{
  "aboutHtml": "<p>bge-base-en-v1.5 הוא מודל של BAAI בגודל Base להטמעות צפופות באנגלית. הוא ממיר כל טקסט לייצוג מספרי בן 768 ממדים לאחזור ולהשוואה סמנטית. המודל שייך לקו BGE v1.5, שמטפל בהתפלגות ציוני הדמיון של המשפחה הקודמת ומשפר אחזור כאשר לא מסופקת הוראה. הפלט שלו הוא וקטור המשמש להשוואת טקסטים או למציאת קטעים רלוונטיים.</p><h4>הכינו שאילתות וקטעים</h4><p>לשאילתה קצרה המחפשת קטעים ארוכים יותר, BAAI ממליצה להקדים לשאילתה את “Represent this sentence for searching relevant passages:”. קטעי הקורפוס אינם מקבלים את ההוראה הזאת. במשימות אחרות אפשר להטמיע ישירות את הטקסט המקורי. היצרן מציין ש־v1.5 פועל גם ללא הוראה, ולכן יש לבחור את ההכנה לפי המשימה במקום לראות בקידומת את הקלט התקף היחיד.</p><p>אוסף חיפוש מעשי יכול להכיל מאמרי עזרה, הסברי מוצר או הוראות טכניות. שאילתה כגון “How do I change the export format?” צריכה לאחזר את הקטע שמתאר את הפעולה הזאת. שמרו יחד את כותרת המקטע, התנאים הרלוונטיים וטקסט המקור בפועל. אחסנו את מזהה הקטע ואת מיקומו לצד הווקטור שלו, כדי שתוצאת חיפוש תוכל להחזיר משהו שהמשתמש יכול לקרוא או ששלב תשובה מאוחר יותר יכול לצטט.</p><h4>פורמט הווקטור והשוואה</h4><p>הייצוג המתועד משתמש במצב החבוי האחרון של הטוקן הראשון, או טוקן CLS, כהטמעת המשפט. דוגמאות היצרן מנרמלות את הווקטור ומשוות הטמעות מנורמלות באמצעות מכפלה סקלרית, השקולה לדמיון קוסינוס. 768 הממדים הם גודל ייצוג הפלט של המודל הזה; הם אינם אורך הקשר לבחירה או הקצאה ליצירת טקסט.</p><p>השתמשו באותו מודל ובאותה מוסכמת הכנה עבור וקטורי השאילתה והקורפוס שמושווים. בדיקה מעשית היא לאחזר קטעים שידוע שהם מכילים תשובות לקבוצה קטנה של שאלות משתמש בפועל, ואז לבדוק את הטקסט שהוחזר. צורת וקטור תואמת מאפשרת לאינדקס לאחסן את הייצוג, ואילו קטע המקור קובע מה התוצאה אומרת בפועל.</p><h4>אורך קלט והכנת מסמכים</h4><p>אורך הרצף המתועד של המודל הוא 512 טוקנים. לכן יש לחלק מקור ארוך לקטעים קוהרנטיים המכילים תשובות לפני ההטמעה. שמרו הגדרות וחריגים עם האמירה שהם מסייגים, ושמרו על הקשר בין קטע למסמך האב שלו. הטקסט שיוטמע כולל כל הוראה או כותרת שתוסיפו, ולכן הכנה תמציתית משאירה יותר מקום לתוכן מקור שימושי.</p><p>בדוח או במדריך, בחרו גבולות סביב מקטע או קבוצה קטנה של פסקאות קשורות. קטע שמכיל רק כותרת או שבר בלי הנושא שלו עשוי להיות קשה לפירוש כאשר הוא מאוחזר. שמרו את הטקסט המקורי ואת גרסת המקור, כדי שעדכון האינדקס יוכל להחליף את החומר המתאים כשהמסמך משתנה.</p><h4>ציונים ופלט שימושי</h4><p>BAAI מזהירה שערכי דמיון מוחלטים אינם ספים אוניברסליים להחלטה ששני טקסטים אומרים אותו דבר. הדירוג היחסי חשוב, ויש לבחור סף סינון באמצעות ההתפלגות על הנתונים של המשימה עצמה. דמיון וקטורים גבוה הוא אות לאחזור ולא אימות של התוכן העובדתי בקטע.</p><p>התוצר השימושי הוא אינדקס קטעים באנגלית, קבוצת וקטורי שאילתות או תכונות מספריות להשוואה סמנטית. מדרג מחדש נפרד יכול לחדד מועמדים שאוחזרו, ושלב יצירה נפרד יכול לכתוב תשובה מהטקסט שלהם. מודל Base המדויק הזה באנגלית, בגרסת v1.5, נשאר נבדל מ־BGE Large, מהמהדורות הסיניות ומפרופילי האחזור הרב־לשוניים וההיברידיים של BGE-M3.</p>",
  "aboutText": "bge-base-en-v1.5 הוא מודל של BAAI בגודל Base להטמעות צפופות באנגלית. הוא ממיר כל טקסט לייצוג מספרי בן 768 ממדים לאחזור ולהשוואה סמנטית. המודל שייך לקו BGE v1.5, שמטפל בהתפלגות ציוני הדמיון של המשפחה הקודמת ומשפר אחזור כאשר לא מסופקת הוראה. הפלט שלו הוא וקטור המשמש להשוואת טקסטים או למציאת קטעים רלוונטיים.\n\n### הכינו שאילתות וקטעים\n\nלשאילתה קצרה המחפשת קטעים ארוכים יותר, BAAI ממליצה להקדים לשאילתה את “Represent this sentence for searching relevant passages:”. קטעי הקורפוס אינם מקבלים את ההוראה הזאת. במשימות אחרות אפשר להטמיע ישירות את הטקסט המקורי. היצרן מציין ש־v1.5 פועל גם ללא הוראה, ולכן יש לבחור את ההכנה לפי המשימה במקום לראות בקידומת את הקלט התקף היחיד.