{
  "aboutHtml": "<p>Voyage Code 2 erzeugt numerische Embeddings für Quellcode und zugehörigen Text. Es ist für semantische Codesuche ausgelegt, bei der ein Entwickler Verhalten beschreibt oder einen Codeausschnitt bereitstellt und das Suchsystem relevante Implementierungen findet. Die Beispiele des Herstellers umfassen natürlichsprachliche Fragen, Codeausschnitte und Kombinationen beider als Sucheingaben.</p><p>Nutzen Sie es, um eine Repository-Suche rund um tatsächliche Entwicklungsfragen aufzubauen. Ein Entwickler könnte nach der Routine suchen, die nur das erste und letzte passende Zeichen entfernt, oder nach dem Projektteil, der einen bestimmten Baumdurchlauf ausführt. Bereiten Sie Anfragen vor, die das Verhalten genau ausdrücken, einschliesslich der Bedingung, die die gewünschte Implementierung von einer ähnlichen, aber falschen unterscheidet.</p><p>Indexieren Sie Code in sinnvollen Einheiten, statt jede Datei nach einer beliebigen Zeichenanzahl zu teilen. Bewahren Sie Funktionssignatur, Funktionskörper und relevante Erklärung gemeinsam auf. Wenn eine Hilfsfunktion von lokalen Typen oder Konstanten abhängt, erhalten Sie genügend umgebenden Text, damit ihr Zweck verständlich wird. Speichern Sie Dateipfade, Repository-Revisionen und Quellpositionen ausserhalb des Embeddings, damit das Ergebnis den Originalcode direkt öffnen kann.</p><p>Diese Edition hat ein Kontextfenster von 16’000 Token und erzeugt Embeddings mit 1’536 Dimensionen. Dimensionieren Sie den Vektorindex für diese Darstellung und verbinden Sie Anfrage- und Dokument-Embeddings mit demselben Modell. Eine bereits mit Voyage Code 2 indexierte Sammlung kann eine einheitliche Suchdarstellung erhalten, während ihre Quelldatensätze aktualisiert werden. Ein Wechsel zu einer anderen Embedding-Edition sollte als Indexmigration mit ausdrücklichem Vergleich am selben Repository behandelt werden.</p><p>Beschreiben Sie für eine natürlichsprachliche Anfrage Vorgang, Eingaben und relevantes Ergebnis. Fügen Sie bei einer Codeanfrage den Ausschnitt hinzu, dessen Logik abgeglichen werden soll, und erklären Sie wichtige Suchbedingungen. Eine Suche nach Wiederholungsbehandlung kann beispielsweise festlegen, ob der relevante Code nach einer Zeitüberschreitung oder nach einer vollständigen Fehlerantwort einen erneuten Versuch unternimmt. Prüfen Sie den gefundenen Quellcode auf diesen Unterschied, bevor Sie ihn für eine Bearbeitung verwenden.</p><p>Halten Sie Dokumentation und Quellcode nachverfolgbar, wenn beides indexiert wird. Eine erklärende Passage kann hilfreichen Kontext liefern, während die Implementierung das vom Entwickler zu prüfende Ergebnis ist. Kennzeichnen Sie diese Datensatzarten, damit eine Suchseite das richtige Ziel anzeigen und ein Programmierassistent eine Beschreibung von ausführbarem Quellcode unterscheiden kann.</p><p>Verwenden Sie die gefundenen Passagen als Kontext für Repository-Navigation, das Finden von Implementierungen oder den nächsten Schritt eines Programmierassistenten. Erhalten Sie bei ihrer Weitergabe den vollständigen relevanten Ausschnitt und seine Position. Ähnlichkeit hilft beim Finden möglicher Codetreffer; die Prüfung tatsächlicher Eingaben, Nebenwirkungen und Verträge entscheidet, ob ein Treffer das aktuelle Problem löst.</p><p>Bewerten Sie die Suche anhand einer Sammlung realer Fragen mit bekannten Antworten im Quellcode. Nehmen Sie umbenannte Funktionen, irreführende Kommentare, ähnliche Hilfsfunktionen mit unterschiedlichen Grenzfällen und Anfragen auf, deren Wortschatz nicht im Code vorkommt. Prüfen Sie, ob die erwartete Implementierung unter den hilfreichen Ergebnissen erscheint und ob der angezeigte Ausschnitt genügend Kontext zur Beurteilung liefert. Erhalten Sie diese Fragen beim Wachstum des Repositorys, damit Änderungen an Extraktion, Passagengrenzen oder Indexierung anhand derselben Aufgaben verglichen werden können.</p>",
  "aboutText": "Voyage Code 2 erzeugt numerische Embeddings für Quellcode und zugehörigen Text. Es ist für semantische Codesuche ausgelegt, bei der ein Entwickler Verhalten beschreibt oder einen Codeausschnitt bereitstellt und das Suchsystem relevante Implementierungen findet. Die Beispiele des Herstellers umfassen natürlichsprachliche Fragen, Codeausschnitte und Kombinationen beider als Sucheingaben.\n\nNutzen Sie es, um eine Repository-Suche rund um tatsächliche Entwicklungsfragen aufzubauen. Ein Entwickler könnte nach der Routine suchen, die nur das erste und letzte passende Zeichen entfernt, oder nach dem Projektteil, der einen bestimmten Baumdurchlauf ausführt. Bereiten Sie Anfragen vor, die das Verhalten genau ausdrücken, einschliesslich der Bedingung, die die gewünschte Implementierung von einer ähnlichen, aber falschen unterscheidet.