{
  "aboutHtml": "<p>Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 מעריך את הרלוונטיות של טקסט מועמד ותמונות מסמכים לשאילתת טקסט, כולל תרשימים, טבלאות ועמודים המשלבים מדיה. NVIDIA מתארת אותו כמודל מקודד צולב עם 1.7B פרמטרים. בתהליך אחזור, הריצו קודם את החיפוש הראשוני ואז שלחו את המועמדים שנבחרו למודל הדירוג מחדש. התוצאה המועילה היא קבוצה מסודרת מחדש של אותם מועמדים עם ציוני רלוונטיות, שהיישום יכול להשתמש בה לבחירת הקשר לתשובה או לסידור עמוד תוצאות חיפוש.</p><p>השתמשו ב-POST /v1/rerank עם גוף application/json. הגדירו model ל-&quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, את query לשאלת החיפוש בפועל ואת documents למערך שאינו ריק. כל מועמד יכול להיות מחרוזת טקסט או אובייקט עם text ו/או image; אובייקט מובנה חייב לספק לפחות אחד מהשדות האלה. text הוא מחרוזת. image הוא כתובת HTTP/HTTPS מרוחקת או URI של נתוני base64 שמתחיל ב-data:image/. מועמד משולב מספק את שני השדות. שימרו את סדר מערך הקלט הזה כדי שיהיה אפשר להתאים אינדקסים שהוחזרו למזהי המסמכים השמורים שלכם. top_n הוא מספר שלם אופציונלי שערכו לפחות 1 ומבקש את מספר המסמכים בדירוג הגבוה ביותר שיש להחזיר.</p><p>למשל, יישום מרכז עזרה יכול לאחזר קטעים על משלוחים, החזרות וגישה לחשבון, ואז לדרג מחדש את הקטעים האלה מול שאלת הלקוח על משלוח. העבירו את טקסט הקטע בפועל במקום שמות קבצים או קטעי תוצאות ממנוע חיפוש שאינם קשורים למקור השמור. השאירו כל קטע מקושר למזהה המקור שלו ביישום, כך שבהמשך יהיה אפשר לצטט או לפתוח את הראיות שנבחרו. למסמך סרוק, תרשים, טבלה או אינפוגרפיקה, ספקו את התמונה בפועל באובייקט מסמך והוסיפו טקסט כאשר הוא עוזר לזהות את התוכן.</p><p>עמוד המודל מתעד מגבלה של 10,240 טוקנים לכל שאילתה ומסמך. חלקו חומר מקור ארוך יותר לקטעים בגודל מוגבל לפני הכנת רשימת המועמדים. השאירו סביב כל קטע הקשר מועיל, כולל הכותרת או שם המוצר כאשר הם משנים את המשמעות. הבקשה המתועדת מתחילה במועמדים שאתם מספקים; היא אינה מחפשת באוסף מסמכים עבורכם.</p><p>הדירוג מחדש מחזיר תוצאת JSON סינכרונית. קראו כל פריט results, כולל index המקורי שלו, relevance_score ואובייקט document שהוחזר, שיכול להכיל text ו/או image, ושמרו כל usage ומזהי תגובה שהוחזרו. השתמשו ב-index כדי למפות את התוצאה המדורגת בחזרה למועמד הקלט שלה. התייחסו לציון רלוונטיות כאות דירוג לשאילתה הזו ולא כתשובה עובדתית שאומתה באופן עצמאי. שמרו את התוצאה המלאה כאשר נבחרים כמה קטעים לשלב הבא.</p><p>הכינו חומר מועמד ציבורי או סינתטי למהדורה החינמית הזו; תנאי השימוש המתועדים שלה אוסרים מידע סודי ונתונים אישיים. אם בקשה מסתיימת ללא תוצאה מלאה, שמרו את התגובה המקורית ואת מזהה הבקשה בעת בדיקת אותו ניסיון. תהליך הדירוג מחדש המתועד מחזיר את תוצאתו ישירות ואינו מספק תהליך נפרד לבדיקת מצב משימה או לביטול.</p>",
  "aboutText": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 מעריך את הרלוונטיות של טקסט מועמד ותמונות מסמכים לשאילתת טקסט, כולל תרשימים, טבלאות ועמודים המשלבים מדיה. NVIDIA מתארת אותו כמודל מקודד צולב עם 1.7B פרמטרים. בתהליך אחזור, הריצו קודם את החיפוש הראשוני ואז שלחו את המועמדים שנבחרו למודל הדירוג מחדש. התוצאה המועילה היא קבוצה מסודרת מחדש של אותם מועמדים עם ציוני רלוונטיות, שהיישום יכול להשתמש בה לבחירת הקשר לתשובה או לסידור עמוד תוצאות חיפוש.\n\nהשתמשו ב-POST /v1/rerank עם גוף application/json. הגדירו model ל-\"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", את query לשאלת החיפוש בפועל ואת documents למערך שאינו ריק. כל מועמד יכול להיות מחרוזת טקסט או אובייקט עם text ו/או image; אובייקט מובנה חייב לספק לפחות אחד מהשדות האלה. text הוא מחרוזת. image הוא כתובת HTTP/HTTPS מרוחקת או URI של נתוני base64 שמתחיל ב-data:image/. מועמד משולב מספק את שני השדות. שימרו את סדר מערך הקלט הזה כדי שיהיה אפשר להתאים אינדקסים שהוחזרו למזהי המסמכים השמורים שלכם. top_n הוא מספר שלם אופציונלי שערכו לפחות 1 ומבקש את מספר המסמכים בדירוג הגבוה ביותר שיש להחזיר.