann Kandidaten aus Schlüsselwort- oder semantischer Suche verfeinern und Passagen für eine suchgestützte Antwort auswählen. Seine Aufgabe ist eine bessere Belegreihenfolge statt der Generierung einer freien Antwort oder eines neuen Korpusindex.</p><p>Die genaue Herstellerkennung lautet rerank-v3.5. Es verwendet einen Kontext von 4096 Tokens, im Unterschied zum 32K-Kontext von Rerank 4 Pro und Fast. Anfrage- und Dokumenttokens zählen gemeinsam gegen dieses Fenster pro Kandidat. Der modellspezifische Vorbereitungsleitfaden kürzt eine Anfrage nach ihren ersten 2048 Tokens und beschreibt Dokumentabschnitte von 4093 Tokens vor Berücksichtigung der Anfrage. Halten Sie die Anfrage fokussiert und bereiten Sie Kandidatenpassagen mit den zur Bewertung der gewünschten Beziehung nötigen Informationen vor.</p><p>Stellen Sie die Anfrage und eine Liste von Kandidatentexten als Zeichenketten bereit. Jedes Ergebnis enthält einen Index auf die ursprüngliche Dokumentposition und einen Relevanzwert; top_n legt fest, wie viele sortierte Ergebnisse beibehalten werden. Ohne diesen Parameter liefert der dokumentierte Herstellerablauf alle Ergebnisse. Bewahren Sie Dokumentkennungen unabhängig vom Wert, damit die oberste Passage weiterhin auf die ursprüngliche Richtlinie, den Produktdatensatz oder die Nachricht zurückgeführt werden kann.</p><p>Rerank 3.5 unterstützt mehr als 100 Sprachen, einschliesslich englischem und nicht englischem Material. Eine Anfrage kann mehrere Bedarfsaspekte enthalten, etwa Produkt, Nutzersituation und gewünschtes Verfahren. Für strukturierte Datensätze entfernte die V2-Veröffentlichung rohe Dokumentobjekte und empfiehlt YAML-Zeichenketten. Halten Sie nützliche Felder in einer bewussten Reihenfolge, mit entscheidendem Inhalt vor weniger relevanten Metadaten, da lange Zeichenketten gekürzt werden können. Dies eignet sich für Titel und Inhalt, Produktattribute oder Betreff und Text einer Nachricht.</p><p>Die V2-Herstellerreferenz verwendet max_tokens_per_doc für Dokumentkürzung, standardmässig mit 4096. Coheres Vorbereitungsleitfaden beschreibt ausserdem die Aufteilung langer Dokumente; die effektive Eingabe hängt vom gewählten Ablauf und seinen Dokumenteinstellungen ab. Bereiten Sie für mehr Kontrolle selbst identifizierbare Passagen vor, statt anzunehmen, jeder Abschnitt einer langen Quelle bleibe sichtbar. Bewahren Sie genug Umfeld, um eine antworttragende Passage von einer Passage mit lediglich gleichem Vokabular zu unterscheiden.</p><p>Für die Anfrageleistung empfiehlt die aktuelle Referenz, nicht mehr als 1&#39;000 Dokumente gleichzeitig zu senden. Relevanzwerte werden zwischen 0 und 1 normalisiert, hängen jedoch von Anfrage und Kandidaten ab und bilden keine lineare Korrektheitsskala. Nutzen Sie die Rangfolge zur Auswahl hilfreicher Belege. Falls eine Wertschwelle benötigt wird, wählen Sie repräsentative Fachanfragen und grenzwertig relevante Passagen, damit sie die tatsächliche Suchaufgabe widerspiegelt.</p><p>Ein praktischer Supportablauf kann Kandidatenabschnitte einer Rückgaberichtlinie für eine Frage zu einem beschädigten Artikel neu sortieren und den ausgewählten Quelltext anschliessend an einen Antwortschritt übergeben. Eine E-Mail-Suche kann Nachrichten nach einem konkreten Problem ordnen und die ursprüngliche Nachrichtenkennung mit jedem Ergebnis bewahren. Das nutzbare Ergebnis ist die geordnete Belegliste. Halten Sie den kürzeren Kontext von Rerank 3.5 und seine V2-Dokumentvorbereitung mit diesem Ergebnis verbunden, statt Grenzen späterer Modelle einzusetzen.</p>",
  "aboutText": "Cohere Rerank 3.5 ist ein mehrsprachiges Modell zur Relevanzsortierung von Kandidatendokumenten und halbstrukturiertem Text. Es bewertet jeden Kandidaten im Verhältnis zu einer Anfrage und liefert eine neu geordnete Ergebnisliste mit Relevanzwerten. Es kann Kandidaten aus Schlüsselwort- oder semantischer Suche verfeinern und Passagen für eine suchgestützte Antwort auswählen. Seine Aufgabe ist eine bessere Belegreihenfolge statt der Generierung einer freien Antwort oder eines neuen Korpusindex.\n\nDie genaue Herstellerkennung lautet rerank-v3.5. Es verwendet einen Kontext von 4096 Tokens, im Unterschied zum 32K-Kontext von Rerank 4 Pro und Fast. Anfrage- und Dokumenttokens zählen gemeinsam gegen dieses Fenster pro Kandidat. Der modellspezifische Vorbereitungsleitfaden kürzt eine Anfrage nach ihren ersten 2048 Tokens und beschreibt Dokumentabschnitte von 4093 Tokens vor Berücksichtigung der Anfrage. Halten Sie die Anfrage fokussiert und bereiten Sie Kandidatenpassagen mit den zur Bewertung der gewünschten Beziehung nötigen Informationen vor.