{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3 Rerankは、提示したクエリと順位付けの指示に照らして候補テキストを評価します。設定された正確なモデル指定はqwen3-rerankです。検索や文書選択のために、提示された候補を並べる役割を担います。リクエストではクエリ、指示、候補の記述を一緒に保持し、関連度の判断を入力にさかのぼって確認できるようにします。</p><p>documentsは文字列の配列として用意し、各要素に候補の記述を一つ入れます。配列の各位置から、独自の文書識別子、タイトル、出典の位置への対応表を別途保持します。これにより、文書化されていない識別子オブジェクトを文字列配列に追加せずに、順位付きの結果を元の記述へ結び直せます。サポート向けの検索なら、候補は製品ガイドからすでに取得した関連セクションなどです。クエリには、ユーザーが実際に必要としている情報を記します。</p><p>文書化されたリクエストではmodel、documents、query、top_n、instructが必須です。queryとinstructは文字列で、top_nは明示的に指定する整数です。公開されている例では、三つの候補テキスト、top_n=2、ウェブ検索の質問に答える関連記述を取得するための指示を使っています。順位付けで重視する関係はinstructに記し、実際の質問はquery、評価対象の資料はdocumentsに入れます。</p><p>操作ガイドは最大入力長を30Kとしています。関連度を判断するために必要なテキストに候補の記述を絞り、意味が変わる場合は見出しや前後のコンテキストを残します。元の文書で選択された記述を確認できるよう、出典の境界を保ちます。正確なリクエスト仕様と必須フィールドを、入力を用意する際の基準とします。</p><p>返される構造化結果には、indexとrelevance_scoreを持つresultsエントリが含まれます。indexは順位付き結果リスト内の位置ではなく、元のdocuments配列内での候補の位置を指します。返された順序を保ち、各indexを使って対応する入力テキストを取得します。返された結果をすべて保持し、アプリケーションが選択された候補とスコアをまとめて確認できるようにします。</p><p>model、応答のid、usage.total_tokensを含む完全なJSONレスポンスを保持します。返却結果に文書テキストが含まれない場合もあるため、インデックスを処理する際に元の候補配列を使えるようにしておきます。関連度スコアと報告された使用量には別々の役割があり、スコアは順位付けの結果、使用量はその操作で報告された量を表します。どちらも、後の回答の根拠になる元の記述の代わりにはなりません。</p><p>検索ワークフローでは、この順位付けを使って、次の段階で確認や引用を行う記述を選びます。内容を根拠として提示する前に、選択した記述をクエリと指示に照らして確認します。結果リストで上位にあることは、確認すべき候補であることを示します。アプリケーションが最終的に返す回答は、実際のテキストとその出典識別子に結び付けておく必要があります。</p><p>代表的なクエリと、アプリケーションが使う候補集合で結果を確認します。インデックスが意図した元のテキストに対応すること、順序が提示した指示に役立つこと、選択した記述が質問に答えることを確認します。正確なモデル指定、クエリ、指示、候補の対応表、完全なレスポンスを一緒に保持し、次の検索や文書処理で再利用できる関連情報の選択記録を作成します。</p>",
  "aboutText": "Qwen3 Rerankは、提示したクエリと順位付けの指示に照らして候補テキストを評価します。設定された正確なモデル指定はqwen3-rerankです。検索や文書選択のために、提示された候補を並べる役割を担います。リクエストではクエリ、指示、候補の記述を一緒に保持し、関連度の判断を入力にさかのぼって確認できるようにします。\n\ndocumentsは文字列の配列として用意し、各要素に候補の記述を一つ入れます。配列の各位置から、独自の文書識別子、タイトル、出典の位置への対応表を別途保持します。これにより、文書化されていない識別子オブジェクトを文字列配列に追加せずに、順位付きの結果を元の記述へ結び直せます。サポート向けの検索なら、候補は製品ガイドからすでに取得した関連セクションなどです。クエリには、ユーザーが実際に必要としている情報を記します。\n\n文書化されたリクエストではmodel、documents、query、top_n、instructが必須です。queryとinstructは文字列で、top_nは明示的に指定する整数です。公開されている例では、三つの候補テキスト、top_n=2、ウェブ検索の質問に答える関連記述を取得するための指示を使っています。順位付けで重視する関係はinstructに記し、実際の質問はquery、評価対象の資料はdocumentsに入れます。\n\n操作ガイドは最大入力長を30Kとしています。関連度を判断するために必要なテキストに候補の記述を絞り、意味が変わる場合は見出しや前後のコンテキストを残します。元の文書で選択された記述を確認できるよう、出典の境界を保ちます。正確なリクエスト仕様と必須フィールドを、入力を用意する際の基準とします。\n\n返される構造化結果には、indexとrelevance_scoreを持つresultsエントリが含まれます。indexは順位付き結果リスト内の位置ではなく、元のdocuments配列内での候補の位置を指します。返された順序を保ち、各indexを使って対応する入力テキストを取得します。返された結果をすべて保持し、アプリケーションが選択された候補とスコアをまとめて確認できるようにします。\n\nmodel、応答のid、usage.total_tokensを含む完全なJSONレスポンスを保持します。返却結果に文書テキストが含まれない場合もあるため、インデックスを処理する際に元の候補配列を使えるようにしておきます。関連度スコアと報告された使用量には別々の役割があり、スコアは順位付けの結果、使用量はその操作で報告された量を表します。どちらも、後の回答の根拠になる元の記述の代わりにはなりません。\n\n検索ワークフローでは、この順位付けを使って、次の段階で確認や引用を行う記述を選びます。内容を根拠として提示する前に、選択した記述をクエリと指示に照らして確認します。結果リストで上位にあることは、確認すべき候補であることを示します。アプリケーションが最終的に返す回答は、実際のテキストとその出典識別子に結び付けておく必要があります。\n\n代表的なクエリと、アプリケーションが使う候補集合で結果を確認します。インデックスが意図した元のテキストに対応すること、順序が提示した指示に役立つこと、選択した記述が質問に答えることを確認します。正確なモデル指定、クエリ、指示、候補の対応表、完全なレスポンスを一緒に保持し、次の検索や文書処理で再利用できる関連情報の選択記録を作成します。",
