{
  "aboutHtml": "<p>Codestral Embed 2505は、コード検索に特化したMistral AIの埋め込みモデルです。ソースコードや自然言語のコード検索クエリを含むテキストを受け取り、数値ベクトルを返します。メーカーは、リポジトリ検索、コーディングアシスタントの文脈検索、類似度と重複の分析、機能や構造によるコードのグループ分けに位置付けています。固定のリリース識別子はcodestral-embed-2505です。</p><p>入力と表現</p><p>コード入力には、関数、関連するソースの断片、その他のリポジトリ内の意味のある単位を使用できます。自然言語のクエリは、正確なシンボル名を指定するのではなく、見つけたい動作を説明できます。埋め込みは比較のためにその入力を表現します。モデルは新しい実装を生成したり、受け取ったコードを実行したりしません。</p><p>公式リリースには、完全な入力コンテキストとして8,192トークンが記載されています。検索向けには、より大きなチャンクが検索に悪影響を与える可能性があるとして、メーカーは約3,000文字のチャンクに1,000文字の重なりを付けることを推奨しています。これらは検索用の準備に関する推奨値であり、3,000文字というトークン上限ではありません。検索後にアプリケーションが関連コードを返せるよう、準備した各項目にファイル、シンボル、出典の位置を対応付けてください。</p><p>出力精度と次元</p><p>コード埋め込みガイドには、float、int8、uint8、binary、ubinaryの出力型が記載されています。floatは32ビットの単精度値を使用します。int8は-128〜127の符号付き8ビット整数、uint8は0〜255の符号なし8ビット値を使用します。binaryとubinaryは、量子化した1ビット値を8ビット要素にパックして保存し、それぞれ符号付き、符号なしのコンテナーを使用します。</p><p>ビットパック表現は、返されるリストの長さを変えます。ガイドでは、論理的な埋め込み次元8個につき、パックされた要素1個になると説明しています。そのため、形式を認識した比較は、パックされたバイトを通常の浮動小数点座標として扱うこととは異なります。選択した型をベクトルとともに保持し、インデックス化したコードとそのクエリに同じ表現を使用してください。</p><p>パラメーターの文書には、既定の次元1,536、最大次元3,072と記載されています。次元は関連性の順に並び、メーカーは先頭から選んだ個数を残すことで表現サイズを選択できると説明しています。保存済みコレクションと新しいクエリで、次元を一致させてください。短い表現や量子化表現は保存と比較の動作を変えますが、入力コンテキストを増やしたり、モデルをコード生成器に変えたりするものではありません。</p><p>検索拡張によるコーディング</p><p>リリースの最初のユースケースは、コード補完、編集、説明のための文脈検索です。意味のあるコード単位を準備し、リポジトリのリビジョンとソース識別子を残してください。特定のエラーをどう処理するかという質問から、関連する関数を検索し、アプリケーションが実際の変更依頼とともにコーディングモデルへ渡せます。</p><p>実用的な結果は、ファイルパス、シンボル、動作の理解に必要な内容を持つ、順位付きのソーススニペット集合です。検索したスニペットは、開発者が開いたり、アシスタントへ渡したりできます。Codestral Embedが行うのは表現の段階です。別のコンポーネントが結果を選び、生成モデルが説明や提案コードを書きます。</p><p>意味検索と類似度比較</p><p>メーカーは、自然言語やコードのクエリでコードを検索する用途を説明しています。開発者は、関数名が依頼の表現と異なっていても、ある動作の実装を探せます。意図した実装を区別する動作や条件を含めてください。サブシステム全体についての一般的なクエリは、関連する資料を返しても、具体的な質問を解決しないことがあります。</p><p>リリースには、表現が異なっていても、ほぼ重複したコードや機能的に似たコードを見つける用途も説明されています。そのような結果は、再利用可能な実装を見つけたり、さらに確認が必要なコードを特定したりするのに役立ちます。埋め込み空間での類似は、ソースを点検するための信号です。2つの断片があらゆる入力に対して同一の動作をするという証明ではありません。</p><p>クラスタリング、分析、比較</p><p>コード埋め込みを使って、機能や構造でコードをグループ分けし、リポジトリの構成を調べられます。人や後続のアプリケーション段階がグループを解釈できるよう、元のスニペットと識別子を参照可能にしてください。クラスタは表現に基づくグループであり、自動的に検証されたアーキテクチャ記述ではありません。</p><p>メーカーの浮動小数点ベクトルの例は、単位長に正規化した埋め込みを使用し、コサイン類似度、内積、ユークリッド距離で一貫した順位が得られます。量子化出力やビットパック出力は、未加工の浮動小数点座標についての想定を引き継ぐのではなく、それぞれ固有の形式処理を維持するべきです。公開エンドポイントも入力インデックスを保持し、各ベクトルと原本項目のつながりを維持しやすくしています。</p><p>エディションと実用上の境界</p><p>この正確なモデルページには、8kというコンテキスト表記と、埋め込みおよびバッチのワークフローが記載されています。一方、リリースには8,192トークンという値が示されています。コレクションとクエリのワークフロー全体で、2505というエディション名、選択した出力次元と型を維持してください。これはコード向けのベクトル出力であり、Codestralのテキスト補完や、固定次元のMistral Embedテキストモデルとは異なります。</p><p>関連する動作を含むコード単位を準備し、ソースの位置を残し、何を見つけるための質問かを明示してください。有用な成果物は、実際のコードに結び付いた検索可能な表現です。それ自体が次の説明、編集、開発者の確認を実行することなく、それらの段階を支援します。</p>",
  "aboutText": "Codestral Embed 2505は、コード検索に特化したMistral AIの埋め込みモデルです。ソースコードや自然言語のコード検索クエリを含むテキストを受け取り、数値ベクトルを返します。メーカーは、リポジトリ検索、コーディングアシスタントの文脈検索、類似度と重複の分析、機能や構造によるコードのグループ分けに位置付けています。固定のリリース識別子はcodestral-embed-2505です。\n\n入力と表現\n\nコード入力には、関数、関連するソースの断片、その他のリポジトリ内の意味のある単位を使用できます。自然言語のクエリは、正確なシンボル名を指定するのではなく、見つけたい動作を説明できます。埋め込みは比較のためにその入力を表現します。モデルは新しい実装を生成したり、受け取ったコードを実行したりしません。\n\n公式リリースには、完全な入力コンテキストとして8,192トークンが記載されています。検索向けには、より大きなチャンクが検索に悪影響を与える可能性があるとして、メーカーは約3,000文字のチャンクに1,000文字の重なりを付けることを推奨しています。これらは検索用の準備に関する推奨値であり、3,000文字というトークン上限ではありません。