{
  "aboutHtml": "<p>A pplx-embed-v1-4B a Perplexity v1 családjának nagyobb, független szövegbeágyazási kiadása. Lekérdezéseket vagy dokumentumokat reprezentál 2560 dimenziós vektorokként szemantikai kereséshez és visszakereséshez. A gyártó Qwen3-ra építi a családot diffúziós folytatólagos előtanítással, és átlagoló poolingot használ a szövegreprezentációhoz. Ez a független kódoló különbözik a pplx-embed-context-v1 modelltől, amely a környező kontextus felhasználásával reprezentál dokumentumdarabokat.</p><h4>A tényleges szöveget közvetlenül ágyazza be</h4><p>A modell nem igényel utasítási karakterláncot vagy query/passage előtagot. A reprezentálni kívánt szöveget készítse elő, ne egy másik családtól átvett szerepkonvenciót adjon hozzá. Egy keresési gyűjtemény forrásdokumentumokat, célzott szövegrészleteket vagy rövid szöveges rekordokat tartalmazhat. Minden elem eredeti megfogalmazását és azonosítóját tartsa a vektora mellett, hogy a visszakeresett eredmény olvasható és követhető maradjon.</p><p>Gyakorlati feladat lehet műszaki magyarázat egy szakaszának visszakeresése a feltételeire vonatkozó kérdéshez. A szakaszcímet, szabályt és kivételt együtt őrizze meg. A lekérdezés megfogalmazása függetlenül ágyazódik be, majd összehasonlításra kerül az előkészített korpuszreprezentációkkal. A későbbi RAG-lépés a visszaadott szövegrészletet használja forrásanyagként, nem magát a vektort.</p><h4>Natív reprezentáció és összehasonlítás</h4><p>A gyártó kifejezetten közli, hogy a natív beágyazások nem normalizáltak és INT8-kvantáltak. Koszinuszhasonlósággal hasonlítsa össze őket. E nem normalizált értékek nyers skalárszorzata nem a koszinuszos összehasonlítás dokumentált megfelelője. A reprezentációtípus és hasonlósági függvény ezért összetartozik annak megválasztásakor, hogyan tárolja és hasonlítja össze a kimenetet a keresési index.</p><p>A modellkártya bináris kimenetet is dokumentál, és jelzi a Matryoshka-reprezentáció támogatását. A bináris komponensek és csomagolt tárolásuk különböznek a szokásos lebegőpontos tömböktől, ezért az indexnek értelmeznie kell a kiválasztott reprezentációt. A teljes beágyazási dimenzió a reprezentáció komponenseit írja le, nem minden kódolás bájtszámát. A dimenziót és kimeneti típust tartsa következetesen azonosan a lekérdezési és dokumentumoldalon.</p><h4>Hossz és dokumentumhatárok</h4><p>A modell közzétett kontextusa 32K. Ez jelentős szöveg reprezentálását teszi lehetővé, miközben a részletek terjedelmét továbbra is ahhoz kell igazítani, mit adjon vissza a keresés. Egy teljes szakasz megtarthat egy definíciót és megszorításait; egy célzott kivonat közvetlenül utasításra mutathat. A túlméretes anyagot a kiválasztott bemeneti ablakhoz kell előkészíteni, nem feltételezni, hogy a kihagyott vég továbbra is reprezentálva marad.</p><p>A szülődokumentum azonosítóját és forrásverzióját a vektoron kívül őrizze meg. Ha a szöveg változik, frissítse a megfelelő korpuszreprezentációt, és tartsa meg a kapcsolatot az új forrással. Többnyelvű gyűjteménynél a tényleges kérdéseket és jelölt szövegrészleteket a tervezett nyelvkeverékben vizsgálja, ne pusztán a többnyelvű megjelölésből következtessen azonos relevanciára.</p><h4>Független és kontextuális kiadások</h4><p>A v1-4B modell minden megadott szöveget függetlenül ágyaz be. Több karakterlánc kötegbe helyezése nem alakítja át a különálló, dokumentumdarabokat kódoló context-v1 kiadássá. Ha a környező dokumentumnak kell formálnia minden darab reprezentációját, az a kontextuális kiadáshoz és annak saját előkészítéséhez tartozó feladat.</p><p>A kisebb pplx-embed-v1-0.6B 1024 dimenziót ad vissza, ez a 4B kiadás pedig 2560-at. Pontos azonosságukat és indexreprezentációikat tartsa külön, amíg nincs dokumentált kompatibilitási út. A hasznos eredmény itt független lekérdezés- vagy forrásszöveg-vektor, a visszakeresési feladathoz rögzített koszinuszos összehasonlítással és kiválasztott kvantált reprezentációval.</p>",
