{
  "aboutHtml": "<p>Voyage Code 2は、ソースコードと関連するテキストの数値埋め込みを作ります。開発者が動作を説明したりコード断片を渡したりすると、検索システムが関連する実装を見つける、意味に基づくコード検索のために設計されています。開発元の例では、自然言語の質問、コード断片、その二つの組み合わせを検索入力として扱っています。</p><p>実際の開発上の質問に沿って、リポジトリ検索を構築します。例えば、対応する文字のうち最初と最後だけを取り除くルーチンや、特定の木の走査を行う箇所を開発者が探す場合があります。求める実装と、似ていても誤った実装とを区別する条件を含め、動作を正確に表すクエリを用意してください。</p><p>すべてのファイルを任意の文字数で分割せず、有用な単位でコードを索引に登録します。関数のシグネチャ、本体、関連する説明をまとめて保持してください。補助関数がローカルな型や定数に依存する場合は、目的が理解できるだけの周辺のテキストを残します。ファイルパス、リポジトリのリビジョン、ソース位置は埋め込みとは別に保存し、結果から元のコードを直接開けるようにします。</p><p>この版には16,000トークンのコンテキストウィンドウがあり、1,536次元の埋め込みを生成します。この表現に合わせてベクトル索引の容量を設計し、クエリとドキュメントの埋め込みを同じモデルに結び付けて保持してください。Voyage Code 2で索引を作成済みの集合では、原資料のレコードを更新しつつ、一貫した検索表現を維持できます。別の埋め込み版への移行は、同じリポジトリで明示的に比較する索引の移行として扱います。</p><p>自然言語のクエリでは、操作、入力、関連する結果を説明します。コードのクエリでは、ロジックを照合したい断片を含め、検索に関わる条件を説明してください。例えば再試行処理の検索なら、タイムアウトの後に再試行するコードか、完全なエラー応答の後に再試行するコードかを指定できます。取得したソースは、編集に使う前に、その違いを確かめます。</p><p>ドキュメントとソースコードの両方を索引に登録する場合は、追跡できる状態を保ちます。説明の文章は有用な背景になる一方、開発者が確認すべき成果物は実装です。検索ページに正しい移動先を示し、コーディングアシスタントが説明と実行可能なソースを区別できるよう、これらのレコードの種類にラベルを付けてください。</p><p>取得した文章を、リポジトリの移動、実装の発見、コーディングアシスタントの次の作業に使う文脈として利用します。次の処理へ渡す際は、関連する断片全体とその位置を保持してください。類似度はコードの候補を探す助けになります。その候補が現在の問題を解くかどうかは、実際の入力、副作用、契約を確認して判断します。</p><p>答えとなるソースが分かっている実際の質問の集合で、検索を評価します。名前を変更した関数、誤解を招くコメント、境界条件が異なる似たユーティリティ、コードにない語彙を使うクエリを含めてください。期待する実装が有用な結果の中に現れるか、表示される断片に評価のための文脈が十分あるかを確かめます。リポジトリが大きくなっても同じ作業で抽出、文章の境界、索引作成の変更を比較できるよう、それらの質問を保持してください。</p>",
  "aboutText": "Voyage Code 2は、ソースコードと関連するテキストの数値埋め込みを作ります。開発者が動作を説明したりコード断片を渡したりすると、検索システムが関連する実装を見つける、意味に基づくコード検索のために設計されています。開発元の例では、自然言語の質問、コード断片、その二つの組み合わせを検索入力として扱っています。\n\n実際の開発上の質問に沿って、リポジトリ検索を構築します。例えば、対応する文字のうち最初と最後だけを取り除くルーチンや、特定の木の走査を行う箇所を開発者が探す場合があります。求める実装と、似ていても誤った実装とを区別する条件を含め、動作を正確に表すクエリを用意してください。\n\nすべてのファイルを任意の文字数で分割せず、有用な単位でコードを索引に登録します。関数のシグネチャ、本体、関連する説明をまとめて保持してください。補助関数がローカルな型や定数に依存する場合は、目的が理解できるだけの周辺のテキストを残します。ファイルパス、リポジトリのリビジョン、ソース位置は埋め込みとは別に保存し、結果から元のコードを直接開けるようにします。\n\nこの版には16,000トークンのコンテキストウィンドウがあり、1,536次元の埋め込みを生成します。この表現に合わせてベクトル索引の容量を設計し、クエリとドキュメントの埋め込みを同じモデルに結び付けて保持してください。Voyage Code 2で索引を作成済みの集合では、原資料のレコードを更新しつつ、一貫した検索表現を維持できます。別の埋め込み版への移行は、同じリポジトリで明示的に比較する索引の移行として扱います。\n\n自然言語のクエリでは、操作、入力、関連する結果を説明します。コードのクエリでは、ロジックを照合したい断片を含め、検索に関わる条件を説明してください。例えば再試行処理の検索なら、タイムアウトの後に再試行するコードか、完全なエラー応答の後に再試行するコードかを指定できます。取得したソースは、編集に使う前に、その違いを確かめます。\n\nドキュメントとソースコードの両方を索引に登録する場合は、追跡できる状態を保ちます。説明の文章は有用な背景になる一方、開発者が確認すべき成果物は実装です。検索ページに正しい移動先を示し、コーディングアシスタントが説明と実行可能なソースを区別できるよう、これらのレコードの種類にラベルを付けてください。\n\n取得した文章を、リポジトリの移動、実装の発見、コーディングアシスタントの次の作業に使う文脈として利用します。次の処理へ渡す際は、関連する断片全体とその位置を保持してください。類似度はコードの候補を探す助けになります。その候補が現在の問題を解くかどうかは、実際の入力、副作用、契約を確認して判断します。\n\n答えとなるソースが分かっている実際の質問の集合で、検索を評価します。名前を変更した関数、誤解を招くコメント、境界条件が異なる似たユーティリティ、コードにない語彙を使うクエリを含めてください。期待する実装が有用な結果の中に現れるか、表示される断片に評価のための文脈が十分あるかを確かめます。リポジトリが大きくなっても同じ作業で抽出、文章の境界、索引作成の変更を比較できるよう、それらの質問を保持してください。",
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id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-code-2\">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\">Voyage Code 2は、ソースコードと関連するテキストを埋め込みに変換し、リポジトリを意味で検索できるようにします。自然言語の質問、コード断片、または両者を組み合わせたクエリで関連する実装を取得できます。この版は16,000トークンのコンテキストウィンドウと1,536次元のベクトルを使います。</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>対応する入力</dt><dd>テキスト</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>Voyage Code 2は、ソースコードと関連するテキストの数値埋め込みを作ります。開発者が動作を説明したりコード断片を渡したりすると、検索システムが関連する実装を見つける、意味に基づくコード検索のために設計されています。開発元の例では、自然言語の質問、コード断片、その二つの組み合わせを検索入力として扱っています。</p><p>実際の開発上の質問に沿って、リポジトリ検索を構築します。例えば、対応する文字のうち最初と最後だけを取り除くルーチンや、特定の木の走査を行う箇所を開発者が探す場合があります。求める実装と、似ていても誤った実装とを区別する条件を含め、動作を正確に表すクエリを用意してください。</p><p>すべてのファイルを任意の文字数で分割せず、有用な単位でコードを索引に登録します。関数のシグネチャ、本体、関連する説明をまとめて保持してください。補助関数がローカルな型や定数に依存する場合は、目的が理解できるだけの周辺のテキストを残します。ファイルパス、リポジトリのリビジョン、ソース位置は埋め込みとは別に保存し、結果から元のコードを直接開けるようにします。</p><p>この版には16,000トークンのコンテキストウィンドウがあり、1,536次元の埋め込みを生成します。この表現に合わせてベクトル索引の容量を設計し、クエリとドキュメントの埋め込みを同じモデルに結び付けて保持してください。Voyage Code 2で索引を作成済みの集合では、原資料のレコードを更新しつつ、一貫した検索表現を維持できます。別の埋め込み版への移行は、同じリポジトリで明示的に比較する索引の移行として扱います。</p><p>自然言語のクエリでは、操作、入力、関連する結果を説明します。コードのクエリでは、ロジックを照合したい断片を含め、検索に関わる条件を説明してください。例えば再試行処理の検索なら、タイムアウトの後に再試行するコードか、完全なエラー応答の後に再試行するコードかを指定できます。取得したソースは、編集に使う前に、その違いを確かめます。</p><p>ドキュメントとソースコードの両方を索引に登録する場合は、追跡できる状態を保ちます。説明の文章は有用な背景になる一方、開発者が確認すべき成果物は実装です。検索ページに正しい移動先を示し、コーディングアシスタントが説明と実行可能なソースを区別できるよう、これらのレコードの種類にラベルを付けてください。