{
  "aboutHtml": "<p>E5-Large-v2 on intfloatin 24-kerroksinen englanninkielinen tekstiupotusmalli, jonka tulos on 1024-ulotteinen. Se on suunniteltu esittämään kyselyt ja katkelmat numeerisesti tiedonhakua ja muita upotustehtäviä varten. E5:n valmistelukäytäntö on osa sen koulutusta: syötetekstissä on roolietuliite, ja koodatut tokenesitykset yhdistetään poolingilla yhdeksi kyseisen tekstin vektoriksi.</p><h4>Pidä query- ja passage-roolit selvinä</h4><p>Aloita epäsymmetrisessä tiedonhaussa kysymys etuliitteellä ”query:” ja korpusteksti etuliitteellä ”passage:”. Nämä roolit erottavat käyttäjän etsimän asian materiaalista, joka voi vastata siihen. Valmistaja suosittelee ”query:”-etuliitettä upotettaville teksteille symmetriseen vertailuun, parafraasihakuun, ryhmittelyyn tai luokittelupiirteisiin.</p><p>Käytännön kokoelma voi indeksoida englanninkielisiä tukiselityksiä. Valmistele kysymys, kuten ”query: What should I check before replacing the connector?”, ja yhdistä se tarkistukset sekä poikkeukset kuvaaviin lähdekatkelmiin. Katkelmateksti säilyttää vastaavan etuliitteensä. Tallenna lähdetunniste ja alkuperäinen sanamuoto jokaisen vektorin rinnalle, jotta tulos voi palauttaa käyttäjän tarvitseman luettavan materiaalin.</p><p>Etuliitteet eivät ole koristeellisia nimikkeitä, jotka voidaan poistaa tehtävän toiselta puolelta. Valmistajan mukaan niiden pois jättäminen heikentää hakutuloksia, koska malli koulutettiin tällä valmistelulla. Käytä valittua roolia johdonmukaisesti korpusta rakennettaessa ja myöhemmin kyselyä upotettaessa.</p><h4>Keskiarvopooling ja normalisoidut vektorit</h4><p>Virallinen koodausesimerkki keskiarvoistaa tokenesitykset ja sulkee täytepositiot pois attention-maskin avulla. Sen jälkeen se normalisoi tulosvektorin. Normalisoitujen kysely- ja katkelmavektorien pistetulo antaa kosinisamankaltaisuuden ehdokkaiden järjestämiseen. Tämä keskiarvopoolingin menetelmä kuuluu E5-Large-v2:een; toisen malliperheen ensimmäisen tokenin pooling-menetelmä on erillinen valmisteluvalinta.</p><p>1024 tulosarvoa muodostavat upotuksen, eivät kirjallista vastausta tai suoraa luokkatunnusta. Hakuvaihe vertaa näitä arvoja yhteensopiviin korpusesityksiin, ja myöhempi vaihe käyttää valittua katkelmatekstiä. Jos vektorit toimivat ryhmittelyn tai luokittimen piirteinä, säilytä kunkin vektorin yhteys siihen syötetietueeseen, jonka piirteitä se esittää.</p><h4>Englanninkielinen teksti ikkunan sisällä</h4><p>Mallikortti määrittelee vain englanninkielisen tekstin ja pitkien syötteiden katkaisun enintään 512 tokeniin. Pidä jokainen asiakirjakatkelma yhtenäisenä tämän ikkunan sisällä, mukaan lukien roolietuliite ja hyödyllinen lähdekonteksti. Pitkä käyttöopas tulisi valmistella osiksi, joiden otsikot, ehdot ja ohjeet voidaan ymmärtää erikseen haettuina.</p><p>Esimerkiksi asetusta kuvaava lauseke voi tarvita asetuksen määritelmän ja seuraavan virkkeen poikkeuksen. Säilytä tämä pieni kokonaisuus yhdessä sen sijaan, että jakaisit tekstin pelkän merkkimäärän perusteella. Pidä pääasiakirja ja lähdeversio katkelman yhteydessä, jotta päivitys korvaa oikean materiaalin.</p><h4>Lue järjestys tiedonhaun evidenssinä</h4><p>Valmistaja selittää, että kosinipisteiden järjestys merkitsee enemmän kuin niiden absoluuttiset arvot. Pistemäärää ei tulisi tulkita kalibroiduksi todennäköisyydeksi sille, että katkelma vastaa kysymykseen. Tarkista tunnetut vastauksen sisältävät katkelmat ja niitä lähellä oleva epäolennainen materiaali, kun valitset säilytettävien tulosten määrää tai ehdokasjoukon suodatuskohtaa.</p><p>Hyödyllinen tulos on korpus- tai kyselyesitys, semanttisen vertailun signaali tai numeeriset piirteet toiseen tehtävään. Tämä täsmällinen englanninkielinen Large v2 -checkpoint pysyy erillään E5-Base-v2:sta ja Multilingual-E5-Largesta. Pelkät samat ulottuvuudet eivät tee niiden vektoreista dokumentoitua yhteistä upotusavaruutta.</p>",
