{
  "aboutHtml": "<p>Multilingual-E5-Large הוא מודל של intfloat להטמעות טקסט צפופות ורב־לשוניות, עם עשרים וארבע שכבות ופלט בעל 1024 ממדים. הוא מאותחל מ־XLM-RoBERTa Large ומאומן בהמשך על נתונים רב־לשוניים. כרטיס המודל מתאר תמיכה בטווח מאה השפות של XLM-R ומציין ביצועים חלשים יותר בשפות דלות משאבים. הווקטורים שלו מייצגים טקסט לאחזור, להשוואה סמנטית ולמשימות של תכונות מספריות.</p><h4>שמרו על תפקיד הקלט בכל שפה</h4><p>הקידומות שעליהן אומן המודל הן “query:” ו־“passage:”, גם בטקסט שאינו באנגלית. שאילתת אחזור והקטעים בקורפוס שלה משתמשים בתפקידים המתאימים להם. הקידומות נשארות המחרוזות האנגליות האלה, ואילו הניסוח המקורי שומר על שפתו. לדמיון סמנטי סימטרי, לאחזור פרפרזות, לכריית טקסטים מקבילים בשתי שפות או לשימוש בתכונות, היצרן ממליץ על “query:”.</p><p>אוסף מעשי יכול להכיל תיעוד בכמה שפות נתמכות. שמרו עם הווקטור של כל קטע את שפתו, את הטקסט המקורי ואת מיקום המקור. הכינו שאלות חיפוש אמיתיות מהקהל במקום להניח שבדיקה אחת באנגלית מייצגת את כל האוסף. הפלט צריך להחזיר את הקטע בפועל ואת ההקשר שלו, כדי שהקורא יוכל להעריך מה הוא אומר.</p><p>במשימת התאמה רב־לשונית, שמרו על מטרת ההשוואה ברורה. זוג תרגומים מועמד ושאילתה שמחפשת קטע תומך הם הכנות שונות. הנחיות המודל לקידומות תפקיד מספקות מוסכמה מסוימת למשימות האלה; השמטת הקידומת אינה חלופה שקולה לפי התיעוד, משום שהיא משנה את דפוס הקלט ששימש באימון.</p><h4>איגום והשוואת וקטורים</h4><p>דוגמת היצרן מחשבת ממוצע של ייצוגי הטוקנים באמצעות מסכת קשב להחרגת ריפוד, ואז מנרמלת את הווקטור. מכפלות סקלריות של וקטורים מנורמלים נותנות דמיון קוסינוס. המערך בעל 1024 הממדים מייצג טקסט מוכן אחד. שמרו על הקשר בין המודל המדויק וההכנה לבין הווקטורים המאוחסנים, כדי ששאילתות מאוחרות יותר ישתמשו בייצוג התואם.</p><p>הווקטורים האלה יכולים לספק דירוגי מועמדים או תכונות לשלב מאוחר יותר של קיבוץ לאשכולות או סיווג. הם אינם מתרגמים את המקור או מחברים תשובה. החזירו את טקסט הקטע המקורי כאשר תוצאת אחזור אמורה לתמוך בקורא או בשלב יצירה מאוחר יותר של RAG.</p><h4>אימון וכיסוי שפות</h4><p>כרטיס המודל מתעד אימון מקדים קונטרסטיבי בפיקוח חלש ולאחריו כוונון עדין בפיקוח. ההכנה הרב־לשונית כוללת חומר כגון זוגות כותרת–קטע, זוגות שיחתיים וזוגות תרגומים, ואילו נתוני אחזור והבנת שפה מסומנים מספקים את השלב המאוחר. הדבר מסביר את משימות ייצוג הטקסט המיועדות בלי לקבוע ביצועים שווים בכל שפה.</p><p>היצרן מזהה במפורש ירידה בביצועים בשפות דלות משאבים כמגבלה. בדקו את השפות והניסוחים בפועל באוסף, כולל קיצורים, שמות ומונחים מקצועיים. התווית הרב־לשונית היא תיאור היקף שימושי; עדיין צריך לבחון את רלוונטיות הטקסט שהוחזר לקהל ולמשימה.</p><h4>אורך ותוצאות שימושיות</h4><p>קלט ארוך נקטע ל־512 טוקנים לכל היותר. הכינו מסמך ארוך כקטעים קוהרנטיים הכוללים את קידומת התפקיד ואת הכותרות הרלוונטיות. שמרו הגדרות והסתייגויות ליד האמירה שהן משפיעות עליה, ושמרו מזהה מסמך אב וגרסת מקור מחוץ לווקטור.</p><p>היצרן ממליץ להתמקד בסדר היחסי של ציוני הקוסינוס במקום להתייחס לערך מוחלט כמדד ביטחון אוניברסלי. תוצאה שימושית היא קבוצת קטעים מועמדים, ייצוגי טקסט שניתן להשוות או תכונות הקשורות לרשומות המקור שלהם. המודל המדויק הזה נשאר נפרד מנקודות הביקורת E5 v2 באנגלית בלבד ומגרסאות E5 שעברו התאמה להוראות, גם כאשר מודל אחר מחזיר גם הוא 1024 ערכים.</p>",