検索後にアプリケーションが関連コードを返せるよう、準備した各項目にファイル、シンボル、出典の位置を対応付けてください。\n\n出力精度と次元\n\nコード埋め込みガイドには、float、int8、uint8、binary、ubinaryの出力型が記載されています。floatは32ビットの単精度値を使用します。int8は-128〜127の符号付き8ビット整数、uint8は0〜255の符号なし8ビット値を使用します。binaryとubinaryは、量子化した1ビット値を8ビット要素にパックして保存し、それぞれ符号付き、符号なしのコンテナーを使用します。\n\nビットパック表現は、返されるリストの長さを変えます。ガイドでは、論理的な埋め込み次元8個につき、パックされた要素1個になると説明しています。そのため、形式を認識した比較は、パックされたバイトを通常の浮動小数点座標として扱うこととは異なります。選択した型をベクトルとともに保持し、インデックス化したコードとそのクエリに同じ表現を使用してください。\n\nパラメーターの文書には、既定の次元1,536、最大次元3,072と記載されています。次元は関連性の順に並び、メーカーは先頭から選んだ個数を残すことで表現サイズを選択できると説明しています。保存済みコレクションと新しいクエリで、次元を一致させてください。短い表現や量子化表現は保存と比較の動作を変えますが、入力コンテキストを増やしたり、モデルをコード生成器に変えたりするものではありません。\n\n検索拡張によるコーディング\n\nリリースの最初のユースケースは、コード補完、編集、説明のための文脈検索です。意味のあるコード単位を準備し、リポジトリのリビジョンとソース識別子を残してください。特定のエラーをどう処理するかという質問から、関連する関数を検索し、アプリケーションが実際の変更依頼とともにコーディングモデルへ渡せます。\n\n実用的な結果は、ファイルパス、シンボル、動作の理解に必要な内容を持つ、順位付きのソーススニペット集合です。検索したスニペットは、開発者が開いたり、アシスタントへ渡したりできます。Codestral Embedが行うのは表現の段階です。別のコンポーネントが結果を選び、生成モデルが説明や提案コードを書きます。\n\n意味検索と類似度比較\n\nメーカーは、自然言語やコードのクエリでコードを検索する用途を説明しています。開発者は、関数名が依頼の表現と異なっていても、ある動作の実装を探せます。意図した実装を区別する動作や条件を含めてください。サブシステム全体についての一般的なクエリは、関連する資料を返しても、具体的な質問を解決しないことがあります。\n\nリリースには、表現が異なっていても、ほぼ重複したコードや機能的に似たコードを見つける用途も説明されています。そのような結果は、再利用可能な実装を見つけたり、さらに確認が必要なコードを特定したりするのに役立ちます。埋め込み空間での類似は、ソースを点検するための信号です。2つの断片があらゆる入力に対して同一の動作をするという証明ではありません。\n\nクラスタリング、分析、比較\n\nコード埋め込みを使って、機能や構造でコードをグループ分けし、リポジトリの構成を調べられます。人や後続のアプリケーション段階がグループを解釈できるよう、元のスニペットと識別子を参照可能にしてください。クラスタは表現に基づくグループであり、自動的に検証されたアーキテクチャ記述ではありません。\n\nメーカーの浮動小数点ベクトルの例は、単位長に正規化した埋め込みを使用し、コサイン類似度、内積、ユークリッド距離で一貫した順位が得られます。量子化出力やビットパック出力は、未加工の浮動小数点座標についての想定を引き継ぐのではなく、それぞれ固有の形式処理を維持するべきです。公開エンドポイントも入力インデックスを保持し、各ベクトルと原本項目のつながりを維持しやすくしています。\n\nエディションと実用上の境界\n\nこの正確なモデルページには、8kというコンテキスト表記と、埋め込みおよびバッチのワークフローが記載されています。一方、リリースには8,192トークンという値が示されています。コレクションとクエリのワークフロー全体で、2505というエディション名、選択した出力次元と型を維持してください。これはコード向けのベクトル出力であり、Codestralのテキスト補完や、固定次元のMistral Embedテキストモデルとは異なります。\n\n関連する動作を含むコード単位を準備し、ソースの位置を残し、何を見つけるための質問かを明示してください。有用な成果物は、実際のコードに結び付いた検索可能な表現です。それ自体が次の説明、編集、開発者の確認を実行することなく、それらの段階を支援します。",
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aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|mistralai%2Fcodestral-embed-2505\">埋め込み</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">はじめに</h3><p class=\"mdesc-full\">Codestral Embed 2505は、リポジトリ検索やコーディングアシスタントの情報検索のために、コードと自然言語のクエリをベクトルで表現します。メーカーは、8,192トークンのコンテキスト、最大3,072まで設定可能な次元、浮動小数点・整数・ビットパックの出力形式を文書化しています。</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>対応する入力</dt><dd>テキスト · token_ids</dd></div><div><dt>結果</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>モデルについて</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Codestral Embed 2505は、コード検索に特化したMistral AIの埋め込みモデルです。ソースコードや自然言語のコード検索クエリを含むテキストを受け取り、数値ベクトルを返します。メーカーは、リポジトリ検索、コーディングアシスタントの文脈検索、類似度と重複の分析、機能や構造によるコードのグループ分けに位置付けています。固定のリリース識別子はcodestral-embed-2505です。</p><p>入力と表現</p><p>コード入力には、関数、関連するソースの断片、その他のリポジトリ内の意味のある単位を使用できます。自然言語のクエリは、正確なシンボル名を指定するのではなく、見つけたい動作を説明できます。埋め込みは比較のためにその入力を表現します。モデルは新しい実装を生成したり、受け取ったコードを実行したりしません。</p><p>公式リリースには、完全な入力コンテキストとして8,192トークンが記載されています。検索向けには、より大きなチャンクが検索に悪影響を与える可能性があるとして、メーカーは約3,000文字のチャンクに1,000文字の重なりを付けることを推奨しています。これらは検索用の準備に関する推奨値であり、3,000文字というトークン上限ではありません。