\n\nIndexieren Sie Code in sinnvollen Einheiten, statt jede Datei nach einer beliebigen Zeichenanzahl zu teilen. Bewahren Sie Funktionssignatur, Funktionskörper und relevante Erklärung gemeinsam auf. Wenn eine Hilfsfunktion von lokalen Typen oder Konstanten abhängt, erhalten Sie genügend umgebenden Text, damit ihr Zweck verständlich wird. Speichern Sie Dateipfade, Repository-Revisionen und Quellpositionen ausserhalb des Embeddings, damit das Ergebnis den Originalcode direkt öffnen kann.\n\nDiese Edition hat ein Kontextfenster von 16’000 Token und erzeugt Embeddings mit 1’536 Dimensionen. Dimensionieren Sie den Vektorindex für diese Darstellung und verbinden Sie Anfrage- und Dokument-Embeddings mit demselben Modell. Eine bereits mit Voyage Code 2 indexierte Sammlung kann eine einheitliche Suchdarstellung erhalten, während ihre Quelldatensätze aktualisiert werden. Ein Wechsel zu einer anderen Embedding-Edition sollte als Indexmigration mit ausdrücklichem Vergleich am selben Repository behandelt werden.\n\nBeschreiben Sie für eine natürlichsprachliche Anfrage Vorgang, Eingaben und relevantes Ergebnis. Fügen Sie bei einer Codeanfrage den Ausschnitt hinzu, dessen Logik abgeglichen werden soll, und erklären Sie wichtige Suchbedingungen. Eine Suche nach Wiederholungsbehandlung kann beispielsweise festlegen, ob der relevante Code nach einer Zeitüberschreitung oder nach einer vollständigen Fehlerantwort einen erneuten Versuch unternimmt. Prüfen Sie den gefundenen Quellcode auf diesen Unterschied, bevor Sie ihn für eine Bearbeitung verwenden.\n\nHalten Sie Dokumentation und Quellcode nachverfolgbar, wenn beides indexiert wird. Eine erklärende Passage kann hilfreichen Kontext liefern, während die Implementierung das vom Entwickler zu prüfende Ergebnis ist. Kennzeichnen Sie diese Datensatzarten, damit eine Suchseite das richtige Ziel anzeigen und ein Programmierassistent eine Beschreibung von ausführbarem Quellcode unterscheiden kann.\n\nVerwenden Sie die gefundenen Passagen als Kontext für Repository-Navigation, das Finden von Implementierungen oder den nächsten Schritt eines Programmierassistenten. Erhalten Sie bei ihrer Weitergabe den vollständigen relevanten Ausschnitt und seine Position. Ähnlichkeit hilft beim Finden möglicher Codetreffer; die Prüfung tatsächlicher Eingaben, Nebenwirkungen und Verträge entscheidet, ob ein Treffer das aktuelle Problem löst.\n\nBewerten Sie die Suche anhand einer Sammlung realer Fragen mit bekannten Antworten im Quellcode. Nehmen Sie umbenannte Funktionen, irreführende Kommentare, ähnliche Hilfsfunktionen mit unterschiedlichen Grenzfällen und Anfragen auf, deren Wortschatz nicht im Code vorkommt. Prüfen Sie, ob die erwartete Implementierung unter den hilfreichen Ergebnissen erscheint und ob der angezeigte Ausschnitt genügend Kontext zur Beurteilung liefert. Erhalten Sie diese Fragen beim Wachstum des Repositorys, damit Änderungen an Extraktion, Passagengrenzen oder Indexierung anhand derselben Aufgaben verglichen werden können.",
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Natürlichsprachliche Fragen, Codeausschnitte oder kombinierte Anfragen können relevante Implementierungen finden; diese Edition nutzt ein Kontextfenster von 16’000 Token und Vektoren mit 1’536 Dimensionen.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>embedding</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>Voyage Code 2 erzeugt numerische Embeddings für Quellcode und zugehörigen Text. Es ist für semantische Codesuche ausgelegt, bei der ein Entwickler Verhalten beschreibt oder einen Codeausschnitt bereitstellt und das Suchsystem relevante Implementierungen findet. Die Beispiele des Herstellers umfassen natürlichsprachliche Fragen, Codeausschnitte und Kombinationen beider als Sucheingaben.</p><p>Nutzen Sie es, um eine Repository-Suche rund um tatsächliche Entwicklungsfragen aufzubauen. Ein Entwickler könnte nach der Routine suchen, die nur das erste und letzte passende Zeichen entfernt, oder nach dem Projektteil, der einen bestimmten Baumdurchlauf ausführt. Bereiten Sie Anfragen vor, die das Verhalten genau ausdrücken, einschliesslich der Bedingung, die die gewünschte Implementierung von einer ähnlichen, aber falschen unterscheidet.</p><p>Indexieren Sie Code in sinnvollen Einheiten, statt jede Datei nach einer beliebigen Zeichenanzahl zu teilen. Bewahren Sie Funktionssignatur, Funktionskörper und relevante Erklärung gemeinsam auf. Wenn eine Hilfsfunktion von lokalen Typen oder Konstanten abhängt, erhalten Sie genügend umgebenden Text, damit ihr Zweck verständlich wird. Speichern Sie Dateipfade, Repository-Revisionen und Quellpositionen ausserhalb des Embeddings, damit das Ergebnis den Originalcode direkt öffnen kann.</p><p>Diese Edition hat ein Kontextfenster von 16’000 Token und erzeugt Embeddings mit 1’536 Dimensionen. Dimensionieren Sie den Vektorindex für diese Darstellung und verbinden Sie Anfrage- und Dokument-Embeddings mit demselben Modell. Eine bereits mit Voyage Code 2 indexierte Sammlung kann eine einheitliche Suchdarstellung erhalten, während ihre Quelldatensätze aktualisiert werden. Ein Wechsel zu einer anderen Embedding-Edition sollte als Indexmigration mit ausdrücklichem Vergleich am selben Repository behandelt werden.