  "aboutText": "A pplx-embed-v1-4B a Perplexity v1 családjának nagyobb, független szövegbeágyazási kiadása. Lekérdezéseket vagy dokumentumokat reprezentál 2560 dimenziós vektorokként szemantikai kereséshez és visszakereséshez. A gyártó Qwen3-ra építi a családot diffúziós folytatólagos előtanítással, és átlagoló poolingot használ a szövegreprezentációhoz. Ez a független kódoló különbözik a pplx-embed-context-v1 modelltől, amely a környező kontextus felhasználásával reprezentál dokumentumdarabokat.\n\n### A tényleges szöveget közvetlenül ágyazza be\n\nA modell nem igényel utasítási karakterláncot vagy query/passage előtagot. A reprezentálni kívánt szöveget készítse elő, ne egy másik családtól átvett szerepkonvenciót adjon hozzá. Egy keresési gyűjtemény forrásdokumentumokat, célzott szövegrészleteket vagy rövid szöveges rekordokat tartalmazhat. Minden elem eredeti megfogalmazását és azonosítóját tartsa a vektora mellett, hogy a visszakeresett eredmény olvasható és követhető maradjon.\n\nGyakorlati feladat lehet műszaki magyarázat egy szakaszának visszakeresése a feltételeire vonatkozó kérdéshez. A szakaszcímet, szabályt és kivételt együtt őrizze meg. A lekérdezés megfogalmazása függetlenül ágyazódik be, majd összehasonlításra kerül az előkészített korpuszreprezentációkkal. A későbbi RAG-lépés a visszaadott szövegrészletet használja forrásanyagként, nem magát a vektort.\n\n### Natív reprezentáció és összehasonlítás\n\nA gyártó kifejezetten közli, hogy a natív beágyazások nem normalizáltak és INT8-kvantáltak. Koszinuszhasonlósággal hasonlítsa össze őket. E nem normalizált értékek nyers skalárszorzata nem a koszinuszos összehasonlítás dokumentált megfelelője. A reprezentációtípus és hasonlósági függvény ezért összetartozik annak megválasztásakor, hogyan tárolja és hasonlítja össze a kimenetet a keresési index.\n\nA modellkártya bináris kimenetet is dokumentál, és jelzi a Matryoshka-reprezentáció támogatását. A bináris komponensek és csomagolt tárolásuk különböznek a szokásos lebegőpontos tömböktől, ezért az indexnek értelmeznie kell a kiválasztott reprezentációt. A teljes beágyazási dimenzió a reprezentáció komponenseit írja le, nem minden kódolás bájtszámát. A dimenziót és kimeneti típust tartsa következetesen azonosan a lekérdezési és dokumentumoldalon.\n\n### Hossz és dokumentumhatárok\n\nA modell közzétett kontextusa 32K. Ez jelentős szöveg reprezentálását teszi lehetővé, miközben a részletek terjedelmét továbbra is ahhoz kell igazítani, mit adjon vissza a keresés. Egy teljes szakasz megtarthat egy definíciót és megszorításait; egy célzott kivonat közvetlenül utasításra mutathat. A túlméretes anyagot a kiválasztott bemeneti ablakhoz kell előkészíteni, nem feltételezni, hogy a kihagyott vég továbbra is reprezentálva marad.\n\nA szülődokumentum azonosítóját és forrásverzióját a vektoron kívül őrizze meg. Ha a szöveg változik, frissítse a megfelelő korpuszreprezentációt, és tartsa meg a kapcsolatot az új forrással. Többnyelvű gyűjteménynél a tényleges kérdéseket és jelölt szövegrészleteket a tervezett nyelvkeverékben vizsgálja, ne pusztán a többnyelvű megjelölésből következtessen azonos relevanciára.\n\n### Független és kontextuális kiadások\n\nA v1-4B modell minden megadott szöveget függetlenül ágyaz be. Több karakterlánc kötegbe helyezése nem alakítja át a különálló, dokumentumdarabokat kódoló context-v1 kiadássá. Ha a környező dokumentumnak kell formálnia minden darab reprezentációját, az a kontextuális kiadáshoz és annak saját előkészítéséhez tartozó feladat.\n\nA kisebb pplx-embed-v1-0.6B 1024 dimenziót ad vissza, ez a 4B kiadás pedig 2560-at. Pontos azonosságukat és indexreprezentációikat tartsa külön, amíg nincs dokumentált kompatibilitási út. A hasznos eredmény itt független lekérdezés- vagy forrásszöveg-vektor, a visszakeresési feladathoz rögzített koszinuszos összehasonlítással és kiválasztott kvantált reprezentációval.