  "aboutText": "Multilingual-E5-Large הוא מודל של intfloat להטמעות טקסט צפופות ורב־לשוניות, עם עשרים וארבע שכבות ופלט בעל 1024 ממדים. הוא מאותחל מ־XLM-RoBERTa Large ומאומן בהמשך על נתונים רב־לשוניים. כרטיס המודל מתאר תמיכה בטווח מאה השפות של XLM-R ומציין ביצועים חלשים יותר בשפות דלות משאבים. הווקטורים שלו מייצגים טקסט לאחזור, להשוואה סמנטית ולמשימות של תכונות מספריות.\n\n### שמרו על תפקיד הקלט בכל שפה\n\nהקידומות שעליהן אומן המודל הן “query:” ו־“passage:”, גם בטקסט שאינו באנגלית. שאילתת אחזור והקטעים בקורפוס שלה משתמשים בתפקידים המתאימים להם. הקידומות נשארות המחרוזות האנגליות האלה, ואילו הניסוח המקורי שומר על שפתו. לדמיון סמנטי סימטרי, לאחזור פרפרזות, לכריית טקסטים מקבילים בשתי שפות או לשימוש בתכונות, היצרן ממליץ על “query:”.\n\nאוסף מעשי יכול להכיל תיעוד בכמה שפות נתמכות. שמרו עם הווקטור של כל קטע את שפתו, את הטקסט המקורי ואת מיקום המקור. הכינו שאלות חיפוש אמיתיות מהקהל במקום להניח שבדיקה אחת באנגלית מייצגת את כל האוסף. הפלט צריך להחזיר את הקטע בפועל ואת ההקשר שלו, כדי שהקורא יוכל להעריך מה הוא אומר.\n\nבמשימת התאמה רב־לשונית, שמרו על מטרת ההשוואה ברורה. זוג תרגומים מועמד ושאילתה שמחפשת קטע תומך הם הכנות שונות. הנחיות המודל לקידומות תפקיד מספקות מוסכמה מסוימת למשימות האלה; השמטת הקידומת אינה חלופה שקולה לפי התיעוד, משום שהיא משנה את דפוס הקלט ששימש באימון.\n\n### איגום והשוואת וקטורים\n\nדוגמת היצרן מחשבת ממוצע של ייצוגי הטוקנים באמצעות מסכת קשב להחרגת ריפוד, ואז מנרמלת את הווקטור. מכפלות סקלריות של וקטורים מנורמלים נותנות דמיון קוסינוס. המערך בעל 1024 הממדים מייצג טקסט מוכן אחד. שמרו על הקשר בין המודל המדויק וההכנה לבין הווקטורים המאוחסנים, כדי ששאילתות מאוחרות יותר ישתמשו בייצוג התואם.\n\nהווקטורים האלה יכולים לספק דירוגי מועמדים או תכונות לשלב מאוחר יותר של קיבוץ לאשכולות או סיווג. הם אינם מתרגמים את המקור או מחברים תשובה. החזירו את טקסט הקטע המקורי כאשר תוצאת אחזור אמורה לתמוך בקורא או בשלב יצירה מאוחר יותר של RAG.\n\n### אימון וכיסוי שפות\n\nכרטיס המודל מתעד אימון מקדים קונטרסטיבי בפיקוח חלש ולאחריו כוונון עדין בפיקוח. ההכנה הרב־לשונית כוללת חומר כגון זוגות כותרת–קטע, זוגות שיחתיים וזוגות תרגומים, ואילו נתוני אחזור והבנת שפה מסומנים מספקים את השלב המאוחר. הדבר מסביר את משימות ייצוג הטקסט המיועדות בלי לקבוע ביצועים שווים בכל שפה.\n\nהיצרן מזהה במפורש ירידה בביצועים בשפות דלות משאבים כמגבלה. בדקו את השפות והניסוחים בפועל באוסף, כולל קיצורים, שמות ומונחים מקצועיים. התווית הרב־לשונית היא תיאור היקף שימושי; עדיין צריך לבחון את רלוונטיות הטקסט שהוחזר לקהל ולמשימה.\n\n### אורך ותוצאות שימושיות\n\nקלט ארוך נקטע ל־512 טוקנים לכל היותר. הכינו מסמך ארוך כקטעים קוהרנטיים הכוללים את קידומת התפקיד ואת הכותרות הרלוונטיות. שמרו הגדרות והסתייגויות ליד האמירה שהן משפיעות עליה, ושמרו מזהה מסמך אב וגרסת מקור מחוץ לווקטור.\n\nהיצרן ממליץ להתמקד בסדר היחסי של ציוני הקוסינוס במקום להתייחס לערך מוחלט כמדד ביטחון אוניברסלי. תוצאה שימושית היא קבוצת קטעים מועמדים, ייצוגי טקסט שניתן להשוות או תכונות הקשורות לרשומות המקור שלהם. המודל המדויק הזה נשאר נפרד מנקודות הביקורת E5 v2 באנגלית בלבד ומגרסאות E5 שעברו התאמה להוראות, גם כאשר מודל אחר מחזיר גם הוא 1024 ערכים.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "a79ea0e420f0ccc3800ffe92892b49e5cc31202ecc49bc77968e792e6ee58ff2",