</p><p>Beschreiben Sie für eine natürlichsprachliche Anfrage Vorgang, Eingaben und relevantes Ergebnis. Fügen Sie bei einer Codeanfrage den Ausschnitt hinzu, dessen Logik abgeglichen werden soll, und erklären Sie wichtige Suchbedingungen. Eine Suche nach Wiederholungsbehandlung kann beispielsweise festlegen, ob der relevante Code nach einer Zeitüberschreitung oder nach einer vollständigen Fehlerantwort einen erneuten Versuch unternimmt. Prüfen Sie den gefundenen Quellcode auf diesen Unterschied, bevor Sie ihn für eine Bearbeitung verwenden.</p><p>Halten Sie Dokumentation und Quellcode nachverfolgbar, wenn beides indexiert wird. Eine erklärende Passage kann hilfreichen Kontext liefern, während die Implementierung das vom Entwickler zu prüfende Ergebnis ist. Kennzeichnen Sie diese Datensatzarten, damit eine Suchseite das richtige Ziel anzeigen und ein Programmierassistent eine Beschreibung von ausführbarem Quellcode unterscheiden kann.</p><p>Verwenden Sie die gefundenen Passagen als Kontext für Repository-Navigation, das Finden von Implementierungen oder den nächsten Schritt eines Programmierassistenten. Erhalten Sie bei ihrer Weitergabe den vollständigen relevanten Ausschnitt und seine Position. Ähnlichkeit hilft beim Finden möglicher Codetreffer; die Prüfung tatsächlicher Eingaben, Nebenwirkungen und Verträge entscheidet, ob ein Treffer das aktuelle Problem löst.</p><p>Bewerten Sie die Suche anhand einer Sammlung realer Fragen mit bekannten Antworten im Quellcode. Nehmen Sie umbenannte Funktionen, irreführende Kommentare, ähnliche Hilfsfunktionen mit unterschiedlichen Grenzfällen und Anfragen auf, deren Wortschatz nicht im Code vorkommt. Prüfen Sie, ob die erwartete Implementierung unter den hilfreichen Ergebnissen erscheint und ob der angezeigte Ausschnitt genügend Kontext zur Beurteilung liefert. Erhalten Sie diese Fragen beim Wachstum des Repositorys, damit Änderungen an Extraktion, Passagengrenzen oder Indexierung anhand derselben Aufgaben verglichen werden können.</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 · Einbettungsvektoren</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabe</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ausgabe</dt><dd><code>embedding</code></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><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><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>voyage-code-2</div><div>Bedingungen: Verwenden Sie die exakte Modellauswahl von Ailoot.</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string or array&lt;string&gt;</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>Bedingungen: Ein Text oder eine Liste von Texten; bewahren Sie für jedes zurückgegebene Datenelement einen Vektor und dessen Index auf.</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Methodenparameter und Lebenszyklus</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Vertrag</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span></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>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>Senden Sie Text mit dem ausgewählten Modell; bewahren Sie jeden zurückgegebenen Vektor und dessen Index auf.</td></tr></tbody></table></div><p>Lebenszyklus: <code>synchronous</code></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><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Tarifstaffel</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=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Eingabetoken</span> <b>$0.0004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Ausgabe · Ausgabetoken</span> <b>$0</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></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 · Einbettungsvektoren</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-2789-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2789-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · alle Vektoren und Verbrauchsdaten 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-2789-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2789-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncat &gt; request.json &lt;&lt;&#39;JSON&#39;\n{\n  &quot;model&quot;: &quot;voyage-code-2&quot;,\n  &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&quot;\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3></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=voyage-code-2&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-2&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-2</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=voyage-code-2&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-2&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