\n\nאוסף חיפוש מעשי יכול להכיל מאמרי עזרה, הסברי מוצר או הוראות טכניות. שאילתה כגון “How do I change the export format?” צריכה לאחזר את הקטע שמתאר את הפעולה הזאת. שמרו יחד את כותרת המקטע, התנאים הרלוונטיים וטקסט המקור בפועל. אחסנו את מזהה הקטע ואת מיקומו לצד הווקטור שלו, כדי שתוצאת חיפוש תוכל להחזיר משהו שהמשתמש יכול לקרוא או ששלב תשובה מאוחר יותר יכול לצטט.\n\n### פורמט הווקטור והשוואה\n\nהייצוג המתועד משתמש במצב החבוי האחרון של הטוקן הראשון, או טוקן CLS, כהטמעת המשפט. דוגמאות היצרן מנרמלות את הווקטור ומשוות הטמעות מנורמלות באמצעות מכפלה סקלרית, השקולה לדמיון קוסינוס. 768 הממדים הם גודל ייצוג הפלט של המודל הזה; הם אינם אורך הקשר לבחירה או הקצאה ליצירת טקסט.\n\nהשתמשו באותו מודל ובאותה מוסכמת הכנה עבור וקטורי השאילתה והקורפוס שמושווים. בדיקה מעשית היא לאחזר קטעים שידוע שהם מכילים תשובות לקבוצה קטנה של שאלות משתמש בפועל, ואז לבדוק את הטקסט שהוחזר. צורת וקטור תואמת מאפשרת לאינדקס לאחסן את הייצוג, ואילו קטע המקור קובע מה התוצאה אומרת בפועל.\n\n### אורך קלט והכנת מסמכים\n\nאורך הרצף המתועד של המודל הוא 512 טוקנים. לכן יש לחלק מקור ארוך לקטעים קוהרנטיים המכילים תשובות לפני ההטמעה. שמרו הגדרות וחריגים עם האמירה שהם מסייגים, ושמרו על הקשר בין קטע למסמך האב שלו. הטקסט שיוטמע כולל כל הוראה או כותרת שתוסיפו, ולכן הכנה תמציתית משאירה יותר מקום לתוכן מקור שימושי.\n\nבדוח או במדריך, בחרו גבולות סביב מקטע או קבוצה קטנה של פסקאות קשורות. קטע שמכיל רק כותרת או שבר בלי הנושא שלו עשוי להיות קשה לפירוש כאשר הוא מאוחזר. שמרו את הטקסט המקורי ואת גרסת המקור, כדי שעדכון האינדקס יוכל להחליף את החומר המתאים כשהמסמך משתנה.\n\n### ציונים ופלט שימושי\n\nBAAI מזהירה שערכי דמיון מוחלטים אינם ספים אוניברסליים להחלטה ששני טקסטים אומרים אותו דבר. הדירוג היחסי חשוב, ויש לבחור סף סינון באמצעות ההתפלגות על הנתונים של המשימה עצמה. דמיון וקטורים גבוה הוא אות לאחזור ולא אימות של התוכן העובדתי בקטע.\n\nהתוצר השימושי הוא אינדקס קטעים באנגלית, קבוצת וקטורי שאילתות או תכונות מספריות להשוואה סמנטית. מדרג מחדש נפרד יכול לחדד מועמדים שאוחזרו, ושלב יצירה נפרד יכול לכתוב תשובה מהטקסט שלהם. מודל Base המדויק הזה באנגלית, בגרסת v1.5, נשאר נבדל מ־BGE Large, מהמהדורות הסיניות ומפרופילי האחזור הרב־לשוניים וההיברידיים של BGE-M3.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "50f4c0f5a687e933c930fefd8d7d7259626f0dba4fa6f1229eba8019d1f0d4b1",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "he",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">BAAI: bge-base-en-v1.5</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>baai/bge-base-en-v1.5</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">העתקת ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"חלקי כרטיס המודל\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">התחלה</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">קלט ושיטות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">תעריפים</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">דוגמאות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">תוצאות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">כינויים</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"שיטות API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-base-en-v1.5\">ייצוגים וקטוריים</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\">התחלה</h3><p class=\"mdesc-full\">BAAI bge-base-en-v1.5 ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בעלי 768 ממדים למשימות חיפוש סמנטי ודמיון. חלון הקלט בן 512 הטוקנים והוראת האחזור לשאילתה בלבד מתאימים לקטעים ממוקדים באינדקס חיפוש מסמכים או ידע.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>סוגי קלט נתמכים</dt><dd>טקסט · token_ids</dd></div><div><dt>תוצאות</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>על המודל</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>bge-base-en-v1.5 הוא מודל של BAAI בגודל Base להטמעות צפופות באנגלית. הוא ממיר כל טקסט לייצוג מספרי בן 768 ממדים לאחזור ולהשוואה סמנטית. המודל שייך לקו BGE v1.5, שמטפל בהתפלגות ציוני הדמיון של המשפחה הקודמת ומשפר אחזור כאשר לא מסופקת הוראה. הפלט שלו הוא וקטור המשמש להשוואת טקסטים או למציאת קטעים רלוונטיים.