{
  "aboutHtml": "<p>BGE Reranker v2 M3 הוא מודל רלוונטיות רב־לשוני המבוסס על BGE-M3. הוא מקבל יחד שאילתה וקטע מועמד ומחזיר ציון לקשר ביניהם. BAAI מייעדת מהדורה זו לדירוג מחדש רב־לשוני יעיל, לרבות אחזור בסינית ובאנגלית, כאשר יישום חיפוש צריך לשפר רשימת מועמדים קיימת.</p><h4>רלוונטיות מתוך זוג שאילתה–קטע</h4><p>מקודד צולב מעבד את שני הטקסטים במשותף, כך שתוכנם יכול להשפיע זה על זה לפני הפקת ציון הרלוונטיות. בכך הוא שונה ממודל ייצוגים וקטוריים, המקודד טקסטים בנפרד לצורך השוואת וקטורים שניתן לחזור ולהשתמש בהם. פלט המדרג מחדש הוא ציון סקלרי לזוג מסוים, ולא וקטור מסמך או תשובה כתובה.</p><p>השתמשו במודל לאחר שחיפוש ראשוני בחר קטעים סבירים. חברו את השאלה לכל מועמד וסדרו את המועמדים לפי הציונים שהתקבלו. כך ההשוואה המפורטת יותר מתמקדת ברשימה מצומצמת שניתן לנהל, במקום לבקש ממקודד צולב לבדוק כל קטע באוסף גדול.</p><h4>מהדורת v2 M3</h4><p>היצרן מציין את BGE-M3 כמודל הבסיס ומונה תמיכה רב־לשונית כתכונה עיקרית. במשפחת המדרגים מחדש v2, ‏M3 הוא האפשרות הרב־לשונית היעילה; הגרסאות המבוססות על Gemma ואלה בעלות בחירת שכבות הן מודלים נפרדים עם בחירות מימוש שונות. השם M3 כאן אינו אומר שהמדרג מחדש מחזיר את הייצוגים הצפופים, הדלילים ורבי־הווקטורים של מודל הייצוגים המקורי.</p><p>ההבחנה חשובה בבחירת התוצאה שהיישום צריך. בחרו מודל ייצוגים וקטוריים כדי לייצג אוסף מסמכים ולחפש בו. בחרו במדרג מחדש הזה כאשר כבר יש טקסט מועמד וצריך לקבוע איזה קטע הוא הרלוונטי ביותר לשאילתה הנוכחית.</p><h4>הכנת מועמדים לדירוג מועיל</h4><p>ספקו את השאלה בפועל ואת מלוא הטקסט המועמד הדרוש לפרשנותה. שמרו כותרות או הגדרות סמוכות כאשר הן קובעות את משמעות הקטע. בדוגמת Transformers שפורסמה, השאילתה והקטע עוברים טוקניזציה יחד עם קיטום ו־max_length=512. זו הגדרת דוגמה, ולא מגבלה כללית של המודל. שמרו את השאלה ואת הראיות הנדרשות במסגרת תקציב הזוג שנבחר, ובדקו מה הקיטום מסיר. תוצאה המזכירה את אותו מוצר כמו השאילתה עדיין יכולה להיות בלתי רלוונטית אם היא עוסקת בפעולה או בתנאי הלא נכונים; בהערכת איכות האחזור, הכינו דוגמאות המבחינות בין המקרים האלה.</p><p>בעוזר מסמכים, שמרו מזהי מועמדים לצד הטקסט שלהם, חשבו ציונים לזוגות שאלה–קטע והעבירו את הקטעים המקוריים שנבחרו לשלב יצירת התשובה. כך מודל התשובה מקבל את הראיות ולא ציון רלוונטיות ללא מקורו. זהו תהליך אחזור לדוגמה; המדרג מחדש עצמו אינו מחפש באוסף חיצוני ואינו כותב את התשובה.</p><h4>קריאת ציונים ונרמולם</h4><p>היצרן מחזיר ציוני רלוונטיות גולמיים, כאשר ערך גבוה יותר מציין התאמה קרובה יותר. הנרמול האופציונלי המתועד שלו מפעיל פונקציית סיגמואיד כדי להציב את הציון בין 0 ל־1. לציון מנורמל יש טווח נוח, אך ההמרה הזאת כשלעצמה אינה מבססת הסתברות מכוילת לכך שהמועמד נכון.</p><p>בחרו ספי דירוג או סינון באמצעות זוגות שאילתה–קטע המייצגים את עומס העבודה שלכם. כללו קטעים המשתמשים באותן מילות מפתח אך עונים על שאלה אחרת, וכן קטעים רלוונטיים בניסוח שונה. כך הסף שנבחר מקבל משמעות לאוסף שבו מחפשים.</p><p>בפרויקט Ailoot API, הגדירו מה צריך להיכלל בהקשר הסופי וכמה מועמדים אפשר לבדוק ביעילות. התוצאה השימושית היא קבוצת ראיות המסודרת טוב יותר לשלב הבא ביישום. הפרידו בין פלט הרלוונטיות של מהדורה זו לבין ייצוגי מסמכים, טקסט שנוצר ופקדי בחירת שכבות המתועדים למדרגים מחדש אחרים.</p>",