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          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
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              "create": {
                "http": "POST",
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              },
              "mode": "synchronous",
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              "unknown": "Bewahren Sie die ursprüngliche Antwort und die X-Client-Request-ID für den Abgleich auf. Eine mehrdeutige Antwort ist keine Erlaubnis, denselben Erstellungsauftrag erneut zu übermitteln.",
              "unknown_no_replay": true
            },
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              "all_results": "Speichern Sie die vollständige JSON-Antwort, jeden Vektor mit seinem Index, alle Felder mit Nutzungsdaten und die Anfrage-Header.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
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                },
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                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
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                  "type": "integer"
                },
                {
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                },
                {
                  "name": "usage",
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                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
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              {
                "conditions": "Verwenden Sie die exakte Modellauswahl von Ailoot.",
                "default_known": false,
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                "required": true,
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              },
              {
                "conditions": "Ein Text oder eine Liste von Texten; bewahren Sie für jedes zurückgegebene Datenelement einen Vektor und dessen Index auf.",
                "default_known": false,
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                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
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                  {
                    "items": {
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                "type": "string or array<string>"
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                      "type": "string"
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                      "items": {
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                        "type": "string"
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                    }
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                },
                "model": {
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                    "voyage-code-2"
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              "required": [
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                "input"
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            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-code-2"
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              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Senden Sie Text mit dem ausgewählten Modell; bewahren Sie jeden zurückgegebenen Vektor und dessen Index auf."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
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            ]
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            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
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              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
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                "type": "integer"
              },
              {
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            ]
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        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
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            },
            "label": "Token-Basistarife",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
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                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "out",
                "unit": "output_token"
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              {
                "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,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-code-2\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Einbettungsvektoren",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyage-code-2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
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  "model_id": "voyage-code-2",