検索後にアプリケーションが関連コードを返せるよう、準備した各項目にファイル、シンボル、出典の位置を対応付けてください。</p><p>出力精度と次元</p><p>コード埋め込みガイドには、float、int8、uint8、binary、ubinaryの出力型が記載されています。floatは32ビットの単精度値を使用します。int8は-128〜127の符号付き8ビット整数、uint8は0〜255の符号なし8ビット値を使用します。binaryとubinaryは、量子化した1ビット値を8ビット要素にパックして保存し、それぞれ符号付き、符号なしのコンテナーを使用します。</p><p>ビットパック表現は、返されるリストの長さを変えます。ガイドでは、論理的な埋め込み次元8個につき、パックされた要素1個になると説明しています。そのため、形式を認識した比較は、パックされたバイトを通常の浮動小数点座標として扱うこととは異なります。選択した型をベクトルとともに保持し、インデックス化したコードとそのクエリに同じ表現を使用してください。</p><p>パラメーターの文書には、既定の次元1,536、最大次元3,072と記載されています。次元は関連性の順に並び、メーカーは先頭から選んだ個数を残すことで表現サイズを選択できると説明しています。保存済みコレクションと新しいクエリで、次元を一致させてください。短い表現や量子化表現は保存と比較の動作を変えますが、入力コンテキストを増やしたり、モデルをコード生成器に変えたりするものではありません。</p><p>検索拡張によるコーディング</p><p>リリースの最初のユースケースは、コード補完、編集、説明のための文脈検索です。意味のあるコード単位を準備し、リポジトリのリビジョンとソース識別子を残してください。特定のエラーをどう処理するかという質問から、関連する関数を検索し、アプリケーションが実際の変更依頼とともにコーディングモデルへ渡せます。</p><p>実用的な結果は、ファイルパス、シンボル、動作の理解に必要な内容を持つ、順位付きのソーススニペット集合です。検索したスニペットは、開発者が開いたり、アシスタントへ渡したりできます。Codestral Embedが行うのは表現の段階です。別のコンポーネントが結果を選び、生成モデルが説明や提案コードを書きます。</p><p>意味検索と類似度比較</p><p>メーカーは、自然言語やコードのクエリでコードを検索する用途を説明しています。開発者は、関数名が依頼の表現と異なっていても、ある動作の実装を探せます。意図した実装を区別する動作や条件を含めてください。サブシステム全体についての一般的なクエリは、関連する資料を返しても、具体的な質問を解決しないことがあります。</p><p>リリースには、表現が異なっていても、ほぼ重複したコードや機能的に似たコードを見つける用途も説明されています。そのような結果は、再利用可能な実装を見つけたり、さらに確認が必要なコードを特定したりするのに役立ちます。埋め込み空間での類似は、ソースを点検するための信号です。2つの断片があらゆる入力に対して同一の動作をするという証明ではありません。</p><p>クラスタリング、分析、比較</p><p>コード埋め込みを使って、機能や構造でコードをグループ分けし、リポジトリの構成を調べられます。人や後続のアプリケーション段階がグループを解釈できるよう、元のスニペットと識別子を参照可能にしてください。クラスタは表現に基づくグループであり、自動的に検証されたアーキテクチャ記述ではありません。</p><p>メーカーの浮動小数点ベクトルの例は、単位長に正規化した埋め込みを使用し、コサイン類似度、内積、ユークリッド距離で一貫した順位が得られます。量子化出力やビットパック出力は、未加工の浮動小数点座標についての想定を引き継ぐのではなく、それぞれ固有の形式処理を維持するべきです。公開エンドポイントも入力インデックスを保持し、各ベクトルと原本項目のつながりを維持しやすくしています。</p><p>エディションと実用上の境界</p><p>この正確なモデルページには、8kというコンテキスト表記と、埋め込みおよびバッチのワークフローが記載されています。一方、リリースには8,192トークンという値が示されています。コレクションとクエリのワークフロー全体で、2505というエディション名、選択した出力次元と型を維持してください。これはコード向けのベクトル出力であり、Codestralのテキスト補完や、固定次元のMistral 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は非負の整数です。</div><div>入力の許容量: 最大値: 8,192 · テキスト単位: UTF8 バイト · トークン単位: トークン配列の要素</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>任意</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td 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class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>任意</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span 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class=\"card-cell-label\">仕様</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>8192</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>ライフサイクル: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。</p><p class=\"note-s\">モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">料金</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。