{
  "aboutHtml": "<p>Το BGE-M3 είναι το πολυγλωσσικό μοντέλο ανάκτησης της BAAI, σχεδιασμένο γύρω από τρεις μορφές ευελιξίας: πολλαπλές λειτουργίες ανάκτησης, πολλές γλώσσες και διαφορετικά μήκη εισόδου. Ο κατασκευαστής τεκμηριώνει υποστήριξη για περισσότερες από εκατό γλώσσες και εισόδους έως 8192 tokens. Το ενοποιημένο μοντέλο του μπορεί να παρέχει πυκνά διανύσματα, αραιά λεξικά βάρη και πολυδιανυσματικές αναπαραστάσεις, ώστε ένας σχεδιασμός ανάκτησης να επιλέγει ή να συνδυάζει περισσότερα από ένα είδη στοιχείων.</p><h4>Τρεις αναπαραστάσεις για ανάκτηση</h4><p>Η πυκνή λειτουργία αντιστοιχίζει ένα κείμενο σε ένα διάνυσμα 1024 διαστάσεων. Υποστηρίζει σύγκριση του νοήματος που αναπαριστούν ένα ερώτημα και ένα απόσπασμα. Η αραιή λειτουργία αποδίδει βάρη στα tokens που υπάρχουν στο κείμενο για λεξική αντιστοίχιση. Η πολυδιανυσματική λειτουργία αναπαριστά ένα κείμενο με πολλά διανύσματα και χρησιμοποιεί αλληλεπίδραση τύπου ColBERT για να συγκρίνει το ερώτημα και το έγγραφο σε λεπτομερέστερο επίπεδο.</p><p>Αυτές οι έξοδοι έχουν διαφορετικούς ρόλους σε ένα ευρετήριο αναζήτησης. Ένα πυκνό διάνυσμα παρέχει μία αναπαράσταση για ένα απόσπασμα· ένας αραιός χάρτης βαρών tokens διατηρεί λεξικά σήματα· πολλά διανύσματα παρέχουν διαφορετική δομή σύγκρισης. Τα παραδείγματα του παραγωγού δείχνουν επιστροφή των επιλεγμένων αναπαραστάσεων και υπολογισμό βαθμολογιών για ζεύγη κειμένων. Αντιμετωπίστε την επιλεγμένη αναπαράσταση και μέθοδο βαθμολόγησης ως συνειδητό μέρος της εργασίας ανάκτησης.</p><h4>Πολυγλωσσικό κείμενο και προετοιμασία εισόδου</h4><p>Το BGE-M3 δεν απαιτεί προσθήκη της οδηγίας ανάκτησης που χρησιμοποιούσαν προηγούμενα μοντέλα BGE. Προετοιμάστε απευθείας το ερώτημα και τα πραγματικά αποσπάσματα πηγής. Μια πολυγλωσσική συλλογή γνώσης μπορεί να διατηρεί κάθε απόσπασμα στην αρχική γλώσσα του, με το αναγνωριστικό εγγράφου και την τοπική ρύθμιση. Χρησιμοποιήστε πραγματικά ερωτήματα χρηστών από τον προβλεπόμενο συνδυασμό γλωσσών όταν ελέγχετε τα αποτελέσματα.</p><p>Μια πρακτική εργασία είναι η αναζήτηση επεξηγήσεων πολιτικών, βοήθειας προϊόντων ή τεχνικής τεκμηρίωσης που διατηρείται σε πολλές γλώσσες. Κρατήστε ονόματα, αριθμούς μοντέλων και όρους που έχουν σημασία για το ερώτημα. Μια λεξική αναπαράσταση μπορεί να βοηθά στη διατήρηση αντιστοιχίσεων σε αυτούς τους όρους, ενώ μια πυκνή αναπαράσταση παρέχει σημασιολογικά στοιχεία. Το ανακτημένο απόσπασμα πρέπει να περιλαμβάνει το κείμενο και τη θέση πηγής που μπορεί να εξετάσει ο αναγνώστης.</p><h4>Μεγαλύτερα έγγραφα και βαθμός ανάλυσης</h4><p>Το παράθυρο εισόδου 8192 tokens επιτρέπει στο μοντέλο να αναπαριστά υλικό από σύντομες προτάσεις έως μεγαλύτερα έγγραφα. Επιλέξτε τον βαθμό ανάλυσης με βάση την απάντηση που πρέπει να επιστρέφει η αναζήτηση. Μια πλήρης ενότητα μπορεί να διατηρεί έναν ορισμό και τις εξαιρέσεις του· ένα μικρότερο απόσπασμα μπορεί να διευκολύνει τον εντοπισμό συγκεκριμένης οδηγίας. Ένα μεγάλο παράθυρο καθιστά δυνατές αυτές τις επιλογές, αλλά το διάνυσμα παραμένει συνδεδεμένο με το υλικό που πράγματι κωδικοποιήθηκε.</p><p>Κρατήστε κάθε απόσπασμα συνδεδεμένο με το γονικό έγγραφο και την έκδοσή του. Για μια εκτενή αναφορά, διατηρήστε την επικεφαλίδα και τη γύρω εξήγηση του σχετικού αριθμητικού στοιχείου ή συμπεράσματος. Μη βασίζεστε μόνο στον τίτλο ενός αποτελέσματος αναζήτησης όταν τα στοιχεία βρίσκονται στο σώμα. Αν αλλάξει η πηγή, κρατήστε επαρκή μεταδεδομένα για να ενημερώσετε τις αντίστοιχες αναπαραστάσεις ανάκτησης.</p><h4>Υβριδικές βαθμολογίες και μεταγενέστερη χρήση</h4><p>Ο κατασκευαστής συνιστά υβριδική ανάκτηση και κατόπιν χωριστό στάδιο επανακατάταξης. Τα παραδείγματά του υπολογίζουν πυκνές, αραιές και πολυδιανυσματικές βαθμολογίες και σχηματίζουν σταθμισμένους συνδυασμούς. Επιλέξτε τον συνδυασμό με βάση τα ερωτήματα και το λεξιλόγιο της συλλογής· ένα βάρος που εμφανίζεται σε παράδειγμα δεν είναι καθολική ρύθμιση για κάθε corpus.</p><p>Ένα χρήσιμο αποτέλεσμα είναι ένα σύνολο υποψηφίων των οποίων τα αποσπάσματα πηγής παραμένουν διαθέσιμα, με καταγεγραμμένη την αναπαράσταση και τη μέθοδο κατάταξης. Ένας χωριστός reranker μπορεί να βελτιώνει αυτό το σύνολο και ένα χωριστό στάδιο παραγωγής κειμένου μπορεί να χρησιμοποιεί το περιεχόμενο των αποσπασμάτων. Οι αραιές και πολυδιανυσματικές δυνατότητες του BGE-M3 είναι λειτουργίες του μοντέλου του παραγωγού· το πυκνό embedding, η λεξική έξοδος και η βαθμολογία ζεύγους είναι διακριτά παραδοτέα αντί για εναλλάξιμους πίνακες.</p>",
