{
  "aboutHtml": "<p>paraphrase-MiniLM-L6-v2 on Sentence Transformersin upotusmalli virkkeille ja lyhyille kappaleille. Se kuvaa jokaisen tekstin 384-ulotteiseen tiheään vektoriavaruuteen, ja semanttinen haku sekä ryhmittely ovat valmistajan ilmoittamia tehtäviä. Julkaistu arkkitehtuuri yhdistää transformerin keskiarvopoolingiin; sen määritetty sekvenssipituus on 128 tokenia.</p><h4>Esitä katkelma, jota haluat verrata</h4><p>Valmistele todellinen virke tai lyhyt kappale ja säilytä aihe sekä tärkeät ehdot muuttumattomina. Käytännön kokoelma voi sisältää eri tavoin muotoiltuja kysymyksiä tai lyhyitä kuvauksia toisiinsa liittyvistä aiheista. Upota kukin tietue ja säilytä sen alkuperäinen sanamuoto sekä tunniste, jotta myöhempi vertailu voi palauttaa itse tekstin.</p><p>Esimerkiksi useat ohjekysymykset voivat kuvata samaa vaikeutta eri termein. Samankaltaisuusvaihe voi tuoda nämä ehdokkaat yhteen, minkä jälkeen niiden sanamuotoja voidaan tutkia todellisen ongelman tunnistamiseksi. Upotus on tässä vertailussa käytettävä numeerinen esitys; se ei kirjoita parafraasia tai anna itsenäisesti lopullista ryhmätunnusta.</p><h4>Keskiarvopooling ja vektorien käyttö</h4><p>Valmistajan suorakoodausesimerkki huomioi attention-maskin tokenesityksiä keskiarvoistettaessa ja sulkee täytepositiot pois. Sen arkkitehtuuri valitsee nimenomaisesti keskiarvopoolingin eikä valitse CLS- tai max-poolingia. Säilytä tämä pooling-menetelmä mallin yhteydessä valmistellessasi vertailukelpoisia vektoreita.</p><p>Jokaisessa palautetussa esityksessä on 384 komponenttia. Indeksi tai ryhmittelyvaihe käyttää näitä vektoreita valitulla samankaltaisuuskokoonpanolla, ja taustalla oleva lähdetietue pysyy tarkasteltavissa. Pidä malli, syötteen valmistelu ja vertailuasetukset samoina vertailtavien kohteiden välillä. Toisen mallin 384 tulosarvoa eivät pelkän muodon perusteella kuulu samaan upotusavaruuteen.</p><h4>Lyhyet syötteet julkaistussa kokoonpanossa</h4><p>Sentence Transformerin viitekokoonpano käyttää 128 tokenin enimmäissekvenssipituutta. Valmistele pitkä lähde lyhyiksi yhtenäisiksi kokonaisuuksiksi yhden liian suuren kappaleen sijaan. Säännön sisältävä virke voi tarvita seuraavan virkkeen poikkeuksen; säilytä tämä pieni kokonaisuus yhdessä, kun se mahtuu mukaan. Sana- tai merkkimäärä ei suoraan osoita tokenpituutta.</p><p>Säilytä lyhyiden kuvausten joukossa vertailulle tärkeät nimet ja erottavat ominaisuudet. Pelkän epämääräisen luokan sisältävä tietue voi olla vaikea erottaa muista samantyyppisistä tietueista. Tallenna lähdeyhteys vektorin ulkopuolelle, jotta palautettu ehdokas voidaan tarkistaa alkuperäistä materiaalia vasten.</p><h4>Haun ja ryhmittelyn tulokset</h4><p>Esitä semanttisessa haussa kysely ja korpusmateriaali tällä samalla mallilla ja palauta ehdokastietueet lähdeteksteineen. Ryhmittelyssä toinen vaihe muodostaa vektoreista ryhmiä. Tutki ryhmän rajan lähellä olevat tietueet ennen ryhmittelyn käyttämistä tuotepäätöksenä tai automaattisena luokkatunnuksena.</p><p>Hyödyllinen tulos on alkuperäiseen tietueeseensa liitetty lyhyen tekstin kompakti esitys. Tällä täsmällisellä paraphrase-MiniLM-L6-v2-checkpointilla on oma pooling- ja sekvenssikokoonpanonsa. all-MiniLM ja monikieliset paraphrase-variantit ovat erillisiä malliprofiileja; niiden koulutus, kielten soveltamisala tai syöteasetukset eivät seuraa yhteisestä MiniLM-nimestä.</p>",
