{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3 Rerank valuta il testo candidato rispetto a una query e a un’istruzione di ordinamento fornite. Il selettore esatto configurato è qwen3-rerank. Il suo ruolo è ordinare i candidati forniti per attività di recupero e selezione dei documenti; la richiesta mantiene insieme query, istruzione e passaggi candidati, affinché il giudizio di pertinenza sia riconducibile agli input.</p><p>Preparate i documenti come un array di stringhe, con un passaggio candidato in ogni voce. Conservate una mappatura separata da ogni posizione dell’array al vostro identificatore di documento, titolo o posizione nella fonte. Questo consente all’applicazione di ricollegare un risultato ordinato al passaggio originale senza aggiungere oggetti identificatore non documentati all’array di stringhe. Per una ricerca di assistenza, i candidati possono essere le sezioni pertinenti già recuperate da una guida del prodotto; la query deve esprimere l’effettiva esigenza informativa dell’utente.</p><p>La richiesta documentata richiede model, documents, query, top_n e instruct. I campi query e instruct sono stringhe e top_n è un intero fornito esplicitamente. L’esempio pubblicato usa tre testi candidati, top_n=2 e un’istruzione per recuperare passaggi pertinenti che rispondano a una query di ricerca sul web. Usate instruct per indicare la relazione che conta per l’ordinamento, mantenendo la domanda effettiva in query e il materiale da valutare in documents.</p><p>La guida dell’operazione indica una lunghezza massima di input di 30K. Mantenete i passaggi candidati concentrati sul testo necessario per giudicarne la pertinenza, conservando i titoli o il contesto vicino quando cambiano il significato. Preservate i confini delle fonti, affinché un passaggio selezionato possa ancora essere verificato nel documento originale. Il profilo esatto della richiesta e i campi obbligatori restano la base per preparare l’input.</p><p>Il risultato strutturato restituito contiene voci results con index e relevance_score. index si riferisce alla posizione del candidato nell’array documents originale, anziché alla posizione nell’elenco dei risultati ordinati. Conservate l’ordine restituito e usate ogni index per recuperare il testo di input corrispondente. Preservate ogni risultato restituito, affinché l’applicazione possa esaminare insieme i candidati selezionati e i relativi punteggi.</p><p>Conservate la risposta JSON completa, compresi model, id della risposta e usage.total_tokens. Il testo del documento restituito può essere assente: mantenete quindi disponibile l’array originale dei candidati quando elaborate gli indici. I punteggi di pertinenza e l’utilizzo dichiarato hanno ruoli separati: i punteggi descrivono il risultato dell’ordinamento, mentre l’utilizzo registra la quantità dichiarata per l’operazione. Nessuno dei due sostituisce il passaggio originale che sostiene una risposta successiva.</p><p>Per un flusso di recupero, usate l’ordinamento per selezionare i passaggi che il passo successivo deve esaminare o citare. Confrontate un passaggio selezionato con la query e l’istruzione prima di presentarne il contenuto come prova. Una posizione alta nell’elenco dei risultati identifica un candidato da esaminare; la risposta finale dell’applicazione deve restare collegata al testo effettivo e al suo identificatore di fonte.</p><p>Verificate il risultato con query rappresentative e gli insiemi di candidati usati dall’applicazione. Controllate che gli indici corrispondano ai testi originali previsti, che l’ordine serva l’istruzione fornita e che i passaggi scelti rispondano alla domanda. Conservate insieme il selettore esatto, la query, l’istruzione, la mappatura dei candidati e la risposta completa, producendo un record riutilizzabile di selezione per pertinenza per il successivo passo di recupero o documentale.</p>",
  "aboutText": "Qwen3 Rerank valuta il testo candidato rispetto a una query e a un’istruzione di ordinamento fornite. Il selettore esatto configurato è qwen3-rerank. Il suo ruolo è ordinare i candidati forniti per attività di recupero e selezione dei documenti; la richiesta mantiene insieme query, istruzione e passaggi candidati, affinché il giudizio di pertinenza sia riconducibile agli input.\n\nPreparate i documenti come un array di stringhe, con un passaggio candidato in ogni voce. Conservate una mappatura separata da ogni posizione dell’array al vostro identificatore di documento, titolo o posizione nella fonte. Questo consente all’applicazione di ricollegare un risultato ordinato al passaggio originale senza aggiungere oggetti identificatore non documentati all’array di stringhe. Per una ricerca di assistenza, i candidati possono essere le sezioni pertinenti già recuperate da una guida del prodotto; la query deve esprimere l’effettiva esigenza informativa dell’utente.