\n\nStellen Sie die Anfrage und eine Liste von Kandidatentexten als Zeichenketten bereit. Jedes Ergebnis enthält einen Index auf die ursprüngliche Dokumentposition und einen Relevanzwert; top_n legt fest, wie viele sortierte Ergebnisse beibehalten werden. Ohne diesen Parameter liefert der dokumentierte Herstellerablauf alle Ergebnisse. Bewahren Sie Dokumentkennungen unabhängig vom Wert, damit die oberste Passage weiterhin auf die ursprüngliche Richtlinie, den Produktdatensatz oder die Nachricht zurückgeführt werden kann.\n\nRerank 3.5 unterstützt mehr als 100 Sprachen, einschliesslich englischem und nicht englischem Material. Eine Anfrage kann mehrere Bedarfsaspekte enthalten, etwa Produkt, Nutzersituation und gewünschtes Verfahren. Für strukturierte Datensätze entfernte die V2-Veröffentlichung rohe Dokumentobjekte und empfiehlt YAML-Zeichenketten. Halten Sie nützliche Felder in einer bewussten Reihenfolge, mit entscheidendem Inhalt vor weniger relevanten Metadaten, da lange Zeichenketten gekürzt werden können. Dies eignet sich für Titel und Inhalt, Produktattribute oder Betreff und Text einer Nachricht.\n\nDie V2-Herstellerreferenz verwendet max_tokens_per_doc für Dokumentkürzung, standardmässig mit 4096. Coheres Vorbereitungsleitfaden beschreibt ausserdem die Aufteilung langer Dokumente; die effektive Eingabe hängt vom gewählten Ablauf und seinen Dokumenteinstellungen ab. Bereiten Sie für mehr Kontrolle selbst identifizierbare Passagen vor, statt anzunehmen, jeder Abschnitt einer langen Quelle bleibe sichtbar. Bewahren Sie genug Umfeld, um eine antworttragende Passage von einer Passage mit lediglich gleichem Vokabular zu unterscheiden.\n\nFür die Anfrageleistung empfiehlt die aktuelle Referenz, nicht mehr als 1'000 Dokumente gleichzeitig zu senden. Relevanzwerte werden zwischen 0 und 1 normalisiert, hängen jedoch von Anfrage und Kandidaten ab und bilden keine lineare Korrektheitsskala. Nutzen Sie die Rangfolge zur Auswahl hilfreicher Belege. Falls eine Wertschwelle benötigt wird, wählen Sie repräsentative Fachanfragen und grenzwertig relevante Passagen, damit sie die tatsächliche Suchaufgabe widerspiegelt.\n\nEin praktischer Supportablauf kann Kandidatenabschnitte einer Rückgaberichtlinie für eine Frage zu einem beschädigten Artikel neu sortieren und den ausgewählten Quelltext anschliessend an einen Antwortschritt übergeben. Eine E-Mail-Suche kann Nachrichten nach einem konkreten Problem ordnen und die ursprüngliche Nachrichtenkennung mit jedem Ergebnis bewahren. Das nutzbare Ergebnis ist die geordnete Belegliste. Halten Sie den kürzeren Kontext von Rerank 3.5 und seine V2-Dokumentvorbereitung mit diesem Ergebnis verbunden, statt Grenzen späterer Modelle einzusetzen.",
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Es unterstützt mehr als 100 Sprachen und einen Kontext von 4096 Tokens, um Ergebnisse einer Schlüsselwort- oder semantischen Suche vor einer Antwort oder Suchanzeige zu verfeinern.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>Nach Relevanz geordnete Ergebnisse</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Über das Modell</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Cohere Rerank 3.5 ist ein mehrsprachiges Modell zur Relevanzsortierung von Kandidatendokumenten und halbstrukturiertem Text. Es bewertet jeden Kandidaten im Verhältnis zu einer Anfrage und liefert eine neu geordnete Ergebnisliste mit Relevanzwerten. Es kann Kandidaten aus Schlüsselwort- oder semantischer Suche verfeinern und Passagen für eine suchgestützte Antwort auswählen. Seine Aufgabe ist eine bessere Belegreihenfolge statt der Generierung einer freien Antwort oder eines neuen Korpusindex.</p><p>Die genaue Herstellerkennung lautet rerank-v3.5. Es verwendet einen Kontext von 4096 Tokens, im Unterschied zum 32K-Kontext von Rerank 4 Pro und Fast. Anfrage- und Dokumenttokens zählen gemeinsam gegen dieses Fenster pro Kandidat. Der modellspezifische Vorbereitungsleitfaden kürzt eine Anfrage nach ihren ersten 2048 Tokens und beschreibt Dokumentabschnitte von 4093 Tokens vor Berücksichtigung der Anfrage. Halten Sie die Anfrage fokussiert und bereiten Sie Kandidatenpassagen mit den zur Bewertung der gewünschten Beziehung nötigen Informationen vor.