    "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\">Intfloat: Multilingual-E5-Large</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Intfloat /</span><code>intfloat/multilingual-e5-large</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|intfloat%2Fmultilingual-e5-large\">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\">intfloat Multilingual-E5-Large מקודד טקסט רב־לשוני לווקטורים בעלי 1024 ממדים באמצעות מודל בן 24 שכבות. הוא תומך בטווח מאה השפות של XLM-R, משתמש בקידומות query/passage באנגלית בכל שפה וקוטע קלטים ב־512 טוקנים.</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>Multilingual-E5-Large הוא מודל של intfloat להטמעות טקסט צפופות ורב־לשוניות, עם עשרים וארבע שכבות ופלט בעל 1024 ממדים. הוא מאותחל מ־XLM-RoBERTa Large ומאומן בהמשך על נתונים רב־לשוניים. כרטיס המודל מתאר תמיכה בטווח מאה השפות של XLM-R ומציין ביצועים חלשים יותר בשפות דלות משאבים. הווקטורים שלו מייצגים טקסט לאחזור, להשוואה סמנטית ולמשימות של תכונות מספריות.</p><h4>שמרו על תפקיד הקלט בכל שפה</h4><p>הקידומות שעליהן אומן המודל הן “query:” ו־“passage:”, גם בטקסט שאינו באנגלית. שאילתת אחזור והקטעים בקורפוס שלה משתמשים בתפקידים המתאימים להם. הקידומות נשארות המחרוזות האנגליות האלה, ואילו הניסוח המקורי שומר על שפתו. לדמיון סמנטי סימטרי, לאחזור פרפרזות, לכריית טקסטים מקבילים בשתי שפות או לשימוש בתכונות, היצרן ממליץ על “query:”.</p><p>אוסף מעשי יכול להכיל תיעוד בכמה שפות נתמכות. שמרו עם הווקטור של כל קטע את שפתו, את הטקסט המקורי ואת מיקום המקור. הכינו שאלות חיפוש אמיתיות מהקהל במקום להניח שבדיקה אחת באנגלית מייצגת את כל האוסף. הפלט צריך להחזיר את הקטע בפועל ואת ההקשר שלו, כדי שהקורא יוכל להעריך מה הוא אומר.</p><p>במשימת התאמה רב־לשונית, שמרו על מטרת ההשוואה ברורה. זוג תרגומים מועמד ושאילתה שמחפשת קטע תומך הם הכנות שונות. הנחיות המודל לקידומות תפקיד מספקות מוסכמה מסוימת למשימות האלה; השמטת הקידומת אינה חלופה שקולה לפי התיעוד, משום שהיא משנה את דפוס הקלט ששימש באימון.</p><h4>איגום והשוואת וקטורים</h4><p>דוגמת היצרן מחשבת ממוצע של ייצוגי הטוקנים באמצעות מסכת קשב להחרגת ריפוד, ואז מנרמלת את הווקטור. מכפלות סקלריות של וקטורים מנורמלים נותנות דמיון קוסינוס. המערך בעל 1024 הממדים מייצג טקסט מוכן אחד. שמרו על הקשר בין המודל המדויק וההכנה לבין הווקטורים המאוחסנים, כדי ששאילתות מאוחרות יותר ישתמשו בייצוג התואם.</p><p>הווקטורים האלה יכולים לספק דירוגי מועמדים או תכונות לשלב מאוחר יותר של קיבוץ לאשכולות או סיווג. הם אינם מתרגמים את המקור או מחברים תשובה. החזירו את טקסט הקטע המקורי כאשר תוצאת אחזור אמורה לתמוך בקורא או בשלב יצירה מאוחר יותר של RAG.</p><h4>אימון וכיסוי שפות</h4><p>כרטיס המודל מתעד אימון מקדים קונטרסטיבי בפיקוח חלש ולאחריו כוונון עדין בפיקוח. ההכנה הרב־לשונית כוללת חומר כגון זוגות כותרת–קטע, זוגות שיחתיים וזוגות תרגומים, ואילו נתוני אחזור והבנת שפה מסומנים מספקים את השלב המאוחר. הדבר מסביר את משימות ייצוג הטקסט המיועדות בלי לקבוע ביצועים שווים בכל שפה.</p><p>היצרן מזהה במפורש ירידה בביצועים בשפות דלות משאבים כמגבלה. בדקו את השפות והניסוחים בפועל באוסף, כולל קיצורים, שמות ומונחים מקצועיים. התווית הרב־לשונית היא תיאור היקף שימושי; עדיין צריך לבחון את רלוונטיות הטקסט שהוחזר לקהל ולמשימה.