  "aboutText": "E5-Large-v2 on intfloatin 24-kerroksinen englanninkielinen tekstiupotusmalli, jonka tulos on 1024-ulotteinen. Se on suunniteltu esittämään kyselyt ja katkelmat numeerisesti tiedonhakua ja muita upotustehtäviä varten. E5:n valmistelukäytäntö on osa sen koulutusta: syötetekstissä on roolietuliite, ja koodatut tokenesitykset yhdistetään poolingilla yhdeksi kyseisen tekstin vektoriksi.\n\n### Pidä query- ja passage-roolit selvinä\n\nAloita epäsymmetrisessä tiedonhaussa kysymys etuliitteellä ”query:” ja korpusteksti etuliitteellä ”passage:”. Nämä roolit erottavat käyttäjän etsimän asian materiaalista, joka voi vastata siihen. Valmistaja suosittelee ”query:”-etuliitettä upotettaville teksteille symmetriseen vertailuun, parafraasihakuun, ryhmittelyyn tai luokittelupiirteisiin.\n\nKäytännön kokoelma voi indeksoida englanninkielisiä tukiselityksiä. Valmistele kysymys, kuten ”query: What should I check before replacing the connector?”, ja yhdistä se tarkistukset sekä poikkeukset kuvaaviin lähdekatkelmiin. Katkelmateksti säilyttää vastaavan etuliitteensä. Tallenna lähdetunniste ja alkuperäinen sanamuoto jokaisen vektorin rinnalle, jotta tulos voi palauttaa käyttäjän tarvitseman luettavan materiaalin.\n\nEtuliitteet eivät ole koristeellisia nimikkeitä, jotka voidaan poistaa tehtävän toiselta puolelta. Valmistajan mukaan niiden pois jättäminen heikentää hakutuloksia, koska malli koulutettiin tällä valmistelulla. Käytä valittua roolia johdonmukaisesti korpusta rakennettaessa ja myöhemmin kyselyä upotettaessa.\n\n### Keskiarvopooling ja normalisoidut vektorit\n\nVirallinen koodausesimerkki keskiarvoistaa tokenesitykset ja sulkee täytepositiot pois attention-maskin avulla. Sen jälkeen se normalisoi tulosvektorin. Normalisoitujen kysely- ja katkelmavektorien pistetulo antaa kosinisamankaltaisuuden ehdokkaiden järjestämiseen. Tämä keskiarvopoolingin menetelmä kuuluu E5-Large-v2:een; toisen malliperheen ensimmäisen tokenin pooling-menetelmä on erillinen valmisteluvalinta.\n\n1024 tulosarvoa muodostavat upotuksen, eivät kirjallista vastausta tai suoraa luokkatunnusta. Hakuvaihe vertaa näitä arvoja yhteensopiviin korpusesityksiin, ja myöhempi vaihe käyttää valittua katkelmatekstiä. Jos vektorit toimivat ryhmittelyn tai luokittimen piirteinä, säilytä kunkin vektorin yhteys siihen syötetietueeseen, jonka piirteitä se esittää.\n\n### Englanninkielinen teksti ikkunan sisällä\n\nMallikortti määrittelee vain englanninkielisen tekstin ja pitkien syötteiden katkaisun enintään 512 tokeniin. Pidä jokainen asiakirjakatkelma yhtenäisenä tämän ikkunan sisällä, mukaan lukien roolietuliite ja hyödyllinen lähdekonteksti. Pitkä käyttöopas tulisi valmistella osiksi, joiden otsikot, ehdot ja ohjeet voidaan ymmärtää erikseen haettuina.\n\nEsimerkiksi asetusta kuvaava lauseke voi tarvita asetuksen määritelmän ja seuraavan virkkeen poikkeuksen. Säilytä tämä pieni kokonaisuus yhdessä sen sijaan, että jakaisit tekstin pelkän merkkimäärän perusteella. Pidä pääasiakirja ja lähdeversio katkelman yhteydessä, jotta päivitys korvaa oikean materiaalin.\n\n### Lue järjestys tiedonhaun evidenssinä\n\nValmistaja selittää, että kosinipisteiden järjestys merkitsee enemmän kuin niiden absoluuttiset arvot. Pistemäärää ei tulisi tulkita kalibroiduksi todennäköisyydeksi sille, että katkelma vastaa kysymykseen. Tarkista tunnetut vastauksen sisältävät katkelmat ja niitä lähellä oleva epäolennainen materiaali, kun valitset säilytettävien tulosten määrää tai ehdokasjoukon suodatuskohtaa.\n\nHyödyllinen tulos on korpus- tai kyselyesitys, semanttisen vertailun signaali tai numeeriset piirteet toiseen tehtävään. Tämä täsmällinen englanninkielinen Large v2 -checkpoint pysyy erillään E5-Base-v2:sta ja Multilingual-E5-Largesta. Pelkät samat ulottuvuudet eivät tee niiden vektoreista dokumentoitua yhteistä upotusavaruutta.