  "aboutText": "Το BGE-M3 είναι το πολυγλωσσικό μοντέλο ανάκτησης της BAAI, σχεδιασμένο γύρω από τρεις μορφές ευελιξίας: πολλαπλές λειτουργίες ανάκτησης, πολλές γλώσσες και διαφορετικά μήκη εισόδου. Ο κατασκευαστής τεκμηριώνει υποστήριξη για περισσότερες από εκατό γλώσσες και εισόδους έως 8192 tokens. Το ενοποιημένο μοντέλο του μπορεί να παρέχει πυκνά διανύσματα, αραιά λεξικά βάρη και πολυδιανυσματικές αναπαραστάσεις, ώστε ένας σχεδιασμός ανάκτησης να επιλέγει ή να συνδυάζει περισσότερα από ένα είδη στοιχείων.\n\n### Τρεις αναπαραστάσεις για ανάκτηση\n\nΗ πυκνή λειτουργία αντιστοιχίζει ένα κείμενο σε ένα διάνυσμα 1024 διαστάσεων. Υποστηρίζει σύγκριση του νοήματος που αναπαριστούν ένα ερώτημα και ένα απόσπασμα. Η αραιή λειτουργία αποδίδει βάρη στα tokens που υπάρχουν στο κείμενο για λεξική αντιστοίχιση. Η πολυδιανυσματική λειτουργία αναπαριστά ένα κείμενο με πολλά διανύσματα και χρησιμοποιεί αλληλεπίδραση τύπου ColBERT για να συγκρίνει το ερώτημα και το έγγραφο σε λεπτομερέστερο επίπεδο.\n\nΑυτές οι έξοδοι έχουν διαφορετικούς ρόλους σε ένα ευρετήριο αναζήτησης. Ένα πυκνό διάνυσμα παρέχει μία αναπαράσταση για ένα απόσπασμα· ένας αραιός χάρτης βαρών tokens διατηρεί λεξικά σήματα· πολλά διανύσματα παρέχουν διαφορετική δομή σύγκρισης. Τα παραδείγματα του παραγωγού δείχνουν επιστροφή των επιλεγμένων αναπαραστάσεων και υπολογισμό βαθμολογιών για ζεύγη κειμένων. Αντιμετωπίστε την επιλεγμένη αναπαράσταση και μέθοδο βαθμολόγησης ως συνειδητό μέρος της εργασίας ανάκτησης.\n\n### Πολυγλωσσικό κείμενο και προετοιμασία εισόδου\n\nΤο BGE-M3 δεν απαιτεί προσθήκη της οδηγίας ανάκτησης που χρησιμοποιούσαν προηγούμενα μοντέλα BGE. Προετοιμάστε απευθείας το ερώτημα και τα πραγματικά αποσπάσματα πηγής. Μια πολυγλωσσική συλλογή γνώσης μπορεί να διατηρεί κάθε απόσπασμα στην αρχική γλώσσα του, με το αναγνωριστικό εγγράφου και την τοπική ρύθμιση. Χρησιμοποιήστε πραγματικά ερωτήματα χρηστών από τον προβλεπόμενο συνδυασμό γλωσσών όταν ελέγχετε τα αποτελέσματα.\n\nΜια πρακτική εργασία είναι η αναζήτηση επεξηγήσεων πολιτικών, βοήθειας προϊόντων ή τεχνικής τεκμηρίωσης που διατηρείται σε πολλές γλώσσες. Κρατήστε ονόματα, αριθμούς μοντέλων και όρους που έχουν σημασία για το ερώτημα. Μια λεξική αναπαράσταση μπορεί να βοηθά στη διατήρηση αντιστοιχίσεων σε αυτούς τους όρους, ενώ μια πυκνή αναπαράσταση παρέχει σημασιολογικά στοιχεία. Το ανακτημένο απόσπασμα πρέπει να περιλαμβάνει το κείμενο και τη θέση πηγής που μπορεί να εξετάσει ο αναγνώστης.\n\n### Μεγαλύτερα έγγραφα και βαθμός ανάλυσης\n\nΤο παράθυρο εισόδου 8192 tokens επιτρέπει στο μοντέλο να αναπαριστά υλικό από σύντομες προτάσεις έως μεγαλύτερα έγγραφα. Επιλέξτε τον βαθμό ανάλυσης με βάση την απάντηση που πρέπει να επιστρέφει η αναζήτηση. Μια πλήρης ενότητα μπορεί να διατηρεί έναν ορισμό και τις εξαιρέσεις του· ένα μικρότερο απόσπασμα μπορεί να διευκολύνει τον εντοπισμό συγκεκριμένης οδηγίας. Ένα μεγάλο παράθυρο καθιστά δυνατές αυτές τις επιλογές, αλλά το διάνυσμα παραμένει συνδεδεμένο με το υλικό που πράγματι κωδικοποιήθηκε.\n\nΚρατήστε κάθε απόσπασμα συνδεδεμένο με το γονικό έγγραφο και την έκδοσή του. Για μια εκτενή αναφορά, διατηρήστε την επικεφαλίδα και τη γύρω εξήγηση του σχετικού αριθμητικού στοιχείου ή συμπεράσματος. Μη βασίζεστε μόνο στον τίτλο ενός αποτελέσματος αναζήτησης όταν τα στοιχεία βρίσκονται στο σώμα. Αν αλλάξει η πηγή, κρατήστε επαρκή μεταδεδομένα για να ενημερώσετε τις αντίστοιχες αναπαραστάσεις ανάκτησης.\n\n### Υβριδικές βαθμολογίες και μεταγενέστερη χρήση\n\nΟ κατασκευαστής συνιστά υβριδική ανάκτηση και κατόπιν χωριστό στάδιο επανακατάταξης. Τα παραδείγματά του υπολογίζουν πυκνές, αραιές και πολυδιανυσματικές βαθμολογίες και σχηματίζουν σταθμισμένους συνδυασμούς. Επιλέξτε τον συνδυασμό με βάση τα ερωτήματα και το λεξιλόγιο της συλλογής· ένα βάρος που εμφανίζεται σε παράδειγμα δεν είναι καθολική ρύθμιση για κάθε corpus.\n\nΈνα χρήσιμο αποτέλεσμα είναι ένα σύνολο υποψηφίων των οποίων τα αποσπάσματα πηγής παραμένουν διαθέσιμα, με καταγεγραμμένη την αναπαράσταση και τη μέθοδο κατάταξης. Ένας χωριστός reranker μπορεί να βελτιώνει αυτό το σύνολο και ένα χωριστό στάδιο παραγωγής κειμένου μπορεί να χρησιμοποιεί το περιεχόμενο των αποσπασμάτων. Οι αραιές και πολυδιανυσματικές δυνατότητες του BGE-M3 είναι λειτουργίες του μοντέλου του παραγωγού· το πυκνό embedding, η λεξική έξοδος και η βαθμολογία ζεύγους είναι διακριτά παραδοτέα αντί για εναλλάξιμους πίνακες.