Source: https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-3-small/
Canonical: https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-3-small/
Language: it

# OpenAI: Text Embedding 3 Small

[Markdown](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-3-small/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-3-small/facts.json)

## [OpenAI: Text Embedding 3 Small](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-3-small/)

Il modello piccolo di embedding testuale di terza generazione di OpenAI restituisce vettori a 1536 dimensioni per impostazione predefinita e supporta rappresentazioni più corte. Usa l’output numerico per ricerca semantica, recupero di codice, raggruppamento, raccomandazioni e classificazione.

- [**Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-3-small/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-3-small/#method-1)

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.

text-embedding-3-small è il modello più piccolo di embedding testuale di terza generazione di OpenAI. Converte materiale scritto in vettori numerici con 1536 componenti per impostazione predefinita. Quei vettori misurano relazioni tra testi per un altro passaggio di ricerca o analisi; il modello non genera una risposta conversazionale all’input.

Come il modello più grande di terza generazione, supporta il controllo dimensions del produttore per embedding più corti. L’addestramento è progettato per conservare informazioni rappresentative dei concetti in un vettore accorciato, con la scelta della dimensione che influisce sulla qualità e sui requisiti di risorse dell’applicazione. Mantieni coerenti modello e dimensioni selezionate tra record e query confrontati.

Un’applicazione concreta è la ricerca nel codice. La guida del produttore descrive la rappresentazione di funzioni sorgenti come testo e la loro codifica, quindi la codifica di una query in linguaggio naturale con lo stesso modello e il confronto dei vettori risultanti. Un risultato illustrativo è un insieme ordinato di funzioni pertinenti collegate alle posizioni nei sorgenti. Per la ricerca documentale, l’artefatto equivalente è un insieme di passaggi il cui testo e i riferimenti originali rimangono disponibili al lettore o al modello successivo.

Altri usi documentati comprendono clustering, raccomandazioni di contenuti correlati, classificazione, rilevamento di elementi anomali e misurazione della diversità. Un flusso mirato di messaggi può raggruppare richieste simili o confrontarle con descrizioni di categorie. L’applicazione definisce come un risultato di similarità diventa una categoria, una raccomandazione o un elemento da verificare; l’embedding stesso rimane costituito da dati numerici.

OpenAI specifica un input massimo di 8192 token per testo. La sua API di embedding accetta stringhe o input tokenizzato e più input in una richiesta, rifiuta stringhe vuote e applica un limite aggregato di 300.000 token. Prepara materiale lungo come passaggi significativi e conserva titoli o definizioni necessari per interpretarli. Usa un insieme coerente di campi di origine anziché codificare tipi di record diversi con regole di preparazione non correlate.

Il produttore restituisce vettori a virgola mobile per impostazione predefinita e documenta anche la codifica base64. La guida afferma che gli embedding OpenAI sono normalizzati a norma unitaria e raccomanda la similarità del coseno; un prodotto scalare può calcolarla e la distanza euclidea dà lo stesso ordinamento. Se un embedding di terza generazione viene accorciato manualmente dopo la restituzione, normalizza di nuovo il vettore accorciato come descritto dalla guida. Il controllo dimensions evita di rendere il troncamento manuale il normale passaggio di preparazione.

Registra identità del modello, dimensioni e collegamento alla fonte con ogni vettore. Un artefatto utile a valle è un elenco ordinato, una raccolta raggruppata o un insieme di caratteristiche di classificazione collegati al testo che li ha prodotti. Verifica se il materiale selezionato supporta effettivamente l’attività e mantieni i fatti mancanti separati dalla vicinanza semantica. Il passaggio successivo può quindi usare la rappresentazione per un flusso specifico di recupero o decisione.

**Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-3-small`

[`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings)

OpenAI /`openai/text-embedding-3-small`

ID del modello

- `openai/text-embedding-3-small`
- `text-embedding-3-small`

### Introduzione

Il modello piccolo di embedding testuale di terza generazione di OpenAI restituisce vettori a 1536 dimensioni per impostazione predefinita e supporta rappresentazioni più corte. Usa l’output numerico per ricerca semantica, recupero di codice, raggruppamento, raccomandazioni e classificazione.

Input accettati

Testo · token\_ids

Risultati

embedding

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

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

Tipi di input

`text`, `token_ids`

Tipi di output

`embedding`

Contesto

8192 tokens

Formato di output

json

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/text-embedding-3-small | Predefinito— |
| Campo`input` | Tipo`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 Condizioni: Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi. Budget di input: Massimo: 8192 · Unità di testo: byte UTF8 · Unità di token: elementi dell’array di token | Predefinito— |
| Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti float | Predefinitofloat |
| Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoNon supportato | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
| Campo`user` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
| Campo`session_id` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
| Campo`trace` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options rifiutato | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**text\_to\_embedding**

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattomodel, input |
| Parametro`input_shapes` | Contrattostring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parametro`encoding_format` | Contrattofloat |
| Parametro`dimensions_override` | Contrattofalse |
| Parametro`max_input_budget_units` | Contratto8192 |
| Parametro`multimodal_objects` | Contrattofalse |
| Parametro`material_types` | Contrattotext, token\_ids |

Ciclo di vita: `synchronous_json`

Conserva l'indice e la dimensione di ogni vettore.