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "6ac505bef88db6155d0cbfd7b4e640bb03034ede482cc34ac985aecc3dd137fa",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "fi",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Intfloat: E5-Large-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Sulje\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Intfloat /</span><code>intfloat/e5-large-v2</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopioi ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Mallikortin osiot\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Aloitus</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Syötteet &amp; menetelmät</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Hinnoittelu</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Esimerkit</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Tulokset</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliakset</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-menetelmät\"><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|intfloat%2Fe5-large-v2\">Vektoriesitykset</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\">Aloitus</h3><p class=\"mdesc-full\">intfloat E5-Large-v2 koodaa englanninkieliset kyselyt ja katkelmat 1024-ulotteisiksi vektoreiksi. Sen 24-kerroksinen malli käyttää query/passage-rooleja, keskiarvopoolingia ja 512 tokenin syöterajaa hakuun, semanttiseen samankaltaisuuteen ja numeerisiin tekstipiirteisiin.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Hyväksytyt syötteet</dt><dd>Teksti · token_ids</dd></div><div><dt>Tulokset</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Tietoa mallista</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Tämä kuvaus kattaa mallin ominaisuudet. Ailootissa saatavilla olevat syötteet, tulosteet ja asetukset luetellaan alla valitulle menetelmälle.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>E5-Large-v2 on intfloatin 24-kerroksinen englanninkielinen tekstiupotusmalli, jonka tulos on 1024-ulotteinen. Se on suunniteltu esittämään kyselyt ja katkelmat numeerisesti tiedonhakua ja muita upotustehtäviä varten. E5:n valmistelukäytäntö on osa sen koulutusta: syötetekstissä on roolietuliite, ja koodatut tokenesitykset yhdistetään poolingilla yhdeksi kyseisen tekstin vektoriksi.</p><h4>Pidä query- ja passage-roolit selvinä</h4><p>Aloita epäsymmetrisessä tiedonhaussa kysymys etuliitteellä ”query:” ja korpusteksti etuliitteellä ”passage:”. Nämä roolit erottavat käyttäjän etsimän asian materiaalista, joka voi vastata siihen. Valmistaja suosittelee ”query:”-etuliitettä upotettaville teksteille symmetriseen vertailuun, parafraasihakuun, ryhmittelyyn tai luokittelupiirteisiin.</p><p>Käytännön kokoelma voi indeksoida englanninkielisiä tukiselityksiä. Valmistele kysymys, kuten ”query: What should I check before replacing the connector?”, ja yhdistä se tarkistukset sekä poikkeukset kuvaaviin lähdekatkelmiin. Katkelmateksti säilyttää vastaavan etuliitteensä. Tallenna lähdetunniste ja alkuperäinen sanamuoto jokaisen vektorin rinnalle, jotta tulos voi palauttaa käyttäjän tarvitseman luettavan materiaalin.</p><p>Etuliitteet eivät ole koristeellisia nimikkeitä, jotka voidaan poistaa tehtävän toiselta puolelta. Valmistajan mukaan niiden pois jättäminen heikentää hakutuloksia, koska malli koulutettiin tällä valmistelulla. Käytä valittua roolia johdonmukaisesti korpusta rakennettaessa ja myöhemmin kyselyä upotettaessa.</p><h4>Keskiarvopooling ja normalisoidut vektorit</h4><p>Virallinen koodausesimerkki keskiarvoistaa tokenesitykset ja sulkee täytepositiot pois attention-maskin avulla. Sen jälkeen se normalisoi tulosvektorin. Normalisoitujen kysely- ja katkelmavektorien pistetulo antaa kosinisamankaltaisuuden ehdokkaiden järjestämiseen. Tämä keskiarvopoolingin menetelmä kuuluu E5-Large-v2:een; toisen malliperheen ensimmäisen tokenin pooling-menetelmä on erillinen valmisteluvalinta.</p><p>1024 tulosarvoa muodostavat upotuksen, eivät kirjallista vastausta tai suoraa luokkatunnusta. Hakuvaihe vertaa näitä arvoja yhteensopiviin korpusesityksiin, ja myöhempi vaihe käyttää valittua katkelmatekstiä. Jos vektorit toimivat ryhmittelyn tai luokittimen piirteinä, säilytä kunkin vektorin yhteys siihen syötetietueeseen, jonka piirteitä se esittää.</p><h4>Englanninkielinen teksti ikkunan sisällä</h4><p>Mallikortti määrittelee vain englanninkielisen tekstin ja pitkien syötteiden katkaisun enintään 512 tokeniin. Pidä jokainen asiakirjakatkelma yhtenäisenä tämän ikkunan sisällä, mukaan lukien roolietuliite ja hyödyllinen lähdekonteksti. Pitkä käyttöopas tulisi valmistella osiksi, joiden otsikot, ehdot ja ohjeet voidaan ymmärtää erikseen haettuina.