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Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>google/gemini-embedding-001 rappresenta il testo come vettori per il recupero. Puoi trovare un passaggio tecnico pertinente anche se la domanda usa parole diverse dal documento. La rotta Ailoot indica contesto ospitato di 20,000 token e accetta stringhe, array di stringhe o array di ID token, mantenendo un tipo di input coerente per richiesta.</p><p>Il risultato contiene vettori indicizzati di float finiti. Il contratto non pubblica una dimensione predefinita ed esclude l’override dimensions: ricava la larghezza dal vettore restituito e mantienila fissa nell’indice. encoding_format supporta float. Non sono esposti selettori di tipo di attività o query/documento. Prepara domande e documenti con convenzioni coerenti e conserva insieme modello esatto e larghezza quando crei o aggiorni l’indice.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Disponibile in Ailoot · input e metodi</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Embedding</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Tipi di input</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Tipi di output</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Contesto</dt><dd>20.000 tokens</dd></div><div><dt>Formato di output</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Campo</th><th>Tipo</th><th>Requisito</th><th>Valori e limiti</th><th>Predefinito</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obbligatorio</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>google/gemini-embedding-001</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obbligatorio</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>Numero minimo di elementi: 1</div><div>Condizioni: Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi.</div><div>Budget di input: Massimo: 20.000 · Unità di testo: byte UTF8 · Unità di token: elementi dell’array di token</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Facoltativo</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Non supportato</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>Minimo: 1</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Facoltativo</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Facoltativo</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Facoltativo</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Facoltativo</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>Condizioni: provider.options rifiutato</div></td><td data-cell-label=\"Predefinito\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinito</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Combinazioni di materiali in input</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parametri e ciclo di vita del metodo</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametro</th><th>Contratto</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>20000</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Ciclo di vita: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Conserva l&#39;indice e la dimensione di ogni vettore.</p><p class=\"note-s\">Il nome del modello multimodale non consente oggetti immagine su questo percorso specifico.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tariffe</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.</p><dl data-price-conditions><dt>Modalità rapida</dt><dd>Tariffa standard <span class=\"note-s\">Quando è selezionata la modalità rapida</span></dd><dt>Modalità flex</dt><dd>Tariffa standard <span class=\"note-s\">Quando è selezionata la modalità flex</span></dd><dt>Sforzo massimo di ragionamento</dt><dd>Tariffa standard <span class=\"note-s\">Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l&#39;adeguamento predefinito (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Tariffe Ailoot</h4><h4>Prezzi per configurazione</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Configurazione</th><th>Listino delle tariffe</th><th>Costo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Configurazione\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configurazione</span>Tariffe di base dei token</th><td data-cell-label=\"Listino delle tariffe\"><span class=\"card-cell-label\">Listino delle tariffe</span>Tariffa base</td><td data-cell-label=\"Costo\"><span class=\"card-cell-label\">Costo</span><div><span>Input · Token in input</span> <b>$0.0003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Output · Token in output</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Lettura dalla cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Scrittura nella cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Scrittura nella cache, 1 ora</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">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. <a href=\"/docs/it/billing/reserve/\">Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Esempi di richieste</h3><h4>Ailoot Ultra · Embedding</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Varianti di codice\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1486-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1486-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1486-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1486-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=\"Copia il codice\"><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-1486-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1486-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;google/gemini-embedding-001&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-1486-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1486-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;google/gemini-embedding-001&#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\">Ricevi e salva i risultati</h3><h4>Ailoot Ultra · Embedding</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Conserva tutti i risultati completati</h5><p class=\"note-s\">Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.</p><p class=\"note-s\">Conserva ogni vettore con il suo indice. Il numero di vettori deve coincidere con il numero di input; le dimensioni devono essere coerenti.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Se occorre verificare la risposta originale</h5><p class=\"note-s\">Non viene introdotto alcun endpoint per i job di embedding.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Campi della risposta</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Campo</th><th>Tipo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Errori e passaggi successivi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Risposta</th><th>Condizione</th><th>Passaggio successivo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Risposta\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Risposta</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Condizione\"><span class=\"card-cell-label\">Condizione</span>Campi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi</td><td data-cell-label=\"Passaggio successivo\"><span class=\"card-cell-label\">Passaggio successivo</span>Correggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias del modello</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=google%2Fgemini-embedding-001&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemini-embedding-001&amp;fmt=embeddings\"><code>google/gemini-embedding-001</code></a></span></p><h4>Alias dei percorsi dei metodi</h4><p class=\"note-s\">Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.</p><h4>ID di chiamata correlati</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=google%2Fgemini-embedding-001&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemini-embedding-001&amp;fmt=embeddings\"><code>google/gemini-embedding-001</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "google/gemini-embedding-001",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "google/gemini-embedding-001",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|google%2Fgemini-embedding-001",
      "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": "Campi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Correggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Non viene introdotto alcun endpoint per i job di embedding."