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id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|rerank|/v1/rerank|qwen3-rerank\">再ランキング</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\">Qwen3 Rerankは、提示したクエリと指示に基づいて候補テキストを並べ替えます。正確なqwen3-rerank仕様はテキスト文書のリストを受け取り、検索や文書選択のワークフローに使う、インデックス付きの関連度スコアと使用量メタデータを返します。</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>対応する入力</dt><dd>テキスト</dd></div><div><dt>結果</dt><dd>structured</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>Qwen3 Rerankは、提示したクエリと順位付けの指示に照らして候補テキストを評価します。設定された正確なモデル指定はqwen3-rerankです。検索や文書選択のために、提示された候補を並べる役割を担います。リクエストではクエリ、指示、候補の記述を一緒に保持し、関連度の判断を入力にさかのぼって確認できるようにします。</p><p>documentsは文字列の配列として用意し、各要素に候補の記述を一つ入れます。配列の各位置から、独自の文書識別子、タイトル、出典の位置への対応表を別途保持します。これにより、文書化されていない識別子オブジェクトを文字列配列に追加せずに、順位付きの結果を元の記述へ結び直せます。サポート向けの検索なら、候補は製品ガイドからすでに取得した関連セクションなどです。クエリには、ユーザーが実際に必要としている情報を記します。</p><p>文書化されたリクエストではmodel、documents、query、top_n、instructが必須です。queryとinstructは文字列で、top_nは明示的に指定する整数です。公開されている例では、三つの候補テキスト、top_n=2、ウェブ検索の質問に答える関連記述を取得するための指示を使っています。順位付けで重視する関係はinstructに記し、実際の質問はquery、評価対象の資料はdocumentsに入れます。</p><p>操作ガイドは最大入力長を30Kとしています。関連度を判断するために必要なテキストに候補の記述を絞り、意味が変わる場合は見出しや前後のコンテキストを残します。元の文書で選択された記述を確認できるよう、出典の境界を保ちます。正確なリクエスト仕様と必須フィールドを、入力を用意する際の基準とします。</p><p>返される構造化結果には、indexとrelevance_scoreを持つresultsエントリが含まれます。indexは順位付き結果リスト内の位置ではなく、元のdocuments配列内での候補の位置を指します。返された順序を保ち、各indexを使って対応する入力テキストを取得します。返された結果をすべて保持し、アプリケーションが選択された候補とスコアをまとめて確認できるようにします。</p><p>model、応答のid、usage.total_tokensを含む完全なJSONレスポンスを保持します。返却結果に文書テキストが含まれない場合もあるため、インデックスを処理する際に元の候補配列を使えるようにしておきます。関連度スコアと報告された使用量には別々の役割があり、スコアは順位付けの結果、使用量はその操作で報告された量を表します。どちらも、後の回答の根拠になる元の記述の代わりにはなりません。</p><p>検索ワークフローでは、この順位付けを使って、次の段階で確認や引用を行う記述を選びます。内容を根拠として提示する前に、選択した記述をクエリと指示に照らして確認します。結果リストで上位にあることは、確認すべき候補であることを示します。アプリケーションが最終的に返す回答は、実際のテキストとその出典識別子に結び付けておく必要があります。</p><p>代表的なクエリと、アプリケーションが使う候補集合で結果を確認します。インデックスが意図した元のテキストに対応すること、順序が提示した指示に役立つこと、選択した記述が質問に答えることを確認します。正確なモデル指定、クエリ、指示、候補の対応表、完全なレスポンスを一緒に保持し、次の検索や文書処理で再利用できる関連情報の選択記録を作成します。</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailootで利用可能 · 入力とメソッド</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · 再ランキング</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>入力の種類</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>出力の種類</dt><dd><code>structured</code></dd></div><div><dt>出力形式</dt><dd>application/json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th><th>要件</th><th>値と制限</th><th>デフォルト</th></tr></thead><tbody><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\">model</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>必須</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span 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data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>パラメータ</th><th>仕様</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>application/json</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>required</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>model, documents, query, top_n, instruct</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>optional</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span></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</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>additional_properties</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>true</td></tr></tbody></table></div><p>ライフサイクル: <code>synchronous</code></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>未指定 <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>未指定 <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>未指定 <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><p