</p><p>Esimerkiksi asetusta kuvaava lauseke voi tarvita asetuksen määritelmän ja seuraavan virkkeen poikkeuksen. Säilytä tämä pieni kokonaisuus yhdessä sen sijaan, että jakaisit tekstin pelkän merkkimäärän perusteella. Pidä pääasiakirja ja lähdeversio katkelman yhteydessä, jotta päivitys korvaa oikean materiaalin.</p><h4>Lue järjestys tiedonhaun evidenssinä</h4><p>Valmistaja selittää, että kosinipisteiden järjestys merkitsee enemmän kuin niiden absoluuttiset arvot. Pistemäärää ei tulisi tulkita kalibroiduksi todennäköisyydeksi sille, että katkelma vastaa kysymykseen. Tarkista tunnetut vastauksen sisältävät katkelmat ja niitä lähellä oleva epäolennainen materiaali, kun valitset säilytettävien tulosten määrää tai ehdokasjoukon suodatuskohtaa.</p><p>Hyödyllinen tulos on korpus- tai kyselyesitys, semanttisen vertailun signaali tai numeeriset piirteet toiseen tehtävään. Tämä täsmällinen englanninkielinen Large v2 -checkpoint pysyy erillään E5-Base-v2:sta ja Multilingual-E5-Largesta. Pelkät samat ulottuvuudet eivät tee niiden vektoreista dokumentoitua yhteistä upotusavaruutta.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Saatavilla Ailootissa · syötteet &amp; menetelmät</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Vektoriesitykset</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Syötetyypit</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Tulostyypit</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Tulosteen muoto</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Kenttä</th><th>Tyyppi</th><th>Vaatimus</th><th>Arvot &amp; rajat</th><th>Oletus</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Vaatimus\"><span class=\"card-cell-label\">Vaatimus</span>Pakollinen</td><td data-cell-label=\"Arvot &amp; rajat\"><span class=\"card-cell-label\">Arvot &amp; rajat</span><div>intfloat/e5-large-v2</div></td><td data-cell-label=\"Oletus\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Oletus</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Vaatimus\"><span class=\"card-cell-label\">Vaatimus</span>Pakollinen</td><td data-cell-label=\"Arvot &amp; rajat\"><span class=\"card-cell-label\">Arvot &amp; rajat</span><div>Kohteiden vähimmäismäärä: 1</div><div>Ehdot: Ei-tyhjä, yhdenmukaisista alkioista koostuva erä. Tokenien ID:t ovat ei-negatiivisia kokonaislukuja.</div><div>Syötebudjetti: Enimmäismäärä: 512 · Tekstiyksikkö: UTF8-tavut · Tokenyksikkö: Token-taulukon alkiot</div></td><td data-cell-label=\"Oletus\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Oletus</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Vaatimus\"><span class=\"card-cell-label\">Vaatimus</span>Valinnainen</td><td data-cell-label=\"Arvot &amp; rajat\"><span class=\"card-cell-label\">Arvot &amp; rajat</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Oletus\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Oletus</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Vaatimus\"><span class=\"card-cell-label\">Vaatimus</span>Ei tuettu</td><td data-cell-label=\"Arvot &amp; rajat\"><span class=\"card-cell-label\">Arvot &amp; rajat</span><div>Vähimmäismäärä: 1</div></td><td data-cell-label=\"Oletus\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Oletus</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Vaatimus\"><span class=\"card-cell-label\">Vaatimus</span>Valinnainen</td><td data-cell-label=\"Arvot &amp; rajat\"><span class=\"card-cell-label\">Arvot &amp; rajat</span><div>Ehdot: Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.</div></td><td data-cell-label=\"Oletus\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Oletus</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Vaatimus\"><span class=\"card-cell-label\">Vaatimus</span>Valinnainen</td><td data-cell-label=\"Arvot &amp; rajat\"><span class=\"card-cell-label\">Arvot &amp; rajat</span><div>Ehdot: Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.