\n\nלמשל, יישום מרכז עזרה יכול לאחזר קטעים על משלוחים, החזרות וגישה לחשבון, ואז לדרג מחדש את הקטעים האלה מול שאלת הלקוח על משלוח. העבירו את טקסט הקטע בפועל במקום שמות קבצים או קטעי תוצאות ממנוע חיפוש שאינם קשורים למקור השמור. השאירו כל קטע מקושר למזהה המקור שלו ביישום, כך שבהמשך יהיה אפשר לצטט או לפתוח את הראיות שנבחרו. למסמך סרוק, תרשים, טבלה או אינפוגרפיקה, ספקו את התמונה בפועל באובייקט מסמך והוסיפו טקסט כאשר הוא עוזר לזהות את התוכן.\n\nעמוד המודל מתעד מגבלה של 10,240 טוקנים לכל שאילתה ומסמך. חלקו חומר מקור ארוך יותר לקטעים בגודל מוגבל לפני הכנת רשימת המועמדים. השאירו סביב כל קטע הקשר מועיל, כולל הכותרת או שם המוצר כאשר הם משנים את המשמעות. הבקשה המתועדת מתחילה במועמדים שאתם מספקים; היא אינה מחפשת באוסף מסמכים עבורכם.\n\nהדירוג מחדש מחזיר תוצאת JSON סינכרונית. קראו כל פריט results, כולל index המקורי שלו, relevance_score ואובייקט document שהוחזר, שיכול להכיל text ו/או image, ושמרו כל usage ומזהי תגובה שהוחזרו. השתמשו ב-index כדי למפות את התוצאה המדורגת בחזרה למועמד הקלט שלה. התייחסו לציון רלוונטיות כאות דירוג לשאילתה הזו ולא כתשובה עובדתית שאומתה באופן עצמאי. שמרו את התוצאה המלאה כאשר נבחרים כמה קטעים לשלב הבא.\n\nהכינו חומר מועמד ציבורי או סינתטי למהדורה החינמית הזו; תנאי השימוש המתועדים שלה אוסרים מידע סודי ונתונים אישיים. אם בקשה מסתיימת ללא תוצאה מלאה, שמרו את התגובה המקורית ואת מזהה הבקשה בעת בדיקת אותו ניסיון. תהליך הדירוג מחדש המתועד מחזיר את תוצאתו ישירות ואינו מספק תהליך נפרד לבדיקת מצב משימה או לביטול.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "ffce19e4d21143b38019439d1c1a1e6ea5e686acda6437ebeb5cff21125a79e8",
    "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\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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|nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree\">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\">Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 הוא מודל הדירוג מחדש של NVIDIA מסוג מקודד צולב לסידור חומר שאוחזר לפי הרלוונטיות שלו לשאילתה. שלחו שאילתה ומסמכים מועמדים של טקסט, תמונה או שילוב ביניהם, ואז השתמשו בציונים ובאינדקסים המקוריים שהוחזרו כדי לבחור קטעים לתוצאות חיפוש או לתשובה המועשרת באחזור.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>סוגי קלט נתמכים</dt><dd>טקסט</dd></div><div><dt>תוצאות</dt><dd>ranking</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>Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 מעריך את הרלוונטיות של טקסט מועמד ותמונות מסמכים לשאילתת טקסט, כולל תרשימים, טבלאות ועמודים המשלבים מדיה. NVIDIA מתארת אותו כמודל מקודד צולב עם 1.7B פרמטרים. בתהליך אחזור, הריצו קודם את החיפוש הראשוני ואז שלחו את המועמדים שנבחרו למודל הדירוג מחדש. התוצאה המועילה היא קבוצה מסודרת מחדש של אותם מועמדים עם ציוני רלוונטיות, שהיישום יכול להשתמש בה לבחירת הקשר לתשובה או לסידור עמוד תוצאות חיפוש.</p><p>השתמשו ב-POST /v1/rerank עם גוף application/json. הגדירו model ל-&quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, את query לשאלת החיפוש בפועל ואת documents למערך שאינו ריק. כל מועמד יכול להיות מחרוזת טקסט או אובייקט עם text ו/או image; אובייקט מובנה חייב לספק לפחות אחד מהשדות האלה. text הוא מחרוזת. image הוא כתובת HTTP/HTTPS מרוחקת או URI של נתוני base64 שמתחיל ב-data:image/. מועמד משולב מספק את שני השדות. שימרו את סדר מערך הקלט הזה כדי שיהיה אפשר להתאים אינדקסים שהוחזרו למזהי המסמכים השמורים שלכם. top_n הוא מספר שלם אופציונלי שערכו לפחות 1 ומבקש את מספר המסמכים בדירוג הגבוה ביותר שיש להחזיר.</p><p>למשל, יישום מרכז עזרה יכול לאחזר קטעים על משלוחים, החזרות וגישה לחשבון, ואז לדרג מחדש את הקטעים האלה מול שאלת הלקוח על משלוח. העבירו את טקסט הקטע בפועל במקום שמות קבצים או קטעי תוצאות ממנוע חיפוש שאינם קשורים למקור השמור. השאירו כל קטע מקושר למזהה המקור שלו ביישום, כך שבהמשך יהיה אפשר לצטט או לפתוח את הראיות שנבחרו. למסמך סרוק, תרשים, טבלה או אינפוגרפיקה, ספקו את התמונה בפועל באובייקט מסמך והוסיפו טקסט כאשר הוא עוזר לזהות את התוכן.</p><p>עמוד המודל מתעד מגבלה של 10,240 טוקנים לכל שאילתה ומסמך. חלקו חומר מקור ארוך יותר לקטעים בגודל מוגבל לפני הכנת רשימת המועמדים. השאירו סביב כל קטע הקשר מועיל, כולל הכותרת או שם המוצר כאשר הם משנים את המשמעות. הבקשה המתועדת מתחילה במועמדים שאתם מספקים; היא אינה מחפשת באוסף מסמכים עבורכם.