Source: https://ailoot.ai/models/fr-be/baichuan-text-embedding/
Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-be/baichuan-text-embedding/
Language: fr-be

# Baichuan-Text-Embedding

[Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-be/baichuan-text-embedding/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-be/baichuan-text-embedding/facts.json)

## [Baichuan-Text-Embedding](https://ailoot.ai/models/fr-be/baichuan-text-embedding/)

Baichuan-Text-Embedding renvoie des vecteurs numériques pour le texte fourni via l’API d’embeddings d’Ailoot. Envoyez un passage ou une liste et conservez les index de réponse pour constituer une collection interrogeable.

- [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/fr-be/baichuan-text-embedding/#method-0)

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Sélectionnez Baichuan-Text-Embedding dans une requête /v1/embeddings. Le champ obligatoire input accepte une chaîne non vide ou un tableau non vide de chaînes, ce qui permet de traiter un passage isolé et une collection préparée avec le même point de terminaison. Le résultat JSON comprend data\[\].embedding et data\[\].index, ainsi que le modèle sélectionné et usage.

Pour une collection de connaissances, divisez les documents sources en passages qui préservent les définitions et le contexte nécessaires à un lecteur ultérieur. Gérez les identifiants de document dans votre application et reliez chaque vecteur à sa position dans l’envoi. Un processus de recherche peut encoder la requête de l’utilisateur avec le même modèle et conserver le passage source à côté de chaque résultat récupéré.

Enregistrez la réponse synchrone complète avant de valider le stockage des vecteurs. Vérifiez la correspondance entre entrées et index, conservez tous les vecteurs renvoyés et gardez usage avec l’opération. Conserver l’identité exacte du modèle pour les embeddings enregistrés permet de savoir quelles représentations de collection et de requête vont ensemble.

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `Baichuan-Text-Embedding`

[`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

Autre /`Baichuan-Text-Embedding`

### Premiers pas

Baichuan-Text-Embedding renvoie des vecteurs numériques pour le texte fourni via l’API d’embeddings d’Ailoot. Envoyez un passage ou une liste et conservez les index de réponse pour constituer une collection interrogeable.

Entrées acceptées

Texte

Résultats

embedding

### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings`

Entrée

`text`

Sortie

`embedding`

| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Baichuan-Text-Embedding Conditions: Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot. | Par défaut— |
| Champ`input` | Type`string or array<string>` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Conditions: | Par défaut— |

Paramètres et cycle de vie de la méthode

| Paramètre | Contrat |
| --- | --- |
| Paramètre`content_type` | Contratapplication/json |
| Paramètre`required` | Contratmodel, input |
| Paramètre`optional` | Contrat |
| Paramètre`material_types` | Contrattext |
| Paramètre`conditions` | ContratUtilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot. |

Cycle de vie : `synchronous_json`

### Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide

Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné

Mode Flex

Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné

Effort de raisonnement maximal

Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

#### Tarifs Ailoot

#### Prix par configuration

| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
| --- | --- | --- |
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.00016** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens |

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-be/billing/reserve/)

### Exemples de requêtes

#### Ailoot Ultra · Embeddings

curl · créer une seule fois et conserver le résultat complet

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Baichuan-Text-Embedding", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
```

### Recevoir et enregistrer les résultats

### Alias

#### Alias du modèle

**Ailoot Ultra** [`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

#### Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

#### ID d’appel associés

[`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/fr-be/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

FAQ · Baichuan-Text-Embedding

Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

`POST /v1/embeddings` · `Baichuan-Text-Embedding`: `text` → `embedding`

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

`POST /v1/embeddings` · `Baichuan-Text-Embedding`: `model`, `input`

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Dépenses dans l’historique

Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête.

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Documents sur le site

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