</p><p>取得した文章を、リポジトリの移動、実装の発見、コーディングアシスタントの次の作業に使う文脈として利用します。次の処理へ渡す際は、関連する断片全体とその位置を保持してください。類似度はコードの候補を探す助けになります。その候補が現在の問題を解くかどうかは、実際の入力、副作用、契約を確認して判断します。</p><p>答えとなるソースが分かっている実際の質問の集合で、検索を評価します。名前を変更した関数、誤解を招くコメント、境界条件が異なる似たユーティリティ、コードにない語彙を使うクエリを含めてください。期待する実装が有用な結果の中に現れるか、表示される断片に評価のための文脈が十分あるかを確かめます。リポジトリが大きくなっても同じ作業で抽出、文章の境界、索引作成の変更を比較できるよう、それらの質問を保持してください。</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 · 埋め込み</b> <code>POST /v1/embeddings</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>embedding</code></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><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 class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>voyage-code-2</div><div>条件: 正確なAilootモデル指定子を使用してください。</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><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\">input</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>string or array&lt;string&gt;</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 class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>条件: テキストまたはテキストのリスト。返された各データ項目について、ベクトルとそのインデックスを保持してください。</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></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>メソッドのパラメータとライフサイクル</summary><div class=\"tw\" 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, input</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>conditions</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>選択したモデルでテキストを送信し、返されたベクトルとそのインデックスをすべて保持してください。</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><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>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=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>入力 · 入力トークン</span> <b>$0.0004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ読み取り</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み、1時間</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · 埋め込み</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2789-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2789-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · すべてのベクトルと使用量を保存する</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2789-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2789-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncat &gt; request.json &lt;&lt;&#39;JSON&#39;\n{\n  &quot;model&quot;: &quot;voyage-code-2&quot;,\n  &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&quot;\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\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></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=voyage-code-2&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-2&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-2</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=voyage-code-2&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-2&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
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        "fmt": "embeddings",
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        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "照合のために、元のレスポンスと X-Client-Request-ID を保持してください。曖昧なレスポンスは、同じ作成リクエストを再送信してよいという意味ではありません。",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "JSON レスポンス全体、各ベクトルとそのインデックス、使用量に関するすべてのフィールド、およびリクエストヘッダーを保存してください。",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
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                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
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                },
                {
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              {
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              {
                "conditions": "テキストまたはテキストのリスト。返された各データ項目について、ベクトルとそのインデックスを保持してください。",
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                      "minLength": 1,
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                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-code-2"
                  ],
                  "type": "string"
                }
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              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