class=\"note-s\">各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>設定</th><th>料金表</th><th>課金単位</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>基本トークン料金</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=\"課金単位\"><span class=\"card-cell-label\">課金単位</span>—</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>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"設定\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">設定</span>合計トークン</th><td data-cell-label=\"料金表\"><span class=\"card-cell-label\">料金表</span>—</td><td data-cell-label=\"課金単位\"><span class=\"card-cell-label\">課金単位</span>/ 1K トークン</td><td data-cell-label=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>入力 · 合計トークン</span> <b>$0.00014</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 · 再ランキング</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-2786-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2786-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">JSON · テキストを再順位付けする</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-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\">結果を受け取って保存</h3><h4>Ailoot Ultra · 再ランキング</h4><p class=\"note-s\">インデックスと関連度スコアを読み取り、各インデックスを元の文書に対応付けてください。文書自体がそのまま返されるとは限りません。</p><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\">送信結果が不明確な場合は、元のレスポンスとリクエストidを保持し、その送信を決して繰り返さないでください。</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><th>意味</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\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>integer</td><td data-cell-label=\"意味\"><span class=\"card-cell-label\">意味</span>対応する元の入力文書のインデックス。</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\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>number</td><td data-cell-label=\"意味\"><span class=\"card-cell-label\">意味</span>返された関連度スコア。</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><td data-cell-label=\"意味\"><span class=\"card-cell-label\">意味</span>実際のレスポンスモデル。</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\">id</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string</td><td data-cell-label=\"意味\"><span class=\"card-cell-label\">意味</span>実際のレスポンス識別子。</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.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>integer</td><td data-cell-label=\"意味\"><span class=\"card-cell-label\">意味</span>課金に使用する実測の合計トークン数。</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>JSONまたは必須のモデル選択が無効です。</td><td data-cell-label=\"次の手順\"><span class=\"card-cell-label\">次の手順</span>新しいリクエストを送る前に、指摘された入力を修正してください。</td></tr><tr><th data-cell-label=\"レスポンス\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">レスポンス</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"条件\"><span class=\"card-cell-label\">条件</span>無効な API キーです。</td><td data-cell-label=\"次の手順\"><span class=\"card-cell-label\">次の手順</span>有効なAiloot APIキーを使用してください。</td></tr><tr><th data-cell-label=\"レスポンス\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">レスポンス</span>503 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"条件\"><span class=\"card-cell-label\">条件</span>構造化されたメソッド料金情報を利用できないか、メソッドの利用許可が得られません。</td><td data-cell-label=\"次の手順\"><span class=\"card-cell-label\">次の手順</span>元のレスポンスを保持してください。結果が不明確な送信を繰り返さないでください。</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=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</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=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</code></a></p></section></div>",