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "2bf41d3af11b1424312ae81b9943d119da77fd5b77bf2f1a75a438ebf301aeee",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "el",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">BAAI: bge-m3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Κλείσιμο\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>baai/bge-m3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Αντιγραφή ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Ενότητες κάρτας μοντέλου\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Εισαγωγή</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Είσοδοι και μέθοδοι</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Τιμολόγηση</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Παραδείγματα</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Αποτελέσματα</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Εναλλακτικά ονόματα</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Μέθοδοι API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-m3\">Διανυσματικές αναπαραστάσεις</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Εισαγωγή</h3><p class=\"mdesc-full\">Το BAAI BGE-M3 υποστηρίζει πυκνή, αραιή λεξική και πολυδιανυσματική ανάκτηση σε περισσότερες από 100 γλώσσες. Η πυκνή έξοδός του έχει 1024 διαστάσεις και το παράθυρο 8192 token χωρά από προτάσεις έως μεγαλύτερα έγγραφα, χωρίς να απαιτείται ειδική εντολή ερωτήματος.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Αποδεκτές είσοδοι</dt><dd>Κείμενο · token_ids</dd></div><div><dt>Αποτελέσματα</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Σχετικά με το μοντέλο</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Αυτή η περιγραφή καλύπτει τις δυνατότητες του μοντέλου. Οι είσοδοι, έξοδοι και επιλογές που διατίθενται στο Ailoot παρατίθενται παρακάτω για την επιλεγμένη μέθοδο.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Το BGE-M3 είναι το πολυγλωσσικό μοντέλο ανάκτησης της BAAI, σχεδιασμένο γύρω από τρεις μορφές ευελιξίας: πολλαπλές λειτουργίες ανάκτησης, πολλές γλώσσες και διαφορετικά μήκη εισόδου. Ο κατασκευαστής τεκμηριώνει υποστήριξη για περισσότερες από εκατό γλώσσες και εισόδους έως 8192 tokens. Το ενοποιημένο μοντέλο του μπορεί να παρέχει πυκνά διανύσματα, αραιά λεξικά βάρη και πολυδιανυσματικές αναπαραστάσεις, ώστε ένας σχεδιασμός ανάκτησης να επιλέγει ή να συνδυάζει περισσότερα από ένα είδη στοιχείων.</p><h4>Τρεις αναπαραστάσεις για ανάκτηση</h4><p>Η πυκνή λειτουργία αντιστοιχίζει ένα κείμενο σε ένα διάνυσμα 1024 διαστάσεων. Υποστηρίζει σύγκριση του νοήματος που αναπαριστούν ένα ερώτημα και ένα απόσπασμα. Η αραιή λειτουργία αποδίδει βάρη στα tokens που υπάρχουν στο κείμενο για λεξική αντιστοίχιση. Η πολυδιανυσματική λειτουργία αναπαριστά ένα κείμενο με πολλά διανύσματα και χρησιμοποιεί αλληλεπίδραση τύπου ColBERT για να συγκρίνει το ερώτημα και το έγγραφο σε λεπτομερέστερο επίπεδο.</p><p>Αυτές οι έξοδοι έχουν διαφορετικούς ρόλους σε ένα ευρετήριο αναζήτησης. Ένα πυκνό διάνυσμα παρέχει μία αναπαράσταση για ένα απόσπασμα· ένας αραιός χάρτης βαρών tokens διατηρεί λεξικά σήματα· πολλά διανύσματα παρέχουν διαφορετική δομή σύγκρισης. Τα παραδείγματα του παραγωγού δείχνουν επιστροφή των επιλεγμένων αναπαραστάσεων και υπολογισμό βαθμολογιών για ζεύγη κειμένων. Αντιμετωπίστε την επιλεγμένη αναπαράσταση και μέθοδο βαθμολόγησης ως συνειδητό μέρος της εργασίας ανάκτησης.</p><h4>Πολυγλωσσικό κείμενο και προετοιμασία εισόδου</h4><p>Το BGE-M3 δεν απαιτεί προσθήκη της οδηγίας ανάκτησης που χρησιμοποιούσαν προηγούμενα μοντέλα BGE. Προετοιμάστε απευθείας το ερώτημα και τα πραγματικά αποσπάσματα πηγής. Μια πολυγλωσσική συλλογή γνώσης μπορεί να διατηρεί κάθε απόσπασμα στην αρχική γλώσσα του, με το αναγνωριστικό εγγράφου και την τοπική ρύθμιση. Χρησιμοποιήστε πραγματικά ερωτήματα χρηστών από τον προβλεπόμενο συνδυασμό γλωσσών όταν ελέγχετε τα αποτελέσματα.</p><p>Μια πρακτική εργασία είναι η αναζήτηση επεξηγήσεων πολιτικών, βοήθειας προϊόντων ή τεχνικής τεκμηρίωσης που διατηρείται σε πολλές γλώσσες. Κρατήστε ονόματα, αριθμούς μοντέλων και όρους που έχουν σημασία για το ερώτημα. Μια λεξική αναπαράσταση μπορεί να βοηθά στη διατήρηση αντιστοιχίσεων σε αυτούς τους όρους, ενώ μια πυκνή αναπαράσταση παρέχει σημασιολογικά στοιχεία. Το ανακτημένο απόσπασμα πρέπει να περιλαμβάνει το κείμενο και τη θέση πηγής που μπορεί να εξετάσει ο αναγνώστης.</p><h4>Μεγαλύτερα έγγραφα και βαθμός ανάλυσης</h4><p>Το παράθυρο εισόδου 8192 tokens επιτρέπει στο μοντέλο να αναπαριστά υλικό από σύντομες προτάσεις έως μεγαλύτερα έγγραφα. Επιλέξτε τον βαθμό ανάλυσης με βάση την απάντηση που πρέπει να επιστρέφει η αναζήτηση. Μια πλήρης ενότητα μπορεί να διατηρεί έναν ορισμό και τις εξαιρέσεις του· ένα μικρότερο απόσπασμα μπορεί να διευκολύνει τον εντοπισμό συγκεκριμένης οδηγίας. Ένα μεγάλο παράθυρο καθιστά δυνατές αυτές τις επιλογές, αλλά το διάνυσμα παραμένει συνδεδεμένο με το υλικό που πράγματι κωδικοποιήθηκε.</p><p>Κρατήστε κάθε απόσπασμα συνδεδεμένο με το γονικό έγγραφο και την έκδοσή του. Για μια εκτενή αναφορά, διατηρήστε την επικεφαλίδα και τη γύρω εξήγηση του σχετικού αριθμητικού στοιχείου ή συμπεράσματος. Μη βασίζεστε μόνο στον τίτλο ενός αποτελέσματος αναζήτησης όταν τα στοιχεία βρίσκονται στο σώμα. Αν αλλάξει η πηγή, κρατήστε επαρκή μεταδεδομένα για να ενημερώσετε τις αντίστοιχες αναπαραστάσεις ανάκτησης.