</p><p>Stellen Sie die Anfrage und eine Liste von Kandidatentexten als Zeichenketten bereit. Jedes Ergebnis enthält einen Index auf die ursprüngliche Dokumentposition und einen Relevanzwert; top_n legt fest, wie viele sortierte Ergebnisse beibehalten werden. Ohne diesen Parameter liefert der dokumentierte Herstellerablauf alle Ergebnisse. Bewahren Sie Dokumentkennungen unabhängig vom Wert, damit die oberste Passage weiterhin auf die ursprüngliche Richtlinie, den Produktdatensatz oder die Nachricht zurückgeführt werden kann.</p><p>Rerank 3.5 unterstützt mehr als 100 Sprachen, einschliesslich englischem und nicht englischem Material. Eine Anfrage kann mehrere Bedarfsaspekte enthalten, etwa Produkt, Nutzersituation und gewünschtes Verfahren. Für strukturierte Datensätze entfernte die V2-Veröffentlichung rohe Dokumentobjekte und empfiehlt YAML-Zeichenketten. Halten Sie nützliche Felder in einer bewussten Reihenfolge, mit entscheidendem Inhalt vor weniger relevanten Metadaten, da lange Zeichenketten gekürzt werden können. Dies eignet sich für Titel und Inhalt, Produktattribute oder Betreff und Text einer Nachricht.</p><p>Die V2-Herstellerreferenz verwendet max_tokens_per_doc für Dokumentkürzung, standardmässig mit 4096. Coheres Vorbereitungsleitfaden beschreibt ausserdem die Aufteilung langer Dokumente; die effektive Eingabe hängt vom gewählten Ablauf und seinen Dokumenteinstellungen ab. Bereiten Sie für mehr Kontrolle selbst identifizierbare Passagen vor, statt anzunehmen, jeder Abschnitt einer langen Quelle bleibe sichtbar. Bewahren Sie genug Umfeld, um eine antworttragende Passage von einer Passage mit lediglich gleichem Vokabular zu unterscheiden.</p><p>Für die Anfrageleistung empfiehlt die aktuelle Referenz, nicht mehr als 1&#39;000 Dokumente gleichzeitig zu senden. Relevanzwerte werden zwischen 0 und 1 normalisiert, hängen jedoch von Anfrage und Kandidaten ab und bilden keine lineare Korrektheitsskala. Nutzen Sie die Rangfolge zur Auswahl hilfreicher Belege. Falls eine Wertschwelle benötigt wird, wählen Sie repräsentative Fachanfragen und grenzwertig relevante Passagen, damit sie die tatsächliche Suchaufgabe widerspiegelt.</p><p>Ein praktischer Supportablauf kann Kandidatenabschnitte einer Rückgaberichtlinie für eine Frage zu einem beschädigten Artikel neu sortieren und den ausgewählten Quelltext anschliessend an einen Antwortschritt übergeben. Eine E-Mail-Suche kann Nachrichten nach einem konkreten Problem ordnen und die ursprüngliche Nachrichtenkennung mit jedem Ergebnis bewahren. Das nutzbare Ergebnis ist die geordnete Belegliste. Halten Sie den kürzeren Kontext von Rerank 3.5 und seine V2-Dokumentvorbereitung mit diesem Ergebnis verbunden, statt Grenzen späterer Modelle einzusetzen.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Neusortierung</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabe</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ausgabe</dt><dd><code>rerank</code></dd></div><div><dt>Ausgabeformat</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th><th>Anforderung</th><th>Werte und Limits</th><th>Standard</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code 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class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>model, query, documents</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>provider, session_id, top_n, trace, user</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>multimodal_input_binding</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>null</td></tr></tbody></table></div><p>Lebenszyklus: <code>synchronous</code></p><p class=\"note-s\">Senden Sie die exakte Modell-ID und bewahren Sie die vollständige native Antwort auf.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarife</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.