Il nome del modello multimodale non consente oggetti immagine su questo percorso specifico.

### Tariffe

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

Modalità rapida

Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida

Modalità flex

Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex

Sforzo massimo di ragionamento

Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

#### Tariffe Ailoot

#### Prezzi per configurazione

| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
| --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.00004** / 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 · Embedding

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/text-embedding-3-small", "input": ["First document", "Second document"]}')

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
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-3-small',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot Ultra · Embedding

json

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni vettore con il suo indice. Il numero di vettori deve coincidere con il numero di input; le dimensioni devono essere coerenti.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Non viene introdotto alcun endpoint per i job di embedding.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`object` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`data[].index` | Tipointeger |
| Campo`data[].embedding` | Tipofinite float\[\] |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings)

**Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-3-small`

[`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings)

OpenAI /`text-embedding-3-small`

ID del modello

- `openai/text-embedding-3-small`
- `text-embedding-3-small`

### Introduzione

Il modello piccolo di embedding testuale di terza generazione di OpenAI restituisce vettori a 1536 dimensioni per impostazione predefinita e supporta rappresentazioni più corte. Usa l’output numerico per ricerca semantica, recupero di codice, raggruppamento, raccomandazioni e classificazione.

Input accettati

Testo

Risultati

embedding

### Disponibile in Ailoot · input e metodi

**Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small** `POST /v1/embeddings`

Tipi di input

`text`

Tipi di output

`embedding`

Contesto

8192 tokens

Formato di output

json

| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti text-embedding-3-small | Predefinito— |
| Campo`input` | Tipo`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 Condizioni: Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi. Budget di input: Massimo: 8192 · Unità di testo: byte UTF8 · Unità di token: elementi dell’array di token | Predefinito— |
| Campo`encoding_format` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti float | Predefinitofloat |
| Campo`dimensions` | Tipo`integer` | RequisitoNon supportato | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
| Campo`user` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: Metadati JSON facoltativi; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello selezionato. | Predefinito— |
| Campo`session_id` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: Metadati JSON facoltativi; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello selezionato. | Predefinito— |
| Campo`trace` | Tipo`json_value` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: Metadati JSON facoltativi; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello selezionato. | Predefinito— |
| Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options rifiutato | Predefinito— |

Combinazioni di materiali in input

**text\_to\_embedding**

Parametri e ciclo di vita del metodo

| Parametro | Contratto |
| --- | --- |
| Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json |
| Parametro`required` | Contrattomodel, input |
| Parametro`input_shapes` | Contrattostring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parametro`encoding_format` | Contrattofloat |
| Parametro`dimensions_override` | Contrattofalse |
| Parametro`max_input_budget_units` | Contratto8192 |
| Parametro`multimodal_objects` | Contrattofalse |
| Parametro`material_types` | Contrattotext |
| Parametro`text_file_material` | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |

Ciclo di vita: `synchronous_json`

Invia l'ID esatto del modello e i campi obbligatori.

Conserva ogni elemento restituito e i suoi identificatori originali.

### Tariffe

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

Modalità rapida

Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida

Modalità flex

Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex

Sforzo massimo di ragionamento

Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)

#### Tariffe Ailoot

#### Prezzi per configurazione

| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
| --- | --- | --- |
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input **$0.00004** / 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 · Vettori di embedding · text-embedding-3-small

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo

```json
{
  "model": "text-embedding-3-small",
  "input": [
    "First document",
    "Second document"
  ],
  "encoding_format": "float"
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
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
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
```

### Ricevi e salva i risultati

#### Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small

json

##### Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni vettore finito con il suo indice originale. Preserva tutte le dimensioni e l'intero oggetto usage.

##### Se occorre verificare la risposta originale

Non viene introdotto alcun endpoint per i job di embedding.

Campi della risposta

| Campo | Tipo |
| --- | --- |
| Campo`object` | Tipostring |
| Campo`model` | Tipostring |
| Campo`data[].index` | Tipointeger |
| Campo`data[].embedding` | Tipofinite float\[\] |
| Campo`usage` | Tipoobject |

Errori e passaggi successivi

| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
| --- | --- | --- |
| Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |

### Alias

#### Alias del modello

**Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings)

#### Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

#### ID di chiamata correlati

[`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings)

FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Small

Quali input e risultati sono disponibili?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-small`: `text`, `token_ids` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-small`: `text` → `embedding`

Quali campi usa la richiesta?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-small`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-small`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Quali limiti si applicano?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-small`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (byte UTF8); `input.min_items`: `1` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-small`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (byte UTF8); `input.min_items`: `1`

Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione.

## L’azienda e il suo portafoglio di progetti

L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese.

## Acquista token con uno sconto.

Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token.

Abbonamento

Scegli un piano scontato per richieste regolari.

Codice fino al 50%

Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione.

Spese nella cronologia

Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta.

[Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/)

## Collega l’API al prodotto che vendi.

SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller.

Applicazione commerciale

Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento.

Licenza reseller

Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita.

Documenti sul sito

Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione.

[Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it)

## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti





Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI.





L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese.





Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.