  "aboutText": "BGE Reranker v2 M3 הוא מודל רלוונטיות רב־לשוני המבוסס על BGE-M3. הוא מקבל יחד שאילתה וקטע מועמד ומחזיר ציון לקשר ביניהם. BAAI מייעדת מהדורה זו לדירוג מחדש רב־לשוני יעיל, לרבות אחזור בסינית ובאנגלית, כאשר יישום חיפוש צריך לשפר רשימת מועמדים קיימת.\n\n### רלוונטיות מתוך זוג שאילתה–קטע\n\nמקודד צולב מעבד את שני הטקסטים במשותף, כך שתוכנם יכול להשפיע זה על זה לפני הפקת ציון הרלוונטיות. בכך הוא שונה ממודל ייצוגים וקטוריים, המקודד טקסטים בנפרד לצורך השוואת וקטורים שניתן לחזור ולהשתמש בהם. פלט המדרג מחדש הוא ציון סקלרי לזוג מסוים, ולא וקטור מסמך או תשובה כתובה.\n\nהשתמשו במודל לאחר שחיפוש ראשוני בחר קטעים סבירים. חברו את השאלה לכל מועמד וסדרו את המועמדים לפי הציונים שהתקבלו. כך ההשוואה המפורטת יותר מתמקדת ברשימה מצומצמת שניתן לנהל, במקום לבקש ממקודד צולב לבדוק כל קטע באוסף גדול.\n\n### מהדורת v2 M3\n\nהיצרן מציין את BGE-M3 כמודל הבסיס ומונה תמיכה רב־לשונית כתכונה עיקרית. במשפחת המדרגים מחדש v2, ‏M3 הוא האפשרות הרב־לשונית היעילה; הגרסאות המבוססות על Gemma ואלה בעלות בחירת שכבות הן מודלים נפרדים עם בחירות מימוש שונות. השם M3 כאן אינו אומר שהמדרג מחדש מחזיר את הייצוגים הצפופים, הדלילים ורבי־הווקטורים של מודל הייצוגים המקורי.\n\nההבחנה חשובה בבחירת התוצאה שהיישום צריך. בחרו מודל ייצוגים וקטוריים כדי לייצג אוסף מסמכים ולחפש בו. בחרו במדרג מחדש הזה כאשר כבר יש טקסט מועמד וצריך לקבוע איזה קטע הוא הרלוונטי ביותר לשאילתה הנוכחית.\n\n### הכנת מועמדים לדירוג מועיל\n\nספקו את השאלה בפועל ואת מלוא הטקסט המועמד הדרוש לפרשנותה. שמרו כותרות או הגדרות סמוכות כאשר הן קובעות את משמעות הקטע. בדוגמת Transformers שפורסמה, השאילתה והקטע עוברים טוקניזציה יחד עם קיטום ו־max_length=512. זו הגדרת דוגמה, ולא מגבלה כללית של המודל. שמרו את השאלה ואת הראיות הנדרשות במסגרת תקציב הזוג שנבחר, ובדקו מה הקיטום מסיר. תוצאה המזכירה את אותו מוצר כמו השאילתה עדיין יכולה להיות בלתי רלוונטית אם היא עוסקת בפעולה או בתנאי הלא נכונים; בהערכת איכות האחזור, הכינו דוגמאות המבחינות בין המקרים האלה.\n\nבעוזר מסמכים, שמרו מזהי מועמדים לצד הטקסט שלהם, חשבו ציונים לזוגות שאלה–קטע והעבירו את הקטעים המקוריים שנבחרו לשלב יצירת התשובה. כך מודל התשובה מקבל את הראיות ולא ציון רלוונטיות ללא מקורו. זהו תהליך אחזור לדוגמה; המדרג מחדש עצמו אינו מחפש באוסף חיצוני ואינו כותב את התשובה.\n\n### קריאת ציונים ונרמולם\n\nהיצרן מחזיר ציוני רלוונטיות גולמיים, כאשר ערך גבוה יותר מציין התאמה קרובה יותר. הנרמול האופציונלי המתועד שלו מפעיל פונקציית סיגמואיד כדי להציב את הציון בין 0 ל־1. לציון מנורמל יש טווח נוח, אך ההמרה הזאת כשלעצמה אינה מבססת הסתברות מכוילת לכך שהמועמד נכון.\n\nבחרו ספי דירוג או סינון באמצעות זוגות שאילתה–קטע המייצגים את עומס העבודה שלכם. כללו קטעים המשתמשים באותן מילות מפתח אך עונים על שאלה אחרת, וכן קטעים רלוונטיים בניסוח שונה. כך הסף שנבחר מקבל משמעות לאוסף שבו מחפשים.\n\nבפרויקט Ailoot API, הגדירו מה צריך להיכלל בהקשר הסופי וכמה מועמדים אפשר לבדוק ביעילות. התוצאה השימושית היא קבוצת ראיות המסודרת טוב יותר לשלב הבא ביישום. הפרידו בין פלט הרלוונטיות של מהדורה זו לבין ייצוגי מסמכים, טקסט שנוצר ופקדי בחירת שכבות המתועדים למדרגים מחדש אחרים.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "f557f48fd7442c85b4e4ecb49bdd22ef597d26abd5f61e0c248fe4f511f9b6e5",
    "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\">bge-reranker-v2-m3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>bge-reranker-v2-m3</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|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3\">דירוג מחדש</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\">מקודד צולב רב־לשוני של BAAI לדירוג קטעים מועמדים ביחס לשאילתה. הוא קורא יחד כל זוג שאילתה–קטע ומחזיר ציון רלוונטיות, וכך משפר רשימת תוצאות מצומצמת בלי לייצר תשובה או ליצור ייצוגים וקטוריים למסמכים.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>סוגי קלט נתמכים</dt><dd>טקסט</dd></div><div><dt>תוצאות</dt><dd>תוצאות מדורגות</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 Reranker v2 M3 הוא מודל רלוונטיות רב־לשוני המבוסס על BGE-M3. הוא מקבל יחד שאילתה וקטע מועמד ומחזיר ציון לקשר ביניהם. BAAI מייעדת מהדורה זו לדירוג מחדש רב־לשוני יעיל, לרבות אחזור בסינית ובאנגלית, כאשר יישום חיפוש צריך לשפר רשימת מועמדים קיימת.