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "a8f4722b8248118baa263bc491b6d7426539c4b9fb1cad110ad838fa53eb5cfe",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "hu",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Perplexity: Embed V1 4B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Perplexity /</span><code>perplexity/pplx-embed-v1-4b</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID másolása</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modellkártya szakaszai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Kezdő lépések</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Bemenetek és metódusok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Díjcsomagok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Példák</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Eredmények</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Álnevek</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-metódusok\"><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|perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b\">Beágyazások</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\">Kezdő lépések</h3><p class=\"mdesc-full\">A Perplexity pplx-embed-v1-4B önálló szöveget kódol 2560 dimenziós visszakeresési vektorokká, 32K kontextussal. Nem igényel utasításelőtagot, és natívan normalizálatlan INT8 beágyazásokat ad, amelyek koszinuszos hasonlósággal hasonlíthatók össze.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Elfogadott bemenetek</dt><dd>Szöveg · token_ids</dd></div><div><dt>Eredmények</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>A modellről</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>A pplx-embed-v1-4B a Perplexity v1 családjának nagyobb, független szövegbeágyazási kiadása. Lekérdezéseket vagy dokumentumokat reprezentál 2560 dimenziós vektorokként szemantikai kereséshez és visszakereséshez. A gyártó Qwen3-ra építi a családot diffúziós folytatólagos előtanítással, és átlagoló poolingot használ a szövegreprezentációhoz. Ez a független kódoló különbözik a pplx-embed-context-v1 modelltől, amely a környező kontextus felhasználásával reprezentál dokumentumdarabokat.</p><h4>A tényleges szöveget közvetlenül ágyazza be</h4><p>A modell nem igényel utasítási karakterláncot vagy query/passage előtagot. A reprezentálni kívánt szöveget készítse elő, ne egy másik családtól átvett szerepkonvenciót adjon hozzá. Egy keresési gyűjtemény forrásdokumentumokat, célzott szövegrészleteket vagy rövid szöveges rekordokat tartalmazhat. Minden elem eredeti megfogalmazását és azonosítóját tartsa a vektora mellett, hogy a visszakeresett eredmény olvasható és követhető maradjon.</p><p>Gyakorlati feladat lehet műszaki magyarázat egy szakaszának visszakeresése a feltételeire vonatkozó kérdéshez. A szakaszcímet, szabályt és kivételt együtt őrizze meg. A lekérdezés megfogalmazása függetlenül ágyazódik be, majd összehasonlításra kerül az előkészített korpuszreprezentációkkal. A későbbi RAG-lépés a visszaadott szövegrészletet használja forrásanyagként, nem magát a vektort.</p><h4>Natív reprezentáció és összehasonlítás</h4><p>A gyártó kifejezetten közli, hogy a natív beágyazások nem normalizáltak és INT8-kvantáltak. Koszinuszhasonlósággal hasonlítsa össze őket. E nem normalizált értékek nyers skalárszorzata nem a koszinuszos összehasonlítás dokumentált megfelelője. A reprezentációtípus és hasonlósági függvény ezért összetartozik annak megválasztásakor, hogyan tárolja és hasonlítja össze a kimenetet a keresési index.