</p><dl data-price-conditions><dt>高速モード</dt><dd>標準料金 <span class=\"note-s\">高速モードが選択されている場合</span></dd><dt>Flex モード</dt><dd>標準料金 <span class=\"note-s\">flex モードが選択されている場合</span></dd><dt>最大推論量</dt><dd>標準料金 <span class=\"note-s\">推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailootの料金</h4><h4>設定別の価格</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>設定</th><th>料金表</th><th>料金</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"設定\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">設定</span>トークンの基本単価</th><td data-cell-label=\"料金表\"><span class=\"card-cell-label\">料金表</span>基本料金</td><td data-cell-label=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>入力 · 入力トークン</span> <b>$0.0003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ読み取り</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み、1時間</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · 埋め込み</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1892-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1892-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1892-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1892-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1892-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1892-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;mistralai/codestral-embed-2505&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1892-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1892-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;mistralai/codestral-embed-2505&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">結果を受け取って保存</h3><h4>Ailoot Ultra · 埋め込み</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>完了した結果をすべて保存</h5><p class=\"note-s\">返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。</p><p class=\"note-s\">すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>元のレスポンスを確認する場合</h5><p class=\"note-s\">埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>レスポンスのフィールド</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>エラーと次の手順</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>レスポンス</th><th>条件</th><th>次の手順</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"レスポンス\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">レスポンス</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"条件\"><span class=\"card-cell-label\">条件</span>必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です</td><td data-cell-label=\"次の手順\"><span class=\"card-cell-label\">次の手順</span>新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">エイリアス</h3><h4>モデルのエイリアス</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;fmt=embeddings\"><code>mistralai/codestral-embed-2505</code></a></span></p><h4>メソッドパスのエイリアス</h4><p class=\"note-s\">上記に表示されたメソッドパスを使用してください。</p><h4>関連する呼び出し用ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;fmt=embeddings\"><code>mistralai/codestral-embed-2505</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|mistralai%2Fcodestral-embed-2505",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です",
                "http_status": 400,
                "recovery": "新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mistralai/codestral-embed-2505"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "UTF8 バイト",
                  "token_unit": "トークン配列の要素"
                },
                "conditions": "空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options は拒否されます",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。",
            "モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"mistralai/codestral-embed-2505\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='mistralai/codestral-embed-2505',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "高速モード",