\n\nLa richiesta documentata richiede model, documents, query, top_n e instruct. I campi query e instruct sono stringhe e top_n è un intero fornito esplicitamente. L’esempio pubblicato usa tre testi candidati, top_n=2 e un’istruzione per recuperare passaggi pertinenti che rispondano a una query di ricerca sul web. Usate instruct per indicare la relazione che conta per l’ordinamento, mantenendo la domanda effettiva in query e il materiale da valutare in documents.\n\nLa guida dell’operazione indica una lunghezza massima di input di 30K. Mantenete i passaggi candidati concentrati sul testo necessario per giudicarne la pertinenza, conservando i titoli o il contesto vicino quando cambiano il significato. Preservate i confini delle fonti, affinché un passaggio selezionato possa ancora essere verificato nel documento originale. Il profilo esatto della richiesta e i campi obbligatori restano la base per preparare l’input.\n\nIl risultato strutturato restituito contiene voci results con index e relevance_score. index si riferisce alla posizione del candidato nell’array documents originale, anziché alla posizione nell’elenco dei risultati ordinati. Conservate l’ordine restituito e usate ogni index per recuperare il testo di input corrispondente. Preservate ogni risultato restituito, affinché l’applicazione possa esaminare insieme i candidati selezionati e i relativi punteggi.\n\nConservate la risposta JSON completa, compresi model, id della risposta e usage.total_tokens. Il testo del documento restituito può essere assente: mantenete quindi disponibile l’array originale dei candidati quando elaborate gli indici. I punteggi di pertinenza e l’utilizzo dichiarato hanno ruoli separati: i punteggi descrivono il risultato dell’ordinamento, mentre l’utilizzo registra la quantità dichiarata per l’operazione. Nessuno dei due sostituisce il passaggio originale che sostiene una risposta successiva.\n\nPer un flusso di recupero, usate l’ordinamento per selezionare i passaggi che il passo successivo deve esaminare o citare. Confrontate un passaggio selezionato con la query e l’istruzione prima di presentarne il contenuto come prova. Una posizione alta nell’elenco dei risultati identifica un candidato da esaminare; la risposta finale dell’applicazione deve restare collegata al testo effettivo e al suo identificatore di fonte.\n\nVerificate il risultato con query rappresentative e gli insiemi di candidati usati dall’applicazione. Controllate che gli indici corrispondano ai testi originali previsti, che l’ordine serva l’istruzione fornita e che i passaggi scelti rispondano alla domanda. Conservate insieme il selettore esatto, la query, l’istruzione, la mappatura dei candidati e la risposta completa, producendo un record riutilizzabile di selezione per pertinenza per il successivo passo di recupero o documentale.",
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Il profilo esatto qwen3-rerank accetta elenchi di documenti testuali e restituisce punteggi di pertinenza indicizzati con metadati di utilizzo per flussi di recupero e selezione dei documenti.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Input accettati</dt><dd>Testo</dd></div><div><dt>Risultati</dt><dd>structured</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Informazioni sul modello</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>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.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3 Rerank valuta il testo candidato rispetto a una query e a un’istruzione di ordinamento fornite. Il selettore esatto configurato è qwen3-rerank. Il suo ruolo è ordinare i candidati forniti per attività di recupero e selezione dei documenti; la richiesta mantiene insieme query, istruzione e passaggi candidati, affinché il giudizio di pertinenza sia riconducibile agli input.</p><p>Preparate i documenti come un array di stringhe, con un passaggio candidato in ogni voce. Conservate una mappatura separata da ogni posizione dell’array al vostro identificatore di documento, titolo o posizione nella fonte. Questo consente all’applicazione di ricollegare un risultato ordinato al passaggio originale senza aggiungere oggetti identificatore non documentati all’array di stringhe. Per una ricerca di assistenza, i candidati possono essere le sezioni pertinenti già recuperate da una guida del prodotto; la query deve esprimere l’effettiva esigenza informativa dell’utente.</p><p>La richiesta documentata richiede model, documents, query, top_n e instruct. I campi query e instruct sono stringhe e top_n è un intero fornito esplicitamente. L’esempio pubblicato usa tre testi candidati, top_n=2 e un’istruzione per recuperare passaggi pertinenti che rispondano a una query di ricerca sul web. Usate instruct per indicare la relazione che conta per l’ordinamento, mantenendo la domanda effettiva in query e il materiale da valutare in documents.</p><p>La guida dell’operazione indica una lunghezza massima di input di 30K. Mantenete i passaggi candidati concentrati sul testo necessario per giudicarne la pertinenza, conservando i titoli o il contesto vicino quando cambiano il significato. Preservate i confini delle fonti, affinché un passaggio selezionato possa ancora essere verificato nel documento originale. Il profilo esatto della richiesta e i campi obbligatori restano la base per preparare l’input.