</p><p>הדירוג מחדש מחזיר תוצאת JSON סינכרונית. קראו כל פריט results, כולל index המקורי שלו, relevance_score ואובייקט document שהוחזר, שיכול להכיל text ו/או image, ושמרו כל usage ומזהי תגובה שהוחזרו. השתמשו ב-index כדי למפות את התוצאה המדורגת בחזרה למועמד הקלט שלה. התייחסו לציון רלוונטיות כאות דירוג לשאילתה הזו ולא כתשובה עובדתית שאומתה באופן עצמאי. שמרו את התוצאה המלאה כאשר נבחרים כמה קטעים לשלב הבא.</p><p>הכינו חומר מועמד ציבורי או סינתטי למהדורה החינמית הזו; תנאי השימוש המתועדים שלה אוסרים מידע סודי ונתונים אישיים. אם בקשה מסתיימת ללא תוצאה מלאה, שמרו את התגובה המקורית ואת מזהה הבקשה בעת בדיקת אותו ניסיון. תהליך הדירוג מחדש המתועד מחזיר את תוצאתו ישירות ואינו מספק תהליך נפרד לבדיקת מצב משימה או לביטול.</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 · Rerank</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>ranking</code></dd></div><div><dt>פורמט פלט</dt><dd>JSON</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th><th>דרישה</th><th>ערכים ומגבלות</th><th>ברירת מחדל</th></tr></thead><tbody><tr><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>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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>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><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><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">top_n</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>רשות</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></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, query, documents</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>top_n</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>conditions</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span></td></tr></tbody></table></div><p>מחזור חיים: <code>synchronous_json</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>כמות החיוב</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=\"כמות החיוב\"><span class=\"card-cell-label\">כמות החיוב</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>לכל בקשה</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>—</td><td data-cell-label=\"כמות החיוב\"><span class=\"card-cell-label\">כמות החיוב</span>בקשה אחת</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">לכל בקשה</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. <a href=\"/docs/he/billing/reserve/\">איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">דוגמאות לבקשות</h3><h4>Ailoot Ultra · Rerank</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"אפשרויות קוד\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-32-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-32-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · צרו פעם אחת ושמרו את התוצאה המלאה</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"העתקת הקוד\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-32-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-32-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;documents&quot;: [&quot;Paris is the capital of France.&quot;, &quot;Berlin is the capital of Germany.&quot;], &quot;model&quot;: &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, &quot;query&quot;: &quot;What is the capital of France?&quot;, &quot;top_n&quot;: 3}&#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/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 result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\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 · Rerank</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>כשצריך לבדוק את התגובה המקורית</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</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\">results</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>array</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=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=rerank\"><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=rerank\"><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