</p><h4>אורך ותוצאות שימושיות</h4><p>קלט ארוך נקטע ל־512 טוקנים לכל היותר. הכינו מסמך ארוך כקטעים קוהרנטיים הכוללים את קידומת התפקיד ואת הכותרות הרלוונטיות. שמרו הגדרות והסתייגויות ליד האמירה שהן משפיעות עליה, ושמרו מזהה מסמך אב וגרסת מקור מחוץ לווקטור.</p><p>היצרן ממליץ להתמקד בסדר היחסי של ציוני הקוסינוס במקום להתייחס לערך מוחלט כמדד ביטחון אוניברסלי. תוצאה שימושית היא קבוצת קטעים מועמדים, ייצוגי טקסט שניתן להשוות או תכונות הקשורות לרשומות המקור שלהם. המודל המדויק הזה נשאר נפרד מנקודות הביקורת E5 v2 באנגלית בלבד ומגרסאות E5 שעברו התאמה להוראות, גם כאשר מודל אחר מחזיר גם הוא 1024 ערכים.</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>הקשר</dt><dd>⁦512⁩ tokens</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>intfloat/multilingual-e5-large</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>תעריף רגיל <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב מהיר</span></dd><dt>מצב Flex</dt><dd>תעריף רגיל <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב flex</span></dd><dt>מאמץ חשיבה מרבי</dt><dd>תעריף רגיל <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>$0.00002</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-1766-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1766-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1766-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1766-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-1766-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1766-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;intfloat/multilingual-e5-large&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-1766-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1766-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;intfloat/multilingual-e5-large&#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=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/multilingual-e5-large</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=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fmultilingual-e5-large&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/multilingual-e5-large</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|intfloat%2Fmultilingual-e5-large",
      "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": [
                  "intfloat/multilingual-e5-large"
                ],
                "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": 512,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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\": \"intfloat/multilingual-e5-large\", \"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='intfloat/multilingual-e5-large',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "מצב מהיר",
            "value": "תעריף רגיל",
            "when": "כאשר נבחר מצב מהיר"
          },
          {
            "label": "מצב Flex",
            "value": "תעריף רגיל",
            "when": "כאשר נבחר מצב flex"
          },
          {
            "label": "מאמץ חשיבה מרבי",
            "value": "תעריף רגיל",
            "when": "כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)"
          }
        ],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "intfloat/multilingual-e5-large",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "c408e24c402a9a51144b35819973446e7c57780c391efa1eb41b7755d3ddb986",
