{
  "aboutHtml": "<p>GTE-large הוא מודל General Text Embeddings בגודל Large שאומן בידי Alibaba DAMO Academy. זהו מקודד טקסט באנגלית המבוסס בעיקר על מסגרת BERT, עם ייצוג צפוף בן 1024 ממדים לכל קלט. היצרן מאמן את משפחת GTE על זוגות טקסט בעלי קשר רלוונטיות מתחומים שונים, ומציין אחזור, דמיון סמנטי בין טקסטים ודירוג טקסט מחדש כיישומים בהמשך התהליך.</p><h4>ייצגו את תוכן הסעיף</h4><p>הכינו את הקטע באנגלית שאותו צריך להשוות לשאילתת חיפוש. באוסף דוחות טכניים, שמרו את נושא הסעיף הקצר, את התצפית ואת התנאי הרלוונטי. דוח המתאר רטט רק תחת עומס מסוים צריך לשמור את התנאי הזה, במקום להותיר אמירה כללית על רטט.</p><p>שמרו מזהי מקור, כותרות מסמכים ומיקומי סעיפים יחד עם הווקטורים המאוחסנים. שאילתה יכולה לאחזר סעיפים מועמדים, ואילו הדוח המקורי נשאר זמין לאימות הציוד, התנאי והמסקנה. ההטמעה מספקת ייצוג מספרי של תוכן הקטע.</p><h4>איגום, נרמול ושימוש בווקטורים</h4><p>התהליך המפורסם משתמש במיצוע ייצוגי הטוקנים עם מסכת הקשב, תוך השמטת טוקני הריפוד מהממוצע. הוא מציג גם נרמול L2 אופציונלי ואחריו השוואה באמצעות מכפלה סקלרית של וקטורים מנורמלים. דוגמת Sentence Transformers משתמשת בדמיון קוסינוס.</p><p>שמרו על אותן הגדרות הכנה, איגום והשוואה באוסף ובצד השאילתה. כל ייצוג מכיל 1024 רכיבים. מספר הרכיבים הגדול יותר הוא פרט של המהדורה; הוא אינו מוכיח שאפשר לערבב וקטורי GTE-large עם הייצוג בן 768 הממדים של GTE-base או עם מקודד אחר בן 1024 ממדים.</p><p>תהליך דירוג מחדש יכול להשוות הטמעת שאילתה לקבוצה של הטמעות מועמדים שכבר אוחזרו ולשנות את סדר הרשומות האלה. שמרו על ההבחנה בין השוואת הווקטורים הזו לבין מודל נפרד שמעריך במשותף זוג שאילתה–קטע.</p><h4>אורך הקלט והמגבלה לאנגלית</h4><p>כרטיס המודל מגביל במפורש את המודל המדויק הזה לטקסט באנגלית וקוטע קלטים ארוכים לאורך מרבי של 512 טוקנים. חלקו דוח טכני ארוך לסעיפים לכידים ושמרו מספיק הקשר מקומי כדי שכל סעיף יעמוד בפני עצמו. אם משפט תלוי בסייג קודם, שמרו את הסייג באותה יחידה מאונדקסת כאשר הוא נכנס בה.</p><p>גבול טוקנים שונה ממספר מילים גלוי. בדקו את אורך הסעיף שהוכן וודאו שהפרט הדרוש לחיפוש המיועד אינו נמצא מעבר לחלק הנשמר לאחר הקיטוע.</p><h4>בדקו את הראיות שאוחזרו</h4><p>ביישום לחיפוש דוחות, הציגו סעיפים מועמדים עם מיקומם במקור ובדקו את תוכנם בפועל. לתצפיות דומות יכולים להיות גורמים או המלצות שונים. ציון וקטורי עוזר לסדר את המועמדים בהתאם להגדרות ההשוואה שנבחרו; הוא אינו מוכיח שמסקנת דוח חלה במצב חדש.</p><p>ב־RAG, השתמשו בסעיפים שנבחרו כהקשר מקור לשלב כתיבת התשובה ושמרו את הקישורים שלהם למסמכים. פרופיל GTE-large המדויק הזה מספק הטמעות צפופות באנגלית עם 1024 ממדים וגבול קלט של 512 טוקנים. למהדורות GTE מאוחרות יותר שהן רב־לשוניות או בעלות הקשר מורחב יש זהויות נפרדות, ולכן כיסוי השפות או הגדרות הקלט שלהן אינם נובעים משם המשפחה של גרסת המודל הזו.</p>",
  "aboutText": "GTE-large הוא מודל General Text Embeddings בגודל Large שאומן בידי Alibaba DAMO Academy. זהו מקודד טקסט באנגלית המבוסס בעיקר על מסגרת BERT, עם ייצוג צפוף בן 1024 ממדים לכל קלט. היצרן מאמן את משפחת GTE על זוגות טקסט בעלי קשר רלוונטיות מתחומים שונים, ומציין אחזור, דמיון סמנטי בין טקסטים ודירוג טקסט מחדש כיישומים בהמשך התהליך.\n\n### ייצגו את תוכן הסעיף\n\nהכינו את הקטע באנגלית שאותו צריך להשוות לשאילתת חיפוש. באוסף דוחות טכניים, שמרו את נושא הסעיף הקצר, את התצפית ואת התנאי הרלוונטי. דוח המתאר רטט רק תחת עומס מסוים צריך לשמור את התנאי הזה, במקום להותיר אמירה כללית על רטט.