              ],
              "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
              "query": "What is the capital of France?",
              "top_n": 3
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
                  "type": "array"
                }
              ],
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "top_n"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "ranking",
            "fields": [
              {
                "name": "results",
                "type": "array"
              }
            ],
            "format": "JSON"
          }
        },
        "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": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "ranking"
        ],
        "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",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": null,
          "intervals": null,
          "max_reasoning_effort_multiplier": null,
          "output_price": null,
          "per_request_price": 0
        },
        "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": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "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",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "per_request",
            "label": "per request",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per request",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "per_request"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "4691177500e874f87497498747fa83033c7e5b40501d6d77dc7db88f2ace925c",
    "input_html_sha256": "12ee941464d882c4040155c257ccefe74e0911b2cf722c1578ff92f6691e0ca4",
    "private_audit_sha256": "190bc1946482c86943953ae62b88860cd4d6038280730c91f4dd5bbdc7a92c5b",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/",
    "description": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 הוא מודל הדירוג מחדש של NVIDIA מסוג מקודד צולב לסידור חומר שאוחזר לפי הרלוונטיות שלו לשאילתה. שלחו שאילתה ומסמכים מועמדים של טקסט, תמונה או שילוב ביניהם, ואז השתמשו בציונים ובאינדקסים המקוריים שהוחזרו כדי לבחור קטעים לתוצאות חיפוש או לתשובה המועשרת באחזור.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 מעריך את הרלוונטיות של טקסט מועמד ותמונות מסמכים לשאילתת טקסט, כולל תרשימים, טבלאות ועמודים המשלבים מדיה. NVIDIA מתארת אותו כמודל מקודד צולב עם 1.7B פרמטרים. בתהליך אחזור, הריצו קודם את החיפוש הראשוני ואז שלחו את המועמדים שנבחרו למודל הדירוג מחדש. התוצאה המועילה היא קבוצה מסודרת מחדש של אותם מועמדים עם ציוני רלוונטיות, שהיישום יכול להשתמש בה לבחירת הקשר לתשובה או לסידור עמוד תוצאות חיפוש.\n\nהשתמשו ב-POST /v1/rerank עם גוף application/json. הגדירו model ל-\"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", את query לשאלת החיפוש בפועל ואת documents למערך שאינו ריק. כל מועמד יכול להיות מחרוזת טקסט או אובייקט עם text ו/או image; אובייקט מובנה חייב לספק לפחות אחד מהשדות האלה. text הוא מחרוזת. image הוא כתובת HTTP/HTTPS מרוחקת או URI של נתוני base64 שמתחיל ב-data:image/. מועמד משולב מספק את שני השדות. שימרו את סדר מערך הקלט הזה כדי שיהיה אפשר להתאים אינדקסים שהוחזרו למזהי המסמכים השמורים שלכם. top_n הוא מספר שלם אופציונלי שערכו לפחות 1 ומבקש את מספר המסמכים בדירוג הגבוה ביותר שיש להחזיר.\n\nלמשל, יישום מרכז עזרה יכול לאחזר קטעים על משלוחים, החזרות וגישה לחשבון, ואז לדרג מחדש את הקטעים האלה מול שאלת הלקוח על משלוח. העבירו את טקסט הקטע בפועל במקום שמות קבצים או קטעי תוצאות ממנוע חיפוש שאינם קשורים למקור השמור. השאירו כל קטע מקושר למזהה המקור שלו ביישום, כך שבהמשך יהיה אפשר לצטט או לפתוח את הראיות שנבחרו. למסמך סרוק, תרשים, טבלה או אינפוגרפיקה, ספקו את התמונה בפועל באובייקט מסמך והוסיפו טקסט כאשר הוא עוזר לזהות את התוכן.