    "input_html_sha256": "c5a58c1872a0f014f584aa10e516830b4dd66a47333d80a49fb8733724abc6c8",
    "private_audit_sha256": "40df91e063bc87a628de34f0eab005fcf1d7254a8caaa16cf0f978b27164878c",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/intfloat-multilingual-e5-large/",
    "description": "intfloat Multilingual-E5-Large מקודד טקסט רב־לשוני לווקטורים בעלי 1024 ממדים באמצעות מודל בן 24 שכבות. הוא תומך בטווח מאה השפות של XLM-R, משתמש בקידומות query/passage באנגלית בכל שפה וקוטע קלטים ב־512 טוקנים.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/intfloat-multilingual-e5-large/index.md",
    "title": "Intfloat: Multilingual-E5-Large — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/intfloat-multilingual-e5-large/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Multilingual-E5-Large הוא מודל של intfloat להטמעות טקסט צפופות ורב־לשוניות, עם עשרים וארבע שכבות ופלט בעל 1024 ממדים. הוא מאותחל מ־XLM-RoBERTa Large ומאומן בהמשך על נתונים רב־לשוניים. כרטיס המודל מתאר תמיכה בטווח מאה השפות של XLM-R ומציין ביצועים חלשים יותר בשפות דלות משאבים. הווקטורים שלו מייצגים טקסט לאחזור, להשוואה סמנטית ולמשימות של תכונות מספריות.\n\n### שמרו על תפקיד הקלט בכל שפה\n\nהקידומות שעליהן אומן המודל הן “query:” ו־“passage:”, גם בטקסט שאינו באנגלית. שאילתת אחזור והקטעים בקורפוס שלה משתמשים בתפקידים המתאימים להם. הקידומות נשארות המחרוזות האנגליות האלה, ואילו הניסוח המקורי שומר על שפתו. לדמיון סמנטי סימטרי, לאחזור פרפרזות, לכריית טקסטים מקבילים בשתי שפות או לשימוש בתכונות, היצרן ממליץ על “query:”.\n\nאוסף מעשי יכול להכיל תיעוד בכמה שפות נתמכות. שמרו עם הווקטור של כל קטע את שפתו, את הטקסט המקורי ואת מיקום המקור. הכינו שאלות חיפוש אמיתיות מהקהל במקום להניח שבדיקה אחת באנגלית מייצגת את כל האוסף. הפלט צריך להחזיר את הקטע בפועל ואת ההקשר שלו, כדי שהקורא יוכל להעריך מה הוא אומר.\n\nבמשימת התאמה רב־לשונית, שמרו על מטרת ההשוואה ברורה. זוג תרגומים מועמד ושאילתה שמחפשת קטע תומך הם הכנות שונות. הנחיות המודל לקידומות תפקיד מספקות מוסכמה מסוימת למשימות האלה; השמטת הקידומת אינה חלופה שקולה לפי התיעוד, משום שהיא משנה את דפוס הקלט ששימש באימון.\n\n### איגום והשוואת וקטורים\n\nדוגמת היצרן מחשבת ממוצע של ייצוגי הטוקנים באמצעות מסכת קשב להחרגת ריפוד, ואז מנרמלת את הווקטור. מכפלות סקלריות של וקטורים מנורמלים נותנות דמיון קוסינוס. המערך בעל 1024 הממדים מייצג טקסט מוכן אחד. שמרו על הקשר בין המודל המדויק וההכנה לבין הווקטורים המאוחסנים, כדי ששאילתות מאוחרות יותר ישתמשו בייצוג התואם.\n\nהווקטורים האלה יכולים לספק דירוגי מועמדים או תכונות לשלב מאוחר יותר של קיבוץ לאשכולות או סיווג. הם אינם מתרגמים את המקור או מחברים תשובה. החזירו את טקסט הקטע המקורי כאשר תוצאת אחזור אמורה לתמוך בקורא או בשלב יצירה מאוחר יותר של RAG.\n\n### אימון וכיסוי שפות\n\nכרטיס המודל מתעד אימון מקדים קונטרסטיבי בפיקוח חלש ולאחריו כוונון עדין בפיקוח. ההכנה הרב־לשונית כוללת חומר כגון זוגות כותרת–קטע, זוגות שיחתיים וזוגות תרגומים, ואילו נתוני אחזור והבנת שפה מסומנים מספקים את השלב המאוחר. הדבר מסביר את משימות ייצוג הטקסט המיועדות בלי לקבוע ביצועים שווים בכל שפה.