Source: https://ailoot.ai/models/fr-ch/cohere-rerank-4-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ch/cohere-rerank-4-pro/ Language: fr-ch # Cohere: Rerank 4 Pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ch/cohere-rerank-4-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ch/cohere-rerank-4-pro/facts.json) ## [Cohere: Rerank 4 Pro](https://ailoot.ai/models/fr-ch/cohere-rerank-4-pro/) Cohere Rerank 4 Pro classe des documents candidats selon leur pertinence pour une requête dans les processus de recherche et de génération augmentée par récupération documentaire. Cette édition Rerank 4 privilégie la qualité, avec un contexte de 32K, une couverture multilingue et la prise en charge de textes semi-structurés. - [**Ailoot Ultra · Reclassement** `POST /v1/rerank` `cohere/rerank-4-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/cohere-rerank-4-pro/#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. Cohere Rerank 4 Pro est le modèle de la famille Rerank 4 de Cohere axé sur la qualité. Il évalue des documents candidats par rapport à une requête et renvoie leur classement et leurs scores de pertinence. Il vise les tâches complexes de recherche documentaire, notamment les documents multilingues et les informations semi-structurées. Il intervient dans un processus de recherche ou de génération augmentée par récupération après qu’un système existant a recueilli des candidats: son résultat aide à choisir les passages à afficher ou à fournir comme éléments probants à l’étape suivante. L’identifiant du producteur est rerank-v4.0-pro, distinct de rerank-v4.0-fast et de rerank-v3.5. Pro vise les cas complexes où la qualité de recherche prime, tandis que Fast cible une latence réduite et un débit supérieur. Les deux éditions Rerank 4 utilisent un contexte de 32 768 tokens. La requête et un document candidat partagent ce budget; ce n’est ni une fenêtre complète distincte pour chaque champ d’entrée ni une limite portant sur l’ensemble du corpus stocké. Fournissez une requête claire et la liste des chaînes textuelles candidates. Chaque résultat retourné contient l’index du document d’origine et un score de pertinence; top\_n permet de choisir le nombre de résultats classés à renvoyer, et son omission entraîne le retour de tous les résultats. Conservez un identifiant source à côté de chaque entrée pour relier le classement au passage exact. Pour une question d’assistance, précisez les conditions requises et fournissez les sections candidates de la politique, au lieu d’attendre du reclasseur qu’il retrouve des politiques absentes de la liste. Le modèle prend en charge plus de 100 langues et peut reclasser des contenus anglophones ou non. Pour une requête comportant plusieurs exigences, précisez les conditions qui rendent un passage utile, comme le produit, la situation et la procédure nécessaire. Pour les enregistrements semi-structurés, Cohere recommande des chaînes YAML plutôt que des objets bruts dans la liste documentaire V2. Gardez les champs significatifs, comme le titre et le contenu, dans un ordre délibéré, car la troncature peut supprimer les champs placés à la fin. Cette préparation convient aux fiches produit, messages et métadonnées documentaires comme à la prose ordinaire. Le guide de préparation propre au modèle limite la requête Rerank 4 aux 16 384 premiers tokens. Il décrit le traitement des documents longs par segments partageant le contexte de 32 768 tokens avec la requête et les tokens réservés. La référence V2 actuelle fixe séparément max\_tokens\_per\_doc à 4096 par défaut et indique que les chaînes documentaires plus longues sont tronquées à cette valeur. Traitez la fenêtre du modèle et la troncature documentaire de la requête comme des contrôles distincts. Préparez des passages pertinents et concis ou choisissez un budget documentaire adapté au lieu de supposer que toute source longue est toujours lue en entier. Pour les performances recommandées, Cohere déconseille d’envoyer plus de 1 000 documents à la fois. Conservez les identifiants candidats lorsque vous répartissez une liste plus grande en groupes maniables. Les scores de pertinence sont normalisés entre 0 et 1, mais dépendent de la requête et des candidats; ils ne mesurent pas linéairement l’exactitude factuelle. Utilisez l’ordre comme résultat principal de recherche documentaire. Si vous filtrez par seuil, établissez-le avec des requêtes représentatives et des passages de pertinence limite du domaine réel, sans supposer une limite universelle. Un artefact final utile est une liste de candidats classés avec identifiants sources et scores, prête à alimenter un résultat de recherche ou une étape de sélection d’éléments probants. Un document très pertinent peut néanmoins être obsolète ou incorrect: conservez sa source et son contenu pour l’étape qui l’utilise. Pro juge la pertinence; il ne rédige pas une réponse libre et ne génère pas de représentations vectorielles. Gardez l’édition Pro exacte associée au résultat lors de la comparaison ou de l’affinage du processus de recherche documentaire. **Ailoot Ultra · Reclassement** `POST /v1/rerank` `cohere/rerank-4-pro` [`cohere/rerank-4-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=cohere%2Frerank-4-pro&route=Ultra&caller=cohere%2Frerank-4-pro&fmt=rerank) Cohere /`cohere/rerank-4-pro` ### Premiers pas Cohere Rerank 4 Pro classe des documents candidats selon leur pertinence pour une requête dans les processus de recherche et de génération augmentée par récupération documentaire. Cette édition Rerank 4 privilégie la qualité, avec un contexte de 32K, une couverture multilingue et la prise en charge de textes semi-structurés. Entrées acceptées Texte Résultats Résultats classés ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Reclassement** `POST /v1/rerank` Entrée `text` Sortie `rerank` Format de sortie json | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`documents` | Type`array` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites cohere/rerank-4-pro | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`query` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`session_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`top_n` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 | Par défaut— | | Champ`trace` | Type`schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`user` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`documents[].text` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`documents[].image` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **text\_rerank** · Obligatoire : query, documents array with minItems1 Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, query, documents | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`optional_controls` | Contratprovider, session\_id, top\_n, trace, user | | Paramètre`multimodal_input_binding` | Contratnull | Cycle de vie : `synchronous` Envoyez l’identifiant exact du modèle et conservez la réponse native complète. ### 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 Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives. | Configuration | Barème tarifaire | Unité de facturation | Coût | | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Unité de facturation— | Coût Entrée · Tokens en entrée **—** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **—** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **—** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | | ConfigurationUltra | Barème tarifaire— | Unité de facturationpar unité de recherche | Coût total · unité de recherche **$0.005** par unité de recherche | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Reclassement Structure officielle de la requête conservée ; exemple de documentationUtilisez les éléments réels de votre requête et conservez le résultat complet ```json { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-4-pro", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}" export AILOOT_REQUEST_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8')) if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object') p['model']='cohere/rerank-4-pro' Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ### Recevoir et enregistrer les résultats #### Ailoot Ultra · Reclassement json ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Chaque indice réel de résultat, chaque relevance\_score fini et chaque objet de document d’origine est conservé. Les indices correspondent au tableau de documents d’origine. L’intégralité du JSON d’origine est enregistrée et renvoyée uniquement après la facturation définitive. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez l’opération d’origine et la réponse complète ou partielle ; ne répétez pas le POST. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`model` | Typestring | | Champ`id` | Typestring | | Champ`provider` | Typestring | | Champ`results[].index` | Typeinteger | | Champ`results[].relevance_score` | Typenumber | | Champ`results[].document.text` | Typestring | | Champ`results[].document.image` | Typestring | | Champ`usage.search_units` | Typeinteger | | Champ`usage.total_tokens` | Typeinteger | | Champ`usage.cost` | Typenumber | Erreurs et étapes suivantes | Réponse | Condition | Étape suivante | | --- | --- | --- | | Réponse400 · `invalid_request_error` | ConditionChamp obligatoire, représentation ou valeur invalide | Étape suivanteCorrigez le champ indiqué dans la requête. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`cohere/rerank-4-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=cohere%2Frerank-4-pro&route=Ultra&caller=cohere%2Frerank-4-pro&fmt=rerank) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`cohere/rerank-4-pro`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=cohere%2Frerank-4-pro&route=Ultra&caller=cohere%2Frerank-4-pro&fmt=rerank) FAQ · Cohere: Rerank 4 Pro Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/rerank` · `cohere/rerank-4-pro`: `text` → `rerank` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/rerank` · `cohere/rerank-4-pro`: `documents`, `model`, `provider`, `query`, `session_id`, `top_n`, `trace`, `user` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/rerank` · `cohere/rerank-4-pro`: `top_n.minimum`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ch/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ch) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.