</div></td><td data-cell-label=\"Oletus\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Oletus</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Vaatimus\"><span class=\"card-cell-label\">Vaatimus</span>Valinnainen</td><td data-cell-label=\"Arvot &amp; rajat\"><span class=\"card-cell-label\">Arvot &amp; rajat</span><div>Ehdot: Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.</div></td><td data-cell-label=\"Oletus\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Oletus</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Vaatimus\"><span class=\"card-cell-label\">Vaatimus</span>Valinnainen</td><td data-cell-label=\"Arvot &amp; rajat\"><span class=\"card-cell-label\">Arvot &amp; rajat</span><div>Ehdot: provider.options hylätty</div></td><td data-cell-label=\"Oletus\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Oletus</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Syöteaineistojen yhdistelmät</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Menetelmän parametrit ja elinkaari</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametri</th><th>Sopimus</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametri\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametri</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Sopimus\"><span class=\"card-cell-label\">Sopimus</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametri\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametri</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Sopimus\"><span class=\"card-cell-label\">Sopimus</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametri\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametri</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Sopimus\"><span class=\"card-cell-label\">Sopimus</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametri\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametri</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Sopimus\"><span class=\"card-cell-label\">Sopimus</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametri\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametri</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Sopimus\"><span class=\"card-cell-label\">Sopimus</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametri\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametri</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Sopimus\"><span class=\"card-cell-label\">Sopimus</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametri\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametri</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Sopimus\"><span class=\"card-cell-label\">Sopimus</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametri\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametri</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Sopimus\"><span class=\"card-cell-label\">Sopimus</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Elinkaari: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Säilytä jokaisen vektorin indeksi ja ulottuvuus.</p><p class=\"note-s\">Mallin nimen multimodaalisuus ei tarkoita, että tämä nimenomainen reitti hyväksyisi kuvaolioita.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Hinnoittelu</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Hintatiedot eivät lisää pyyntövalintoja. Tuetut parametrit on lueteltu valitulle menetelmälle.</p><dl data-price-conditions><dt>Nopea tila</dt><dd>Ei määritetty <span class=\"note-s\">Kun nopea tila on valittu</span></dd><dt>Flex-tila</dt><dd>Ei määritetty <span class=\"note-s\">Kun flex-tila on valittu</span></dd><dt>Päättelyn enimmäisteho</dt><dd>Ei määritetty <span class=\"note-s\">Kun päättelyn enimmäistehoon sovelletaan default-oletussäätöä</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-hinnat</h4><h4>Hinnat asetusten mukaan</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Asetukset</th><th>Hinnasto</th><th>Veloitus</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Asetukset\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Asetukset</span>Tokenien perushinnat</th><td data-cell-label=\"Hinnasto\"><span class=\"card-cell-label\">Hinnasto</span>Perushinta</td><td data-cell-label=\"Veloitus\"><span