</p><h4>הכינו שאילתות וקטעים</h4><p>לשאילתה קצרה המחפשת קטעים ארוכים יותר, BAAI ממליצה להקדים לשאילתה את “Represent this sentence for searching relevant passages:”. קטעי הקורפוס אינם מקבלים את ההוראה הזאת. במשימות אחרות אפשר להטמיע ישירות את הטקסט המקורי. היצרן מציין ש־v1.5 פועל גם ללא הוראה, ולכן יש לבחור את ההכנה לפי המשימה במקום לראות בקידומת את הקלט התקף היחיד.</p><p>אוסף חיפוש מעשי יכול להכיל מאמרי עזרה, הסברי מוצר או הוראות טכניות. שאילתה כגון “How do I change the export format?” צריכה לאחזר את הקטע שמתאר את הפעולה הזאת. שמרו יחד את כותרת המקטע, התנאים הרלוונטיים וטקסט המקור בפועל. אחסנו את מזהה הקטע ואת מיקומו לצד הווקטור שלו, כדי שתוצאת חיפוש תוכל להחזיר משהו שהמשתמש יכול לקרוא או ששלב תשובה מאוחר יותר יכול לצטט.</p><h4>פורמט הווקטור והשוואה</h4><p>הייצוג המתועד משתמש במצב החבוי האחרון של הטוקן הראשון, או טוקן CLS, כהטמעת המשפט. דוגמאות היצרן מנרמלות את הווקטור ומשוות הטמעות מנורמלות באמצעות מכפלה סקלרית, השקולה לדמיון קוסינוס. 768 הממדים הם גודל ייצוג הפלט של המודל הזה; הם אינם אורך הקשר לבחירה או הקצאה ליצירת טקסט.</p><p>השתמשו באותו מודל ובאותה מוסכמת הכנה עבור וקטורי השאילתה והקורפוס שמושווים. בדיקה מעשית היא לאחזר קטעים שידוע שהם מכילים תשובות לקבוצה קטנה של שאלות משתמש בפועל, ואז לבדוק את הטקסט שהוחזר. צורת וקטור תואמת מאפשרת לאינדקס לאחסן את הייצוג, ואילו קטע המקור קובע מה התוצאה אומרת בפועל.</p><h4>אורך קלט והכנת מסמכים</h4><p>אורך הרצף המתועד של המודל הוא 512 טוקנים. לכן יש לחלק מקור ארוך לקטעים קוהרנטיים המכילים תשובות לפני ההטמעה. שמרו הגדרות וחריגים עם האמירה שהם מסייגים, ושמרו על הקשר בין קטע למסמך האב שלו. הטקסט שיוטמע כולל כל הוראה או כותרת שתוסיפו, ולכן הכנה תמציתית משאירה יותר מקום לתוכן מקור שימושי.</p><p>בדוח או במדריך, בחרו גבולות סביב מקטע או קבוצה קטנה של פסקאות קשורות. קטע שמכיל רק כותרת או שבר בלי הנושא שלו עשוי להיות קשה לפירוש כאשר הוא מאוחזר. שמרו את הטקסט המקורי ואת גרסת המקור, כדי שעדכון האינדקס יוכל להחליף את החומר המתאים כשהמסמך משתנה.</p><h4>ציונים ופלט שימושי</h4><p>BAAI מזהירה שערכי דמיון מוחלטים אינם ספים אוניברסליים להחלטה ששני טקסטים אומרים אותו דבר. הדירוג היחסי חשוב, ויש לבחור סף סינון באמצעות ההתפלגות על הנתונים של המשימה עצמה. דמיון וקטורים גבוה הוא אות לאחזור ולא אימות של התוכן העובדתי בקטע.</p><p>התוצר השימושי הוא אינדקס קטעים באנגלית, קבוצת וקטורי שאילתות או תכונות מספריות להשוואה סמנטית. מדרג מחדש נפרד יכול לחדד מועמדים שאוחזרו, ושלב יצירה נפרד יכול לכתוב תשובה מהטקסט שלהם. מודל Base המדויק הזה באנגלית, בגרסת v1.5, נשאר נבדל מ־BGE Large, מהמהדורות הסיניות ומפרופילי האחזור הרב־לשוניים וההיברידיים של BGE-M3.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>סוגי קלט</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>סוגי פלט</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>פורמט פלט</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th><th>דרישה</th><th>ערכים ומגבלות</th><th>ברירת מחדל</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>baai/bge-base-en-v1.5</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩</div><div>תנאים: אצווה אחידה שאינה ריקה. מזהי הטוקנים הם מספרים שלמים אי־שליליים.</div><div>תקציב קלט: מקסימום: ⁦512⁩ · יחידת טקסט: בתים בקידוד UTF8 · יחידת טוקנים: רכיבים במערך טוקנים</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>לא נתמך</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>מינימום: ⁦1⁩</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>תנאים: provider.options נדחה</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>שילובים של חומרי קלט</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>פרמטרים ומחזור חיים של השיטה</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>פרמטר</th><th>מפרט</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>מחזור חיים: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">שמרו כל אינדקס וקטור וממד.