</p><h4>Υβριδικές βαθμολογίες και μεταγενέστερη χρήση</h4><p>Ο κατασκευαστής συνιστά υβριδική ανάκτηση και κατόπιν χωριστό στάδιο επανακατάταξης. Τα παραδείγματά του υπολογίζουν πυκνές, αραιές και πολυδιανυσματικές βαθμολογίες και σχηματίζουν σταθμισμένους συνδυασμούς. Επιλέξτε τον συνδυασμό με βάση τα ερωτήματα και το λεξιλόγιο της συλλογής· ένα βάρος που εμφανίζεται σε παράδειγμα δεν είναι καθολική ρύθμιση για κάθε corpus.</p><p>Ένα χρήσιμο αποτέλεσμα είναι ένα σύνολο υποψηφίων των οποίων τα αποσπάσματα πηγής παραμένουν διαθέσιμα, με καταγεγραμμένη την αναπαράσταση και τη μέθοδο κατάταξης. Ένας χωριστός reranker μπορεί να βελτιώνει αυτό το σύνολο και ένα χωριστό στάδιο παραγωγής κειμένου μπορεί να χρησιμοποιεί το περιεχόμενο των αποσπασμάτων. Οι αραιές και πολυδιανυσματικές δυνατότητες του BGE-M3 είναι λειτουργίες του μοντέλου του παραγωγού· το πυκνό embedding, η λεξική έξοδος και η βαθμολογία ζεύγους είναι διακριτά παραδοτέα αντί για εναλλάξιμους πίνακες.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Διαθέσιμα στο Ailoot · είσοδοι και μέθοδοι</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Διανυσματικές αναπαραστάσεις</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Είσοδος</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Έξοδος</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Παράθυρο συμφραζομένων</dt><dd>8.194 tokens</dd></div><div><dt>Μορφή εξόδου</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Πεδίο</th><th>Τύπος</th><th>Απαίτηση</th><th>Τιμές και όρια</th><th>Προεπιλογή</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Απαίτηση\"><span class=\"card-cell-label\">Απαίτηση</span>Υποχρεωτικό</td><td data-cell-label=\"Τιμές και όρια\"><span class=\"card-cell-label\">Τιμές και όρια</span><div>baai/bge-m3</div></td><td data-cell-label=\"Προεπιλογή\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Προεπιλογή</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Απαίτηση\"><span class=\"card-cell-label\">Απαίτηση</span>Υποχρεωτικό</td><td data-cell-label=\"Τιμές και όρια\"><span class=\"card-cell-label\">Τιμές και όρια</span><div>Ελάχιστο πλήθος στοιχείων: 1</div><div>Συνθήκες: Μη κενή ομοιογενής παρτίδα. Τα ID των token είναι μη αρνητικοί ακέραιοι.</div><div>Προϋπολογισμός εισόδου: Μέγιστο: 8.194 · Μονάδα κειμένου: byte UTF8 · Μονάδα token: στοιχεία πίνακα token</div></td><td data-cell-label=\"Προεπιλογή\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Προεπιλογή</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Απαίτηση\"><span class=\"card-cell-label\">Απαίτηση</span>Προαιρετικό</td><td data-cell-label=\"Τιμές και όρια\"><span class=\"card-cell-label\">Τιμές και όρια</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Προεπιλογή\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Προεπιλογή</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Απαίτηση\"><span class=\"card-cell-label\">Απαίτηση</span>Δεν υποστηρίζεται</td><td data-cell-label=\"Τιμές και όρια\"><span class=\"card-cell-label\">Τιμές και όρια</span><div>Ελάχιστο: 1</div></td><td data-cell-label=\"Προεπιλογή\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Προεπιλογή</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Απαίτηση\"><span class=\"card-cell-label\">Απαίτηση</span>Προαιρετικό</td><td data-cell-label=\"Τιμές και όρια\"><span class=\"card-cell-label\">Τιμές και όρια</span><div>Συνθήκες: Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.</div></td><td data-cell-label=\"Προεπιλογή\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Προεπιλογή</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Απαίτηση\"><span class=\"card-cell-label\">Απαίτηση</span>Προαιρετικό</td><td data-cell-label=\"Τιμές και όρια\"><span class=\"card-cell-label\">Τιμές και όρια</span><div>Συνθήκες: Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.</div></td><td data-cell-label=\"Προεπιλογή\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Προεπιλογή</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Απαίτηση\"><span class=\"card-cell-label\">Απαίτηση</span>Προαιρετικό</td><td data-cell-label=\"Τιμές και όρια\"><span class=\"card-cell-label\">Τιμές και όρια</span><div>Συνθήκες: Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.