{
  "aboutHtml": "<p>bge-large-en-v1.5 — BAAI компаниясының ағылшын тіліндегі тығыз эмбеддингтерге арналған үлкен редакциясы. Ол үзінді іздеу және мағыналық салыстыру үшін мәтінді 1024 өлшемді векторға айналдырады. 1.5 нұсқасы — өндірушінің пайдалырақ ұқсастық таралымына және нұсқаусыз жақсартылған іздеуге бағытталған жаңартуы. Large — Base, Small, қытай тіліндегі редакциялар және көптілді BGE-M3 моделінен бөлек бақылау нүктесі.</p><h4>Үзінді іздеуді баптаңыз</h4><p>Ұзын құжаттар арасынан қысқа сұраумен іздеу үшін өндіруші «Represent this sentence for searching relevant passages:» сұрау нұсқауын ұсынады. Оны сұрау жағына қосыңыз; корпус үзінділері осы нұсқаусыз өз бастапқы мәтінін сақтайды. Басқа қолдануларда тікелей мәтін жеткілікті. BAAI v1.5 нұсқасында префикссіз іздеуді де құжаттап, нақты тапсырмада ең жақсы жұмыс істейтін дайындау тәсілін таңдауды ұсынады.</p><p>Практикалық білім жинағы ағылшын техникалық нұсқаулығының бөлімдерін индекстей алады. Шығыс пішімін қай баптау өзгертетіні туралы сұрақ сол баптау мен шарттарын түсіндіретін бөлімді қайтаруы керек. Әр үзіндімен бірге тақырыпты, тиісті түсіндірмені және дереккөз орнын сақтаңыз. Модель сандық көріністі береді; оқырман не кейінгі RAG кезеңі қайтарылған бастапқы мәтінді пайдаланады.</p><h4>Векторлық көрініс және салыстыру</h4><p>Өндірушінің тікелей кодтау мысалы біріктірілген эмбеддинг ретінде алғашқы CLS токенінің соңғы жасырын күйін қолданып, кейін векторды нормалайды. Нормаланған векторларды скаляр көбейтіндімен салыстыру косинустық ұқсастық береді. Сондықтан әр үзіндіні бір рет дайындап, кіріс сұрау векторларымен салыстыруға сақтауға болады; өзгерген бастапқы материал жаңартылған көрініс алады.</p><p>1024 өлшем шығыс векторының ұзындығын анықтайды. Ол 768 өлшемді Base көрінісінен бөлек және басқа бақылау нүктесімен үйлесімді ортақ кеңістікті дәлелдемейді. Модель мен дайындау тәсілін сақталған индекспен байланыстырыңыз. Эмбеддинг редакциясы өзгерсе, корпус пен сұрау көріністерін бірге тексеру керек.</p><h4>Дереккөзді терезеге сыйғызыңыз</h4><p>Құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен. Ұзын нұсқаулықты бір шамадан тыс кіріс емес, тұтас бөлімдер ретінде дайындаңыз. Шарт не ерекшелікті өзі нақтылайтын ереженің жанында сақтап, табылған бөлім жеке түсінікті болуы үшін жеткілікті контекст қосыңыз. Қосымша сұрау нұсқауы да кіріс токендерін алады, сондықтан модель терезесі толық дайындалған кіріске қатысты.</p><p>Пайдалы үзінді шекарасы бір пайдаланушы сұрағына жауап беретін тақырып пен абзацтарды қамтуы мүмкін. Нәтиже дұрыс дереккөзге байланыстырылуы үшін үзінді алынған құжаттың идентификаторы мен нұсқасын вектордан тыс сақтаңыз. Салыстыру тапсырмасында қажетті айырманы жоятын қатысы жоқ қысқаша мазмұндардың орнына салыстырылатын нақты мәтіндерді пайдаланыңыз.</p><h4>Ұқсастық бағасын түсіндіріңіз</h4><p>Өндіруші абсолютті ұқсастықты мағыналық теңдіктің әмбебап ережесі деп қабылдаудан сақтандырады. Іздеуде бағалардың салыстырмалы реті маңызды, ал шек тапсырманың өз мәтін таралымына қарай калибрленуі керек. Жауабы белгілі сұрақтар мен жауабы жоқ сұрақтар үшін ұсынылған үзінділерді тексеріңіз. Бұл бөлім тек тақырыпқа ұқсай ма, әлде қажетті ақпаратты бере ме — соны анықтайды.</p><p>bge-large-en-v1.5 ағылшын тіліндегі тығыз векторлар береді. Бөлек қайта реттеу моделі ұсынылған үзінділер ретін нақтылай алады, ал бөлек тілдік модель таңдалған үзінділерден жауап құрастырады. Осы редакцияның пайдалы шығысы — нақты Large v1.5 таңдауы мен кіріс дайындауы сақталған, бастапқы мәтінге байланыстырылған ізделетін көрініс.</p>",