  "aboutText": "paraphrase-MiniLM-L6-v2 on Sentence Transformersin upotusmalli virkkeille ja lyhyille kappaleille. Se kuvaa jokaisen tekstin 384-ulotteiseen tiheään vektoriavaruuteen, ja semanttinen haku sekä ryhmittely ovat valmistajan ilmoittamia tehtäviä. Julkaistu arkkitehtuuri yhdistää transformerin keskiarvopoolingiin; sen määritetty sekvenssipituus on 128 tokenia.\n\n### Esitä katkelma, jota haluat verrata\n\nValmistele todellinen virke tai lyhyt kappale ja säilytä aihe sekä tärkeät ehdot muuttumattomina. Käytännön kokoelma voi sisältää eri tavoin muotoiltuja kysymyksiä tai lyhyitä kuvauksia toisiinsa liittyvistä aiheista. Upota kukin tietue ja säilytä sen alkuperäinen sanamuoto sekä tunniste, jotta myöhempi vertailu voi palauttaa itse tekstin.\n\nEsimerkiksi useat ohjekysymykset voivat kuvata samaa vaikeutta eri termein. Samankaltaisuusvaihe voi tuoda nämä ehdokkaat yhteen, minkä jälkeen niiden sanamuotoja voidaan tutkia todellisen ongelman tunnistamiseksi. Upotus on tässä vertailussa käytettävä numeerinen esitys; se ei kirjoita parafraasia tai anna itsenäisesti lopullista ryhmätunnusta.\n\n### Keskiarvopooling ja vektorien käyttö\n\nValmistajan suorakoodausesimerkki huomioi attention-maskin tokenesityksiä keskiarvoistettaessa ja sulkee täytepositiot pois. Sen arkkitehtuuri valitsee nimenomaisesti keskiarvopoolingin eikä valitse CLS- tai max-poolingia. Säilytä tämä pooling-menetelmä mallin yhteydessä valmistellessasi vertailukelpoisia vektoreita.\n\nJokaisessa palautetussa esityksessä on 384 komponenttia. Indeksi tai ryhmittelyvaihe käyttää näitä vektoreita valitulla samankaltaisuuskokoonpanolla, ja taustalla oleva lähdetietue pysyy tarkasteltavissa. Pidä malli, syötteen valmistelu ja vertailuasetukset samoina vertailtavien kohteiden välillä. Toisen mallin 384 tulosarvoa eivät pelkän muodon perusteella kuulu samaan upotusavaruuteen.\n\n### Lyhyet syötteet julkaistussa kokoonpanossa\n\nSentence Transformerin viitekokoonpano käyttää 128 tokenin enimmäissekvenssipituutta. Valmistele pitkä lähde lyhyiksi yhtenäisiksi kokonaisuuksiksi yhden liian suuren kappaleen sijaan. Säännön sisältävä virke voi tarvita seuraavan virkkeen poikkeuksen; säilytä tämä pieni kokonaisuus yhdessä, kun se mahtuu mukaan. Sana- tai merkkimäärä ei suoraan osoita tokenpituutta.\n\nSäilytä lyhyiden kuvausten joukossa vertailulle tärkeät nimet ja erottavat ominaisuudet. Pelkän epämääräisen luokan sisältävä tietue voi olla vaikea erottaa muista samantyyppisistä tietueista. Tallenna lähdeyhteys vektorin ulkopuolelle, jotta palautettu ehdokas voidaan tarkistaa alkuperäistä materiaalia vasten.\n\n### Haun ja ryhmittelyn tulokset\n\nEsitä semanttisessa haussa kysely ja korpusmateriaali tällä samalla mallilla ja palauta ehdokastietueet lähdeteksteineen. Ryhmittelyssä toinen vaihe muodostaa vektoreista ryhmiä. Tutki ryhmän rajan lähellä olevat tietueet ennen ryhmittelyn käyttämistä tuotepäätöksenä tai automaattisena luokkatunnuksena.\n\nHyödyllinen tulos on alkuperäiseen tietueeseensa liitetty lyhyen tekstin kompakti esitys. Tällä täsmällisellä paraphrase-MiniLM-L6-v2-checkpointilla on oma pooling- ja sekvenssikokoonpanonsa. all-MiniLM ja monikieliset paraphrase-variantit ovat erillisiä malliprofiileja; niiden koulutus, kielten soveltamisala tai syöteasetukset eivät seuraa yhteisestä MiniLM-nimestä.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "5998bc9df4f054a58514e2dcd3c4dcbdc79398948b121353b5bec51f77656457",