</p><p>A modellkártya bináris kimenetet is dokumentál, és jelzi a Matryoshka-reprezentáció támogatását. A bináris komponensek és csomagolt tárolásuk különböznek a szokásos lebegőpontos tömböktől, ezért az indexnek értelmeznie kell a kiválasztott reprezentációt. A teljes beágyazási dimenzió a reprezentáció komponenseit írja le, nem minden kódolás bájtszámát. A dimenziót és kimeneti típust tartsa következetesen azonosan a lekérdezési és dokumentumoldalon.</p><h4>Hossz és dokumentumhatárok</h4><p>A modell közzétett kontextusa 32K. Ez jelentős szöveg reprezentálását teszi lehetővé, miközben a részletek terjedelmét továbbra is ahhoz kell igazítani, mit adjon vissza a keresés. Egy teljes szakasz megtarthat egy definíciót és megszorításait; egy célzott kivonat közvetlenül utasításra mutathat. A túlméretes anyagot a kiválasztott bemeneti ablakhoz kell előkészíteni, nem feltételezni, hogy a kihagyott vég továbbra is reprezentálva marad.</p><p>A szülődokumentum azonosítóját és forrásverzióját a vektoron kívül őrizze meg. Ha a szöveg változik, frissítse a megfelelő korpuszreprezentációt, és tartsa meg a kapcsolatot az új forrással. Többnyelvű gyűjteménynél a tényleges kérdéseket és jelölt szövegrészleteket a tervezett nyelvkeverékben vizsgálja, ne pusztán a többnyelvű megjelölésből következtessen azonos relevanciára.</p><h4>Független és kontextuális kiadások</h4><p>A v1-4B modell minden megadott szöveget függetlenül ágyaz be. Több karakterlánc kötegbe helyezése nem alakítja át a különálló, dokumentumdarabokat kódoló context-v1 kiadássá. Ha a környező dokumentumnak kell formálnia minden darab reprezentációját, az a kontextuális kiadáshoz és annak saját előkészítéséhez tartozó feladat.</p><p>A kisebb pplx-embed-v1-0.6B 1024 dimenziót ad vissza, ez a 4B kiadás pedig 2560-at. Pontos azonosságukat és indexreprezentációikat tartsa külön, amíg nincs dokumentált kompatibilitási út. A hasznos eredmény itt független lekérdezés- vagy forrásszöveg-vektor, a visszakeresési feladathoz rögzített koszinuszos összehasonlítással és kiválasztott kvantált reprezentációval.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Beágyazások</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Kontextus</dt><dd>32 000 tokens</dd></div><div><dt>Kimeneti formátum</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th><th>Követelmény</th><th>Értékek és korlátok</th><th>Alapértelmezett</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>perplexity/pplx-embed-v1-4b</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimális elemszám: 1</div><div>Feltételek: Nem üres, homogén köteg. A tokenazonosítók nemnegatív egész számok.</div><div>Bemeneti keret: Maximum: 32 000 · Szövegegység: UTF8-bájtok · Tokenegység: tokentömb elemei</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Nem támogatott</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Feltételek: A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Feltételek: A provider.options elutasítva</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Bemeneti anyagok kombinációi</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metódus paraméterei és életciklusa</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Paraméter</th><th>Szerződés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>32000</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Életciklus: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Őrizze meg minden vektor indexét és dimenzióját.</p><p class=\"note-s\">A multimodális modell neve ezen a pontos útvonalon nem teszi lehetővé képobjektumok használatát.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Díjcsomagok</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.