</div></td><td data-cell-label=\"Προεπιλογή\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Προεπιλογή</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Απαίτηση\"><span class=\"card-cell-label\">Απαίτηση</span>Προαιρετικό</td><td data-cell-label=\"Τιμές και όρια\"><span class=\"card-cell-label\">Τιμές και όρια</span><div>Συνθήκες: Το provider.options απορρίφθηκε</div></td><td data-cell-label=\"Προεπιλογή\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Προεπιλογή</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Συνδυασμοί υλικών εισόδου</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Παράμετροι και κύκλος ζωής μεθόδου</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Παράμετρος</th><th>Σύμβαση</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Παράμετρος\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Παράμετρος</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Σύμβαση\"><span class=\"card-cell-label\">Σύμβαση</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Παράμετρος\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Παράμετρος</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Σύμβαση\"><span class=\"card-cell-label\">Σύμβαση</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Παράμετρος\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Παράμετρος</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Σύμβαση\"><span class=\"card-cell-label\">Σύμβαση</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Παράμετρος\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Παράμετρος</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Σύμβαση\"><span class=\"card-cell-label\">Σύμβαση</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Παράμετρος\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Παράμετρος</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Σύμβαση\"><span class=\"card-cell-label\">Σύμβαση</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Παράμετρος\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Παράμετρος</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Σύμβαση\"><span class=\"card-cell-label\">Σύμβαση</span>8194</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Παράμετρος\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Παράμετρος</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Σύμβαση\"><span class=\"card-cell-label\">Σύμβαση</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Παράμετρος\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Παράμετρος</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Σύμβαση\"><span class=\"card-cell-label\">Σύμβαση</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Κύκλος ζωής: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Διατηρήστε τον δείκτη και τη διάσταση κάθε διανύσματος.</p><p class=\"note-s\">Το όνομα πολυτροπικού μοντέλου δεν επιτρέπει αντικείμενα εικόνας σε αυτήν ακριβώς τη διαδρομή.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Τιμολόγηση</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Οι τιμολογιακές αναφορές δεν προσθέτουν επιλογές αιτήματος. Οι υποστηριζόμενες παράμετροι αναφέρονται στην επιλεγμένη μέθοδο.</p><dl data-price-conditions><dt>Γρήγορη λειτουργία</dt><dd>Τυπική χρέωση <span class=\"note-s\">Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία</span></dd><dt>Λειτουργία flex</dt><dd>Τυπική χρέωση <span class=\"note-s\">Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex</span></dd><dt>Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού</dt><dd>Τυπική χρέωση <span class=\"note-s\">Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Χρεώσεις Ailoot</h4><h4>Τιμές ανά διαμόρφωση</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Διαμόρφωση</th><th>Πίνακας χρεώσεων</th><th>Χρέωση</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Διαμόρφωση\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Διαμόρφωση</span>Βασικές χρεώσεις ανά token</th><td data-cell-label=\"Πίνακας χρεώσεων\"><span class=\"card-cell-label\">Πίνακας χρεώσεων</span>Βασική χρέωση</td><td data-cell-label=\"Χρέωση\"><span class=\"card-cell-label\">Χρέωση</span><div><span>Είσοδος · Token εισόδου</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Έξοδος · Token εξόδου</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Είσοδος · Ανάγνωση από την κρυφή μνήμη</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Είσοδος · Εγγραφή στην κρυφή μνήμη, 1 ώρα</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Το Ailoot δεσμεύει ένα εκτιμώμενο ποσό πριν από το αίτημα. Μετά το αποτέλεσμα, εκκαθαρίζει την τελική χρέωση βάσει της μετρημένης χρήσης. Η εκκαθάριση ροής χρησιμοποιεί την τελική καταγραφή χρήσης. <a href=\"/docs/el/billing/reserve/\">Πώς λειτουργούν η δέσμευση και η εκκαθάριση →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Παραδείγματα αιτημάτων</h3><h4>Ailoot Ultra · Διανυσματικές αναπαραστάσεις</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Παραλλαγές