</p><p class=\"note-s\">שם מודל רב־מודאלי אינו מאפשר אובייקטי תמונה בנתיב המדויק הזה.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">תעריפים</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.</p><dl data-price-conditions><dt>מצב מהיר</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב מהיר</span></dd><dt>מצב Flex</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב flex</span></dd><dt>מאמץ חשיבה מרבי</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>תעריפי Ailoot</h4><h4>מחירים לפי תצורה</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>תצורה</th><th>טבלת תעריפים</th><th>חיוב</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>תעריפי הבסיס לטוקנים</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>תעריף בסיס</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · טוקני קלט</span> <b>$0.00001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>פלט · טוקני פלט</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · קריאה מהמטמון</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. <a href=\"/docs/he/billing/reserve/\">איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">דוגמאות לבקשות</h3><h4>Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"אפשרויות קוד\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1074-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1074-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1074-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1074-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=\"העתקת הקוד\"><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-1074-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1074-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;baai/bge-base-en-v1.5&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-1074-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1074-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;baai/bge-base-en-v1.5&#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\">קבלה ושמירה של תוצאות</h3><h4>Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>שמירת כל התוצאות שהושלמו</h5><p class=\"note-s\">שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.</p><p class=\"note-s\">שמרו כל וקטור עם האינדקס שלו. מספר הווקטורים חייב להיות שווה למספר פריטי הקלט; מספר הממדים חייב להיות עקבי.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>כשצריך לבדוק את התגובה המקורית</h5><p class=\"note-s\">לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>שדות התגובה</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>שגיאות והשלבים הבאים</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>תגובה</th><th>תנאי</th><th>השלב הבא</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦400⁩ · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">כינויים</h3><h4>כינויים למודל</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-base-en-v1.5</code></a></span></p><h4>כינויים לנתיבי שיטות</h4><p class=\"note-s\">השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.</p><h4>מזהי מודלים קשורים IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-base-en-v1.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-base-en-v1.5",
      "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": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים",
                "http_status": 400,
                "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה."