\n\nשמרו מזהי מקור, כותרות מסמכים ומיקומי סעיפים יחד עם הווקטורים המאוחסנים. שאילתה יכולה לאחזר סעיפים מועמדים, ואילו הדוח המקורי נשאר זמין לאימות הציוד, התנאי והמסקנה. ההטמעה מספקת ייצוג מספרי של תוכן הקטע.\n\n### איגום, נרמול ושימוש בווקטורים\n\nהתהליך המפורסם משתמש במיצוע ייצוגי הטוקנים עם מסכת הקשב, תוך השמטת טוקני הריפוד מהממוצע. הוא מציג גם נרמול L2 אופציונלי ואחריו השוואה באמצעות מכפלה סקלרית של וקטורים מנורמלים. דוגמת Sentence Transformers משתמשת בדמיון קוסינוס.\n\nשמרו על אותן הגדרות הכנה, איגום והשוואה באוסף ובצד השאילתה. כל ייצוג מכיל 1024 רכיבים. מספר הרכיבים הגדול יותר הוא פרט של המהדורה; הוא אינו מוכיח שאפשר לערבב וקטורי GTE-large עם הייצוג בן 768 הממדים של GTE-base או עם מקודד אחר בן 1024 ממדים.\n\nתהליך דירוג מחדש יכול להשוות הטמעת שאילתה לקבוצה של הטמעות מועמדים שכבר אוחזרו ולשנות את סדר הרשומות האלה. שמרו על ההבחנה בין השוואת הווקטורים הזו לבין מודל נפרד שמעריך במשותף זוג שאילתה–קטע.\n\n### אורך הקלט והמגבלה לאנגלית\n\nכרטיס המודל מגביל במפורש את המודל המדויק הזה לטקסט באנגלית וקוטע קלטים ארוכים לאורך מרבי של 512 טוקנים. חלקו דוח טכני ארוך לסעיפים לכידים ושמרו מספיק הקשר מקומי כדי שכל סעיף יעמוד בפני עצמו. אם משפט תלוי בסייג קודם, שמרו את הסייג באותה יחידה מאונדקסת כאשר הוא נכנס בה.\n\nגבול טוקנים שונה ממספר מילים גלוי. בדקו את אורך הסעיף שהוכן וודאו שהפרט הדרוש לחיפוש המיועד אינו נמצא מעבר לחלק הנשמר לאחר הקיטוע.\n\n### בדקו את הראיות שאוחזרו\n\nביישום לחיפוש דוחות, הציגו סעיפים מועמדים עם מיקומם במקור ובדקו את תוכנם בפועל. לתצפיות דומות יכולים להיות גורמים או המלצות שונים. ציון וקטורי עוזר לסדר את המועמדים בהתאם להגדרות ההשוואה שנבחרו; הוא אינו מוכיח שמסקנת דוח חלה במצב חדש.\n\nב־RAG, השתמשו בסעיפים שנבחרו כהקשר מקור לשלב כתיבת התשובה ושמרו את הקישורים שלהם למסמכים. פרופיל GTE-large המדויק הזה מספק הטמעות צפופות באנגלית עם 1024 ממדים וגבול קלט של 512 טוקנים. למהדורות GTE מאוחרות יותר שהן רב־לשוניות או בעלות הקשר מורחב יש זהויות נפרדות, ולכן כיסוי השפות או הגדרות הקלט שלהן אינם נובעים משם המשפחה של גרסת המודל הזו.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "e0428cdd601ac5535f656769eb8f8b4e096c81dc64afa5d13a7e0962ccfb28ab",
    "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\">Thenlper: GTE-Large</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Thenlper /</span><code>thenlper/gte-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|thenlper%2Fgte-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\">Alibaba DAMO Academy GTE-large ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בני 1024 ממדים לאחזור, לדמיון סמנטי ולדירוג מחדש המבוסס על הטמעות. התהליך המומלץ שלו משתמש במיצוע, בנרמול אופציונלי ובאורך רצף מרבי של 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>GTE-large הוא מודל General Text Embeddings בגודל Large שאומן בידי Alibaba DAMO Academy. זהו מקודד טקסט באנגלית המבוסס בעיקר על מסגרת BERT, עם ייצוג צפוף בן 1024 ממדים לכל קלט. היצרן מאמן את משפחת GTE על זוגות טקסט בעלי קשר רלוונטיות מתחומים שונים, ומציין אחזור, דמיון סמנטי בין טקסטים ודירוג טקסט מחדש כיישומים בהמשך התהליך.</p><h4>ייצגו את תוכן הסעיף</h4><p>הכינו את הקטע באנגלית שאותו צריך להשוות לשאילתת חיפוש. באוסף דוחות טכניים, שמרו את נושא הסעיף הקצר, את התצפית ואת התנאי הרלוונטי. דוח המתאר רטט רק תחת עומס מסוים צריך לשמור את התנאי הזה, במקום להותיר אמירה כללית על רטט.