            "value": "標準料金",
            "when": "高速モードが選択されている場合"
          },
          {
            "label": "Flex モード",
            "value": "標準料金",
            "when": "flex モードが選択されている場合"
          },
          {
            "label": "最大推論量",
            "value": "標準料金",
            "when": "推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "native_quantity": 1,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "f54db8de99bf69cf37e7513fb88ffb6ff36811f1d80d657ca235c3379eec834a",
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    "private_audit_sha256": "4f27e88434882013701e915efdcc72383a5167771b9c9f46678585076031a23e",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ja/mistralai-codestral-embed-2505/",
    "description": "Codestral Embed 2505は、リポジトリ検索やコーディングアシスタントの情報検索のために、コードと自然言語のクエリをベクトルで表現します。メーカーは、8,192トークンのコンテキスト、最大3,072まで設定可能な次元、浮動小数点・整数・ビットパックの出力形式を文書化しています。",
    "locale": "ja",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ja/mistralai-codestral-embed-2505/index.md",
    "title": "Mistral: Codestral Embed 2505 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ja/mistralai-codestral-embed-2505/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Codestral Embed 2505は、コード検索に特化したMistral AIの埋め込みモデルです。ソースコードや自然言語のコード検索クエリを含むテキストを受け取り、数値ベクトルを返します。メーカーは、リポジトリ検索、コーディングアシスタントの文脈検索、類似度と重複の分析、機能や構造によるコードのグループ分けに位置付けています。固定のリリース識別子はcodestral-embed-2505です。\n\n入力と表現\n\nコード入力には、関数、関連するソースの断片、その他のリポジトリ内の意味のある単位を使用できます。自然言語のクエリは、正確なシンボル名を指定するのではなく、見つけたい動作を説明できます。埋め込みは比較のためにその入力を表現します。モデルは新しい実装を生成したり、受け取ったコードを実行したりしません。\n\n公式リリースには、完全な入力コンテキストとして8,192トークンが記載されています。検索向けには、より大きなチャンクが検索に悪影響を与える可能性があるとして、メーカーは約3,000文字のチャンクに1,000文字の重なりを付けることを推奨しています。これらは検索用の準備に関する推奨値であり、3,000文字というトークン上限ではありません。検索後にアプリケーションが関連コードを返せるよう、準備した各項目にファイル、シンボル、出典の位置を対応付けてください。\n\n出力精度と次元\n\nコード埋め込みガイドには、float、int8、uint8、binary、ubinaryの出力型が記載されています。floatは32ビットの単精度値を使用します。int8は-128〜127の符号付き8ビット整数、uint8は0〜255の符号なし8ビット値を使用します。binaryとubinaryは、量子化した1ビット値を8ビット要素にパックして保存し、それぞれ符号付き、符号なしのコンテナーを使用します。\n\nビットパック表現は、返されるリストの長さを変えます。ガイドでは、論理的な埋め込み次元8個につき、パックされた要素1個になると説明しています。そのため、形式を認識した比較は、パックされたバイトを通常の浮動小数点座標として扱うこととは異なります。選択した型をベクトルとともに保持し、インデックス化したコードとそのクエリに同じ表現を使用してください。\n\nパラメーターの文書には、既定の次元1,536、最大次元3,072と記載されています。次元は関連性の順に並び、メーカーは先頭から選んだ個数を残すことで表現サイズを選択できると説明しています。保存済みコレクションと新しいクエリで、次元を一致させてください。短い表現や量子化表現は保存と比較の動作を変えますが、入力コンテキストを増やしたり、モデルをコード生成器に変えたりするものではありません。\n\n検索拡張によるコーディング\n\nリリースの最初のユースケースは、コード補完、編集、説明のための文脈検索です。意味のあるコード単位を準備し、リポジトリのリビジョンとソース識別子を残してください。特定のエラーをどう処理するかという質問から、関連する関数を検索し、アプリケーションが実際の変更依頼とともにコーディングモデルへ渡せます。\n\n実用的な結果は、ファイルパス、シンボル、動作の理解に必要な内容を持つ、順位付きのソーススニペット集合です。検索したスニペットは、開発者が開いたり、アシスタントへ渡したりできます。Codestral Embedが行うのは表現の段階です。別のコンポーネントが結果を選び、生成モデルが説明や提案コードを書きます。\n\n意味検索と類似度比較\n\nメーカーは、自然言語やコードのクエリでコードを検索する用途を説明しています。開発者は、関数名が依頼の表現と異なっていても、ある動作の実装を探せます。意図した実装を区別する動作や条件を含めてください。サブシステム全体についての一般的なクエリは、関連する資料を返しても、具体的な質問を解決しないことがあります。\n\nリリースには、表現が異なっていても、ほぼ重複したコードや機能的に似たコードを見つける用途も説明されています。そのような結果は、再利用可能な実装を見つけたり、さらに確認が必要なコードを特定したりするのに役立ちます。埋め込み空間での類似は、ソースを点検するための信号です。2つの断片があらゆる入力に対して同一の動作をするという証明ではありません。\n\nクラスタリング、分析、比較\n\nコード埋め込みを使って、機能や構造でコードをグループ分けし、リポジトリの構成を調べられます。人や後続のアプリケーション段階がグループを解釈できるよう、元のスニペットと識別子を参照可能にしてください。