{
  "aboutHtml": "<p>voyage-multimodal-3.5は、テキスト、画像、動画を横断して検索するためのVoyage AIの埋め込みモデルです。混在するテキストと視覚コンテンツを単一のTransformerエンコーダーで処理し、マルチモーダル入力全体を共通のベクトル空間で表現します。3.5エディションでは、動画フレームへの明示的な対応と、柔軟な埋め込み次元が追加されています。</p><h4>テキストと視覚情報の関係を保つ</h4><p>文書のページや節は、有用な視覚情報を保持する形式で準備してください。グラフと短い説明を含むスライドなら、スライド画像と添付テキストを同じ順序付き入力に入れて表現できます。PDFベースのコレクションについて文書化されている視覚入力は、ページのスクリーンショットなど、文書を画像として表現したものです。</p><p>報告書のグラフでは、タイトル、軸ラベル、凡例を画像に残してください。視覚情報の解釈に必要な文脈を提供する場合は、説明文も添付します。検索候補から文書名だけを返すのではなく該当ページを開けるよう、得られたベクトルとともにページ番号と出典識別子を保存してください。</p><p>メーカーの入力形式は、テキスト、画像、動画のシーケンスに対応しています。公開されている画像形式はPNG、JPEG、WebP、GIFで、動画にはMP4を使用します。文書化された手順では、視覚コンテンツをURLまたはBase64データで表現できます。1つのリクエスト内では、表現方式を一貫させてください。</p><h4>長い動画全体ではなくシーンを検索する</h4><p>モデルは動画を、順序付きのフレーム列として表現します。メーカーは、長い動画を関連するシーンに分け、利用できる文字起こしのタイムスタンプにシーン境界を合わせ、対応する文字起こしテキストを残すことを推奨しています。解像度やフレームレートを下げると、意味的に連続したシーンをコンテキスト上限内に収めやすくなります。</p><p>研修動画のコレクションでは、特定の操作部を調整する実演シーンを探すクエリが考えられます。インデックス化した各シーンに時間範囲を対応付けてください。一致するシーンを返し、実際の操作はフレームや元のクリップで確認します。検索されたベクトルを、録画内のすべてを文章で説明したものとして扱わないでください。</p><p>文字起こしテキストは、マルチモーダル入力の一部として準備すれば検索に寄与できます。動画フレームの埋め込み自体が発話の文字起こしを提供するわけではありません。</p><h4>コンテキストと準備の制限</h4><p>記載されたコンテキスト長は、入力あたり32,000トークンです。Voyageの公開計算方式では、画像560ピクセルごと、動画1120ピクセルごとに1トークンを数えるため、視覚コンテンツはテキストと上限を共有します。文書化された制限には、画像あたり1,600万ピクセルと20 MB、動画あたり20 MBも含まれます。リストは最大1000入力、合計320,000トークンです。</p><p>既定の切り詰め設定では、長すぎる入力を切り詰めます。境界が画像の途中にある場合、その画像全体を破棄します。そのため、ページやシーン全体が上限内に入るよう準備すれば、入力内容をより予測可能に保てます。文書化された別の設定では、長すぎる入力を切り詰めずに拒否します。</p><h4>ベクトル次元と検索の役割</h4><p>既定の出力次元は1024で、このエディションには256、512、2048次元も記載されています。発表では、Matryoshka埋め込みと、浮動小数点、符号付きまたは符号なし8ビット、バイナリの各表現を説明しています。選択した次元と表現をインデックスとともに残してください。</p><p>Voyageの検索手順は、queryとdocumentの入力を区別します。クエリはテキストまたは画像を使用でき、インデックス化する文書ではテキストと視覚情報を組み合わせられます。完全な入力シーケンスごとに1つのベクトルが対応します。順位付きの結果を点検可能なままにするため、出典ページ、画像、シーンとの対応関係を保存してください。</p><h4>返された視覚資料を使う</h4><p>検索段階では、クエリに関連する報告書のページ、表、スライド、シーンを見つけられます。その後、回答作成や分析の段階が、その出典資料を読みます。表なら結果を使用する前に実際の見出しと値を確認し、シーンなら関連するフレームと対応テキストを確認してください。</p><p>voyage-multimodal-3との実質的な違いは、3.5エディションで明示的な動画対応と、追加の表現の選択肢が加わったことです。これらは出典資料を見つけるための埋め込み機能です。出力は数値ベクトルであり、生成された画像、動画、物語形式の回答ではありません。</p>",
  "aboutText": "voyage-multimodal-3.5は、テキスト、画像、動画を横断して検索するためのVoyage AIの埋め込みモデルです。混在するテキストと視覚コンテンツを単一のTransformerエンコーダーで処理し、マルチモーダル入力全体を共通のベクトル空間で表現します。3.5エディションでは、動画フレームへの明示的な対応と、柔軟な埋め込み次元が追加されています。\n\n### テキストと視覚情報の関係を保つ\n\n文書のページや節は、有用な視覚情報を保持する形式で準備してください。グラフと短い説明を含むスライドなら、スライド画像と添付テキストを同じ順序付き入力に入れて表現できます。PDFベースのコレクションについて文書化されている視覚入力は、ページのスクリーンショットなど、文書を画像として表現したものです。\n\n報告書のグラフでは、タイトル、軸ラベル、凡例を画像に残してください。視覚情報の解釈に必要な文脈を提供する場合は、説明文も添付します。検索候補から文書名だけを返すのではなく該当ページを開けるよう、得られたベクトルとともにページ番号と出典識別子を保存してください。\n\nメーカーの入力形式は、テキスト、画像、動画のシーケンスに対応しています。公開されている画像形式はPNG、JPEG、WebP、GIFで、動画にはMP4を使用します。文書化された手順では、視覚コンテンツをURLまたはBase64データで表現できます。1つのリクエスト内では、表現方式を一貫させてください。\n\n### 長い動画全体ではなくシーンを検索する\n\nモデルは動画を、順序付きのフレーム列として表現します。メーカーは、長い動画を関連するシーンに分け、利用できる文字起こしのタイムスタンプにシーン境界を合わせ、対応する文字起こしテキストを残すことを推奨しています。解像度やフレームレートを下げると、意味的に連続したシーンをコンテキスト上限内に収めやすくなります。\n\n研修動画のコレクションでは、特定の操作部を調整する実演シーンを探すクエリが考えられます。インデックス化した各シーンに時間範囲を対応付けてください。一致するシーンを返し、実際の操作はフレームや元のクリップで確認します。検索されたベクトルを、録画内のすべてを文章で説明したものとして扱わないでください。