</p><dl data-price-conditions><dt>Gyors mód</dt><dd>Normál díjszabás <span class=\"note-s\">Ha a gyors mód van kiválasztva</span></dd><dt>Flex mód</dt><dd>Normál díjszabás <span class=\"note-s\">Ha a flex mód van kiválasztva</span></dd><dt>Maximális gondolkodási ráfordítás</dt><dd>Normál díjszabás <span class=\"note-s\">Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-díjak</h4><h4>Árak beállításonként</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Beállítás</th><th>Díjtáblázat</th><th>Díj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>Tokenenkénti alapárak</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>Alapdíj</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · Bemeneti tokenek</span> <b>$0.00006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Kimenet · Kimeneti tokenek</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Gyorsítótár olvasása</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. <a href=\"/docs/hu/billing/reserve/\">A foglalás és az elszámolás működése →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · Beágyazások</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2193-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2193-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2193-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2193-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=\"Kód másolása\"><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-2193-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2193-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;perplexity/pplx-embed-v1-4b&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-2193-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2193-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;perplexity/pplx-embed-v1-4b&#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\">Eredmények fogadása és mentése</h3><h4>Ailoot Ultra · Beágyazások</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Őrizzen meg minden elkészült eredményt</h5><p class=\"note-s\">Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.</p><p class=\"note-s\">Őrizzen meg minden vektort az indexével együtt. A vektorok számának meg kell egyeznie a bemenetek számával; a dimenzióknak egységesnek kell lenniük.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Ha az eredeti választ ellenőrizni kell</h5><p class=\"note-s\">Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Válaszmezők</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Hibák és következő lépések</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Válasz</th><th>Feltétel</th><th>Következő lépés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Álnevek</h3><h4>Modell álnevei</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>perplexity/pplx-embed-v1-4b</code></a></span></p><h4>Metódusútvonalak álnevei</h4><p class=\"note-s\">Használja a fent látható metódusútvonalakat.</p><h4>Kapcsolódó modellazonosítók</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>perplexity/pplx-embed-v1-4b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b",
      "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": "Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont."
            },
            "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": "Őrizzen meg minden vektort az indexével együtt. A vektorok számának meg kell egyeznie a bemenetek számával; a dimenzióknak egységesnek kell lenniük.",
              "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": [
                  "perplexity/pplx-embed-v1-4b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "UTF8-bájtok",
                  "token_unit": "tokentömb elemei"
                },
                "conditions": "Nem üres, homogén köteg. A tokenazonosítók nemnegatív egész számok.",
                "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": "A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "A provider.options elutasítva",
                "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": [
            "Őrizze meg minden vektor indexét és dimenzióját.",
            "A multimodális modell neve ezen a pontos útvonalon nem teszi lehetővé képobjektumok használatát."