クラスタは表現に基づくグループであり、自動的に検証されたアーキテクチャ記述ではありません。\n\nメーカーの浮動小数点ベクトルの例は、単位長に正規化した埋め込みを使用し、コサイン類似度、内積、ユークリッド距離で一貫した順位が得られます。量子化出力やビットパック出力は、未加工の浮動小数点座標についての想定を引き継ぐのではなく、それぞれ固有の形式処理を維持するべきです。公開エンドポイントも入力インデックスを保持し、各ベクトルと原本項目のつながりを維持しやすくしています。\n\nエディションと実用上の境界\n\nこの正確なモデルページには、8kというコンテキスト表記と、埋め込みおよびバッチのワークフローが記載されています。一方、リリースには8,192トークンという値が示されています。コレクションとクエリのワークフロー全体で、2505というエディション名、選択した出力次元と型を維持してください。これはコード向けのベクトル出力であり、Codestralのテキスト補完や、固定次元のMistral Embedテキストモデルとは異なります。\n\n関連する動作を含むコード単位を準備し、ソースの位置を残し、何を見つけるための質問かを明示してください。有用な成果物は、実際のコードに結び付いた検索可能な表現です。それ自体が次の説明、編集、開発者の確認を実行することなく、それらの段階を支援します。",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Mistral",
    "available": null,
    "canonical_model": "mistralai/codestral-embed-2505",
    "capabilities": {
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      "manufacturer_input": [
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      ],
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      ]
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    "card_routes": [
      {
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        ],
        "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。"
      }
    ],
    "ctx": 8192,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "mistralai/codestral-embed-2505",
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      "text",
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    ],
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      {
        "available": null,
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        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です",
                "http_status": 400,
                "recovery": "新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。",
                "type": "invalid_request_error"
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            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
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              "unknown": "埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。"
            },
            "material_combinations": [
              {
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                  "string",
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                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
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            "outputs": {
              "all_results": "すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。",
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              "fields": [
                {
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                {
                  "description": null,
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                },
                "conditions": "空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。",
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                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
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              {
                "availability": "source_interface",
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                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