</p><p>שמרו מזהי מקור, כותרות מסמכים ומיקומי סעיפים יחד עם הווקטורים המאוחסנים. שאילתה יכולה לאחזר סעיפים מועמדים, ואילו הדוח המקורי נשאר זמין לאימות הציוד, התנאי והמסקנה. ההטמעה מספקת ייצוג מספרי של תוכן הקטע.</p><h4>איגום, נרמול ושימוש בווקטורים</h4><p>התהליך המפורסם משתמש במיצוע ייצוגי הטוקנים עם מסכת הקשב, תוך השמטת טוקני הריפוד מהממוצע. הוא מציג גם נרמול L2 אופציונלי ואחריו השוואה באמצעות מכפלה סקלרית של וקטורים מנורמלים. דוגמת Sentence Transformers משתמשת בדמיון קוסינוס.</p><p>שמרו על אותן הגדרות הכנה, איגום והשוואה באוסף ובצד השאילתה. כל ייצוג מכיל 1024 רכיבים. מספר הרכיבים הגדול יותר הוא פרט של המהדורה; הוא אינו מוכיח שאפשר לערבב וקטורי GTE-large עם הייצוג בן 768 הממדים של GTE-base או עם מקודד אחר בן 1024 ממדים.</p><p>תהליך דירוג מחדש יכול להשוות הטמעת שאילתה לקבוצה של הטמעות מועמדים שכבר אוחזרו ולשנות את סדר הרשומות האלה. שמרו על ההבחנה בין השוואת הווקטורים הזו לבין מודל נפרד שמעריך במשותף זוג שאילתה–קטע.</p><h4>אורך הקלט והמגבלה לאנגלית</h4><p>כרטיס המודל מגביל במפורש את המודל המדויק הזה לטקסט באנגלית וקוטע קלטים ארוכים לאורך מרבי של 512 טוקנים. חלקו דוח טכני ארוך לסעיפים לכידים ושמרו מספיק הקשר מקומי כדי שכל סעיף יעמוד בפני עצמו. אם משפט תלוי בסייג קודם, שמרו את הסייג באותה יחידה מאונדקסת כאשר הוא נכנס בה.</p><p>גבול טוקנים שונה ממספר מילים גלוי. בדקו את אורך הסעיף שהוכן וודאו שהפרט הדרוש לחיפוש המיועד אינו נמצא מעבר לחלק הנשמר לאחר הקיטוע.</p><h4>בדקו את הראיות שאוחזרו</h4><p>ביישום לחיפוש דוחות, הציגו סעיפים מועמדים עם מיקומם במקור ובדקו את תוכנם בפועל. לתצפיות דומות יכולים להיות גורמים או המלצות שונים. ציון וקטורי עוזר לסדר את המועמדים בהתאם להגדרות ההשוואה שנבחרו; הוא אינו מוכיח שמסקנת דוח חלה במצב חדש.</p><p>ב־RAG, השתמשו בסעיפים שנבחרו כהקשר מקור לשלב כתיבת התשובה ושמרו את הקישורים שלהם למסמכים. פרופיל GTE-large המדויק הזה מספק הטמעות צפופות באנגלית עם 1024 ממדים וגבול קלט של 512 טוקנים. למהדורות GTE מאוחרות יותר שהן רב־לשוניות או בעלות הקשר מורחב יש זהויות נפרדות, ולכן כיסוי השפות או הגדרות הקלט שלהן אינם נובעים משם המשפחה של גרסת המודל הזו.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>סוגי קלט</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>סוגי פלט</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>פורמט פלט</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th><th>דרישה</th><th>ערכים ומגבלות</th><th>ברירת מחדל</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>thenlper/gte-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>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב מהיר</span></dd><dt>מצב Flex</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב flex</span></dd><dt>מאמץ חשיבה מרבי</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>תעריפי Ailoot</h4><h4>מחירים לפי תצורה</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>תצורה</th><th>טבלת תעריפים</th><th>חיוב</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>תעריפי הבסיס לטוקנים</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>תעריף בסיס</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · טוקני