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    "description": "Voyage Code 2 erzeugt Embeddings aus Quellcode und zugehörigem Text für semantische Repository-Suche. Natürlichsprachliche Fragen, Codeausschnitte oder kombinierte Anfragen können relevante Implementierungen finden; diese Edition nutzt ein Kontextfenster von 16’000 Token und Vektoren mit 1’536 Dimensionen.",
    "locale": "de-ch",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/de-ch/voyage-code-2/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage Code 2 — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "Voyage Code 2 erzeugt numerische Embeddings für Quellcode und zugehörigen Text. Es ist für semantische Codesuche ausgelegt, bei der ein Entwickler Verhalten beschreibt oder einen Codeausschnitt bereitstellt und das Suchsystem relevante Implementierungen findet. Die Beispiele des Herstellers umfassen natürlichsprachliche Fragen, Codeausschnitte und Kombinationen beider als Sucheingaben.\n\nNutzen Sie es, um eine Repository-Suche rund um tatsächliche Entwicklungsfragen aufzubauen. Ein Entwickler könnte nach der Routine suchen, die nur das erste und letzte passende Zeichen entfernt, oder nach dem Projektteil, der einen bestimmten Baumdurchlauf ausführt. Bereiten Sie Anfragen vor, die das Verhalten genau ausdrücken, einschliesslich der Bedingung, die die gewünschte Implementierung von einer ähnlichen, aber falschen unterscheidet.\n\nIndexieren Sie Code in sinnvollen Einheiten, statt jede Datei nach einer beliebigen Zeichenanzahl zu teilen. Bewahren Sie Funktionssignatur, Funktionskörper und relevante Erklärung gemeinsam auf. Wenn eine Hilfsfunktion von lokalen Typen oder Konstanten abhängt, erhalten Sie genügend umgebenden Text, damit ihr Zweck verständlich wird. Speichern Sie Dateipfade, Repository-Revisionen und Quellpositionen ausserhalb des Embeddings, damit das Ergebnis den Originalcode direkt öffnen kann.\n\nDiese Edition hat ein Kontextfenster von 16’000 Token und erzeugt Embeddings mit 1’536 Dimensionen. Dimensionieren Sie den Vektorindex für diese Darstellung und verbinden Sie Anfrage- und Dokument-Embeddings mit demselben Modell. Eine bereits mit Voyage Code 2 indexierte Sammlung kann eine einheitliche Suchdarstellung erhalten, während ihre Quelldatensätze aktualisiert werden. Ein Wechsel zu einer anderen Embedding-Edition sollte als Indexmigration mit ausdrücklichem Vergleich am selben Repository behandelt werden.\n\nBeschreiben Sie für eine natürlichsprachliche Anfrage Vorgang, Eingaben und relevantes Ergebnis. Fügen Sie bei einer Codeanfrage den Ausschnitt hinzu, dessen Logik abgeglichen werden soll, und erklären Sie wichtige Suchbedingungen. Eine Suche nach Wiederholungsbehandlung kann beispielsweise festlegen, ob der relevante Code nach einer Zeitüberschreitung oder nach einer vollständigen Fehlerantwort einen erneuten Versuch unternimmt. Prüfen Sie den gefundenen Quellcode auf diesen Unterschied, bevor Sie ihn für eine Bearbeitung verwenden.\n\nHalten Sie Dokumentation und Quellcode nachverfolgbar, wenn beides indexiert wird. Eine erklärende Passage kann hilfreichen Kontext liefern, während die Implementierung das vom Entwickler zu prüfende Ergebnis ist. Kennzeichnen Sie diese Datensatzarten, damit eine Suchseite das richtige Ziel anzeigen und ein Programmierassistent eine Beschreibung von ausführbarem Quellcode unterscheiden kann.\n\nVerwenden Sie die gefundenen Passagen als Kontext für Repository-Navigation, das Finden von Implementierungen oder den nächsten Schritt eines Programmierassistenten. Erhalten Sie bei ihrer Weitergabe den vollständigen relevanten Ausschnitt und seine Position. Ähnlichkeit hilft beim Finden möglicher Codetreffer; die Prüfung tatsächlicher Eingaben, Nebenwirkungen und Verträge entscheidet, ob ein Treffer das aktuelle Problem löst.\n\nBewerten Sie die Suche anhand einer Sammlung realer Fragen mit bekannten Antworten im Quellcode. Nehmen Sie umbenannte Funktionen, irreführende Kommentare, ähnliche Hilfsfunktionen mit unterschiedlichen Grenzfällen und Anfragen auf, deren Wortschatz nicht im Code vorkommt. Prüfen Sie, ob die erwartete Implementierung unter den hilfreichen Ergebnissen erscheint und ob der angezeigte Ausschnitt genügend Kontext zur Beurteilung liefert. Erhalten Sie diese Fragen beim Wachstum des Repositorys, damit Änderungen an Extraktion, Passagengrenzen oder Indexierung anhand derselben Aufgaben verglichen werden können.",
    "about_sha256": "02443af503f57362991a7f624a9b2b777836a591a3816de5330425a291427ffb",
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    "author": "Voyage AI",
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        "summary": "Die vollständigen Preisangaben zur Konfiguration finden Sie in den Details."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage Code 2",
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    ],
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      {