</p><p>Il risultato strutturato restituito contiene voci results con index e relevance_score. index si riferisce alla posizione del candidato nell’array documents originale, anziché alla posizione nell’elenco dei risultati ordinati. Conservate l’ordine restituito e usate ogni index per recuperare il testo di input corrispondente. Preservate ogni risultato restituito, affinché l’applicazione possa esaminare insieme i candidati selezionati e i relativi punteggi.</p><p>Conservate la risposta JSON completa, compresi model, id della risposta e usage.total_tokens. Il testo del documento restituito può essere assente: mantenete quindi disponibile l’array originale dei candidati quando elaborate gli indici. I punteggi di pertinenza e l’utilizzo dichiarato hanno ruoli separati: i punteggi descrivono il risultato dell’ordinamento, mentre l’utilizzo registra la quantità dichiarata per l’operazione. Nessuno dei due sostituisce il passaggio originale che sostiene una risposta successiva.</p><p>Per un flusso di recupero, usate l’ordinamento per selezionare i passaggi che il passo successivo deve esaminare o citare. Confrontate un passaggio selezionato con la query e l’istruzione prima di presentarne il contenuto come prova. Una posizione alta nell’elenco dei risultati identifica un candidato da esaminare; la risposta finale dell’applicazione deve restare collegata al testo effettivo e al suo identificatore di fonte.</p><p>Verificate il risultato con query rappresentative e gli insiemi di candidati usati dall’applicazione. Controllate che gli indici corrispondano ai testi originali previsti, che l’ordine serva l’istruzione fornita e che i passaggi scelti rispondano alla domanda. Conservate insieme il selettore esatto, la query, l’istruzione, la mappatura dei candidati e la risposta completa, producendo un record riutilizzabile di selezione per pertinenza per il successivo passo di recupero o documentale.</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 · Riordinamento</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Tipi di input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Tipi di output</dt><dd><code>structured</code></dd></div><div><dt>Formato di output</dt><dd>application/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>qwen3-rerank</div><div>Condizioni: Selettore letterale del 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\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>array</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>Condizioni: Passaggi di testo candidati, mantenuti nell&#39;ordine originale di ingresso.</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\">query</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>Condizioni: Query di pertinenza.</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\">top_n</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>Obbligatorio</td><td data-cell-label=\"Valori e limiti\"><span class=\"card-cell-label\">Valori e limiti</span><div>Condizioni: Numero richiesto di risultati ordinati per pertinenza; non viene dichiarato alcun minimo, massimo o valore predefinito non documentato.</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\">instruct</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>Condizioni: Istruzione che descrive l&#39;attività di recupero delle informazioni.</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></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, documents, query, top_n, instruct</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span></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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>additional_properties</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>true</td></tr></tbody></table></div><p>Ciclo di vita: <code>synchronous</code></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>Non specificato <span class=\"note-s\">Quando è selezionata la modalità rapida</span></dd><dt>Modalità flex</dt><dd>Non specificato <span class=\"note-s\">Quando è selezionata la modalità flex</span></dd><dt>Sforzo massimo di ragionamento</dt><dd>Non specificato <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><p class=\"note-s\">Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Configurazione</th><th>Listino delle tariffe</th><th>Unità di fatturazione</th><th>Costo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Configurazione\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configurazione</span>Tariffe 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=\"Unità di fatturazione\"><span class=\"card-cell-label\">Unità di fatturazione</span>—</td><td data-cell-label=\"Costo\"><span class=\"card-cell-label\">Costo</span><div><span>Input · Token in input</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Output · Token in output</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"Configurazione\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configurazione</span>token totali</th><td data-cell-label=\"Listino delle