Source: https://ailoot.ai/models/it/baichuan-text-embedding/
Canonical: https://ailoot.ai/models/it/baichuan-text-embedding/
Language: it

# Baichuan-Text-Embedding

[Markdown](https://ailoot.ai/models/it/baichuan-text-embedding/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/baichuan-text-embedding/facts.json)

## [Baichuan-Text-Embedding](https://ailoot.ai/models/it/baichuan-text-embedding/)

Baichuan-Text-Embedding restituisce vettori numerici per il testo fornito tramite l’API embeddings di Ailoot. Invia un passaggio o un elenco e conserva gli indici della risposta quando costruisci una raccolta consultabile tramite ricerca.

- [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/it/baichuan-text-embedding/#method-0)

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

Seleziona Baichuan-Text-Embedding in una richiesta a /v1/embeddings. Il campo obbligatorio input accetta una stringa non vuota oppure un array non vuoto di stringhe: un singolo passaggio e una raccolta già preparata possono quindi usare lo stesso endpoint. Il risultato JSON include data\[\].embedding e data\[\].index, oltre al modello selezionato e a usage.

Per una raccolta di conoscenze, suddividi i documenti di origine in passaggi che conservino le definizioni e il contesto necessari a chi li leggerà in seguito. Mantieni gli ID dei documenti nell’applicazione e associa ogni vettore alla posizione con cui è stato inviato. Un flusso di ricerca può codificare la query dell’utente con lo stesso modello e conservare il passaggio di origine accanto a ogni risultato recuperato.

Salva la risposta sincrona completa prima di registrare i vettori nell’archivio. Verifica la corrispondenza tra input e indici, conserva tutti i vettori restituiti e mantieni usage insieme all’operazione. Usare l’esatta identità del modello per gli embedding salvati chiarisce quali rappresentazioni della raccolta e della query appartengono allo stesso insieme.

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `Baichuan-Text-Embedding`

[`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

Altro /`Baichuan-Text-Embedding`

### Introduzione

Baichuan-Text-Embedding restituisce vettori numerici per il testo fornito tramite l’API embeddings di Ailoot. Invia un passaggio o un elenco e conserva gli indici della risposta quando costruisci una raccolta consultabile tramite ricerca.

Input accettati

Testo

Risultati

embedding

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`embedding`

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Baichuan-Text-Embedding Condizioni: Usa esattamente questo selettore di instradamento di Ailoot. | Predefinito— |
| Campo`input` | Tipo`string or array<string>` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Condizioni: | Predefinito— |

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattomodel, input |
| Parametro`optional` | Contratto |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`conditions` | ContrattoUsa esattamente questo selettore di instradamento di Ailoot. |

Ciclo di vita: `synchronous_json`

### Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida

Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida

Modalità flex

Non specificato Quando è selezionata la modalità flex

Sforzo massimo di ragionamento

Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

#### Tariffe Ailoot

#### Prezzi per configurazione

| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
| --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.00016** / 1K token Output · Token in output **$0** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token |

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/)

### Esempi di richieste

#### Ailoot Ultra · Embeddings

curl · crea una sola volta e conserva il risultato completo

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Baichuan-Text-Embedding", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
```

### Ricevi e salva i risultati

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot Ultra** [`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/it/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

FAQ · Baichuan-Text-Embedding

Quali input e risultati sono disponibili?

`POST /v1/embeddings` · `Baichuan-Text-Embedding`: `text` → `embedding`

Quali campi usa la richiesta?

`POST /v1/embeddings` · `Baichuan-Text-Embedding`: `model`, `input`

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Spese nella cronologia

Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta.

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Documenti sul sito

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