class=\"card-cell-label\">Veloitus</span><div><span>Syöte · Syötetokenit</span> <b>$0.00002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenia</span></div><div><span>Tuloste · Tulostokenit</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenia</span></div><div><span>Syöte · Välimuistin luku</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenia</span></div><div><span>Syöte · Välimuistiin kirjoitus</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenia</span></div><div><span>Syöte · Välimuistiin kirjoitus, 1 tunti</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenia</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot varaa arvioidun summan ennen pyyntöä. Tuloksen jälkeen lopullinen veloitus toteutetaan mitatun käytön perusteella. Suoratoiston veloituksessa käytetään lopullista käyttötietuetta. <a href=\"/docs/fi/billing/reserve/\">Varauksen ja lopullisen veloituksen toiminta →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Esimerkkipyynnöt</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektoriesitykset</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Koodivaihtoehdot\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1765-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1765-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1765-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1765-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=\"Kopioi koodi\"><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-1765-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1765-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;intfloat/e5-large-v2&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-1765-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1765-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;intfloat/e5-large-v2&#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\">Vastaanota ja tallenna tulokset</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektoriesitykset</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Säilytä kaikki valmistuneet tulokset</h5><p class=\"note-s\">Säilytä jokainen kokonainen palautettu vastaus, tiedosto ja sisällön osa.</p><p class=\"note-s\">Säilytä jokainen vektori indekseineen. Vektorien määrän on vastattava syötteiden määrää; ulottuvuuksien on oltava yhdenmukaiset.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jos alkuperäinen vastaus on tarkistettava</h5><p class=\"note-s\">Uutta upotustehtävien päätepistettä ei oteta käyttöön.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Vastauksen kentät</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Kenttä</th><th>Tyyppi</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kenttä\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kenttä</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Tyyppi\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tyyppi</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Virheet ja seuraavat vaiheet</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Vastaus</th><th>Ehto</th><th>Seuraava vaihe</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Vastaus\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Vastaus</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Ehto\"><span class=\"card-cell-label\">Ehto</span>Virheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo</td><td data-cell-label=\"Seuraava vaihe\"><span class=\"card-cell-label\">Seuraava vaihe</span>Korjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliakset</h3><h4>Mallin aliakset</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/e5-large-v2</code></a></span></p><h4>Menetelmäpolkujen aliakset</h4><p class=\"note-s\">Käytä yllä näytettyjä menetelmäpolkuja.</p><h4>Liittyvät kutsujan ID:t</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/e5-large-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|intfloat%2Fe5-large-v2",
      "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": "Virheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Korjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Uutta upotustehtävien päätepistettä ei oteta käyttöön."