  "aboutText": "bge-large-en-v1.5 — BAAI компаниясының ағылшын тіліндегі тығыз эмбеддингтерге арналған үлкен редакциясы. Ол үзінді іздеу және мағыналық салыстыру үшін мәтінді 1024 өлшемді векторға айналдырады. 1.5 нұсқасы — өндірушінің пайдалырақ ұқсастық таралымына және нұсқаусыз жақсартылған іздеуге бағытталған жаңартуы. Large — Base, Small, қытай тіліндегі редакциялар және көптілді BGE-M3 моделінен бөлек бақылау нүктесі.\n\n### Үзінді іздеуді баптаңыз\n\nҰзын құжаттар арасынан қысқа сұраумен іздеу үшін өндіруші «Represent this sentence for searching relevant passages:» сұрау нұсқауын ұсынады. Оны сұрау жағына қосыңыз; корпус үзінділері осы нұсқаусыз өз бастапқы мәтінін сақтайды. Басқа қолдануларда тікелей мәтін жеткілікті. BAAI v1.5 нұсқасында префикссіз іздеуді де құжаттап, нақты тапсырмада ең жақсы жұмыс істейтін дайындау тәсілін таңдауды ұсынады.\n\nПрактикалық білім жинағы ағылшын техникалық нұсқаулығының бөлімдерін индекстей алады. Шығыс пішімін қай баптау өзгертетіні туралы сұрақ сол баптау мен шарттарын түсіндіретін бөлімді қайтаруы керек. Әр үзіндімен бірге тақырыпты, тиісті түсіндірмені және дереккөз орнын сақтаңыз. Модель сандық көріністі береді; оқырман не кейінгі RAG кезеңі қайтарылған бастапқы мәтінді пайдаланады.\n\n### Векторлық көрініс және салыстыру\n\nӨндірушінің тікелей кодтау мысалы біріктірілген эмбеддинг ретінде алғашқы CLS токенінің соңғы жасырын күйін қолданып, кейін векторды нормалайды. Нормаланған векторларды скаляр көбейтіндімен салыстыру косинустық ұқсастық береді. Сондықтан әр үзіндіні бір рет дайындап, кіріс сұрау векторларымен салыстыруға сақтауға болады; өзгерген бастапқы материал жаңартылған көрініс алады.\n\n1024 өлшем шығыс векторының ұзындығын анықтайды. Ол 768 өлшемді Base көрінісінен бөлек және басқа бақылау нүктесімен үйлесімді ортақ кеңістікті дәлелдемейді. Модель мен дайындау тәсілін сақталған индекспен байланыстырыңыз. Эмбеддинг редакциясы өзгерсе, корпус пен сұрау көріністерін бірге тексеру керек.\n\n### Дереккөзді терезеге сыйғызыңыз\n\nҚұжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен. Ұзын нұсқаулықты бір шамадан тыс кіріс емес, тұтас бөлімдер ретінде дайындаңыз. Шарт не ерекшелікті өзі нақтылайтын ереженің жанында сақтап, табылған бөлім жеке түсінікті болуы үшін жеткілікті контекст қосыңыз. Қосымша сұрау нұсқауы да кіріс токендерін алады, сондықтан модель терезесі толық дайындалған кіріске қатысты.\n\nПайдалы үзінді шекарасы бір пайдаланушы сұрағына жауап беретін тақырып пен абзацтарды қамтуы мүмкін. Нәтиже дұрыс дереккөзге байланыстырылуы үшін үзінді алынған құжаттың идентификаторы мен нұсқасын вектордан тыс сақтаңыз. Салыстыру тапсырмасында қажетті айырманы жоятын қатысы жоқ қысқаша мазмұндардың орнына салыстырылатын нақты мәтіндерді пайдаланыңыз.\n\n### Ұқсастық бағасын түсіндіріңіз\n\nӨндіруші абсолютті ұқсастықты мағыналық теңдіктің әмбебап ережесі деп қабылдаудан сақтандырады. Іздеуде бағалардың салыстырмалы реті маңызды, ал шек тапсырманың өз мәтін таралымына қарай калибрленуі керек. Жауабы белгілі сұрақтар мен жауабы жоқ сұрақтар үшін ұсынылған үзінділерді тексеріңіз. Бұл бөлім тек тақырыпқа ұқсай ма, әлде қажетті ақпаратты бере ме — соны анықтайды.\n\nbge-large-en-v1.5 ағылшын тіліндегі тығыз векторлар береді. Бөлек қайта реттеу моделі ұсынылған үзінділер ретін нақтылай алады, ал бөлек тілдік модель таңдалған үзінділерден жауап құрастырады. Осы редакцияның пайдалы шығысы — нақты Large v1.5 таңдауы мен кіріс дайындауы сақталған, бастапқы мәтінге байланыстырылған ізделетін көрініс.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "77472404269d8ab761a1e16d1d35a0983c8ea5deda00dac70085ee9d50dd8ca7",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "kk",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">BAAI: bge-large-en-v1.5</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>baai/bge-large-en-v1.5</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID көшіру</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Модель карточкасының бөлімдері\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Бастау</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Кіріс деректері мен әдістер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифтер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Мысалдар</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Нәтижелер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Балама атаулар</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API әдістері\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-large-en-v1.5\">Эмбеддингтер</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\">Бастау</h3><p class=\"mdesc-full\">BAAI bge-large-en-v1.5 іздеу және семантикалық салыстыру үшін ағылшын мәтінінің 1024 өлшемді векторларын жасайды. Оның v1.5 дайындау тәртібі сұрауға міндетті емес нұсқауды қолдайды; құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін · token_ids</dd></div><div><dt>Нәтижелер</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Модель туралы</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>bge-large-en-v1.5 — BAAI компаниясының ағылшын тіліндегі тығыз эмбеддингтерге арналған үлкен редакциясы. Ол үзінді іздеу және мағыналық салыстыру үшін мәтінді 1024 өлшемді векторға айналдырады. 