tariffe\"><span class=\"card-cell-label\">Listino delle tariffe</span>—</td><td data-cell-label=\"Unità di fatturazione\"><span class=\"card-cell-label\">Unità di fatturazione</span>/ 1K token</td><td data-cell-label=\"Costo\"><span class=\"card-cell-label\">Costo</span><div><span>Input · token totali</span> <b>$0.00014</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 · Riordinamento</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-2786-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2786-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">JSON · applica il reranking al testo</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-2786-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2786-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;qwen3-rerank&quot;,\n  &quot;query&quot;: &quot;Which passage discusses text ranking?&quot;,\n  &quot;documents&quot;: [\n    &quot;Text ranking orders candidate passages by relevance.&quot;,\n    &quot;Quantum computing studies computation using quantum systems.&quot;,\n    &quot;Pretrained language models can improve text ranking.&quot;\n  ],\n  &quot;top_n&quot;: 2,\n  &quot;instruct&quot;: &quot;Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.&quot;\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 · Riordinamento</h4><p class=\"note-s\">Leggi gli indici e i punteggi di pertinenza e associa ogni indice ai tuoi documenti originali. Il documento riproposto nella risposta può essere assente.</p><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Se occorre verificare la risposta originale</h5><p class=\"note-s\">Conserva la risposta originale e l&#39;id della richiesta dopo un invio dall&#39;esito ambiguo; non ripeterlo mai.</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><th>Significato</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>integer</td><td data-cell-label=\"Significato\"><span class=\"card-cell-label\">Significato</span>Indice del documento originale in ingresso corrispondente.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>number</td><td data-cell-label=\"Significato\"><span class=\"card-cell-label\">Significato</span>Punteggio di pertinenza restituito.</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><td data-cell-label=\"Significato\"><span class=\"card-cell-label\">Significato</span>Modello effettivo della risposta.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>string</td><td data-cell-label=\"Significato\"><span class=\"card-cell-label\">Significato</span>Identificatore effettivo della risposta.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>integer</td><td data-cell-label=\"Significato\"><span class=\"card-cell-label\">Significato</span>Totale misurato dei token utilizzati per la fatturazione.</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>JSON o selezione obbligatoria del modello non validi.</td><td data-cell-label=\"Passaggio successivo\"><span class=\"card-cell-label\">Passaggio successivo</span>Correggi l&#39;input indicato prima di una nuova richiesta.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Risposta\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Risposta</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Condizione\"><span class=\"card-cell-label\">Condizione</span>Chiave API non valida.</td><td data-cell-label=\"Passaggio successivo\"><span class=\"card-cell-label\">Passaggio successivo</span>Usa la tua chiave API Ailoot valida.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Risposta\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Risposta</span>503 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Condizione\"><span class=\"card-cell-label\">Condizione</span>I prezzi strutturati del metodo o l&#39;autorizzazione all&#39;utilizzo non sono disponibili.</td><td data-cell-label=\"Passaggio successivo\"><span class=\"card-cell-label\">Passaggio successivo</span>Conserva la risposta originale; non ripetere un invio dall&#39;esito ambiguo.</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=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</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=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen3-rerank",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|qwen3-rerank",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "errors": [
              {