</p><h4>רלוונטיות מתוך זוג שאילתה–קטע</h4><p>מקודד צולב מעבד את שני הטקסטים במשותף, כך שתוכנם יכול להשפיע זה על זה לפני הפקת ציון הרלוונטיות. בכך הוא שונה ממודל ייצוגים וקטוריים, המקודד טקסטים בנפרד לצורך השוואת וקטורים שניתן לחזור ולהשתמש בהם. פלט המדרג מחדש הוא ציון סקלרי לזוג מסוים, ולא וקטור מסמך או תשובה כתובה.</p><p>השתמשו במודל לאחר שחיפוש ראשוני בחר קטעים סבירים. חברו את השאלה לכל מועמד וסדרו את המועמדים לפי הציונים שהתקבלו. כך ההשוואה המפורטת יותר מתמקדת ברשימה מצומצמת שניתן לנהל, במקום לבקש ממקודד צולב לבדוק כל קטע באוסף גדול.</p><h4>מהדורת v2 M3</h4><p>היצרן מציין את BGE-M3 כמודל הבסיס ומונה תמיכה רב־לשונית כתכונה עיקרית. במשפחת המדרגים מחדש v2, ‏M3 הוא האפשרות הרב־לשונית היעילה; הגרסאות המבוססות על Gemma ואלה בעלות בחירת שכבות הן מודלים נפרדים עם בחירות מימוש שונות. השם M3 כאן אינו אומר שהמדרג מחדש מחזיר את הייצוגים הצפופים, הדלילים ורבי־הווקטורים של מודל הייצוגים המקורי.</p><p>ההבחנה חשובה בבחירת התוצאה שהיישום צריך. בחרו מודל ייצוגים וקטוריים כדי לייצג אוסף מסמכים ולחפש בו. בחרו במדרג מחדש הזה כאשר כבר יש טקסט מועמד וצריך לקבוע איזה קטע הוא הרלוונטי ביותר לשאילתה הנוכחית.</p><h4>הכנת מועמדים לדירוג מועיל</h4><p>ספקו את השאלה בפועל ואת מלוא הטקסט המועמד הדרוש לפרשנותה. שמרו כותרות או הגדרות סמוכות כאשר הן קובעות את משמעות הקטע. בדוגמת Transformers שפורסמה, השאילתה והקטע עוברים טוקניזציה יחד עם קיטום ו־max_length=512. זו הגדרת דוגמה, ולא מגבלה כללית של המודל. שמרו את השאלה ואת הראיות הנדרשות במסגרת תקציב הזוג שנבחר, ובדקו מה הקיטום מסיר. תוצאה המזכירה את אותו מוצר כמו השאילתה עדיין יכולה להיות בלתי רלוונטית אם היא עוסקת בפעולה או בתנאי הלא נכונים; בהערכת איכות האחזור, הכינו דוגמאות המבחינות בין המקרים האלה.</p><p>בעוזר מסמכים, שמרו מזהי מועמדים לצד הטקסט שלהם, חשבו ציונים לזוגות שאלה–קטע והעבירו את הקטעים המקוריים שנבחרו לשלב יצירת התשובה. כך מודל התשובה מקבל את הראיות ולא ציון רלוונטיות ללא מקורו. זהו תהליך אחזור לדוגמה; המדרג מחדש עצמו אינו מחפש באוסף חיצוני ואינו כותב את התשובה.</p><h4>קריאת ציונים ונרמולם</h4><p>היצרן מחזיר ציוני רלוונטיות גולמיים, כאשר ערך גבוה יותר מציין התאמה קרובה יותר. הנרמול האופציונלי המתועד שלו מפעיל פונקציית סיגמואיד כדי להציב את הציון בין 0 ל־1. לציון מנורמל יש טווח נוח, אך ההמרה הזאת כשלעצמה אינה מבססת הסתברות מכוילת לכך שהמועמד נכון.</p><p>בחרו ספי דירוג או סינון באמצעות זוגות שאילתה–קטע המייצגים את עומס העבודה שלכם. כללו קטעים המשתמשים באותן מילות מפתח אך עונים על שאלה אחרת, וכן קטעים רלוונטיים בניסוח שונה. כך הסף שנבחר מקבל משמעות לאוסף שבו מחפשים.</p><p>בפרויקט Ailoot API, הגדירו מה צריך להיכלל בהקשר הסופי וכמה מועמדים אפשר לבדוק ביעילות. התוצאה השימושית היא קבוצת ראיות המסודרת טוב יותר לשלב הבא ביישום. הפרידו בין פלט הרלוונטיות של מהדורה זו לבין ייצוגי מסמכים, טקסט שנוצר ופקדי בחירת שכבות המתועדים למדרגים מחדש אחרים.</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 · דירוג מחדש</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>סוגי קלט</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>סוגי פלט</dt><dd><code>rerank</code></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><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>bge-reranker-v2-m3</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">query</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></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>array</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></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=\"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, documents</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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>הגדירו את השאילתה הממשית שלכם ומערך לא ריק של מסמכי הטקסט המקוריים. האינדקסים בתוצאות מפנים למערך המקורי הזה.