          ],
          "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": 32000,
            "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": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Tokenenkénti alapárak",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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\": \"perplexity/pplx-embed-v1-4b\", \"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='perplexity/pplx-embed-v1-4b',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.06,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Gyors mód",
            "value": "Normál díjszabás",
            "when": "Ha a gyors mód van kiválasztva"
          },
          {
            "label": "Flex mód",
            "value": "Normál díjszabás",
            "when": "Ha a flex mód van kiválasztva"
          },
          {
            "label": "Maximális gondolkodási ráfordítás",
            "value": "Normál díjszabás",
            "when": "Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik"
          }
        ],
        "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": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "29c26d19ed75fc95c4b91adc8192ca909dd5935e39e1183971c4d8233a8dd1c3",
    "input_html_sha256": "79970e0328a261c0e3daac702d12ce90ade5a4750225c2d035436abb5009b0a3",
    "private_audit_sha256": "f1be7ff36ca59957c15e3eaa3f9340fe9e482a038e097780a8d43371f779d212",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/perplexity-pplx-embed-v1-4b/",
    "description": "A Perplexity pplx-embed-v1-4B önálló szöveget kódol 2560 dimenziós visszakeresési vektorokká, 32K kontextussal. Nem igényel utasításelőtagot, és natívan normalizálatlan INT8 beágyazásokat ad, amelyek koszinuszos hasonlósággal hasonlíthatók össze.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/perplexity-pplx-embed-v1-4b/index.md",
    "title": "Perplexity: Embed V1 4B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/perplexity-pplx-embed-v1-4b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A pplx-embed-v1-4B a Perplexity v1 családjának nagyobb, független szövegbeágyazási kiadása. Lekérdezéseket vagy dokumentumokat reprezentál 2560 dimenziós vektorokként szemantikai kereséshez és visszakereséshez. A gyártó Qwen3-ra építi a családot diffúziós folytatólagos előtanítással, és átlagoló poolingot használ a szövegreprezentációhoz. Ez a független kódoló különbözik a pplx-embed-context-v1 modelltől, amely a környező kontextus felhasználásával reprezentál dokumentumdarabokat.\n\n### A tényleges szöveget közvetlenül ágyazza be\n\nA modell nem igényel utasítási karakterláncot vagy query/passage előtagot. A reprezentálni kívánt szöveget készítse elő, ne egy másik családtól átvett szerepkonvenciót adjon hozzá. Egy keresési gyűjtemény forrásdokumentumokat, célzott szövegrészleteket vagy rövid szöveges rekordokat tartalmazhat. Minden elem eredeti megfogalmazását és azonosítóját tartsa a vektora mellett, hogy a visszakeresett eredmény olvasható és követhető maradjon.\n\nGyakorlati feladat lehet műszaki magyarázat egy szakaszának visszakeresése a feltételeire vonatkozó kérdéshez. A szakaszcímet, szabályt és kivételt együtt őrizze meg. A lekérdezés megfogalmazása függetlenül ágyazódik be, majd összehasonlításra kerül az előkészített korpuszreprezentációkkal. A későbbi RAG-lépés a visszaadott szövegrészletet használja forrásanyagként, nem magát a vektort.\n\n### Natív reprezentáció és összehasonlítás\n\nA gyártó kifejezetten közli, hogy a natív beágyazások nem normalizáltak és INT8-kvantáltak. Koszinuszhasonlósággal hasonlítsa össze őket. E nem normalizált értékek nyers skalárszorzata nem a koszinuszos összehasonlítás dokumentált megfelelője. A reprezentációtípus és hasonlósági függvény ezért összetartozik annak megválasztásakor, hogyan tárolja és hasonlítja össze a kimenetet a keresési index.\n\nA modellkártya bináris kimenetet is dokumentál, és jelzi a Matryoshka-reprezentáció támogatását. A bináris komponensek és csomagolt tárolásuk különböznek a szokásos lebegőpontos tömböktől, ezért az indexnek értelmeznie kell a kiválasztott reprezentációt. A teljes beágyazási dimenzió a reprezentáció komponenseit írja le, nem minden kódolás bájtszámát. A dimenziót és kimeneti típust tartsa következetesen azonosan a lekérdezési és dokumentumoldalon.\n\n### Hossz és dokumentumhatárok\n\nA modell közzétett kontextusa 32K. Ez jelentős szöveg reprezentálását teszi lehetővé, miközben a részletek terjedelmét továbbra is ahhoz kell igazítani, mit adjon vissza a keresés. Egy teljes szakasz megtarthat egy definíciót és megszorításait; egy célzott kivonat közvetlenül utasításra mutathat. A túlméretes anyagot a kiválasztott bemeneti ablakhoz kell előkészíteni, nem feltételezni, hogy a kihagyott vég továbbra is reprezentálva marad.