\n\nעמוד המודל מתעד מגבלה של 10,240 טוקנים לכל שאילתה ומסמך. חלקו חומר מקור ארוך יותר לקטעים בגודל מוגבל לפני הכנת רשימת המועמדים. השאירו סביב כל קטע הקשר מועיל, כולל הכותרת או שם המוצר כאשר הם משנים את המשמעות. הבקשה המתועדת מתחילה במועמדים שאתם מספקים; היא אינה מחפשת באוסף מסמכים עבורכם.\n\nהדירוג מחדש מחזיר תוצאת JSON סינכרונית. קראו כל פריט results, כולל index המקורי שלו, relevance_score ואובייקט document שהוחזר, שיכול להכיל text ו/או image, ושמרו כל usage ומזהי תגובה שהוחזרו. השתמשו ב-index כדי למפות את התוצאה המדורגת בחזרה למועמד הקלט שלה. התייחסו לציון רלוונטיות כאות דירוג לשאילתה הזו ולא כתשובה עובדתית שאומתה באופן עצמאי. שמרו את התוצאה המלאה כאשר נבחרים כמה קטעים לשלב הבא.\n\nהכינו חומר מועמד ציבורי או סינתטי למהדורה החינמית הזו; תנאי השימוש המתועדים שלה אוסרים מידע סודי ונתונים אישיים. אם בקשה מסתיימת ללא תוצאה מלאה, שמרו את התגובה המקורית ואת מזהה הבקשה בעת בדיקת אותו ניסיון. תהליך הדירוג מחדש המתועד מחזיר את תוצאתו ישירות ואינו מספק תהליך נפרד לבדיקת מצב משימה או לביטול.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "ctx": 10240,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
    "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, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
              ],
              "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
              "query": "What is the capital of France?",
              "top_n": 3
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
                  "type": "array"
                }
              ],
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "top_n"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "ranking",
            "fields": [
              {
                "name": "results",
                "type": "array"
              }
            ],
            "format": "JSON"
          }
        },
        "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": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "ranking"
        ],
        "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",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": null,
          "intervals": null,
          "max_reasoning_effort_multiplier": null,
          "output_price": null,
          "per_request_price": 0
        },
        "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": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "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",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "per_request",
            "label": "per request",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per request",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "per_request"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)",
    "price": {
      "in": "0",
      "in_label": "per request",
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": false
    },
    "short": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 הוא מודל הדירוג מחדש של NVIDIA מסוג מקודד צולב לסידור חומר שאוחזר לפי הרלוונטיות שלו לשאילתה. שלחו שאילתה ומסמכים מועמדים של טקסט, תמונה או שילוב ביניהם, ואז השתמשו בציונים ובאינדקסים המקוריים שהוחזרו כדי לבחור קטעים לתוצאות חיפוש או לתשובה המועשרת באחזור."
  },
  "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": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 הוא מודל הדירוג מחדש של NVIDIA מסוג מקודד צולב לסידור חומר שאוחזר לפי הרלוונטיות שלו לשאילתה. שלחו שאילתה ומסמכים מועמדים של טקסט, תמונה או שילוב ביניהם, ואז השתמשו בציונים ובאינדקסים המקוריים שהוחזרו כדי לבחור קטעים לתוצאות חיפוש או לתשובה המועשרת באחזור.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "e0fd7d4b8e76fac2163ade7515e4c82fb20fc5f478a9f9478769c179fcb1a2a9",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "aa26beddb463dbd3939167a0c796a5db205619785320b9c1390d32dd5312d942"
}