</td></tr></tbody></table></div><p>מחזור חיים: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></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><p class=\"note-s\">התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>תצורה</th><th>טבלת תעריפים</th><th>יחידת חיוב</th><th>חיוב</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>תעריפי בסיס לטוקנים</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>תעריף בסיס</td><td data-cell-label=\"יחידת חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">יחידת חיוב</span>—</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · טוקני קלט</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>פלט · טוקני פלט</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>סך הטוקנים</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>—</td><td data-cell-label=\"יחידת חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">יחידת חיוב</span>/ 1K טוקנים</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · סך הטוקנים</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. <a href=\"/docs/he/billing/reserve/\">איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">דוגמאות לבקשות</h3><h4>Ailoot Ultra · דירוג מחדש</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"אפשרויות קוד\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1089-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1089-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">השתמשו בקלט אמיתי ושמרו את התוצאה המלאה</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"העתקת הקוד\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1089-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1089-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_QUERY\n: &quot;${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;bge-reranker-v2-m3&#39;, &#39;query&#39;: &#39;${ACTUAL_QUERY}&#39;, &#39;documents&#39;: &#39;${ACTUAL_DOCUMENTS}&#39;}\nrequest[&#39;query&#39;]=os.environ[&#39;AILOOT_QUERY&#39;]\nrequest[&#39;documents&#39;]=json.loads(os.environ[&#39;AILOOT_DOCUMENTS_JSON&#39;])\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\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 response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\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 · דירוג מחדש</h4><p class=\"note-s\">תוצאת JSON מקורית מלאה בפורמט הממשק המקורי, עם מודל התגובה שהוגדר, אינדקסי המסמכים המקוריים, ציוני הרלוונטיות, מחרוזות המסמכים ונתוני השימוש בטוקנים בממשק המקורי. יש לשמור כל שדה תוצאה ושימוש ממשיים.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><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 את התשובה המלאה ואת הכותרות, כל פלט שהתקבל בפועל, את המזהים המקוריים שהוחזרו ואת כל שדות השימוש. שחזרו את הפעולה המקורית בלי לשלוח שוב בקשת יצירה.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>כשצריך לבדוק את התגובה המקורית</h5><p class=\"note-s\">יש לשמור את X-Client-Request-ID הממשי ואת התגובה המלאה. יש לקרוא את הנכסים המקוריים שבבעלותכם ואת כתובות התוכן החתומות המדויקות שלהם; אין לשלוח שוב בקשת יצירה שתוצאתה אינה ודאית.</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><th>משמעות</th></tr></thead><tbody><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><td data-cell-label=\"משמעות\"><span class=\"card-cell-label\">משמעות</span>מודל התגובה המדויק הנדרש לרכיב צריכת התגובה המוגדר בקוד המקור.