\n\nA szülődokumentum azonosítóját és forrásverzióját a vektoron kívül őrizze meg. Ha a szöveg változik, frissítse a megfelelő korpuszreprezentációt, és tartsa meg a kapcsolatot az új forrással. Többnyelvű gyűjteménynél a tényleges kérdéseket és jelölt szövegrészleteket a tervezett nyelvkeverékben vizsgálja, ne pusztán a többnyelvű megjelölésből következtessen azonos relevanciára.\n\n### Független és kontextuális kiadások\n\nA v1-4B modell minden megadott szöveget függetlenül ágyaz be. Több karakterlánc kötegbe helyezése nem alakítja át a különálló, dokumentumdarabokat kódoló context-v1 kiadássá. Ha a környező dokumentumnak kell formálnia minden darab reprezentációját, az a kontextuális kiadáshoz és annak saját előkészítéséhez tartozó feladat.\n\nA kisebb pplx-embed-v1-0.6B 1024 dimenziót ad vissza, ez a 4B kiadás pedig 2560-at. Pontos azonosságukat és indexreprezentációikat tartsa külön, amíg nincs dokumentált kompatibilitási út. A hasznos eredmény itt független lekérdezés- vagy forrásszöveg-vektor, a visszakeresési feladathoz rögzített koszinuszos összehasonlítással és kiválasztott kvantált reprezentációval.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Perplexity",
    "available": null,
    "canonical_model": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "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": "A konfiguráció teljes árazása a részletekben."
      }
    ],
    "ctx": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
    "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": "Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Nem kerül bevezetésre külön beágyazási feladatvégpont."
            },
            "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": "Őrizzen meg minden vektort az indexével együtt. A vektorok számának meg kell egyeznie a bemenetek számával; a dimenzióknak egységesnek kell lenniük.",
              "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": [
                  "perplexity/pplx-embed-v1-4b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "UTF8-bájtok",
                  "token_unit": "tokentömb elemei"
                },
                "conditions": "Nem üres, homogén köteg. A tokenazonosítók nemnegatív egész számok.",
                "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": "A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "A forrás engedélyezi ezt a JSON-metaadatmezőt; a szolgáltatónál érvényes pontos jelentése modellenként eltér.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "A provider.options elutasítva",
                "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": [
            "Őrizze meg minden vektor indexét és dimenzióját.",
            "A multimodális modell neve ezen a pontos útvonalon nem teszi lehetővé képobjektumok használatát."
          ],
          "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": 32000,
            "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": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Tokenenkénti alapárak",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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\": \"perplexity/pplx-embed-v1-4b\", \"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='perplexity/pplx-embed-v1-4b',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.06,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Gyors mód",
            "value": "Normál díjszabás",
            "when": "Ha a gyors mód van kiválasztva"
          },
          {
            "label": "Flex mód",
            "value": "Normál díjszabás",
            "when": "Ha a flex mód van kiválasztva"
          },
          {
            "label": "Maximális gondolkodási ráfordítás",
            "value": "Normál díjszabás",
            "when": "Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik"
          }
        ],
        "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": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Perplexity: Embed V1 4B",
    "price": {
      "in": 0.06,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.06,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
    "short": "A Perplexity pplx-embed-v1-4B önálló szöveget kódol 2560 dimenziós visszakeresési vektorokká, 32K kontextussal. Nem igényel utasításelőtagot, és natívan normalizálatlan INT8 beágyazásokat ad, amelyek koszinuszos hasonlósággal hasonlíthatók össze."
  },
  "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": "A Perplexity pplx-embed-v1-4B önálló szöveget kódol 2560 dimenziós visszakeresési vektorokká, 32K kontextussal. Nem igényel utasításelőtagot, és natívan normalizálatlan INT8 beágyazásokat ad, amelyek koszinuszos hasonlósággal hasonlíthatók össze.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "4915dabce2b5abd9034557a144ad4e3cd822c84abc305dbbb832b39215603e64",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "de8b7f0d020215a86dca6fe24848ab4612d8c1e5e18b4207faa213ffb5a473f8"
}