\n\nהיצרן מזהה במפורש ירידה בביצועים בשפות דלות משאבים כמגבלה. בדקו את השפות והניסוחים בפועל באוסף, כולל קיצורים, שמות ומונחים מקצועיים. התווית הרב־לשונית היא תיאור היקף שימושי; עדיין צריך לבחון את רלוונטיות הטקסט שהוחזר לקהל ולמשימה.\n\n### אורך ותוצאות שימושיות\n\nקלט ארוך נקטע ל־512 טוקנים לכל היותר. הכינו מסמך ארוך כקטעים קוהרנטיים הכוללים את קידומת התפקיד ואת הכותרות הרלוונטיות. שמרו הגדרות והסתייגויות ליד האמירה שהן משפיעות עליה, ושמרו מזהה מסמך אב וגרסת מקור מחוץ לווקטור.\n\nהיצרן ממליץ להתמקד בסדר היחסי של ציוני הקוסינוס במקום להתייחס לערך מוחלט כמדד ביטחון אוניברסלי. תוצאה שימושית היא קבוצת קטעים מועמדים, ייצוגי טקסט שניתן להשוות או תכונות הקשורות לרשומות המקור שלהם. המודל המדויק הזה נשאר נפרד מנקודות הביקורת E5 v2 באנגלית בלבד ומגרסאות E5 שעברו התאמה להוראות, גם כאשר מודל אחר מחזיר גם הוא 1024 ערכים.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Intfloat",
    "available": null,
    "canonical_model": "intfloat/multilingual-e5-large",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": 512,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "intfloat/multilingual-e5-large",
    "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": [
                  "intfloat/multilingual-e5-large"
                ],
                "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": 512,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "תעריפי הבסיס לטוקנים",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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\": \"intfloat/multilingual-e5-large\", \"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='intfloat/multilingual-e5-large',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "מצב מהיר",
            "value": "תעריף רגיל",
            "when": "כאשר נבחר מצב מהיר"
          },
          {
            "label": "מצב Flex",
            "value": "תעריף רגיל",
            "when": "כאשר נבחר מצב flex"
          },
          {
            "label": "מאמץ חשיבה מרבי",
            "value": "תעריף רגיל",
            "when": "כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)"
          }
        ],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "request_model_id": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Intfloat: Multilingual-E5-Large",
    "price": {
      "in": 0.02,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.02,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "intfloat/multilingual-e5-large",
    "short": "intfloat Multilingual-E5-Large מקודד טקסט רב־לשוני לווקטורים בעלי 1024 ממדים באמצעות מודל בן 24 שכבות. הוא תומך בטווח מאה השפות של XLM-R, משתמש בקידומות query/passage באנגלית בכל שפה וקוטע קלטים ב־512 טוקנים."
  },
  "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": "intfloat Multilingual-E5-Large מקודד טקסט רב־לשוני לווקטורים בעלי 1024 ממדים באמצעות מודל בן 24 שכבות. הוא תומך בטווח מאה השפות של XLM-R, משתמש בקידומות query/passage באנגלית בכל שפה וקוטע קלטים ב־512 טוקנים.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "c5242250ed6c0ef6d66322b23b60c8220b259317b34b52041b31ff0988c2cb99",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "7ce86a89c882441f71669be63f2b5108570971961816d113a0635c7e10ab59fd"
}