</p><dl data-price-conditions><dt>Schnellmodus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist</span></dd><dt>Flex-Modus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Modus flex ausgewählt ist</span></dd><dt>Maximaler Denkaufwand</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-Tarife</h4><h4>Preise nach Konfiguration</h4><p class=\"note-s\">Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Tarifstaffel</th><th>Abrechnungseinheit</th><th>Gebühr</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Token-Basistarife</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>Grundtarif</td><td data-cell-label=\"Abrechnungseinheit\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungseinheit</span>—</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Eingabetoken</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Ausgabe · Ausgabetoken</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · Cache lesen</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · Cache schreiben</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Ultra</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>—</td><td data-cell-label=\"Abrechnungseinheit\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungseinheit</span>pro Sucheinheit</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>total · Sucheinheit</span> <b>$0.002</b> <span class=\"price-unit\">pro Sucheinheit</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-ch/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Neusortierung</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1195-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1195-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Beibehaltene offizielle Anfragestruktur; Beispiel zur Dokumentation</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1195-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1195-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Eigene reale Anfrageinhalte verwenden und das vollständige Ergebnis speichern</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><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-1195-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1195-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;cohere/rerank-v3.5&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-1195-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1195-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;cohere/rerank-v3.5&#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\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3><h4>Ailoot Ultra · Neusortierung</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.</p><p class=\"note-s\">Jeder tatsächliche Ergebnisindex, jeder endliche relevance_score und das ursprüngliche Dokumentobjekt bleiben erhalten. Die Indizes verweisen auf das ursprüngliche Dokumentarray. Das vollständige ursprüngliche JSON wird gespeichert und erst nach der Abrechnung zurückgegeben.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie den ursprünglichen Vorgang sowie die vollständige oder teilweise Antwort auf; wiederholen Sie POST nicht.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Antwortfelder</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</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>Fehler und nächste Schritte</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Antwort</th><th>Bedingung</th><th>Nächster Schritt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Ungültiges Pflichtfeld, ungültige Darstellung oder ungültiger Wert</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Korrigieren Sie das angegebene Anfragefeld.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasnamen</h3><h4>Modellaliasnamen</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=cohere%2Frerank-v3.5&amp;route=Ultra&amp;caller=cohere%2Frerank-v3.5&amp;fmt=rerank\"><code>cohere/rerank-v3.5</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\">Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.</p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=cohere%2Frerank-v3.5&amp;route=Ultra&amp;caller=cohere%2Frerank-v3.5&amp;fmt=rerank\"><code>cohere/rerank-v3.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "cohere/rerank-v3.5",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "cohere/rerank-v3.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|cohere%2Frerank-v3.5",
      "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": "Ungültiges Pflichtfeld, ungültige Darstellung oder ungültiger Wert",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Korrigieren Sie das angegebene Anfragefeld.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "cancel": null,
              "idempotency_header": null,
              "job_retrieve": null,
              "mode": "synchronous",
              "streaming": false,
              "unknown": "Bewahren Sie den ursprünglichen Vorgang sowie die vollständige oder teilweise Antwort auf; wiederholen Sie POST nicht."