    "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\">Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Sulje\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sentence Transformers /</span><code>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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|sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-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\">Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 kuvaa virkkeet ja lyhyet kappaleet 384-ulotteisiksi vektoreiksi semanttista hakua ja ryhmittelyä varten. Sen julkaistu kokoonpano käyttää keskiarvopoolingia ja 128 tokenin sekvenssiasetusta.</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>paraphrase-MiniLM-L6-v2 on Sentence Transformersin upotusmalli virkkeille ja lyhyille kappaleille. Se kuvaa jokaisen tekstin 384-ulotteiseen tiheään vektoriavaruuteen, ja semanttinen haku sekä ryhmittely ovat valmistajan ilmoittamia tehtäviä. Julkaistu arkkitehtuuri yhdistää transformerin keskiarvopoolingiin; sen määritetty sekvenssipituus on 128 tokenia.</p><h4>Esitä katkelma, jota haluat verrata</h4><p>Valmistele todellinen virke tai lyhyt kappale ja säilytä aihe sekä tärkeät ehdot muuttumattomina. Käytännön kokoelma voi sisältää eri tavoin muotoiltuja kysymyksiä tai lyhyitä kuvauksia toisiinsa liittyvistä aiheista. Upota kukin tietue ja säilytä sen alkuperäinen sanamuoto sekä tunniste, jotta myöhempi vertailu voi palauttaa itse tekstin.</p><p>Esimerkiksi useat ohjekysymykset voivat kuvata samaa vaikeutta eri termein. Samankaltaisuusvaihe voi tuoda nämä ehdokkaat yhteen, minkä jälkeen niiden sanamuotoja voidaan tutkia todellisen ongelman tunnistamiseksi. Upotus on tässä vertailussa käytettävä numeerinen esitys; se ei kirjoita parafraasia tai anna itsenäisesti lopullista ryhmätunnusta.</p><h4>Keskiarvopooling ja vektorien käyttö</h4><p>Valmistajan suorakoodausesimerkki huomioi attention-maskin tokenesityksiä keskiarvoistettaessa ja sulkee täytepositiot pois. Sen arkkitehtuuri valitsee nimenomaisesti keskiarvopoolingin eikä valitse CLS- tai max-poolingia. Säilytä tämä pooling-menetelmä mallin yhteydessä valmistellessasi vertailukelpoisia vektoreita.</p><p>Jokaisessa palautetussa esityksessä on 384 komponenttia. Indeksi tai ryhmittelyvaihe käyttää näitä vektoreita valitulla samankaltaisuuskokoonpanolla, ja taustalla oleva lähdetietue pysyy tarkasteltavissa. Pidä malli, syötteen valmistelu ja vertailuasetukset samoina vertailtavien kohteiden välillä. Toisen mallin 384 tulosarvoa eivät pelkän muodon perusteella kuulu samaan upotusavaruuteen.</p><h4>Lyhyet syötteet julkaistussa kokoonpanossa</h4><p>Sentence Transformerin viitekokoonpano käyttää 128 tokenin enimmäissekvenssipituutta. Valmistele pitkä lähde lyhyiksi yhtenäisiksi kokonaisuuksiksi yhden liian suuren kappaleen sijaan. Säännön sisältävä virke voi tarvita seuraavan virkkeen poikkeuksen; säilytä tämä pieni kokonaisuus yhdessä, kun se mahtuu mukaan. Sana- tai merkkimäärä ei suoraan osoita tokenpituutta.</p><p>Säilytä lyhyiden kuvausten joukossa vertailulle tärkeät nimet ja erottavat ominaisuudet. Pelkän epämääräisen luokan sisältävä tietue voi olla vaikea erottaa muista samantyyppisistä tietueista. Tallenna lähdeyhteys vektorin ulkopuolelle, jotta palautettu ehdokas voidaan tarkistaa alkuperäistä materiaalia vasten.</p><h4>Haun ja ryhmittelyn tulokset</h4><p>Esitä semanttisessa haussa kysely ja korpusmateriaali tällä samalla mallilla ja palauta ehdokastietueet lähdeteksteineen. Ryhmittelyssä toinen vaihe muodostaa vektoreista ryhmiä. Tutki ryhmän rajan lähellä olevat tietueet ennen ryhmittelyn käyttämistä tuotepäätöksenä tai automaattisena luokkatunnuksena.</p><p>Hyödyllinen tulos on alkuperäiseen tietueeseensa liitetty lyhyen tekstin kompakti esitys. Tällä täsmällisellä paraphrase-MiniLM-L6-v2-checkpointilla on oma pooling- ja sekvenssikokoonpanonsa. all-MiniLM ja monikieliset paraphrase-variantit ovat erillisiä malliprofiileja; niiden koulutus, kielten soveltamisala tai syöteasetukset eivät seuraa yhteisestä MiniLM-nimestä.