            },
            "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": "Conserva ogni vettore con il suo indice. Il numero di vettori deve coincidere con il numero di input; le dimensioni devono essere coerenti.",
              "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": [
                  "google/gemini-embedding-001"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 20000,
                  "text_unit": "byte UTF8",
                  "token_unit": "elementi dell’array di token"
                },
                "conditions": "Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi.",
                "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": "La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options rifiutato",
                "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": [
            "Conserva l'indice e la dimensione di ogni vettore.",
            "Il nome del modello multimodale non consente oggetti immagine su questo percorso specifico."
          ],
          "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": 20000,
            "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": 20000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Tariffe di base dei token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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\": \"google/gemini-embedding-001\", \"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='google/gemini-embedding-001',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": 0.3,
        "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": "Modalità rapida",
            "value": "Tariffa standard",
            "when": "Quando è selezionata la modalità rapida"
          },
          {
            "label": "Modalità flex",
            "value": "Tariffa standard",
            "when": "Quando è selezionata la modalità flex"
          },
          {
            "label": "Sforzo massimo di ragionamento",
            "value": "Tariffa standard",
            "when": "Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
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    "about": "Gemini Embedding 001 è il modello di embedding testuale di Google per rappresentare materiale scritto come vettori. Il suo ruolo pubblicato copre diversi domini, tra cui scienza, testo giuridico, finanza e programmazione. Il testo è l’input e i vettori di embedding sono l’output; un’applicazione di recupero usa quei vettori per trovare elementi di origine correlati.\n\n### Preparare elementi di origine che rimangano identificabili\n\nScegli un passaggio o un elemento documentale contenente le informazioni che un utente deve trovare. Preserva il nome del documento, l’etichetta della sezione e l’identificatore della fonte. Un elemento di codice può conservare il file e il suo scopo nel contesto; un passaggio tecnico può conservare terminologia e unità necessarie per interpretarlo. Queste etichette rendono utile una corrispondenza successiva come evidenza anziché soltanto come punteggio di similarità.\n\nMantieni significativi i confini degli elementi. Una definizione e la sua spiegazione possono appartenere alla stessa unità, mentre argomenti non correlati dovrebbero mantenere identità separate. Preserva il testo originale insieme al vettore, affinché un elemento recuperato possa essere esaminato o passato a una successiva fase di generazione della risposta.\n\n### Usare i vettori in un flusso di recupero\n\nMantieni la query e il materiale indicizzato in una configurazione di embedding compatibile. L’applicazione memorizza i vettori, li confronta e restituisce gli elementi di origine corrispondenti. Verifica query rappresentative rispetto ai passaggi che dovrebbero essere trovati, includendo vocabolario difficile e diversi modi di esprimere lo stesso bisogno.\n\nUn risultato di recupero utile include l’identificatore della fonte e il testo pertinente. Per una risposta successiva, conserva il passaggio che supporta ogni risultato. Il modello di embedding fornisce la rappresentazione; una fase applicativa separata esegue la ricerca o genera una risposta in prosa dagli elementi recuperati.\n\n### Capacità di input e continuità dell’indice\n\nIl profilo ospitato documentato accetta fino a 20.000 token per input. Suddividi raccolte più lunghe in elementi separati ed etichettati e preserva le loro relazioni. Registra il modello e la preparazione usati per un indice, affinché cambiamenti nella configurazione di embedding possano essere distinti dai cambiamenti nella raccolta di origine.\n\nUn artefatto di ricerca completo unisce la query ai passaggi di origine selezionati e ai loro identificatori. Esamina corrispondenze errate o mancanti rispetto al testo effettivo e ai confini degli elementi, poi porta l’evidenza pertinente nell’attività che segue il recupero.",
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            "errors": [
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              "all_results": "Conserva ogni vettore con il suo indice. Il numero di vettori deve coincidere con il numero di input; le dimensioni devono essere coerenti.",
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            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/gemini-embedding-001"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 20000,
                  "text_unit": "byte UTF8",
                  "token_unit": "elementi dell’array di token"
                },
                "conditions": "Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi.",
                "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": "La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options rifiutato",
                "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": [
            "Conserva l'indice e la dimensione di ogni vettore.",
            "Il nome del modello multimodale non consente oggetti immagine su questo percorso specifico."
          ],
          "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": 20000,
            "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": 20000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Tariffe di base dei token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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\": \"google/gemini-embedding-001\", \"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='google/gemini-embedding-001',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": 0.3,
        "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": "Modalità rapida",
            "value": "Tariffa standard",
            "when": "Quando è selezionata la modalità rapida"
          },
          {
            "label": "Modalità flex",
            "value": "Tariffa standard",
            "when": "Quando è selezionata la modalità flex"
          },
          {
            "label": "Sforzo massimo di ragionamento",
            "value": "Tariffa standard",
            "when": "Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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",
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    "public_id": "google/gemini-embedding-001",
    "short": "Gemini Embedding 001 è il modello di embedding testuale di Google per il recupero in domini come scienza, materiale giuridico, finanza e codice. Converte testo in vettori, con una capacità ospitata documentata fino a 20.000 token per input."
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