            },
            "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": "Jeder tatsächliche Ergebnisindex, jeder endliche relevance_score und das ursprüngliche Dokumentobjekt bleiben erhalten. Die Indizes verweisen auf das ursprüngliche Dokumentarray. Das vollständige ursprüngliche JSON wird gespeichert und erst nach der Abrechnung zurückgegeben.",
              "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": [
                  "cohere/rerank-v3.5"
                ],
                "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": [
            "Senden Sie die exakte Modell-ID und bewahren Sie die vollständige native Antwort auf."
          ],
          "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": 4096,
            "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": [
                    "cohere/rerank-v3.5"
                  ],
                  "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,
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    "description": "Cohere Rerank 3.5 ordnet Kandidatentexte und halbstrukturierte Datensätze nach Relevanz für eine Anfrage neu. Es unterstützt mehr als 100 Sprachen und einen Kontext von 4096 Tokens, um Ergebnisse einer Schlüsselwort- oder semantischen Suche vor einer Antwort oder Suchanzeige zu verfeinern.",
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    "title": "Cohere: Rerank v3.5 — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "Cohere Rerank 3.5 ist ein mehrsprachiges Modell zur Relevanzsortierung von Kandidatendokumenten und halbstrukturiertem Text. Es bewertet jeden Kandidaten im Verhältnis zu einer Anfrage und liefert eine neu geordnete Ergebnisliste mit Relevanzwerten. Es kann Kandidaten aus Schlüsselwort- oder semantischer Suche verfeinern und Passagen für eine suchgestützte Antwort auswählen. Seine Aufgabe ist eine bessere Belegreihenfolge statt der Generierung einer freien Antwort oder eines neuen Korpusindex.\n\nDie genaue Herstellerkennung lautet rerank-v3.5. Es verwendet einen Kontext von 4096 Tokens, im Unterschied zum 32K-Kontext von Rerank 4 Pro und Fast. Anfrage- und Dokumenttokens zählen gemeinsam gegen dieses Fenster pro Kandidat. Der modellspezifische Vorbereitungsleitfaden kürzt eine Anfrage nach ihren ersten 2048 Tokens und beschreibt Dokumentabschnitte von 4093 Tokens vor Berücksichtigung der Anfrage. Halten Sie die Anfrage fokussiert und bereiten Sie Kandidatenpassagen mit den zur Bewertung der gewünschten Beziehung nötigen Informationen vor.\n\nStellen Sie die Anfrage und eine Liste von Kandidatentexten als Zeichenketten bereit. Jedes Ergebnis enthält einen Index auf die ursprüngliche Dokumentposition und einen Relevanzwert; top_n legt fest, wie viele sortierte Ergebnisse beibehalten werden. Ohne diesen Parameter liefert der dokumentierte Herstellerablauf alle Ergebnisse. Bewahren Sie Dokumentkennungen unabhängig vom Wert, damit die oberste Passage weiterhin auf die ursprüngliche Richtlinie, den Produktdatensatz oder die Nachricht zurückgeführt werden kann.\n\nRerank 3.5 unterstützt mehr als 100 Sprachen, einschliesslich englischem und nicht englischem Material. Eine Anfrage kann mehrere Bedarfsaspekte enthalten, etwa Produkt, Nutzersituation und gewünschtes Verfahren. Für strukturierte Datensätze entfernte die V2-Veröffentlichung rohe Dokumentobjekte und empfiehlt YAML-Zeichenketten. Halten Sie nützliche Felder in einer bewussten Reihenfolge, mit entscheidendem Inhalt vor weniger relevanten Metadaten, da lange Zeichenketten gekürzt werden können. Dies eignet sich für Titel und Inhalt, Produktattribute oder Betreff und Text einer Nachricht.\n\nDie V2-Herstellerreferenz verwendet max_tokens_per_doc für Dokumentkürzung, standardmässig mit 4096. Coheres Vorbereitungsleitfaden beschreibt ausserdem die Aufteilung langer Dokumente; die effektive Eingabe hängt vom gewählten Ablauf und seinen Dokumenteinstellungen ab. Bereiten Sie für mehr Kontrolle selbst identifizierbare Passagen vor, statt anzunehmen, jeder Abschnitt einer langen Quelle bleibe sichtbar. Bewahren Sie genug Umfeld, um eine antworttragende Passage von einer Passage mit lediglich gleichem Vokabular zu unterscheiden.\n\nFür die Anfrageleistung empfiehlt die aktuelle Referenz, nicht mehr als 1'000 Dokumente gleichzeitig zu senden. Relevanzwerte werden zwischen 0 und 1 normalisiert, hängen jedoch von Anfrage und Kandidaten ab und bilden keine lineare Korrektheitsskala. Nutzen Sie die Rangfolge zur Auswahl hilfreicher Belege. Falls eine Wertschwelle benötigt wird, wählen Sie repräsentative Fachanfragen und grenzwertig relevante Passagen, damit sie die tatsächliche Suchaufgabe widerspiegelt.\n\nEin praktischer Supportablauf kann Kandidatenabschnitte einer Rückgaberichtlinie für eine Frage zu einem beschädigten Artikel neu sortieren und den ausgewählten Quelltext anschliessend an einen Antwortschritt übergeben. Eine E-Mail-Suche kann Nachrichten nach einem konkreten Problem ordnen und die ursprüngliche Nachrichtenkennung mit jedem Ergebnis bewahren. Das nutzbare Ergebnis ist die geordnete Belegliste. Halten Sie den kürzeren Kontext von Rerank 3.5 und seine V2-Dokumentvorbereitung mit diesem Ergebnis verbunden, statt Grenzen späterer Modelle einzusetzen.",