\n\n文字起こしテキストは、マルチモーダル入力の一部として準備すれば検索に寄与できます。動画フレームの埋め込み自体が発話の文字起こしを提供するわけではありません。\n\n### コンテキストと準備の制限\n\n記載されたコンテキスト長は、入力あたり32,000トークンです。Voyageの公開計算方式では、画像560ピクセルごと、動画1120ピクセルごとに1トークンを数えるため、視覚コンテンツはテキストと上限を共有します。文書化された制限には、画像あたり1,600万ピクセルと20 MB、動画あたり20 MBも含まれます。リストは最大1000入力、合計320,000トークンです。\n\n既定の切り詰め設定では、長すぎる入力を切り詰めます。境界が画像の途中にある場合、その画像全体を破棄します。そのため、ページやシーン全体が上限内に入るよう準備すれば、入力内容をより予測可能に保てます。文書化された別の設定では、長すぎる入力を切り詰めずに拒否します。\n\n### ベクトル次元と検索の役割\n\n既定の出力次元は1024で、このエディションには256、512、2048次元も記載されています。発表では、Matryoshka埋め込みと、浮動小数点、符号付きまたは符号なし8ビット、バイナリの各表現を説明しています。選択した次元と表現をインデックスとともに残してください。\n\nVoyageの検索手順は、queryとdocumentの入力を区別します。クエリはテキストまたは画像を使用でき、インデックス化する文書ではテキストと視覚情報を組み合わせられます。完全な入力シーケンスごとに1つのベクトルが対応します。順位付きの結果を点検可能なままにするため、出典ページ、画像、シーンとの対応関係を保存してください。\n\n### 返された視覚資料を使う\n\n検索段階では、クエリに関連する報告書のページ、表、スライド、シーンを見つけられます。その後、回答作成や分析の段階が、その出典資料を読みます。表なら結果を使用する前に実際の見出しと値を確認し、シーンなら関連するフレームと対応テキストを確認してください。\n\nvoyage-multimodal-3との実質的な違いは、3.5エディションで明示的な動画対応と、追加の表現の選択肢が加わったことです。これらは出典資料を見つけるための埋め込み機能です。出力は数値ベクトルであり、生成された画像、動画、物語形式の回答ではありません。",
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aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5\">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 AIのvoyage-multimodal-3.5は、テキスト、画像、動画フレームを共通の検索空間に埋め込みます。文書のスクリーンショット、表、シーンなどの混在コンテンツを扱い、入力は32,000トークン、既定の表現は1024次元です。</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>voyage-multimodal-3.5は、テキスト、画像、動画を横断して検索するためのVoyage AIの埋め込みモデルです。混在するテキストと視覚コンテンツを単一のTransformerエンコーダーで処理し、マルチモーダル入力全体を共通のベクトル空間で表現します。3.5エディションでは、動画フレームへの明示的な対応と、柔軟な埋め込み次元が追加されています。</p><h4>テキストと視覚情報の関係を保つ</h4><p>文書のページや節は、有用な視覚情報を保持する形式で準備してください。グラフと短い説明を含むスライドなら、スライド画像と添付テキストを同じ順序付き入力に入れて表現できます。PDFベースのコレクションについて文書化されている視覚入力は、ページのスクリーンショットなど、文書を画像として表現したものです。</p><p>報告書のグラフでは、タイトル、軸ラベル、凡例を画像に残してください。視覚情報の解釈に必要な文脈を提供する場合は、説明文も添付します。検索候補から文書名だけを返すのではなく該当ページを開けるよう、得られたベクトルとともにページ番号と出典識別子を保存してください。</p><p>メーカーの入力形式は、テキスト、画像、動画のシーケンスに対応しています。公開されている画像形式はPNG、JPEG、WebP、GIFで、動画にはMP4を使用します。文書化された手順では、視覚コンテンツをURLまたはBase64データで表現できます。1つのリクエスト内では、表現方式を一貫させてください。</p><h4>長い動画全体ではなくシーンを検索する</h4><p>モデルは動画を、順序付きのフレーム列として表現します。メーカーは、長い動画を関連するシーンに分け、利用できる文字起こしのタイムスタンプにシーン境界を合わせ、対応する文字起こしテキストを残すことを推奨しています。解像度やフレームレートを下げると、意味的に連続したシーンをコンテキスト上限内に収めやすくなります。</p><p>研修動画のコレクションでは、特定の操作部を調整する実演シーンを探すクエリが考えられます。インデックス化した各シーンに時間範囲を対応付けてください。一致するシーンを返し、実際の操作はフレームや元のクリップで確認します。検索されたベクトルを、録画内のすべてを文章で説明したものとして扱わないでください。</p><p>文字起こしテキストは、マルチモーダル入力の一部として準備すれば検索に寄与できます。動画フレームの埋め込み自体が発話の文字起こしを提供するわけではありません。</p><h4>コンテキストと準備の制限</h4><p>記載されたコンテキスト長は、入力あたり32,000トークンです。Voyageの公開計算方式では、画像560ピクセルごと、動画1120ピクセルごとに1トークンを数えるため、視覚コンテンツはテキストと上限を共有します。文書化された制限には、画像あたり1,600万ピクセルと20 MB、動画あたり20 MBも含まれます。リストは最大1000入力、合計320,000トークンです。</p><p>既定の切り詰め設定では、長すぎる入力を切り詰めます。境界が画像の途中にある場合、その画像全体を破棄します。そのため、ページやシーン全体が上限内に入るよう準備すれば、入力内容をより予測可能に保てます。文書化された別の設定では、長すぎる入力を切り詰めずに拒否します。</p><h4>ベクトル次元と検索の役割</h4><p>既定の出力次元は1024で、このエディションには256、512、2048次元も記載されています。発表では、Matryoshka埋め込みと、浮動小数点、符号付きまたは符号なし8ビット、バイナリの各表現を説明しています。選択した次元と表現をインデックスとともに残してください。</p><p>Voyageの検索手順は、queryとdocumentの入力を区別します。クエリはテキストまたは画像を使用でき、インデックス化する文書ではテキストと視覚情報を組み合わせられます。完全な入力シーケンスごとに1つのベクトルが対応します。