קלט</span> <b>$0.00002</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-2658-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2658-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2658-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2658-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-2658-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2658-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;thenlper/gte-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-2658-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2658-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;thenlper/gte-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=thenlper%2Fgte-large&amp;route=Ultra&amp;caller=thenlper%2Fgte-large&amp;fmt=embeddings\"><code>thenlper/gte-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=thenlper%2Fgte-large&amp;route=Ultra&amp;caller=thenlper%2Fgte-large&amp;fmt=embeddings\"><code>thenlper/gte-large</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "thenlper/gte-large",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "thenlper/gte-large",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|thenlper%2Fgte-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": [
                  "thenlper/gte-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": null,
        "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\": \"thenlper/gte-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='thenlper/gte-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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "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": "thenlper/gte-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": "thenlper/gte-large",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "570cd02ec5a0f7aeaa09528fa37aed97a044fd54577f4c52241b506346f29d9f",
    "input_html_sha256": "36f20918a030fc603b12045d347563e2d54b7134e0036de95526597337d367ca",
    "private_audit_sha256": "759de00f4d992c64fcdfff28de8e93a9552f098098fadf49407ddfe4c369eec1",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/",
    "description": "Alibaba DAMO Academy GTE-large ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בני 1024 ממדים לאחזור, לדמיון סמנטי ולדירוג מחדש המבוסס על הטמעות. התהליך המומלץ שלו משתמש במיצוע, בנרמול אופציונלי ובאורך רצף מרבי של 512 טוקנים.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/index.md",
    "title": "Thenlper: GTE-Large — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/thenlper-gte-large/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "GTE-large הוא מודל General Text Embeddings בגודל Large שאומן בידי Alibaba DAMO Academy. זהו מקודד טקסט באנגלית המבוסס בעיקר על מסגרת BERT, עם ייצוג צפוף בן 1024 ממדים לכל קלט. היצרן מאמן את משפחת GTE על זוגות טקסט בעלי קשר רלוונטיות מתחומים שונים, ומציין אחזור, דמיון סמנטי בין טקסטים ודירוג טקסט מחדש כיישומים בהמשך התהליך.\n\n### ייצגו את תוכן הסעיף\n\nהכינו את הקטע באנגלית שאותו צריך להשוות לשאילתת חיפוש. באוסף דוחות טכניים, שמרו את נושא הסעיף הקצר, את התצפית ואת התנאי הרלוונטי. דוח המתאר רטט רק תחת עומס מסוים צריך לשמור את התנאי הזה, במקום להותיר אמירה כללית על רטט.\n\nשמרו מזהי מקור, כותרות מסמכים ומיקומי סעיפים יחד עם הווקטורים המאוחסנים. שאילתה יכולה לאחזר סעיפים מועמדים, ואילו הדוח המקורי נשאר זמין לאימות הציוד, התנאי והמסקנה. ההטמעה מספקת ייצוג מספרי של תוכן הקטע.\n\n### איגום, נרמול ושימוש בווקטורים\n\nהתהליך המפורסם משתמש במיצוע ייצוגי הטוקנים עם מסכת הקשב, תוך השמטת טוקני הריפוד מהממוצע. הוא מציג גם נרמול L2 אופציונלי ואחריו השוואה באמצעות מכפלה סקלרית של וקטורים מנורמלים. דוגמת Sentence Transformers משתמשת בדמיון קוסינוס.