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              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
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                "required": false,
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              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
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              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
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              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options は拒否されます",
                "default": null,
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            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。",
            "モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
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              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
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          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
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          },
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          "operation_modes": [
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            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
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        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
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            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"mistralai/codestral-embed-2505\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='mistralai/codestral-embed-2505',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "高速モード",
            "value": "標準料金",
            "when": "高速モードが選択されている場合"
          },
          {
            "label": "Flex モード",
            "value": "標準料金",
            "when": "flex モードが選択されている場合"
          },
          {
            "label": "最大推論量",
            "value": "標準料金",
            "when": "推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
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            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "native_quantity": 1,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
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            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Mistral: Codestral Embed 2505",
    "price": {
      "in": 0.3,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.3,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
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    "public_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
    "short": "Codestral Embed 2505は、リポジトリ検索やコーディングアシスタントの情報検索のために、コードと自然言語のクエリをベクトルで表現します。メーカーは、8,192トークンのコンテキスト、最大3,072まで設定可能な次元、浮動小数点・整数・ビットパックの出力形式を文書化しています。"
  },
  "renderer_schema": {
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Codestral Embed 2505は、リポジトリ検索やコーディングアシスタントの情報検索のために、コードと自然言語のクエリをベクトルで表現します。メーカーは、8,192トークンのコンテキスト、最大3,072まで設定可能な次元、浮動小数点・整数・ビットパックの出力形式を文書化しています。",
  "source": {
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