                "condition": "JSON o selezione obbligatoria del modello non validi.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Correggi l'input indicato prima di una nuova richiesta.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Chiave API non valida.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Usa la tua chiave API Ailoot valida.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "I prezzi strutturati del metodo o l'autorizzazione all'utilizzo non sono disponibili.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Conserva la risposta originale; non ripetere un invio dall'esito ambiguo.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "Conserva la risposta originale e l'id della richiesta dopo un invio dall'esito ambiguo; non ripeterlo mai."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "Indice del documento originale in ingresso corrispondente.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Punteggio di pertinenza restituito.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Modello effettivo della risposta.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Identificatore effettivo della risposta.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Totale misurato dei token utilizzati per la fatturazione.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "Leggi gli indici e i punteggi di pertinenza e associa ogni indice ai tuoi documenti originali. Il documento riproposto nella risposta può essere assente."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Selettore letterale del modello.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Passaggi di testo candidati, mantenuti nell'ordine originale di ingresso.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Query di pertinenza.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Numero richiesto di risultati ordinati per pertinenza; non viene dichiarato alcun minimo, massimo o valore predefinito non documentato.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Istruzione che descrive l'attività di recupero delle informazioni.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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            "code": "{\n  \"model\": \"qwen3-rerank\",\n  \"query\": \"Which passage discusses text ranking?\",\n  \"documents\": [\n    \"Text ranking orders candidate passages by relevance.\",\n    \"Quantum computing studies computation using quantum systems.\",\n    \"Pretrained language models can improve text ranking.\"\n  ],\n  \"top_n\": 2,\n  \"instruct\": \"Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\"\n}",
            "label": "JSON · rerank text",
            "language": "json"
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        "hints": [
          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
          "Billing uses measured total tokens."
        ],
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    "description": "Qwen3 Rerank ordina il testo candidato per una query e un’istruzione fornite. Il profilo esatto qwen3-rerank accetta elenchi di documenti testuali e restituisce punteggi di pertinenza indicizzati con metadati di utilizzo per flussi di recupero e selezione dei documenti.",
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    "title": "Qwen: Qwen3 Rerank — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/it/qwen3-rerank/"
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  "rawModel": {
    "about": "Qwen3 Rerank valuta il testo candidato rispetto a una query e a un’istruzione di ordinamento fornite. Il selettore esatto configurato è qwen3-rerank. Il suo ruolo è ordinare i candidati forniti per attività di recupero e selezione dei documenti; la richiesta mantiene insieme query, istruzione e passaggi candidati, affinché il giudizio di pertinenza sia riconducibile agli input.\n\nPreparate i documenti come un array di stringhe, con un passaggio candidato in ogni voce. Conservate una mappatura separata da ogni posizione dell’array al vostro identificatore di documento, titolo o posizione nella fonte. Questo consente all’applicazione di ricollegare un risultato ordinato al passaggio originale senza aggiungere oggetti identificatore non documentati all’array di stringhe. Per una ricerca di assistenza, i candidati possono essere le sezioni pertinenti già recuperate da una guida del prodotto; la query deve esprimere l’effettiva esigenza informativa dell’utente.\n\nLa richiesta documentata richiede model, documents, query, top_n e instruct. I campi query e instruct sono stringhe e top_n è un intero fornito esplicitamente. L’esempio pubblicato usa tre testi candidati, top_n=2 e un’istruzione per recuperare passaggi pertinenti che rispondano a una query di ricerca sul web. Usate instruct per indicare la relazione che conta per l’ordinamento, mantenendo la domanda effettiva in query e il materiale da valutare in documents.\n\nLa guida dell’operazione indica una lunghezza massima di input di 30K. Mantenete i passaggi candidati concentrati sul testo necessario per giudicarne la pertinenza, conservando i titoli o il contesto vicino quando cambiano il significato. Preservate i confini delle fonti, affinché un passaggio selezionato possa ancora essere verificato nel documento originale. Il profilo esatto della richiesta e i campi obbligatori restano la base per preparare l’input.\n\nIl risultato strutturato restituito contiene voci results con index e relevance_score. index si riferisce alla posizione del candidato nell’array documents originale, anziché alla posizione nell’elenco dei risultati ordinati. Conservate l’ordine restituito e usate ogni index per recuperare il testo di input corrispondente. Preservate ogni risultato restituito, affinché l’applicazione possa esaminare insieme i candidati selezionati e i relativi punteggi.