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>integer</td><td data-cell-label=\"משמעות\"><span class=\"card-cell-label\">משמעות</span>האינדקס הייחודי של מסמך הקלט המקורי.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>number</td><td data-cell-label=\"משמעות\"><span class=\"card-cell-label\">משמעות</span>ציון רלוונטיות בעל ערך מספרי סופי.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">results[].document</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>string</td><td data-cell-label=\"משמעות\"><span class=\"card-cell-label\">משמעות</span>מסמך הטקסט המקורי הנדרש לרכיב צריכת התגובה המוגדר הזה.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>integer</td><td data-cell-label=\"משמעות\"><span class=\"card-cell-label\">משמעות</span>מספר טוקנים בממשק המקורי, סופי ולא שלילי, הנדרש לפי התעריף הנוכחי שהתקבל.</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>גוף ה־JSON או מזהה המודל הקנוני המפורש אינם תקפים.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>יש לשמור את התגובה ולתקן את שדה הבקשה שצוין.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦401⁩ · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>מפתח ה־API של Ailoot אינו תקף.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>יש להשתמש במפתח ה־API המורשה שלכם של Ailoot.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦403⁩ · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>הקבוצה של המפתח אינה מורשית להשתמש בשיטה הזו.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>יש לשמור את פרטי השגיאה שהוחזרו.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦404⁩ · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>לשיטה שנבחרה אין נתיב מאושר לשימוש.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>יש לשמור את פרטי השגיאה שהוחזרו.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦422⁩ · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>לא ניתן להשיג עבור התעריף שהתקבל את כמות הקלט או את הגבול הנדרשים לו.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>יש לשמור את התגובה; יש להשתמש בייצוג הקלט הנדרש בתעריף שהתקבל.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦503⁩ · <code></code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>האחסון, הנתיב, מחיר השיטה או שריון הסכום הנדרשים אינם זמינים.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>יש לשמור את התגובה המקורית המלאה. שריון סכום שמצבו אינו ודאי אינו מתיר שליחה חוזרת.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"תגובה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תגובה</span>⁦502⁩ · <code>billing_requires_check</code></th><td data-cell-label=\"תנאי\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי</span>יש לבדוק את התוצאה המקורית, את נתוני השימוש או את השלמת החיוב.</td><td data-cell-label=\"השלב הבא\"><span class=\"card-cell-label\">השלב הבא</span>יש לשמור את מזהה הבקשה הממשי ואת התגובה המקורית. יש לקרוא את הרשומה הקיימת שבבעלותכם; אין לשלוח שוב בקשת יצירה.</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=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-m3</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=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "גוף ה־JSON או מזהה המודל הקנוני המפורש אינם תקפים.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "יש לשמור את התגובה ולתקן את שדה הבקשה שצוין.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "מפתח ה־API של Ailoot אינו תקף.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "יש להשתמש במפתח ה־API המורשה שלכם של Ailoot.