1.5 нұсқасы — өндірушінің пайдалырақ ұқсастық таралымына және нұсқаусыз жақсартылған іздеуге бағытталған жаңартуы. Large — Base, Small, қытай тіліндегі редакциялар және көптілді BGE-M3 моделінен бөлек бақылау нүктесі.</p><h4>Үзінді іздеуді баптаңыз</h4><p>Ұзын құжаттар арасынан қысқа сұраумен іздеу үшін өндіруші «Represent this sentence for searching relevant passages:» сұрау нұсқауын ұсынады. Оны сұрау жағына қосыңыз; корпус үзінділері осы нұсқаусыз өз бастапқы мәтінін сақтайды. Басқа қолдануларда тікелей мәтін жеткілікті. BAAI v1.5 нұсқасында префикссіз іздеуді де құжаттап, нақты тапсырмада ең жақсы жұмыс істейтін дайындау тәсілін таңдауды ұсынады.</p><p>Практикалық білім жинағы ағылшын техникалық нұсқаулығының бөлімдерін индекстей алады. Шығыс пішімін қай баптау өзгертетіні туралы сұрақ сол баптау мен шарттарын түсіндіретін бөлімді қайтаруы керек. Әр үзіндімен бірге тақырыпты, тиісті түсіндірмені және дереккөз орнын сақтаңыз. Модель сандық көріністі береді; оқырман не кейінгі RAG кезеңі қайтарылған бастапқы мәтінді пайдаланады.</p><h4>Векторлық көрініс және салыстыру</h4><p>Өндірушінің тікелей кодтау мысалы біріктірілген эмбеддинг ретінде алғашқы CLS токенінің соңғы жасырын күйін қолданып, кейін векторды нормалайды. Нормаланған векторларды скаляр көбейтіндімен салыстыру косинустық ұқсастық береді. Сондықтан әр үзіндіні бір рет дайындап, кіріс сұрау векторларымен салыстыруға сақтауға болады; өзгерген бастапқы материал жаңартылған көрініс алады.</p><p>1024 өлшем шығыс векторының ұзындығын анықтайды. Ол 768 өлшемді Base көрінісінен бөлек және басқа бақылау нүктесімен үйлесімді ортақ кеңістікті дәлелдемейді. Модель мен дайындау тәсілін сақталған индекспен байланыстырыңыз. Эмбеддинг редакциясы өзгерсе, корпус пен сұрау көріністерін бірге тексеру керек.</p><h4>Дереккөзді терезеге сыйғызыңыз</h4><p>Құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен. Ұзын нұсқаулықты бір шамадан тыс кіріс емес, тұтас бөлімдер ретінде дайындаңыз. Шарт не ерекшелікті өзі нақтылайтын ереженің жанында сақтап, табылған бөлім жеке түсінікті болуы үшін жеткілікті контекст қосыңыз. Қосымша сұрау нұсқауы да кіріс токендерін алады, сондықтан модель терезесі толық дайындалған кіріске қатысты.</p><p>Пайдалы үзінді шекарасы бір пайдаланушы сұрағына жауап беретін тақырып пен абзацтарды қамтуы мүмкін. Нәтиже дұрыс дереккөзге байланыстырылуы үшін үзінді алынған құжаттың идентификаторы мен нұсқасын вектордан тыс сақтаңыз. Салыстыру тапсырмасында қажетті айырманы жоятын қатысы жоқ қысқаша мазмұндардың орнына салыстырылатын нақты мәтіндерді пайдаланыңыз.</p><h4>Ұқсастық бағасын түсіндіріңіз</h4><p>Өндіруші абсолютті ұқсастықты мағыналық теңдіктің әмбебап ережесі деп қабылдаудан сақтандырады. Іздеуде бағалардың салыстырмалы реті маңызды, ал шек тапсырманың өз мәтін таралымына қарай калибрленуі керек. Жауабы белгілі сұрақтар мен жауабы жоқ сұрақтар үшін ұсынылған үзінділерді тексеріңіз. Бұл бөлім тек тақырыпқа ұқсай ма, әлде қажетті ақпаратты бере ме — соны анықтайды.</p><p>bge-large-en-v1.5 ағылшын тіліндегі тығыз векторлар береді. Бөлек қайта реттеу моделі ұсынылған үзінділер ретін нақтылай алады, ал бөлек тілдік модель таңдалған үзінділерден жауап құрастырады. Осы редакцияның пайдалы шығысы — нақты Large v1.5 таңдауы мен кіріс дайындауы сақталған, бастапқы мәтінге байланыстырылған ізделетін көрініс.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>baai/bge-large-en-v1.5</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Элементтердің ең аз саны: 1</div><div>Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.