順位付きの結果を点検可能なままにするため、出典ページ、画像、シーンとの対応関係を保存してください。</p><h4>返された視覚資料を使う</h4><p>検索段階では、クエリに関連する報告書のページ、表、スライド、シーンを見つけられます。その後、回答作成や分析の段階が、その出典資料を読みます。表なら結果を使用する前に実際の見出しと値を確認し、シーンなら関連するフレームと対応テキストを確認してください。</p><p>voyage-multimodal-3との実質的な違いは、3.5エディションで明示的な動画対応と、追加の表現の選択肢が加わったことです。これらは出典資料を見つけるための埋め込み機能です。出力は数値ベクトルであり、生成された画像、動画、物語形式の回答ではありません。</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>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>出力の種類</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>コンテキスト</dt><dd>32,000 tokens</dd></div><div><dt>出力形式</dt><dd>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 class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>voyageai/voyage-multimodal-3.5</div></td><td 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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 data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>非対応</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>最小値: 1</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span 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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 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 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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, 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>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span 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>32000</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>$0.00024</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ読み取り</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み、1時間</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · 埋め込み</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2705-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2705-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2705-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2705-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2705-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2705-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;voyageai/voyage-multimodal-3.5&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-2705-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2705-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;voyageai/voyage-multimodal-3.5&#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=voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-multimodal-3.5</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=voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-multimodal-3.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5",
      "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": [
                  "voyageai/voyage-multimodal-3.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "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": 32000,
            "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": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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",