</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>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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>$0.00001</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-2600-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2600-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2600-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2600-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-2600-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2600-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;sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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-2600-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2600-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;sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-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": [
                  "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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\": \"sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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='sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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": 0.01,
        "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "1c9222de59a60eed5d915e8f6c35ce5cf467831660e4fdcae14306aaee144181",
    "input_html_sha256": "70d59afe3e6d11624b20c1bb7269effc82560eceb53e185d92eedc65873569da",
    "private_audit_sha256": "2c78014b471d08287d353420837e0010ad4fe109b5dd31607d5b895bf3e033dc",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/fi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/",
    "description": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 kuvaa virkkeet ja lyhyet kappaleet 384-ulotteisiksi vektoreiksi semanttista hakua ja ryhmittelyä varten. Sen julkaistu kokoonpano käyttää keskiarvopoolingia ja 128 tokenin sekvenssiasetusta.",
    "locale": "fi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/fi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/index.md",
    "title": "Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/fi/sentence-transformers-paraphrase-minilm-l6-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "paraphrase-MiniLM-L6-v2 on Sentence Transformersin upotusmalli virkkeille ja lyhyille kappaleille. Se kuvaa jokaisen tekstin 384-ulotteiseen tiheään vektoriavaruuteen, ja semanttinen haku sekä ryhmittely ovat valmistajan ilmoittamia tehtäviä. Julkaistu arkkitehtuuri yhdistää transformerin keskiarvopoolingiin; sen määritetty sekvenssipituus on 128 tokenia.\n\n### Esitä katkelma, jota haluat verrata\n\nValmistele todellinen virke tai lyhyt kappale ja säilytä aihe sekä tärkeät ehdot muuttumattomina. Käytännön kokoelma voi sisältää eri tavoin muotoiltuja kysymyksiä tai lyhyitä kuvauksia toisiinsa liittyvistä aiheista. Upota kukin tietue ja säilytä sen alkuperäinen sanamuoto sekä tunniste, jotta myöhempi vertailu voi palauttaa itse tekstin.\n\nEsimerkiksi useat ohjekysymykset voivat kuvata samaa vaikeutta eri termein. Samankaltaisuusvaihe voi tuoda nämä ehdokkaat yhteen, minkä jälkeen niiden sanamuotoja voidaan tutkia todellisen ongelman tunnistamiseksi. Upotus on tässä vertailussa käytettävä numeerinen esitys; se ei kirjoita parafraasia tai anna itsenäisesti lopullista ryhmätunnusta.