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      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|qwen3-rerank",
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              },
              {
                "condition": "無効な API キーです。",
                "http_status": 401,
                "recovery": "有効なAiloot APIキーを使用してください。",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "構造化されたメソッド料金情報を利用できないか、メソッドの利用許可が得られません。",
                "http_status": 503,
                "recovery": "元のレスポンスを保持してください。結果が不明確な送信を繰り返さないでください。",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "送信結果が不明確な場合は、元のレスポンスとリクエストidを保持し、その送信を決して繰り返さないでください。"
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "対応する元の入力文書のインデックス。",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "返された関連度スコア。",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "実際のレスポンスモデル。",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "実際のレスポンス識別子。",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "課金に使用する実測の合計トークン数。",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "インデックスと関連度スコアを読み取り、各インデックスを元の文書に対応付けてください。文書自体がそのまま返されるとは限りません。"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "モデル指定子のリテラル。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "入力時の順序を維持した、候補のテキストパッセージ。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "関連度を評価するクエリ。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
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                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "要求するランキング結果の件数。文書に記載のない最小値、最大値、デフォルト値は断定しません。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "検索タスクを記述する指示。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
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                    "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"
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          "operation_modes": [
            "text_reranking"
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          "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,
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                "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,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "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",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
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                "label": "total token",
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        ],
        "examples": [
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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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    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
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  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ja/qwen3-rerank/",
    "description": "Qwen3 Rerankは、提示したクエリと指示に基づいて候補テキストを並べ替えます。正確なqwen3-rerank仕様はテキスト文書のリストを受け取り、検索や文書選択のワークフローに使う、インデックス付きの関連度スコアと使用量メタデータを返します。",