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                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
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                "native_quantity": 1,
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                "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,
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
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              {
                "amount": null,
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
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            ]
          }
        ],
        "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\": \"voyageai/voyage-multimodal-3.5\", \"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='voyageai/voyage-multimodal-3.5',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": 0.24,
        "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,
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          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
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                "label": "Input tokens",
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                "label": "Output tokens",
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                "native_unit": "output_token",
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "out",
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                "label": "Cache read",
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              {
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                "label": "Cache write",
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              },
              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
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          {
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  "nativeProvenance": {
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  "page": {
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    "description": "Voyage AIのvoyage-multimodal-3.5は、テキスト、画像、動画フレームを共通の検索空間に埋め込みます。文書のスクリーンショット、表、シーンなどの混在コンテンツを扱い、入力は32,000トークン、既定の表現は1024次元です。",
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    "title": "VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5 — Ailoot",
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  },
  "rawModel": {
    "about": "voyage-multimodal-3.5は、テキスト、画像、動画を横断して検索するためのVoyage AIの埋め込みモデルです。混在するテキストと視覚コンテンツを単一のTransformerエンコーダーで処理し、マルチモーダル入力全体を共通のベクトル空間で表現します。3.5エディションでは、動画フレームへの明示的な対応と、柔軟な埋め込み次元が追加されています。\n\n### テキストと視覚情報の関係を保つ\n\n文書のページや節は、有用な視覚情報を保持する形式で準備してください。グラフと短い説明を含むスライドなら、スライド画像と添付テキストを同じ順序付き入力に入れて表現できます。PDFベースのコレクションについて文書化されている視覚入力は、ページのスクリーンショットなど、文書を画像として表現したものです。\n\n報告書のグラフでは、タイトル、軸ラベル、凡例を画像に残してください。視覚情報の解釈に必要な文脈を提供する場合は、説明文も添付します。検索候補から文書名だけを返すのではなく該当ページを開けるよう、得られたベクトルとともにページ番号と出典識別子を保存してください。\n\nメーカーの入力形式は、テキスト、画像、動画のシーケンスに対応しています。公開されている画像形式はPNG、JPEG、WebP、GIFで、動画にはMP4を使用します。文書化された手順では、視覚コンテンツをURLまたはBase64データで表現できます。1つのリクエスト内では、表現方式を一貫させてください。\n\n### 長い動画全体ではなくシーンを検索する\n\nモデルは動画を、順序付きのフレーム列として表現します。