            },
            "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": "Säilytä jokainen vektori indekseineen. Vektorien määrän on vastattava syötteiden määrää; ulottuvuuksien on oltava yhdenmukaiset.",
              "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": [
                  "intfloat/e5-large-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8-tavut",
                  "token_unit": "Token-taulukon alkiot"
                },
                "conditions": "Ei-tyhjä, yhdenmukaisista alkioista koostuva erä. Tokenien ID:t ovat ei-negatiivisia kokonaislukuja.",
                "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": "Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options hylätty",
                "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": [
            "Säilytä jokaisen vektorin indeksi ja ulottuvuus.",
            "Mallin nimen multimodaalisuus ei tarkoita, että tämä nimenomainen reitti hyväksyisi kuvaolioita."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Tokenien perushinnat",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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\": \"intfloat/e5-large-v2\", \"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='intfloat/e5-large-v2',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "intfloat/e5-large-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "7d49f2bff53c25871863d9cd98518999a61c831cc76bab83b3533efe81bf6b8c",
    "input_html_sha256": "82fd5a8a21cea24e7d3cb9e1dbd996cf83068006b729cda7d7a858530ae2d1d8",
    "private_audit_sha256": "a8ca592a8d59b686d3dd266cddfc0340f3767bdbd6ad7fd8e9e71bccd4c22b30",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/fi/intfloat-e5-large-v2/",
    "description": "intfloat E5-Large-v2 koodaa englanninkieliset kyselyt ja katkelmat 1024-ulotteisiksi vektoreiksi. Sen 24-kerroksinen malli käyttää query/passage-rooleja, keskiarvopoolingia ja 512 tokenin syöterajaa hakuun, semanttiseen samankaltaisuuteen ja numeerisiin tekstipiirteisiin.",
    "locale": "fi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/fi/intfloat-e5-large-v2/index.md",
    "title": "Intfloat: E5-Large-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/fi/intfloat-e5-large-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "E5-Large-v2 on intfloatin 24-kerroksinen englanninkielinen tekstiupotusmalli, jonka tulos on 1024-ulotteinen. Se on suunniteltu esittämään kyselyt ja katkelmat numeerisesti tiedonhakua ja muita upotustehtäviä varten. E5:n valmistelukäytäntö on osa sen koulutusta: syötetekstissä on roolietuliite, ja koodatut tokenesitykset yhdistetään poolingilla yhdeksi kyseisen tekstin vektoriksi.\n\n### Pidä query- ja passage-roolit selvinä\n\nAloita epäsymmetrisessä tiedonhaussa kysymys etuliitteellä ”query:” ja korpusteksti etuliitteellä ”passage:”. Nämä roolit erottavat käyttäjän etsimän asian materiaalista, joka voi vastata siihen. Valmistaja suosittelee ”query:”-etuliitettä upotettaville teksteille symmetriseen vertailuun, parafraasihakuun, ryhmittelyyn tai luokittelupiirteisiin.\n\nKäytännön kokoelma voi indeksoida englanninkielisiä tukiselityksiä. Valmistele kysymys, kuten ”query: What should I check before replacing the connector?”, ja yhdistä se tarkistukset sekä poikkeukset kuvaaviin lähdekatkelmiin. Katkelmateksti säilyttää vastaavan etuliitteensä. Tallenna lähdetunniste ja alkuperäinen sanamuoto jokaisen vektorin rinnalle, jotta tulos voi palauttaa käyttäjän tarvitseman luettavan materiaalin.\n\nEtuliitteet eivät ole koristeellisia nimikkeitä, jotka voidaan poistaa tehtävän toiselta puolelta. Valmistajan mukaan niiden pois jättäminen heikentää hakutuloksia, koska malli koulutettiin tällä valmistelulla. Käytä valittua roolia johdonmukaisesti korpusta rakennettaessa ja myöhemmin kyselyä upotettaessa.\n\n### Keskiarvopooling ja normalisoidut vektorit\n\nVirallinen koodausesimerkki keskiarvoistaa tokenesitykset ja sulkee täytepositiot pois attention-maskin avulla. Sen jälkeen se normalisoi tulosvektorin. Normalisoitujen kysely- ja katkelmavektorien pistetulo antaa kosinisamankaltaisuuden ehdokkaiden järjestämiseen. Tämä keskiarvopoolingin menetelmä kuuluu E5-Large-v2:een; toisen malliperheen ensimmäisen tokenin pooling-menetelmä on erillinen valmisteluvalinta.\n\n1024 tulosarvoa muodostavat upotuksen, eivät kirjallista vastausta tai suoraa luokkatunnusta. Hakuvaihe vertaa näitä arvoja yhteensopiviin korpusesityksiin, ja myöhempi vaihe käyttää valittua katkelmatekstiä. Jos vektorit toimivat ryhmittelyn tai luokittimen piirteinä, säilytä kunkin vektorin yhteys siihen syötetietueeseen, jonka piirteitä se esittää.