    "locale": "ja",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ja/qwen3-rerank/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Rerank — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ja/qwen3-rerank/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3 Rerankは、提示したクエリと順位付けの指示に照らして候補テキストを評価します。設定された正確なモデル指定はqwen3-rerankです。検索や文書選択のために、提示された候補を並べる役割を担います。リクエストではクエリ、指示、候補の記述を一緒に保持し、関連度の判断を入力にさかのぼって確認できるようにします。\n\ndocumentsは文字列の配列として用意し、各要素に候補の記述を一つ入れます。配列の各位置から、独自の文書識別子、タイトル、出典の位置への対応表を別途保持します。これにより、文書化されていない識別子オブジェクトを文字列配列に追加せずに、順位付きの結果を元の記述へ結び直せます。サポート向けの検索なら、候補は製品ガイドからすでに取得した関連セクションなどです。クエリには、ユーザーが実際に必要としている情報を記します。\n\n文書化されたリクエストではmodel、documents、query、top_n、instructが必須です。queryとinstructは文字列で、top_nは明示的に指定する整数です。公開されている例では、三つの候補テキスト、top_n=2、ウェブ検索の質問に答える関連記述を取得するための指示を使っています。順位付けで重視する関係はinstructに記し、実際の質問はquery、評価対象の資料はdocumentsに入れます。\n\n操作ガイドは最大入力長を30Kとしています。関連度を判断するために必要なテキストに候補の記述を絞り、意味が変わる場合は見出しや前後のコンテキストを残します。元の文書で選択された記述を確認できるよう、出典の境界を保ちます。正確なリクエスト仕様と必須フィールドを、入力を用意する際の基準とします。\n\n返される構造化結果には、indexとrelevance_scoreを持つresultsエントリが含まれます。indexは順位付き結果リスト内の位置ではなく、元のdocuments配列内での候補の位置を指します。返された順序を保ち、各indexを使って対応する入力テキストを取得します。返された結果をすべて保持し、アプリケーションが選択された候補とスコアをまとめて確認できるようにします。\n\nmodel、応答のid、usage.total_tokensを含む完全なJSONレスポンスを保持します。返却結果に文書テキストが含まれない場合もあるため、インデックスを処理する際に元の候補配列を使えるようにしておきます。関連度スコアと報告された使用量には別々の役割があり、スコアは順位付けの結果、使用量はその操作で報告された量を表します。どちらも、後の回答の根拠になる元の記述の代わりにはなりません。\n\n検索ワークフローでは、この順位付けを使って、次の段階で確認や引用を行う記述を選びます。内容を根拠として提示する前に、選択した記述をクエリと指示に照らして確認します。結果リストで上位にあることは、確認すべき候補であることを示します。アプリケーションが最終的に返す回答は、実際のテキストとその出典識別子に結び付けておく必要があります。\n\n代表的なクエリと、アプリケーションが使う候補集合で結果を確認します。インデックスが意図した元のテキストに対応すること、順序が提示した指示に役立つこと、選択した記述が質問に答えることを確認します。正確なモデル指定、クエリ、指示、候補の対応表、完全なレスポンスを一緒に保持し、次の検索や文書処理で再利用できる関連情報の選択記録を作成します。",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Qwen",
    "capabilities": {
      "context_length": 30000,
      "manufacturer_input": [
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              {
                "condition": "JSONまたは必須のモデル選択が無効です。",
                "http_status": 400,
                "recovery": "新しいリクエストを送る前に、指摘された入力を修正してください。",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "無効な API キーです。",
                "http_status": 401,
                "recovery": "有効なAiloot APIキーを使用してください。",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "構造化されたメソッド料金情報を利用できないか、メソッドの利用許可が得られません。",
                "http_status": 503,
                "recovery": "元のレスポンスを保持してください。結果が不明確な送信を繰り返さないでください。",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "送信結果が不明確な場合は、元のレスポンスとリクエストidを保持し、その送信を決して繰り返さないでください。"
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "対応する元の入力文書のインデックス。",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "返された関連度スコア。",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "実際のレスポンスモデル。",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "実際のレスポンス識別子。",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "課金に使用する実測の合計トークン数。",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "インデックスと関連度スコアを読み取り、各インデックスを元の文書に対応付けてください。文書自体がそのまま返されるとは限りません。"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "モデル指定子のリテラル。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "入力時の順序を維持した、候補のテキストパッセージ。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "関連度を評価するクエリ。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "要求するランキング結果の件数。文書に記載のない最小値、最大値、デフォルト値は断定しません。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "検索タスクを記述する指示。",
                "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",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "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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    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
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