\n\nשמרו על אותן הגדרות הכנה, איגום והשוואה באוסף ובצד השאילתה. כל ייצוג מכיל 1024 רכיבים. מספר הרכיבים הגדול יותר הוא פרט של המהדורה; הוא אינו מוכיח שאפשר לערבב וקטורי GTE-large עם הייצוג בן 768 הממדים של GTE-base או עם מקודד אחר בן 1024 ממדים.\n\nתהליך דירוג מחדש יכול להשוות הטמעת שאילתה לקבוצה של הטמעות מועמדים שכבר אוחזרו ולשנות את סדר הרשומות האלה. שמרו על ההבחנה בין השוואת הווקטורים הזו לבין מודל נפרד שמעריך במשותף זוג שאילתה–קטע.\n\n### אורך הקלט והמגבלה לאנגלית\n\nכרטיס המודל מגביל במפורש את המודל המדויק הזה לטקסט באנגלית וקוטע קלטים ארוכים לאורך מרבי של 512 טוקנים. חלקו דוח טכני ארוך לסעיפים לכידים ושמרו מספיק הקשר מקומי כדי שכל סעיף יעמוד בפני עצמו. אם משפט תלוי בסייג קודם, שמרו את הסייג באותה יחידה מאונדקסת כאשר הוא נכנס בה.\n\nגבול טוקנים שונה ממספר מילים גלוי. בדקו את אורך הסעיף שהוכן וודאו שהפרט הדרוש לחיפוש המיועד אינו נמצא מעבר לחלק הנשמר לאחר הקיטוע.\n\n### בדקו את הראיות שאוחזרו\n\nביישום לחיפוש דוחות, הציגו סעיפים מועמדים עם מיקומם במקור ובדקו את תוכנם בפועל. לתצפיות דומות יכולים להיות גורמים או המלצות שונים. ציון וקטורי עוזר לסדר את המועמדים בהתאם להגדרות ההשוואה שנבחרו; הוא אינו מוכיח שמסקנת דוח חלה במצב חדש.\n\nב־RAG, השתמשו בסעיפים שנבחרו כהקשר מקור לשלב כתיבת התשובה ושמרו את הקישורים שלהם למסמכים. פרופיל GTE-large המדויק הזה מספק הטמעות צפופות באנגלית עם 1024 ממדים וגבול קלט של 512 טוקנים. למהדורות GTE מאוחרות יותר שהן רב־לשוניות או בעלות הקשר מורחב יש זהויות נפרדות, ולכן כיסוי השפות או הגדרות הקלט שלהן אינם נובעים משם המשפחה של גרסת המודל הזו.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Thenlper",
    "available": null,
    "canonical_model": "thenlper/gte-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": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "thenlper/gte-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": [
                  "thenlper/gte-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": null,
        "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\": \"thenlper/gte-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='thenlper/gte-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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "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": "thenlper/gte-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": "thenlper/gte-large",
        "request_model_id": "thenlper/gte-large",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Thenlper: GTE-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
    },
    "public_id": "thenlper/gte-large",
    "short": "Alibaba DAMO Academy GTE-large ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בני 1024 ממדים לאחזור, לדמיון סמנטי ולדירוג מחדש המבוסס על הטמעות. התהליך המומלץ שלו משתמש במיצוע, בנרמול אופציונלי ובאורך רצף מרבי של 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": "Alibaba DAMO Academy GTE-large ממיר טקסט באנגלית לווקטורים בני 1024 ממדים לאחזור, לדמיון סמנטי ולדירוג מחדש המבוסס על הטמעות. התהליך המומלץ שלו משתמש במיצוע, בנרמול אופציונלי ובאורך רצף מרבי של 512 טוקנים.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "bf7a1ed52fdda68d6bac385976aa5884dd2802eb8381ebe1071e1af907f68461",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "6f32f9ceac9bd773d6c3165e484ff4a48dbc41132dcda7cafd035eff65f2a173"
}