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    "author": "Cohere",
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    "canonical_model": "cohere/rerank-v3.5",
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        "summary": "Die vollständigen Preisangaben zur Konfiguration finden Sie in den Details."
      }
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                {
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                          "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)",
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                "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,
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                "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": [
            "Senden Sie die exakte Modell-ID und bewahren Sie die vollständige native Antwort auf."
          ],
          "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": 4096,
            "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"
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                "description": null,
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                "type": "string"
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                "description": null,
                "name": "results[].document.image",
                "type": "string"
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              {
                "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": [
                    "cohere/rerank-v3.5"
                  ],
                  "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": "per search unit"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.002",
                "amount_unit": "usd_per_declared_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "search_unit",
                "label": "search unit",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.002",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per search unit",
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          {
            "code": "{\n  \"documents\": [\n    \"Paris is the capital of France.\",\n    \"Berlin is the capital of Germany.\"\n  ],\n  \"model\": \"cohere/rerank-v3.5\",\n  \"query\": \"What is the capital of France?\",\n  \"top_n\": 3\n}",
            "label": "Retained official request structure; documentary example",
            "language": "json"
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          {
            "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']='cohere/rerank-v3.5'\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."
          }
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    "public_id": "cohere/rerank-v3.5",
    "short": "Cohere Rerank 3.5 ordnet Kandidatentexte und halbstrukturierte Datensätze nach Relevanz für eine Anfrage neu. Es unterstützt mehr als 100 Sprachen und einen Kontext von 4096 Tokens, um Ergebnisse einer Schlüsselwort- oder semantischen Suche vor einer Antwort oder Suchanzeige zu verfeinern."
  },
  "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."
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  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
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      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
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        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
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      ],
      "role": "current-semantic-reference"
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    "raw_input": {
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      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
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    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Cohere Rerank 3.5 ordnet Kandidatentexte und halbstrukturierte Datensätze nach Relevanz für eine Anfrage neu. Es unterstützt mehr als 100 Sprachen und einen Kontext von 4096 Tokens, um Ergebnisse einer Schlüsselwort- oder semantischen Suche vor einer Antwort oder Suchanzeige zu verfeinern.",
  "source": {
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