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            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-code-2"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "選択したモデルでテキストを送信し、返されたベクトルとそのインデックスをすべて保持してください。"
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
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            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
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            "dimensions": {
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            },
            "label": "基本トークン料金",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
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                "quantity": 1000,
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                "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,
                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
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              {
                "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,
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                "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,
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                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-code-2\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "埋め込み",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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": "voyage-code-2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
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            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
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            "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",
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            "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,
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            "quantity": 1000,
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            "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",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "voyage-code-2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "110a7d9ee182b82e7c9bcffc8a75d45ab15e9e152bf8fcfdea008716d40eb664",
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    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ja/voyage-code-2/",
    "description": "Voyage Code 2は、ソースコードと関連するテキストを埋め込みに変換し、リポジトリを意味で検索できるようにします。自然言語の質問、コード断片、または両者を組み合わせたクエリで関連する実装を取得できます。この版は16,000トークンのコンテキストウィンドウと1,536次元のベクトルを使います。",
    "locale": "ja",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ja/voyage-code-2/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage Code 2 — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "Voyage Code 2は、ソースコードと関連するテキストの数値埋め込みを作ります。開発者が動作を説明したりコード断片を渡したりすると、検索システムが関連する実装を見つける、意味に基づくコード検索のために設計されています。開発元の例では、自然言語の質問、コード断片、その二つの組み合わせを検索入力として扱っています。\n\n実際の開発上の質問に沿って、リポジトリ検索を構築します。例えば、対応する文字のうち最初と最後だけを取り除くルーチンや、特定の木の走査を行う箇所を開発者が探す場合があります。求める実装と、似ていても誤った実装とを区別する条件を含め、動作を正確に表すクエリを用意してください。\n\nすべてのファイルを任意の文字数で分割せず、有用な単位でコードを索引に登録します。関数のシグネチャ、本体、関連する説明をまとめて保持してください。補助関数がローカルな型や定数に依存する場合は、目的が理解できるだけの周辺のテキストを残します。ファイルパス、リポジトリのリビジョン、ソース位置は埋め込みとは別に保存し、結果から元のコードを直接開けるようにします。\n\nこの版には16,000トークンのコンテキストウィンドウがあり、1,536次元の埋め込みを生成します。この表現に合わせてベクトル索引の容量を設計し、クエリとドキュメントの埋め込みを同じモデルに結び付けて保持してください。Voyage Code 2で索引を作成済みの集合では、原資料のレコードを更新しつつ、一貫した検索表現を維持できます。別の埋め込み版への移行は、同じリポジトリで明示的に比較する索引の移行として扱います。\n\n自然言語のクエリでは、操作、入力、関連する結果を説明します。コードのクエリでは、ロジックを照合したい断片を含め、検索に関わる条件を説明してください。例えば再試行処理の検索なら、タイムアウトの後に再試行するコードか、完全なエラー応答の後に再試行するコードかを指定できます。取得したソースは、編集に使う前に、その違いを確かめます。\n\nドキュメントとソースコードの両方を索引に登録する場合は、追跡できる状態を保ちます。説明の文章は有用な背景になる一方、開発者が確認すべき成果物は実装です。検索ページに正しい移動先を示し、コーディングアシスタントが説明と実行可能なソースを区別できるよう、これらのレコードの種類にラベルを付けてください。\n\n取得した文章を、リポジトリの移動、実装の発見、コーディングアシスタントの次の作業に使う文脈として利用します。次の処理へ渡す際は、関連する断片全体とその位置を保持してください。類似度はコードの候補を探す助けになります。その候補が現在の問題を解くかどうかは、実際の入力、副作用、契約を確認して判断します。\n\n答えとなるソースが分かっている実際の質問の集合で、検索を評価します。名前を変更した関数、誤解を招くコメント、境界条件が異なる似たユーティリティ、コードにない語彙を使うクエリを含めてください。期待する実装が有用な結果の中に現れるか、表示される断片に評価のための文脈が十分あるかを確かめます。リポジトリが大きくなっても同じ作業で抽出、文章の境界、索引作成の変更を比較できるよう、それらの質問を保持してください。",
    "about_sha256": "02443af503f57362991a7f624a9b2b777836a591a3816de5330425a291427ffb",
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    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 16000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