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "הקבוצה של המפתח אינה מורשית להשתמש בשיטה הזו.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "יש לשמור את פרטי השגיאה שהוחזרו.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "לשיטה שנבחרה אין נתיב מאושר לשימוש.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "יש לשמור את פרטי השגיאה שהוחזרו.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "לא ניתן להשיג עבור התעריף שהתקבל את כמות הקלט או את הגבול הנדרשים לו.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "יש לשמור את התגובה; יש להשתמש בייצוג הקלט הנדרש בתעריף שהתקבל.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "האחסון, הנתיב, מחיר השיטה או שריון הסכום הנדרשים אינם זמינים.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "יש לשמור את התגובה המקורית המלאה. שריון סכום שמצבו אינו ודאי אינו מתיר שליחה חוזרת.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "יש לבדוק את התוצאה המקורית, את נתוני השימוש או את השלמת החיוב.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "יש לשמור את מזהה הבקשה הממשי ואת התגובה המקורית. יש לקרוא את הרשומה הקיימת שבבעלותכם; אין לשלוח שוב בקשת יצירה.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "יש לשמור את X-Client-Request-ID הממשי ואת התגובה המלאה. יש לקרוא את הנכסים המקוריים שבבעלותכם ואת כתובות התוכן החתומות המדויקות שלהם; אין לשלוח שוב בקשת יצירה שתוצאתה אינה ודאית."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "שמרו את התשובה המלאה ואת הכותרות, כל פלט שהתקבל בפועל, את המזהים המקוריים שהוחזרו ואת כל שדות השימוש. שחזרו את הפעולה המקורית בלי לשלוח שוב בקשת יצירה.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "מודל התגובה המדויק הנדרש לרכיב צריכת התגובה המוגדר בקוד המקור.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "האינדקס הייחודי של מסמך הקלט המקורי.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "ציון רלוונטיות בעל ערך מספרי סופי.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "מסמך הטקסט המקורי הנדרש לרכיב צריכת התגובה המוגדר הזה.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "מספר טוקנים בממשק המקורי, סופי ולא שלילי, הנדרש לפי התעריף הנוכחי שהתקבל.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "תוצאת JSON מקורית מלאה בפורמט הממשק המקורי, עם מודל התגובה שהוגדר, אינדקסי המסמכים המקוריים, ציוני הרלוונטיות, מחרוזות המסמכים ונתוני השימוש בטוקנים בממשק המקורי. יש לשמור כל שדה תוצאה ושימוש ממשיים."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "הגדירו את השאילתה הממשית שלכם ומערך לא ריק של מסמכי הטקסט המקוריים. האינדקסים בתוצאות מפנים למערך המקורי הזה."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "דירוג מחדש",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "bge-reranker-v2-m3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "f09aa30f20299b259b640da03e3aa2e9224146f4ab25744a0a4b1e6b9ee8290a",
    "input_html_sha256": "7e7dd6db85be66bc2f3f7d9414b9fc7116f68636c1b61924727ccc7d04401b7e",
    "private_audit_sha256": "ad39b5b3a45f5b69772dc240d6b91207ca2ce08c8a6cf5a398a3fc302dd18597",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/bge-reranker-v2-m3/",
    "description": "מקודד צולב רב־לשוני של BAAI לדירוג קטעים מועמדים ביחס לשאילתה. הוא קורא יחד כל זוג שאילתה–קטע ומחזיר ציון רלוונטיות, וכך משפר רשימת תוצאות מצומצמת בלי לייצר תשובה או ליצור ייצוגים וקטוריים למסמכים.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/bge-reranker-v2-m3/index.md",