メーカーは、長い動画を関連するシーンに分け、利用できる文字起こしのタイムスタンプにシーン境界を合わせ、対応する文字起こしテキストを残すことを推奨しています。解像度やフレームレートを下げると、意味的に連続したシーンをコンテキスト上限内に収めやすくなります。\n\n研修動画のコレクションでは、特定の操作部を調整する実演シーンを探すクエリが考えられます。インデックス化した各シーンに時間範囲を対応付けてください。一致するシーンを返し、実際の操作はフレームや元のクリップで確認します。検索されたベクトルを、録画内のすべてを文章で説明したものとして扱わないでください。\n\n文字起こしテキストは、マルチモーダル入力の一部として準備すれば検索に寄与できます。動画フレームの埋め込み自体が発話の文字起こしを提供するわけではありません。\n\n### コンテキストと準備の制限\n\n記載されたコンテキスト長は、入力あたり32,000トークンです。Voyageの公開計算方式では、画像560ピクセルごと、動画1120ピクセルごとに1トークンを数えるため、視覚コンテンツはテキストと上限を共有します。文書化された制限には、画像あたり1,600万ピクセルと20 MB、動画あたり20 MBも含まれます。リストは最大1000入力、合計320,000トークンです。\n\n既定の切り詰め設定では、長すぎる入力を切り詰めます。境界が画像の途中にある場合、その画像全体を破棄します。そのため、ページやシーン全体が上限内に入るよう準備すれば、入力内容をより予測可能に保てます。文書化された別の設定では、長すぎる入力を切り詰めずに拒否します。\n\n### ベクトル次元と検索の役割\n\n既定の出力次元は1024で、このエディションには256、512、2048次元も記載されています。発表では、Matryoshka埋め込みと、浮動小数点、符号付きまたは符号なし8ビット、バイナリの各表現を説明しています。選択した次元と表現をインデックスとともに残してください。\n\nVoyageの検索手順は、queryとdocumentの入力を区別します。クエリはテキストまたは画像を使用でき、インデックス化する文書ではテキストと視覚情報を組み合わせられます。完全な入力シーケンスごとに1つのベクトルが対応します。順位付きの結果を点検可能なままにするため、出典ページ、画像、シーンとの対応関係を保存してください。\n\n### 返された視覚資料を使う\n\n検索段階では、クエリに関連する報告書のページ、表、スライド、シーンを見つけられます。その後、回答作成や分析の段階が、その出典資料を読みます。表なら結果を使用する前に実際の見出しと値を確認し、シーンなら関連するフレームと対応テキストを確認してください。\n\nvoyage-multimodal-3との実質的な違いは、3.5エディションで明示的な動画対応と、追加の表現の選択肢が加わったことです。これらは出典資料を見つけるための埋め込み機能です。出力は数値ベクトルであり、生成された画像、動画、物語形式の回答ではありません。",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
    "canonical_model": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text",
        "image"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "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,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。"
      }
    ],
    "ctx": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "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": [
                  "voyageai/voyage-multimodal-3.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "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": 32000,
            "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": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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\": \"voyageai/voyage-multimodal-3.5\", \"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='voyageai/voyage-multimodal-3.5',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": 0.24,
        "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": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5",
    "price": {
      "in": 0.24,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.24,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "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",
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    "short": "Voyage AIのvoyage-multimodal-3.5は、テキスト、画像、動画フレームを共通の検索空間に埋め込みます。文書のスクリーンショット、表、シーンなどの混在コンテンツを扱い、入力は32,000トークン、既定の表現は1024次元です。"
  },
  "renderer_schema": {
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  "shortText": "Voyage AIのvoyage-multimodal-3.5は、テキスト、画像、動画フレームを共通の検索空間に埋め込みます。文書のスクリーンショット、表、シーンなどの混在コンテンツを扱い、入力は32,000トークン、既定の表現は1024次元です。",
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