κώδικα\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1076-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1076-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1076-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1076-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Αντιγραφή κώδικα\"><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-1076-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1076-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;baai/bge-m3&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1076-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1076-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;baai/bge-m3&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Λήψη και αποθήκευση αποτελεσμάτων</h3><h4>Ailoot Ultra · Διανυσματικές αναπαραστάσεις</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Διατηρήστε όλα τα ολοκληρωμένα αποτελέσματα</h5><p class=\"note-s\">Διατηρήστε κάθε πλήρη απάντηση, αρχείο και τμήμα περιεχομένου που επιστρέφεται.</p><p class=\"note-s\">Διατηρήστε κάθε διάνυσμα με τον δείκτη του. Το πλήθος των διανυσμάτων πρέπει να ισούται με το πλήθος των στοιχείων εισόδου· οι διαστάσεις πρέπει να είναι συνεπείς.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Αν χρειάζεται έλεγχος της αρχικής απάντησης</h5><p class=\"note-s\">Δεν εισάγεται endpoint εργασιών ενσωμάτωσης.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Πεδία απάντησης</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Πεδίο</th><th>Τύπος</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Πεδίο\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Πεδίο</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Τύπος\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Τύπος</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Σφάλματα και επόμενα βήματα</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Απάντηση</th><th>Συνθήκη</th><th>Επόμενο βήμα</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Απάντηση\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Απάντηση</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Συνθήκη\"><span class=\"card-cell-label\">Συνθήκη</span>Μη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου</td><td data-cell-label=\"Επόμενο βήμα\"><span class=\"card-cell-label\">Επόμενο βήμα</span>Διορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Εναλλακτικά ονόματα</h3><h4>Εναλλακτικά ονόματα μοντέλου</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=baai%2Fbge-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-m3&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-m3</code></a></span></p><h4>Εναλλακτικές διαδρομές μεθόδων</h4><p class=\"note-s\">Χρησιμοποιήστε τις διαδρομές μεθόδων που εμφανίζονται παραπάνω.</p><h4>Σχετικά ID μοντέλων</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=baai%2Fbge-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-m3&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "baai/bge-m3",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-m3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Μη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Διορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Δεν εισάγεται endpoint εργασιών ενσωμάτωσης."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Διατηρήστε κάθε διάνυσμα με τον δείκτη του. Το πλήθος των διανυσμάτων πρέπει να ισούται με το πλήθος των στοιχείων εισόδου· οι διαστάσεις πρέπει να είναι συνεπείς.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "baai/bge-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8194,
                  "text_unit": "byte UTF8",
                  "token_unit": "στοιχεία πίνακα token"
                },
                "conditions": "Μη κενή ομοιογενής παρτίδα. Τα ID των token είναι μη αρνητικοί ακέραιοι.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Το provider.options απορρίφθηκε",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Διατηρήστε τον δείκτη και τη διάσταση κάθε διανύσματος.",
            "Το όνομα πολυτροπικού μοντέλου δεν επιτρέπει αντικείμενα εικόνας σε αυτήν ακριβώς τη διαδρομή."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8194,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8194,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Βασικές χρεώσεις ανά token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"baai/bge-m3\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='baai/bge-m3',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Γρήγορη λειτουργία",
            "value": "Τυπική χρέωση",
            "when": "Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία"
          },
          {
            "label": "Λειτουργία flex",
            "value": "Τυπική χρέωση",
            "when": "Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex"