    "title": "bge-reranker-v2-m3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/bge-reranker-v2-m3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "BGE Reranker v2 M3 הוא מודל רלוונטיות רב־לשוני המבוסס על BGE-M3. הוא מקבל יחד שאילתה וקטע מועמד ומחזיר ציון לקשר ביניהם. BAAI מייעדת מהדורה זו לדירוג מחדש רב־לשוני יעיל, לרבות אחזור בסינית ובאנגלית, כאשר יישום חיפוש צריך לשפר רשימת מועמדים קיימת.\n\n### רלוונטיות מתוך זוג שאילתה–קטע\n\nמקודד צולב מעבד את שני הטקסטים במשותף, כך שתוכנם יכול להשפיע זה על זה לפני הפקת ציון הרלוונטיות. בכך הוא שונה ממודל ייצוגים וקטוריים, המקודד טקסטים בנפרד לצורך השוואת וקטורים שניתן לחזור ולהשתמש בהם. פלט המדרג מחדש הוא ציון סקלרי לזוג מסוים, ולא וקטור מסמך או תשובה כתובה.\n\nהשתמשו במודל לאחר שחיפוש ראשוני בחר קטעים סבירים. חברו את השאלה לכל מועמד וסדרו את המועמדים לפי הציונים שהתקבלו. כך ההשוואה המפורטת יותר מתמקדת ברשימה מצומצמת שניתן לנהל, במקום לבקש ממקודד צולב לבדוק כל קטע באוסף גדול.\n\n### מהדורת v2 M3\n\nהיצרן מציין את BGE-M3 כמודל הבסיס ומונה תמיכה רב־לשונית כתכונה עיקרית. במשפחת המדרגים מחדש v2, ‏M3 הוא האפשרות הרב־לשונית היעילה; הגרסאות המבוססות על Gemma ואלה בעלות בחירת שכבות הן מודלים נפרדים עם בחירות מימוש שונות. השם M3 כאן אינו אומר שהמדרג מחדש מחזיר את הייצוגים הצפופים, הדלילים ורבי־הווקטורים של מודל הייצוגים המקורי.\n\nההבחנה חשובה בבחירת התוצאה שהיישום צריך. בחרו מודל ייצוגים וקטוריים כדי לייצג אוסף מסמכים ולחפש בו. בחרו במדרג מחדש הזה כאשר כבר יש טקסט מועמד וצריך לקבוע איזה קטע הוא הרלוונטי ביותר לשאילתה הנוכחית.\n\n### הכנת מועמדים לדירוג מועיל\n\nספקו את השאלה בפועל ואת מלוא הטקסט המועמד הדרוש לפרשנותה. שמרו כותרות או הגדרות סמוכות כאשר הן קובעות את משמעות הקטע. בדוגמת Transformers שפורסמה, השאילתה והקטע עוברים טוקניזציה יחד עם קיטום ו־max_length=512. זו הגדרת דוגמה, ולא מגבלה כללית של המודל. שמרו את השאלה ואת הראיות הנדרשות במסגרת תקציב הזוג שנבחר, ובדקו מה הקיטום מסיר. תוצאה המזכירה את אותו מוצר כמו השאילתה עדיין יכולה להיות בלתי רלוונטית אם היא עוסקת בפעולה או בתנאי הלא נכונים; בהערכת איכות האחזור, הכינו דוגמאות המבחינות בין המקרים האלה.\n\nבעוזר מסמכים, שמרו מזהי מועמדים לצד הטקסט שלהם, חשבו ציונים לזוגות שאלה–קטע והעבירו את הקטעים המקוריים שנבחרו לשלב יצירת התשובה. כך מודל התשובה מקבל את הראיות ולא ציון רלוונטיות ללא מקורו. זהו תהליך אחזור לדוגמה; המדרג מחדש עצמו אינו מחפש באוסף חיצוני ואינו כותב את התשובה.\n\n### קריאת ציונים ונרמולם\n\nהיצרן מחזיר ציוני רלוונטיות גולמיים, כאשר ערך גבוה יותר מציין התאמה קרובה יותר. הנרמול האופציונלי המתועד שלו מפעיל פונקציית סיגמואיד כדי להציב את הציון בין 0 ל־1. לציון מנורמל יש טווח נוח, אך ההמרה הזאת כשלעצמה אינה מבססת הסתברות מכוילת לכך שהמועמד נכון.\n\nבחרו ספי דירוג או סינון באמצעות זוגות שאילתה–קטע המייצגים את עומס העבודה שלכם. כללו קטעים המשתמשים באותן מילות מפתח אך עונים על שאלה אחרת, וכן קטעים רלוונטיים בניסוח שונה. כך הסף שנבחר מקבל משמעות לאוסף שבו מחפשים.\n\nבפרויקט Ailoot API, הגדירו מה צריך להיכלל בהקשר הסופי וכמה מועמדים אפשר לבדוק ביעילות. התוצאה השימושית היא קבוצת ראיות המסודרת טוב יותר לשלב הבא ביישום. הפרידו בין פלט הרלוונטיות של מהדורה זו לבין ייצוגי מסמכים, טקסט שנוצר ופקדי בחירת שכבות המתועדים למדרגים מחדש אחרים.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [],
      "manufacturer_output": []
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ],