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      ]
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    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
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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": null,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage Code 2",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-code-2",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "locale": "en",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
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        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
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              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "照合のために、元のレスポンスと X-Client-Request-ID を保持してください。曖昧なレスポンスは、同じ作成リクエストを再送信してよいという意味ではありません。",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "JSON レスポンス全体、各ベクトルとそのインデックス、使用量に関するすべてのフィールド、およびリクエストヘッダーを保存してください。",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
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                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
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                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "正確なAilootモデル指定子を使用してください。",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-code-2"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
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                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "テキストまたはテキストのリスト。返された各データ項目について、ベクトルとそのインデックスを保持してください。",
                "default_known": false,
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                "maximum_length": null,
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                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
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                    "minItems": 1,
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                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
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                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
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            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
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              "content_type": "application/json"
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          "input": {
            "conditions": [
              "選択したモデルでテキストを送信し、返されたベクトルとそのインデックスをすべて保持してください。"
            ],
            "content_type": "application/json",
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            ],
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            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
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            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
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              },
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              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
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            ]
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        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "基本トークン料金",
            "units": [
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                "amount": "0.0004000",
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        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-code-2\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
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        "price_conditions": [
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            "label": "Flex mode",
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        "pricing": {
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        "/rawModel",
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
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  "shortText": "Voyage Code 2は、ソースコードと関連するテキストを埋め込みに変換し、リポジトリを意味で検索できるようにします。自然言語の質問、コード断片、または両者を組み合わせたクエリで関連する実装を取得できます。この版は16,000トークンのコンテキストウィンドウと1,536次元のベクトルを使います。",
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