Source: https://ailoot.ai/models/it/perplexity-pplx-embed-v1-4b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/perplexity-pplx-embed-v1-4b/ Language: it # Perplexity: Embed V1 4B [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/perplexity-pplx-embed-v1-4b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/perplexity-pplx-embed-v1-4b/facts.json) ## [Perplexity: Embed V1 4B](https://ailoot.ai/models/it/perplexity-pplx-embed-v1-4b/) Perplexity pplx-embed-v1-4B codifica testi indipendenti in vettori di recupero di 2560 dimensioni, con un contesto di 32K. Non richiede un prefisso di istruzione e produce nativamente embedding INT8 non normalizzati, confrontati tramite similarità coseno. - [**Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/it/perplexity-pplx-embed-v1-4b/#method-0) Informazioni sul modello Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito. pplx-embed-v1-4B è l’edizione indipendente più grande di embedding testuale di Perplexity nella famiglia v1. Rappresenta query o documenti come vettori a 2560 dimensioni per ricerca semantica e recupero. Il produttore costruisce la famiglia su Qwen3 con pre-addestramento continuato tramite diffusione e usa pooling medio per la rappresentazione testuale. Questo encoder indipendente è distinto da pplx-embed-context-v1, che rappresenta segmenti documentali usando il contesto circostante. #### Codificare direttamente il testo effettivo Il modello non richiede una stringa di istruzioni o un prefisso query/passage. Prepara il testo che vuoi rappresentare anziché aggiungere una convenzione di ruolo presa da un’altra famiglia. Una raccolta di ricerca può contenere documenti di origine, passaggi mirati o record testuali brevi. Mantieni la formulazione originale e l’identificatore di ogni elemento accanto al suo vettore, affinché un risultato recuperato rimanga leggibile e tracciabile. Un’attività concreta consiste nel recuperare una sezione di spiegazione tecnica per una domanda sulle sue condizioni. Preserva insieme il titolo della sezione, la regola e l’eccezione. La formulazione della query viene codificata indipendentemente, quindi confrontata con le rappresentazioni preparate del corpus. Una fase RAG successiva usa come fonte il testo del passaggio restituito, non il vettore stesso. #### Rappresentazione nativa e confronto Il produttore afferma esplicitamente che gli embedding nativi sono non normalizzati e quantizzati in INT8. Confrontali con la similarità del coseno. Un prodotto scalare grezzo su questi valori non normalizzati non è l’equivalente documentato di un confronto tramite coseno. Il tipo di rappresentazione e la funzione di similarità devono quindi essere considerati insieme quando scegli come un indice di ricerca memorizza e confronta l’output. La scheda del modello documenta anche l’output binario e indica il supporto alle rappresentazioni Matryoshka. Le componenti binarie e la loro memorizzazione compattata sono diverse dai normali array a virgola mobile, quindi l’indice deve interpretare la rappresentazione selezionata. La dimensione completa dell’embedding descrive le componenti della rappresentazione, non il numero di byte in ogni codifica. Mantieni coerenti dimensione e tipo di output sui lati della query e del documento. #### Lunghezza e confini dei documenti Il contesto pubblicato del modello è di 32K. Ciò permette di rappresentare testo consistente, mentre la granularità dei passaggi dovrebbe comunque seguire ciò che la ricerca deve restituire. Una sezione completa può conservare una definizione e le sue precisazioni; un estratto mirato può puntare direttamente a un’istruzione. Il materiale eccessivamente grande dovrebbe essere preparato in base alla finestra di input scelta, anziché presumere che la parte finale omessa rimanga rappresentata. Conserva un identificatore del documento principale e una versione della fonte al di fuori del vettore. Se il testo cambia, aggiorna la rappresentazione corrispondente del corpus e mantieni il collegamento alla nuova fonte. Per una raccolta contenente più lingue, esamina domande effettive e passaggi candidati nel mix linguistico previsto anziché dedurre una pertinenza equivalente da una sola etichetta multilingue. #### Edizioni indipendenti e contestuali Il modello v1-4B codifica ogni testo fornito indipendentemente. Aggiungere più stringhe a un batch non lo trasforma nell’encoder separato di segmenti context-v1. Quando il documento circostante deve influire sulla rappresentazione di ogni segmento, quell’attività appartiene all’edizione contestuale e alla sua preparazione specifica. Il modello più piccolo pplx-embed-v1-0.6B restituisce 1024 dimensioni, mentre questa edizione 4B ne restituisce 2560. Mantieni separate le loro identità esatte e rappresentazioni di indice, salvo che sia stabilito un percorso di compatibilità documentato. Il risultato utile qui è un vettore indipendente di query o testo di origine, con confronto tramite coseno e rappresentazione quantizzata selezionata registrati per l’attività di recupero. **Ailoot Ultra · Embedding** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b` [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) Perplexity /`perplexity/pplx-embed-v1-4b` ### Introduzione Perplexity pplx-embed-v1-4B codifica testi indipendenti in vettori di recupero di 2560 dimensioni, con un contesto di 32K. Non richiede un prefisso di istruzione e produce nativamente embedding INT8 non normalizzati, confrontati tramite similarità coseno. 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 32.000 tokens Formato di output json | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti perplexity/pplx-embed-v1-4b | 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: 32.000 · 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` | Contratto32000 | | 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 **$0.00006** / 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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b", "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='perplexity/pplx-embed-v1-4b',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** [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/it/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) FAQ · Perplexity: Embed V1 4B Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `text`, `token_ids` → `embedding` Quali campi usa la richiesta? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Quali limiti si applicano? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `ctx`: `32000`; `input.budget.maximum`: `32000` (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.