          },
          {
            "label": "Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού",
            "value": "Τυπική χρέωση",
            "when": "Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "baai/bge-m3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "7b434952f053ad9376e9e8de3ecf0763866591d913b6a4d65feb692c68f40d95",
    "input_html_sha256": "e57c3e4cf38d304da8d3ce3b4d716e7b643f9f7b457e5ecafccb3e1dee4ea695",
    "private_audit_sha256": "94d794c81259372fa738105e40b8c9a67fde0a947f4b0805c09485ab3b39e35b",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/el/baai-bge-m3/",
    "description": "Το BAAI BGE-M3 υποστηρίζει πυκνή, αραιή λεξική και πολυδιανυσματική ανάκτηση σε περισσότερες από 100 γλώσσες. Η πυκνή έξοδός του έχει 1024 διαστάσεις και το παράθυρο 8192 token χωρά από προτάσεις έως μεγαλύτερα έγγραφα, χωρίς να απαιτείται ειδική εντολή ερωτήματος.",
    "locale": "el",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/el/baai-bge-m3/index.md",
    "title": "BAAI: bge-m3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/el/baai-bge-m3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Το BGE-M3 είναι το πολυγλωσσικό μοντέλο ανάκτησης της BAAI, σχεδιασμένο γύρω από τρεις μορφές ευελιξίας: πολλαπλές λειτουργίες ανάκτησης, πολλές γλώσσες και διαφορετικά μήκη εισόδου. Ο κατασκευαστής τεκμηριώνει υποστήριξη για περισσότερες από εκατό γλώσσες και εισόδους έως 8192 tokens. Το ενοποιημένο μοντέλο του μπορεί να παρέχει πυκνά διανύσματα, αραιά λεξικά βάρη και πολυδιανυσματικές αναπαραστάσεις, ώστε ένας σχεδιασμός ανάκτησης να επιλέγει ή να συνδυάζει περισσότερα από ένα είδη στοιχείων.\n\n### Τρεις αναπαραστάσεις για ανάκτηση\n\nΗ πυκνή λειτουργία αντιστοιχίζει ένα κείμενο σε ένα διάνυσμα 1024 διαστάσεων. Υποστηρίζει σύγκριση του νοήματος που αναπαριστούν ένα ερώτημα και ένα απόσπασμα. Η αραιή λειτουργία αποδίδει βάρη στα tokens που υπάρχουν στο κείμενο για λεξική αντιστοίχιση. Η πολυδιανυσματική λειτουργία αναπαριστά ένα κείμενο με πολλά διανύσματα και χρησιμοποιεί αλληλεπίδραση τύπου ColBERT για να συγκρίνει το ερώτημα και το έγγραφο σε λεπτομερέστερο επίπεδο.\n\nΑυτές οι έξοδοι έχουν διαφορετικούς ρόλους σε ένα ευρετήριο αναζήτησης. Ένα πυκνό διάνυσμα παρέχει μία αναπαράσταση για ένα απόσπασμα· ένας αραιός χάρτης βαρών tokens διατηρεί λεξικά σήματα· πολλά διανύσματα παρέχουν διαφορετική δομή σύγκρισης. Τα παραδείγματα του παραγωγού δείχνουν επιστροφή των επιλεγμένων αναπαραστάσεων και υπολογισμό βαθμολογιών για ζεύγη κειμένων. Αντιμετωπίστε την επιλεγμένη αναπαράσταση και μέθοδο βαθμολόγησης ως συνειδητό μέρος της εργασίας ανάκτησης.\n\n### Πολυγλωσσικό κείμενο και προετοιμασία εισόδου\n\nΤο BGE-M3 δεν απαιτεί προσθήκη της οδηγίας ανάκτησης που χρησιμοποιούσαν προηγούμενα μοντέλα BGE. Προετοιμάστε απευθείας το ερώτημα και τα πραγματικά αποσπάσματα πηγής. Μια πολυγλωσσική συλλογή γνώσης μπορεί να διατηρεί κάθε απόσπασμα στην αρχική γλώσσα του, με το αναγνωριστικό εγγράφου και την τοπική ρύθμιση. Χρησιμοποιήστε πραγματικά ερωτήματα χρηστών από τον προβλεπόμενο συνδυασμό γλωσσών όταν ελέγχετε τα αποτελέσματα.\n\nΜια πρακτική εργασία είναι η αναζήτηση επεξηγήσεων πολιτικών, βοήθειας προϊόντων ή τεχνικής τεκμηρίωσης που διατηρείται σε πολλές γλώσσες. Κρατήστε ονόματα, αριθμούς μοντέλων και όρους που έχουν σημασία για το ερώτημα. Μια λεξική αναπαράσταση μπορεί να βοηθά στη διατήρηση αντιστοιχίσεων σε αυτούς τους όρους, ενώ μια πυκνή αναπαράσταση παρέχει σημασιολογικά στοιχεία. Το ανακτημένο απόσπασμα πρέπει να περιλαμβάνει το κείμενο και τη θέση πηγής που μπορεί να εξετάσει ο αναγνώστης.\n\n### Μεγαλύτερα έγγραφα και βαθμός ανάλυσης\n\nΤο παράθυρο εισόδου 8192 tokens επιτρέπει στο μοντέλο να αναπαριστά υλικό από σύντομες προτάσεις έως μεγαλύτερα έγγραφα. Επιλέξτε τον βαθμό ανάλυσης με βάση την απάντηση που πρέπει να επιστρέφει η αναζήτηση. Μια πλήρης ενότητα μπορεί να διατηρεί έναν ορισμό και τις εξαιρέσεις του· ένα μικρότερο απόσπασμα μπορεί να διευκολύνει τον εντοπισμό συγκεκριμένης οδηγίας. Ένα μεγάλο παράθυρο καθιστά δυνατές αυτές τις επιλογές, αλλά το διάνυσμα παραμένει συνδεδεμένο με το υλικό που πράγματι κωδικοποιήθηκε.\n\nΚρατήστε κάθε απόσπασμα συνδεδεμένο με το γονικό έγγραφο και την έκδοσή του. Για μια εκτενή αναφορά, διατηρήστε την επικεφαλίδα και τη γύρω εξήγηση του σχετικού αριθμητικού στοιχείου ή συμπεράσματος. Μη βασίζεστε μόνο στον τίτλο ενός αποτελέσματος αναζήτησης όταν τα στοιχεία βρίσκονται στο σώμα. Αν αλλάξει η πηγή, κρατήστε επαρκή μεταδεδομένα για να ενημερώσετε τις αντίστοιχες αναπαραστάσεις ανάκτησης.