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              "unknown": "Bewahren Sie die ursprüngliche Antwort und die X-Client-Request-ID für den Abgleich auf. Eine mehrdeutige Antwort ist keine Erlaubnis, denselben Erstellungsauftrag erneut zu übermitteln.",
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              "all_results": "Speichern Sie die vollständige JSON-Antwort, jeden Vektor mit seinem Index, alle Felder mit Nutzungsdaten und die Anfrage-Header.",
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                {
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              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Verwenden Sie die exakte Modellauswahl von Ailoot.",
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                ],
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                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Ein Text oder eine Liste von Texten; bewahren Sie für jedes zurückgegebene Datenelement einen Vektor und dessen Index auf.",
                "default_known": false,
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                  {
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                      "minLength": 1,
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                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
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                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
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                  ],
                  "type": "string"
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              "required": [
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            "conditions": [
              "Senden Sie Text mit dem ausgewählten Modell; bewahren Sie jeden zurückgegebenen Vektor und dessen Index auf."
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            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
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              "http": "POST",
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            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
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              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
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        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
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            "label": "Token-Basistarife",
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                "amount": "0.0004000",
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                "key": "input_price",
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-code-2\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
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        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
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          "text"
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        "label": "Einbettungsvektoren",
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        "out": 0,
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        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
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            "when": "When fast mode is selected"
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            "label": "Flex mode",
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          {
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          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
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        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
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            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
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            ]
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        ]
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    "model_aliases": [
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    "name": "Voyage AI: Voyage Code 2",
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    "short": "Voyage Code 2 erzeugt Embeddings aus Quellcode und zugehörigem Text für semantische Repository-Suche. Natürlichsprachliche Fragen, Codeausschnitte oder kombinierte Anfragen können relevante Implementierungen finden; diese Edition nutzt ein Kontextfenster von 16’000 Token und Vektoren mit 1’536 Dimensionen.",
    "short_sha256": "392f5ff2471da11418d1ad1c0971fff44fb348ff0d8d619073b3d78c51bb9acb"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
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  },
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      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
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