\n\n### Keskiarvopooling ja vektorien käyttö\n\nValmistajan suorakoodausesimerkki huomioi attention-maskin tokenesityksiä keskiarvoistettaessa ja sulkee täytepositiot pois. Sen arkkitehtuuri valitsee nimenomaisesti keskiarvopoolingin eikä valitse CLS- tai max-poolingia. Säilytä tämä pooling-menetelmä mallin yhteydessä valmistellessasi vertailukelpoisia vektoreita.\n\nJokaisessa palautetussa esityksessä on 384 komponenttia. Indeksi tai ryhmittelyvaihe käyttää näitä vektoreita valitulla samankaltaisuuskokoonpanolla, ja taustalla oleva lähdetietue pysyy tarkasteltavissa. Pidä malli, syötteen valmistelu ja vertailuasetukset samoina vertailtavien kohteiden välillä. Toisen mallin 384 tulosarvoa eivät pelkän muodon perusteella kuulu samaan upotusavaruuteen.\n\n### Lyhyet syötteet julkaistussa kokoonpanossa\n\nSentence Transformerin viitekokoonpano käyttää 128 tokenin enimmäissekvenssipituutta. Valmistele pitkä lähde lyhyiksi yhtenäisiksi kokonaisuuksiksi yhden liian suuren kappaleen sijaan. Säännön sisältävä virke voi tarvita seuraavan virkkeen poikkeuksen; säilytä tämä pieni kokonaisuus yhdessä, kun se mahtuu mukaan. Sana- tai merkkimäärä ei suoraan osoita tokenpituutta.\n\nSäilytä lyhyiden kuvausten joukossa vertailulle tärkeät nimet ja erottavat ominaisuudet. Pelkän epämääräisen luokan sisältävä tietue voi olla vaikea erottaa muista samantyyppisistä tietueista. Tallenna lähdeyhteys vektorin ulkopuolelle, jotta palautettu ehdokas voidaan tarkistaa alkuperäistä materiaalia vasten.\n\n### Haun ja ryhmittelyn tulokset\n\nEsitä semanttisessa haussa kysely ja korpusmateriaali tällä samalla mallilla ja palauta ehdokastietueet lähdeteksteineen. Ryhmittelyssä toinen vaihe muodostaa vektoreista ryhmiä. Tutki ryhmän rajan lähellä olevat tietueet ennen ryhmittelyn käyttämistä tuotepäätöksenä tai automaattisena luokkatunnuksena.\n\nHyödyllinen tulos on alkuperäiseen tietueeseensa liitetty lyhyen tekstin kompakti esitys. Tällä täsmällisellä paraphrase-MiniLM-L6-v2-checkpointilla on oma pooling- ja sekvenssikokoonpanonsa. all-MiniLM ja monikieliset paraphrase-variantit ovat erillisiä malliprofiileja; niiden koulutus, kielten soveltamisala tai syöteasetukset eivät seuraa yhteisestä MiniLM-nimestä.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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": [
                  "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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\": \"sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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='sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-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": 0.01,
        "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2",
    "price": {
      "in": 0.01,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.01,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
    "short": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 kuvaa virkkeet ja lyhyet kappaleet 384-ulotteisiksi vektoreiksi semanttista hakua ja ryhmittelyä varten. Sen julkaistu kokoonpano käyttää keskiarvopoolingia ja 128 tokenin sekvenssiasetusta."
  },
  "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": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2 kuvaa virkkeet ja lyhyet kappaleet 384-ulotteisiksi vektoreiksi semanttista hakua ja ryhmittelyä varten. Sen julkaistu kokoonpano käyttää keskiarvopoolingia ja 128 tokenin sekvenssiasetusta.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "dc7409ac242e5c9eef691444fc80e682502c640ef77131421c3468d0fd5ea071",
    "renderer_sha256": "303a59603e2bc29ba8fda690e95fd32cec68de223d92e26054a88babff801dd7"
  },
  "sourceRevision": "cb6a6ab59a07d4f014adab7fd5f6a65aa2b985febf207d72da3b41b9db659a0b"
}