\n\n### Υβριδικές βαθμολογίες και μεταγενέστερη χρήση\n\nΟ κατασκευαστής συνιστά υβριδική ανάκτηση και κατόπιν χωριστό στάδιο επανακατάταξης. Τα παραδείγματά του υπολογίζουν πυκνές, αραιές και πολυδιανυσματικές βαθμολογίες και σχηματίζουν σταθμισμένους συνδυασμούς. Επιλέξτε τον συνδυασμό με βάση τα ερωτήματα και το λεξιλόγιο της συλλογής· ένα βάρος που εμφανίζεται σε παράδειγμα δεν είναι καθολική ρύθμιση για κάθε corpus.\n\nΈνα χρήσιμο αποτέλεσμα είναι ένα σύνολο υποψηφίων των οποίων τα αποσπάσματα πηγής παραμένουν διαθέσιμα, με καταγεγραμμένη την αναπαράσταση και τη μέθοδο κατάταξης. Ένας χωριστός reranker μπορεί να βελτιώνει αυτό το σύνολο και ένα χωριστό στάδιο παραγωγής κειμένου μπορεί να χρησιμοποιεί το περιεχόμενο των αποσπασμάτων. Οι αραιές και πολυδιανυσματικές δυνατότητες του BGE-M3 είναι λειτουργίες του μοντέλου του παραγωγού· το πυκνό embedding, η λεξική έξοδος και η βαθμολογία ζεύγους είναι διακριτά παραδοτέα αντί για εναλλάξιμους πίνακες.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "baai/bge-m3",
    "capabilities": {
      "context_length": 8194,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Πλήρης τιμολόγηση της διαμόρφωσης στις λεπτομέρειες."
      }
    ],
    "ctx": 8194,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "baai/bge-m3",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Μη έγκυρα υποχρεωτικά πεδία, μη έγκυρη αναπαράσταση υλικού ή μη έγκυρη τιμή παραμέτρου",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Διορθώστε τα υποδεικνυόμενα πεδία πριν από νέο αίτημα δημιουργίας.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Δεν εισάγεται endpoint εργασιών ενσωμάτωσης."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Διατηρήστε κάθε διάνυσμα με τον δείκτη του. Το πλήθος των διανυσμάτων πρέπει να ισούται με το πλήθος των στοιχείων εισόδου· οι διαστάσεις πρέπει να είναι συνεπείς.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "baai/bge-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8194,
                  "text_unit": "byte UTF8",
                  "token_unit": "στοιχεία πίνακα token"
                },
                "conditions": "Μη κενή ομοιογενής παρτίδα. Τα ID των token είναι μη αρνητικοί ακέραιοι.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Η πηγή επιτρέπει αυτό το πεδίο μεταδεδομένων JSON· η ακριβής σημασιολογία του ανάντη συστήματος εξαρτάται από το μοντέλο.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Το provider.options απορρίφθηκε",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Διατηρήστε τον δείκτη και τη διάσταση κάθε διανύσματος.",
            "Το όνομα πολυτροπικού μοντέλου δεν επιτρέπει αντικείμενα εικόνας σε αυτήν ακριβώς τη διαδρομή."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8194,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8194,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Βασικές χρεώσεις ανά token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"baai/bge-m3\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='baai/bge-m3',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Γρήγορη λειτουργία",
            "value": "Τυπική χρέωση",
            "when": "Όταν επιλέγεται η γρήγορη λειτουργία"
          },
          {
            "label": "Λειτουργία flex",
            "value": "Τυπική χρέωση",
            "when": "Όταν επιλέγεται η λειτουργία flex"
          },
          {
            "label": "Μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού",
            "value": "Τυπική χρέωση",
            "when": "Όταν η μέγιστη προσπάθεια συλλογισμού χρησιμοποιεί την προσαρμογή default"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "baai/bge-m3",
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "BAAI: bge-m3",
    "price": {
      "in": 0.04,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.04,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "baai/bge-m3",
    "short": "Το BAAI BGE-M3 υποστηρίζει πυκνή, αραιή λεξική και πολυδιανυσματική ανάκτηση σε περισσότερες από 100 γλώσσες. Η πυκνή έξοδός του έχει 1024 διαστάσεις και το παράθυρο 8192 token χωρά από προτάσεις έως μεγαλύτερα έγγραφα, χωρίς να απαιτείται ειδική εντολή ερωτήματος."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Το BAAI BGE-M3 υποστηρίζει πυκνή, αραιή λεξική και πολυδιανυσματική ανάκτηση σε περισσότερες από 100 γλώσσες. Η πυκνή έξοδός του έχει 1024 διαστάσεις και το παράθυρο 8192 token χωρά από προτάσεις έως μεγαλύτερα έγγραφα, χωρίς να απαιτείται ειδική εντολή ερωτήματος.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "1b0ce5c2f61f11b732fcf04ea97b1e95035aef5fe1073ee0199a0069e0eec2b4",
    "renderer_sha256": "3ed36f7af4f78822bafbd174fdcaed7b698a18a86efe254253d37f1b098a7566"
  },
  "sourceRevision": "fd2acac130f972894695c49e3419f0dd9f3ae5ddabfab64d5c54d92273fb77b9"
}