モデル

Perplexity: Embed V1 0.6B

Markdown · JSON

Perplexity: Embed V1 0.6B

Perplexityのpplx-embed-v1-0.6Bは、独立した多言語テキスト検索のために1024次元の埋め込みを生成します。32Kのコンテキスト、テキストを直接準備する方式、ネイティブのINT8またはバイナリ表現を備えた、v1ファミリーの小型インデックスプロファイルです。

モデルについて

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。

pplx-embed-v1-0.6Bは、Perplexityのv1ファミリーに属する、小型の独立埋め込みモデルです。検索と意味検索のために、クエリや文書のテキストを1024次元の表現へ変換します。メーカーは、Qwen3を基に拡散による継続事前学習で適応させ、平均プーリングと32Kのコンテキストを備えたファミリーと説明しています。モデルは必須の指示接頭辞なしで、入力されたテキストを直接エンコードします。

独立したレコードを準備する

有用なコレクションには、商品説明、ナレッジベースの節、短い調査メモを含められます。各テキストには、検索で返されたときに理解できるだけの出典文脈を付けてください。具体的には、見出し、探している記述、その意味を変える条件です。得られた埋め込みとともに、元のテキストとレコード識別子を残してください。

メモ検索では、手順の何が変わったかという質問に対して、その変更を説明するメモを検索する必要があります。実際の質問を埋め込みに変換し、準備したコーパスのレコードと比較します。別のモデルファミリーのquery/passage指示を既定で追加しないでください。このモデルについてメーカーが文書化した準備方法は、直接テキストを入力する方式です。

量子化ベクトルとコサイン比較

ネイティブ表現は、非正規化のINT8埋め込みです。Perplexityは比較にコサイン類似度を明示的に推奨しています。非正規化出力に対する単純な内積スコアでは、ベクトルの大きさが寄与するため比較が変わります。選択した表現と距離尺度を組み合わせて解釈できる検索インデックスと採点経路を選んでください。

バイナリ表現も文書化されており、モデル表にはMatryoshka対応が示されています。これらの表現の選択肢はインデックスの保存に関係しますが、その成分とパックされたバイトを正しく解釈する必要があります。1024次元の完全な出力は、2560次元の4Bモデルとは異なります。モデルサイズや出力表現の変更は、自動的に共通の空間になると考えず、クエリ側とコーパス側で確認してください。

コンテキストを意図的に使う

メーカーのコンテキスト仕様は32Kです。長いメモや文書の節では、短いウィンドウのエンコーダーより多くの周辺説明を含められますが、検索単位には明確な目的が必要です。検索結果が節全体を返すべきか、答えを含む焦点の定まった文章を返すべきかを選んでください。定義と例外は、それらが条件を付ける記述と一緒に保ってください。

大きな原本資料では、上位文書の識別子とバージョンをベクトルの外に残します。これにより、検索結果から出典へ戻れ、変更されたテキストで対応する表現を置き換えられます。意図した言語の組み合わせで実際の質問に対する候補結果を点検し、単に似た話題を扱っているのではなく、文章が求められた情報を提供しているかを確認してください。

独立処理と文脈処理を分ける

モデルカードは、この独立エンコーダーをpplx-embed-context-v1-0.6Bと区別しています。文脈モデルは文書の周囲の情報をチャンク表現に使用し、通常のv1モデルは入力された各テキストを単独で表現します。独立した文字列のリストだけでは、文脈を使ったチャンク処理が行われたとはいえません。

有用な出力は、実際の原文と結び付き、選択したINT8またはバイナリ形式とコサイン比較を記録した、コーパス表現またはクエリベクトルです。その後の順位付け段階やRAGの回答段階は、検索されたテキストを別の成果物として使用します。このプロファイルは、正確な0.6B独立エディションに属し、4Bやcontext-v1のモデルに属するものではありません。

Ailoot Ultra · 埋め込み POST /v1/embeddings perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

Perplexity /perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

はじめに

Perplexityのpplx-embed-v1-0.6Bは、独立した多言語テキスト検索のために1024次元の埋め込みを生成します。32Kのコンテキスト、テキストを直接準備する方式、ネイティブのINT8またはバイナリ表現を備えた、v1ファミリーの小型インデックスプロファイルです。

対応する入力
テキスト · token_ids
結果
embedding

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · 埋め込み POST /v1/embeddings
入力の種類
text, token_ids
出力の種類
embedding
コンテキスト
32,000 tokens
出力形式
json
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
perplexity/pplx-embed-v1-0.6b
デフォルト—
フィールドinput種類string|string[]|integer[]|integer[][]要件必須値と制限
最小項目数: 1
条件: 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。
入力の許容量: 最大値: 32,000 · 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
デフォルト—
フィールドencoding_format種類string要件任意値と制限
float
デフォルトfloat
フィールドdimensions種類integer要件非対応値と制限
最小値: 1
デフォルト—
フィールドuser種類json_value要件任意値と制限
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。
デフォルト—
フィールドsession_id種類json_value要件任意値と制限
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。
デフォルト—
フィールドtrace種類json_value要件任意値と制限
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。
デフォルト—
フィールドprovider種類object要件任意値と制限
条件: provider.options は拒否されます
デフォルト—
入力素材の組み合わせ

text_to_embedding

メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様model, input
パラメータinput_shapes仕様string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
パラメータencoding_format仕様float
パラメータdimensions_override仕様false
パラメータmax_input_budget_units仕様32000
パラメータmultimodal_objects仕様false
パラメータmaterial_types仕様text, token_ids

ライフサイクル: synchronous_json

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。

料金

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。

高速モード
標準料金 高速モードが選択されている場合
Flex モード
標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量
標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

設定料金表料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金料金
入力 · 入力トークン $0.000008 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

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。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · 埋め込み

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='perplexity/pplx-embed-v1-0.6b',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · 埋め込み

json

完了した結果をすべて保存

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。

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。

元のレスポンスを確認する場合

埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドobject種類string
フィールドmodel種類string
フィールドdata[].index種類integer
フィールドdata[].embedding種類finite float[]
フィールドusage種類object
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です次の手順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。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

FAQ · Perplexity: Embed V1 0.6B
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/embeddings · perplexity/pplx-embed-v1-0.6b: text, token_ids → embedding

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/embeddings · perplexity/pplx-embed-v1-0.6b: model, input, encoding_format, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/embeddings · perplexity/pplx-embed-v1-0.6b: ctx: 32000; input.budget.maximum: 32000 (UTF8 バイト); input.min_items: 1

詳細を見る

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