\n\n### Englanninkielinen teksti ikkunan sisällä\n\nMallikortti määrittelee vain englanninkielisen tekstin ja pitkien syötteiden katkaisun enintään 512 tokeniin. Pidä jokainen asiakirjakatkelma yhtenäisenä tämän ikkunan sisällä, mukaan lukien roolietuliite ja hyödyllinen lähdekonteksti. Pitkä käyttöopas tulisi valmistella osiksi, joiden otsikot, ehdot ja ohjeet voidaan ymmärtää erikseen haettuina.\n\nEsimerkiksi asetusta kuvaava lauseke voi tarvita asetuksen määritelmän ja seuraavan virkkeen poikkeuksen. Säilytä tämä pieni kokonaisuus yhdessä sen sijaan, että jakaisit tekstin pelkän merkkimäärän perusteella. Pidä pääasiakirja ja lähdeversio katkelman yhteydessä, jotta päivitys korvaa oikean materiaalin.\n\n### Lue järjestys tiedonhaun evidenssinä\n\nValmistaja selittää, että kosinipisteiden järjestys merkitsee enemmän kuin niiden absoluuttiset arvot. Pistemäärää ei tulisi tulkita kalibroiduksi todennäköisyydeksi sille, että katkelma vastaa kysymykseen. Tarkista tunnetut vastauksen sisältävät katkelmat ja niitä lähellä oleva epäolennainen materiaali, kun valitset säilytettävien tulosten määrää tai ehdokasjoukon suodatuskohtaa.\n\nHyödyllinen tulos on korpus- tai kyselyesitys, semanttisen vertailun signaali tai numeeriset piirteet toiseen tehtävään. Tämä täsmällinen englanninkielinen Large v2 -checkpoint pysyy erillään E5-Base-v2:sta ja Multilingual-E5-Largesta. Pelkät samat ulottuvuudet eivät tee niiden vektoreista dokumentoitua yhteistä upotusavaruutta.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Intfloat",
    "available": null,
    "canonical_model": "intfloat/e5-large-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "Konfiguraation täydet hintatiedot lisätiedoissa."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "intfloat/e5-large-v2",
    "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": "Virheelliset pakolliset kentät, aineiston esitysmuoto tai parametrin arvo",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Korjaa ilmoitetut kentät ennen uutta luontipyyntöä.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Uutta upotustehtävien päätepistettä ei oteta käyttöön."
            },
            "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": "Säilytä jokainen vektori indekseineen. Vektorien määrän on vastattava syötteiden määrää; ulottuvuuksien on oltava yhdenmukaiset.",
              "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": [
                  "intfloat/e5-large-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8-tavut",
                  "token_unit": "Token-taulukon alkiot"
                },
                "conditions": "Ei-tyhjä, yhdenmukaisista alkioista koostuva erä. Tokenien ID:t ovat ei-negatiivisia kokonaislukuja.",
                "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": "Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Lähde sallii tämän JSON-metatietokentän; tarkka alkuperäisen palvelun semantiikka on mallikohtainen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options hylätty",
                "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": [
            "Säilytä jokaisen vektorin indeksi ja ulottuvuus.",
            "Mallin nimen multimodaalisuus ei tarkoita, että tämä nimenomainen reitti hyväksyisi kuvaolioita."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Tokenien perushinnat",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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\": \"intfloat/e5-large-v2\", \"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='intfloat/e5-large-v2',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Intfloat: E5-Large-v2",
    "price": {
      "in": 0.02,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.02,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "intfloat/e5-large-v2",
    "short": "intfloat E5-Large-v2 koodaa englanninkieliset kyselyt ja katkelmat 1024-ulotteisiksi vektoreiksi. Sen 24-kerroksinen malli käyttää query/passage-rooleja, keskiarvopoolingia ja 512 tokenin syöterajaa hakuun, semanttiseen samankaltaisuuteen ja numeerisiin tekstipiirteisiin."
  },
  "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": "intfloat E5-Large-v2 koodaa englanninkieliset kyselyt ja katkelmat 1024-ulotteisiksi vektoreiksi. Sen 24-kerroksinen malli käyttää query/passage-rooleja, keskiarvopoolingia ja 512 tokenin syöterajaa hakuun, semanttiseen samankaltaisuuteen ja numeerisiin tekstipiirteisiin.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "6af86801a0bd4f350a5ff2b15f8691235698f9bc25eed35afff6a2cf12782679",
    "renderer_sha256": "303a59603e2bc29ba8fda690e95fd32cec68de223d92e26054a88babff801dd7"
  },
  "sourceRevision": "defce5789c7201fcc8c6634dd503255bac22e6875cedbeab6679405d09e01ba5"
}