            },
            "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": "שמרו כל וקטור עם האינדקס שלו. מספר הווקטורים חייב להיות שווה למספר פריטי הקלט; מספר הממדים חייב להיות עקבי.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "baai/bge-base-en-v1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "בתים בקידוד UTF8",
                  "token_unit": "רכיבים במערך טוקנים"
                },
                "conditions": "אצווה אחידה שאינה ריקה. מזהי הטוקנים הם מספרים שלמים אי־שליליים.",
                "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": "המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options נדחה",
                "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": [
            "שמרו כל אינדקס וקטור וממד.",
            "שם מודל רב־מודאלי אינו מאפשר אובייקטי תמונה בנתיב המדויק הזה."
          ],
          "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": "תעריפי הבסיס לטוקנים",
            "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\": \"baai/bge-base-en-v1.5\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='baai/bge-base-en-v1.5',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": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "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": "baai/bge-base-en-v1.5",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "28f2a506e8582c1f6f6e35666f5415f8a34a31bf8de92b84256e895ac04b9aa1",
    "input_html_sha256": "81349399527d730cb2c9e05e7294c1abe9ce5a0083a9dd56d9f21a497f31a074",
    "private_audit_sha256": "b78e584cad7f01e1bedb2c17411dae18102bac0695ed66ae27293c55cad98eac",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/baai-bge-base-en-v1-5/",
    "description": "BAAI bge-base-en-v1.5 ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בעלי 768 ממדים למשימות חיפוש סמנטי ודמיון. חלון הקלט בן 512 הטוקנים והוראת האחזור לשאילתה בלבד מתאימים לקטעים ממוקדים באינדקס חיפוש מסמכים או ידע.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/baai-bge-base-en-v1-5/index.md",
    "title": "BAAI: bge-base-en-v1.5 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/baai-bge-base-en-v1-5/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "bge-base-en-v1.5 הוא מודל של BAAI בגודל Base להטמעות צפופות באנגלית. הוא ממיר כל טקסט לייצוג מספרי בן 768 ממדים לאחזור ולהשוואה סמנטית. המודל שייך לקו BGE v1.5, שמטפל בהתפלגות ציוני הדמיון של המשפחה הקודמת ומשפר אחזור כאשר לא מסופקת הוראה. הפלט שלו הוא וקטור המשמש להשוואת טקסטים או למציאת קטעים רלוונטיים.\n\n### הכינו שאילתות וקטעים\n\nלשאילתה קצרה המחפשת קטעים ארוכים יותר, BAAI ממליצה להקדים לשאילתה את “Represent this sentence for searching relevant passages:”. קטעי הקורפוס אינם מקבלים את ההוראה הזאת. במשימות אחרות אפשר להטמיע ישירות את הטקסט המקורי. היצרן מציין ש־v1.5 פועל גם ללא הוראה, ולכן יש לבחור את ההכנה לפי המשימה במקום לראות בקידומת את הקלט התקף היחיד.\n\nאוסף חיפוש מעשי יכול להכיל מאמרי עזרה, הסברי מוצר או הוראות טכניות. שאילתה כגון “How do I change the export format?” צריכה לאחזר את הקטע שמתאר את הפעולה הזאת. שמרו יחד את כותרת המקטע, התנאים הרלוונטיים וטקסט המקור בפועל. אחסנו את מזהה הקטע ואת מיקומו לצד הווקטור שלו, כדי שתוצאת חיפוש תוכל להחזיר משהו שהמשתמש יכול לקרוא או ששלב תשובה מאוחר יותר יכול לצטט.\n\n### פורמט הווקטור והשוואה\n\nהייצוג המתועד משתמש במצב החבוי האחרון של הטוקן הראשון, או טוקן CLS, כהטמעת המשפט. דוגמאות היצרן מנרמלות את הווקטור ומשוות הטמעות מנורמלות באמצעות מכפלה סקלרית, השקולה לדמיון קוסינוס. 768 הממדים הם גודל ייצוג הפלט של המודל הזה; הם אינם אורך הקשר לבחירה או הקצאה ליצירת טקסט.\n\nהשתמשו באותו מודל ובאותה מוסכמת הכנה עבור וקטורי השאילתה והקורפוס שמושווים. בדיקה מעשית היא לאחזר קטעים שידוע שהם מכילים תשובות לקבוצה קטנה של שאלות משתמש בפועל, ואז לבדוק את הטקסט שהוחזר. צורת וקטור תואמת מאפשרת לאינדקס לאחסן את הייצוג, ואילו קטע המקור קובע מה התוצאה אומרת בפועל.