Source: https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-ada-002/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-ada-002/ Language: it # OpenAI: Text Embedding Ada 002 [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-ada-002/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-ada-002/facts.json) ## [OpenAI: Text Embedding Ada 002](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-ada-002/) Un modello di embedding testuale di OpenAI che restituisce un vettore numerico a 1536 dimensioni. Usa queste rappresentazioni per ricerca semantica, raccomandazioni di contenuti correlati, clustering, classificazione o rilevamento di record testuali insoliti. - [**Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-ada-002/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/openai-text-embedding-ada-002/#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-ada-002 è il modello di embedding testuale di OpenAI per rappresentare materiale scritto come un vettore numerico. Il suo output contiene 1536 componenti. Il produttore combina i ruoli di similarità testuale, ricerca di documenti/query e ricerca di codice in un’unica rappresentazione. Il risultato è costituito da dati per un confronto o un altro algoritmo, anziché da una risposta generata al testo codificato. Per la ricerca semantica, prepara passaggi documentali significativi e conserva gli identificatori delle fonti. Un flusso illustrativo codifica ogni passaggio e la domanda dell’utente con lo stesso modello, confronta i vettori e restituisce i passaggi di origine pertinenti. L’applicazione determina la regola di recupero, i filtri e la presentazione. Una successiva fase di generazione testuale può usare il materiale recuperato per sviluppare una risposta, mentre il modello di embedding fornisce la rappresentazione numerica. Altri usi documentati comprendono raggruppamento di record simili, raccomandazione di contenuti correlati, classificazione testuale e identificazione di elementi anomali. Per una raccomandazione, confronta le descrizioni degli oggetti il cui rapporto conta. Per la classificazione, la guida descrive il confronto con rappresentazioni di categorie o l’uso dei vettori come caratteristiche di un classificatore. Per il rilevamento delle anomalie, il risultato pertinente è un record che differisce dalla raccolta circostante, interpretato secondo l’attività del prodotto. OpenAI indica un input massimo di 8192 token per questo modello. L’API di embedding del produttore accetta stringhe di testo o input tokenizzato, permette più input in una richiesta e rifiuta stringhe vuote. Il suo limite aggregato è di 300.000 token in una singola richiesta, oltre al limite per input. Suddividi documenti più lunghi in passaggi utili preservando titoli, definizioni e il riferimento al materiale originale. L’output è un vettore di valori a virgola mobile; il produttore documenta anche base64 come codifica di trasporto alternativa. Il parametro di riduzione della dimensione di OpenAI è destinato ai modelli di embedding di terza generazione e successivi, quindi il risultato documentato a 1536 dimensioni del modello Ada rimane distinto da quel controllo. Memorizza identità del modello e vettore con il record di origine, affinché i confronti successivi usino una rappresentazione coerente. La guida agli embedding raccomanda la similarità del coseno e afferma che gli embedding OpenAI sono normalizzati a norma unitaria. Per quei vettori, un prodotto scalare può calcolare la similarità del coseno e la distanza euclidea dà lo stesso ordinamento. Un punteggio di similarità fa parte della logica di recupero o classificazione dell’applicazione, non è una decisione categoriale fornita automaticamente dal modello. Definisci quali campi di origine diventano il testo di input e come dividere i passaggi. Un risultato illustrativo è un insieme ordinato di passaggi documentali o record correlati, ciascuno collegato alla fonte originale e alla regola usata per la selezione. Mantieni coerente la preparazione e valuta se il materiale restituito affronta la domanda effettiva. Ciò rende l’output numerico utile al successivo passaggio di ricerca, raccomandazione o analisi. **Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-ada-002` [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings) OpenAI /`openai/text-embedding-ada-002` ID del modello - `openai/text-embedding-ada-002` - `text-embedding-ada-002` ### Introduzione Un modello di embedding testuale di OpenAI che restituisce un vettore numerico a 1536 dimensioni. Usa queste rappresentazioni per ricerca semantica, raccomandazioni di contenuti correlati, clustering, classificazione o rilevamento di record testuali insoliti. 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-ada-002 | 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 **$0.0002** / 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-ada-002", "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-ada-002',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-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) **Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-ada-002` [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) OpenAI /`text-embedding-ada-002` ID del modello - `openai/text-embedding-ada-002` - `text-embedding-ada-002` ### Introduzione Un modello di embedding testuale di OpenAI che restituisce un vettore numerico a 1536 dimensioni. Usa queste rappresentazioni per ricerca semantica, raccomandazioni di contenuti correlati, clustering, classificazione o rilevamento di record testuali insoliti. Input accettati Testo Risultati embedding ### Disponibile in Ailoot · input e metodi **Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-ada-002** `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-ada-002 | 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 **$0.0002** / 1K token Output · Token in output **$0** / 1K token Input · Lettura dalla cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-ada-002 Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "text-embedding-ada-002", "input": [ "First document", "Second document" ], "encoding_format": "float" } ``` ```bash set -eu : "${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-ada-002', '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-ada-002', '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-ada-002 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-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/it/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002 Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `text`, `token_ids` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `text` → `embedding` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Quali limiti si applicano? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (byte UTF8); `input.min_items`: `1` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `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.