        "summary": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "bge-reranker-v2-m3",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "גוף ה־JSON או מזהה המודל הקנוני המפורש אינם תקפים.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "יש לשמור את התגובה ולתקן את שדה הבקשה שצוין.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "מפתח ה־API של Ailoot אינו תקף.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "יש להשתמש במפתח ה־API המורשה שלכם של Ailoot.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "הקבוצה של המפתח אינה מורשית להשתמש בשיטה הזו.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "יש לשמור את פרטי השגיאה שהוחזרו.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "לשיטה שנבחרה אין נתיב מאושר לשימוש.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "יש לשמור את פרטי השגיאה שהוחזרו.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "לא ניתן להשיג עבור התעריף שהתקבל את כמות הקלט או את הגבול הנדרשים לו.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "יש לשמור את התגובה; יש להשתמש בייצוג הקלט הנדרש בתעריף שהתקבל.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "האחסון, הנתיב, מחיר השיטה או שריון הסכום הנדרשים אינם זמינים.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "יש לשמור את התגובה המקורית המלאה. שריון סכום שמצבו אינו ודאי אינו מתיר שליחה חוזרת.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "יש לבדוק את התוצאה המקורית, את נתוני השימוש או את השלמת החיוב.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "יש לשמור את מזהה הבקשה הממשי ואת התגובה המקורית. יש לקרוא את הרשומה הקיימת שבבעלותכם; אין לשלוח שוב בקשת יצירה.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "יש לשמור את X-Client-Request-ID הממשי ואת התגובה המלאה. יש לקרוא את הנכסים המקוריים שבבעלותכם ואת כתובות התוכן החתומות המדויקות שלהם; אין לשלוח שוב בקשת יצירה שתוצאתה אינה ודאית."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "שמרו את התשובה המלאה ואת הכותרות, כל פלט שהתקבל בפועל, את המזהים המקוריים שהוחזרו ואת כל שדות השימוש. שחזרו את הפעולה המקורית בלי לשלוח שוב בקשת יצירה.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "מודל התגובה המדויק הנדרש לרכיב צריכת התגובה המוגדר בקוד המקור.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "האינדקס הייחודי של מסמך הקלט המקורי.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "ציון רלוונטיות בעל ערך מספרי סופי.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "מסמך הטקסט המקורי הנדרש לרכיב צריכת התגובה המוגדר הזה.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "מספר טוקנים בממשק המקורי, סופי ולא שלילי, הנדרש לפי התעריף הנוכחי שהתקבל.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "תוצאת JSON מקורית מלאה בפורמט הממשק המקורי, עם מודל התגובה שהוגדר, אינדקסי המסמכים המקוריים, ציוני הרלוונטיות, מחרוזות המסמכים ונתוני השימוש בטוקנים בממשק המקורי. יש לשמור כל שדה תוצאה ושימוש ממשיים."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "הגדירו את השאילתה הממשית שלכם ומערך לא ריק של מסמכי הטקסט המקוריים. האינדקסים בתוצאות מפנים למערך המקורי הזה."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "דירוג מחדש",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "bge-reranker-v2-m3",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "מקודד צולב רב־לשוני של BAAI לדירוג קטעים מועמדים ביחס לשאילתה. הוא קורא יחד כל זוג שאילתה–קטע ומחזיר ציון רלוונטיות, וכך משפר רשימת תוצאות מצומצמת בלי לייצר תשובה או ליצור ייצוגים וקטוריים למסמכים."
  },
  "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": "מקודד צולב רב־לשוני של BAAI לדירוג קטעים מועמדים ביחס לשאילתה. הוא קורא יחד כל זוג שאילתה–קטע ומחזיר ציון רלוונטיות, וכך משפר רשימת תוצאות מצומצמת בלי לייצר תשובה או ליצור ייצוגים וקטוריים למסמכים.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "ca22b5f0cc8195a1ec3a55018ef31d7dbc343c32bb4ee5d3fafb482afea0ef4c",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "bc229ff23752fe3af3d1c994bd39c32f7489ebde1e20d7e29a9c14e310fa69b5"
}