\n\n### אורך קלט והכנת מסמכים\n\nאורך הרצף המתועד של המודל הוא 512 טוקנים. לכן יש לחלק מקור ארוך לקטעים קוהרנטיים המכילים תשובות לפני ההטמעה. שמרו הגדרות וחריגים עם האמירה שהם מסייגים, ושמרו על הקשר בין קטע למסמך האב שלו. הטקסט שיוטמע כולל כל הוראה או כותרת שתוסיפו, ולכן הכנה תמציתית משאירה יותר מקום לתוכן מקור שימושי.\n\nבדוח או במדריך, בחרו גבולות סביב מקטע או קבוצה קטנה של פסקאות קשורות. קטע שמכיל רק כותרת או שבר בלי הנושא שלו עשוי להיות קשה לפירוש כאשר הוא מאוחזר. שמרו את הטקסט המקורי ואת גרסת המקור, כדי שעדכון האינדקס יוכל להחליף את החומר המתאים כשהמסמך משתנה.\n\n### ציונים ופלט שימושי\n\nBAAI מזהירה שערכי דמיון מוחלטים אינם ספים אוניברסליים להחלטה ששני טקסטים אומרים אותו דבר. הדירוג היחסי חשוב, ויש לבחור סף סינון באמצעות ההתפלגות על הנתונים של המשימה עצמה. דמיון וקטורים גבוה הוא אות לאחזור ולא אימות של התוכן העובדתי בקטע.\n\nהתוצר השימושי הוא אינדקס קטעים באנגלית, קבוצת וקטורי שאילתות או תכונות מספריות להשוואה סמנטית. מדרג מחדש נפרד יכול לחדד מועמדים שאוחזרו, ושלב יצירה נפרד יכול לכתוב תשובה מהטקסט שלהם. מודל Base המדויק הזה באנגלית, בגרסת v1.5, נשאר נבדל מ־BGE Large, מהמהדורות הסיניות ומפרופילי האחזור הרב־לשוניים וההיברידיים של BGE-M3.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "baai/bge-base-en-v1.5",
    "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": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "baai/bge-base-en-v1.5",
    "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": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים",
                "http_status": 400,
                "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה."
            },
            "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": "שמרו כל וקטור עם האינדקס שלו. מספר הווקטורים חייב להיות שווה למספר פריטי הקלט; מספר הממדים חייב להיות עקבי.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "baai/bge-base-en-v1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "בתים בקידוד UTF8",
                  "token_unit": "רכיבים במערך טוקנים"
                },
                "conditions": "אצווה אחידה שאינה ריקה. מזהי הטוקנים הם מספרים שלמים אי־שליליים.",
                "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": "המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options נדחה",
                "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": [
            "שמרו כל אינדקס וקטור וממד.",
            "שם מודל רב־מודאלי אינו מאפשר אובייקטי תמונה בנתיב המדויק הזה."
          ],
          "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": "תעריפי הבסיס לטוקנים",
            "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\": \"baai/bge-base-en-v1.5\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='baai/bge-base-en-v1.5',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": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "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": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "request_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "BAAI: bge-base-en-v1.5",
    "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": "baai/bge-base-en-v1.5",
    "short": "BAAI bge-base-en-v1.5 ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בעלי 768 ממדים למשימות חיפוש סמנטי ודמיון. חלון הקלט בן 512 הטוקנים והוראת האחזור לשאילתה בלבד מתאימים לקטעים ממוקדים באינדקס חיפוש מסמכים או ידע."
  },
  "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": "BAAI bge-base-en-v1.5 ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בעלי 768 ממדים למשימות חיפוש סמנטי ודמיון. חלון הקלט בן 512 הטוקנים והוראת האחזור לשאילתה בלבד מתאימים לקטעים ממוקדים באינדקס חיפוש מסמכים או ידע.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "1c8e326de8ad27671d154fe0e627f0680db319b8017a21fe8301312ffc768fd9",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "18b5355a594caa6442f960d69eef5794ddd32038721a8526d185cce5f90d5a50"
}