\n\nConservate la risposta JSON completa, compresi model, id della risposta e usage.total_tokens. Il testo del documento restituito può essere assente: mantenete quindi disponibile l’array originale dei candidati quando elaborate gli indici. I punteggi di pertinenza e l’utilizzo dichiarato hanno ruoli separati: i punteggi descrivono il risultato dell’ordinamento, mentre l’utilizzo registra la quantità dichiarata per l’operazione. Nessuno dei due sostituisce il passaggio originale che sostiene una risposta successiva.\n\nPer un flusso di recupero, usate l’ordinamento per selezionare i passaggi che il passo successivo deve esaminare o citare. Confrontate un passaggio selezionato con la query e l’istruzione prima di presentarne il contenuto come prova. Una posizione alta nell’elenco dei risultati identifica un candidato da esaminare; la risposta finale dell’applicazione deve restare collegata al testo effettivo e al suo identificatore di fonte.\n\nVerificate il risultato con query rappresentative e gli insiemi di candidati usati dall’applicazione. Controllate che gli indici corrispondano ai testi originali previsti, che l’ordine serva l’istruzione fornita e che i passaggi scelti rispondano alla domanda. Conservate insieme il selettore esatto, la query, l’istruzione, la mappatura dei candidati e la risposta completa, producendo un record riutilizzabile di selezione per pertinenza per il successivo passo di recupero o documentale.",
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            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ],
        "summary": "Tutte le tariffe della configurazione sono riportate nei dettagli."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "qwen3-rerank",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "rerank",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "errors": [
              {
                "condition": "JSON o selezione obbligatoria del modello non validi.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Correggi l'input indicato prima di una nuova richiesta.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Chiave API non valida.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Usa la tua chiave API Ailoot valida.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "I prezzi strutturati del metodo o l'autorizzazione all'utilizzo non sono disponibili.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Conserva la risposta originale; non ripetere un invio dall'esito ambiguo.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "Conserva la risposta originale e l'id della richiesta dopo un invio dall'esito ambiguo; non ripeterlo mai."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "Indice del documento originale in ingresso corrispondente.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Punteggio di pertinenza restituito.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Modello effettivo della risposta.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Identificatore effettivo della risposta.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Totale misurato dei token utilizzati per la fatturazione.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "Leggi gli indici e i punteggi di pertinenza e associa ogni indice ai tuoi documenti originali. Il documento riproposto nella risposta può essere assente."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Selettore letterale del modello.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Passaggi di testo candidati, mantenuti nell'ordine originale di ingresso.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Query di pertinenza.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Numero richiesto di risultati ordinati per pertinenza; non viene dichiarato alcun minimo, massimo o valore predefinito non documentato.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Istruzione che descrive l'attività di recupero delle informazioni.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
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          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
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    "short": "Qwen3 Rerank ordina il testo candidato per una query e un’istruzione fornite. Il profilo esatto qwen3-rerank accetta elenchi di documenti testuali e restituisce punteggi di pertinenza indicizzati con metadati di utilizzo per flussi di recupero e selezione dei documenti."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
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      ],
      "role": "current-semantic-reference"
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    "raw_input": {
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Qwen3 Rerank ordina il testo candidato per una query e un’istruzione fornite. Il profilo esatto qwen3-rerank accetta elenchi di documenti testuali e restituisce punteggi di pertinenza indicizzati con metadati di utilizzo per flussi di recupero e selezione dei documenti.",
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