</div><div>Кіріс бюджеті: Ең көбі: 512 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Қолдау көрсетілмейді</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Ең азы: 1</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: provider.options қабылданбайды</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Кіріс материалдарының үйлесімдері</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Төлем</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>Токендердің базалық тарифтері</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>Негізгі мөлшерлеме</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>$0.00002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1075-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1075-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1075-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1075-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=\"Кодты көшіру\"><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-1075-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1075-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;baai/bge-large-en-v1.5&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-1075-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1075-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;baai/bge-large-en-v1.5&#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\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Барлық дайын нәтижені сақтау</h5><p class=\"note-s\">Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Жауап өрістері</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Қателер және келесі қадамдар</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Жауап</th><th>Шарт</th><th>Келесі қадам</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Балама атаулар</h3><h4>Модельдердің балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-large-en-v1.5</code></a></span></p><h4>Әдіс жолдарының балама атаулары</h4><p class=\"note-s\">Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.</p><h4>Шақыруға арналған байланысты ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-large-en-v1.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-large-en-v1.5",
      "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "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": "Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.",
              "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": [
                  "baai/bge-large-en-v1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "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": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "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": [
            "Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.",
            "Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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\": \"baai/bge-large-en-v1.5\", \"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='baai/bge-large-en-v1.5',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "c74fb5aaec43d5579610d75857d1a86d3f258f53e844a31e546c0c867bcac4fd",
    "input_html_sha256": "e4dc2c7c6e8092a258e3faf13a7030087ee6850e0b5060f205947ac10606a58c",
    "private_audit_sha256": "708d2b22dcd47e105a3d3301780b191463e083fbb4b53bb3f25b3b97bcb1c9cd",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/baai-bge-large-en-v1-5/",
    "description": "BAAI bge-large-en-v1.5 іздеу және семантикалық салыстыру үшін ағылшын мәтінінің 1024 өлшемді векторларын жасайды. Оның v1.5 дайындау тәртібі сұрауға міндетті емес нұсқауды қолдайды; құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/baai-bge-large-en-v1-5/index.md",
    "title": "BAAI: bge-large-en-v1.5 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/baai-bge-large-en-v1-5/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "bge-large-en-v1.5 — BAAI компаниясының ағылшын тіліндегі тығыз эмбеддингтерге арналған үлкен редакциясы. Ол үзінді іздеу және мағыналық салыстыру үшін мәтінді 1024 өлшемді векторға айналдырады. 1.5 нұсқасы — өндірушінің пайдалырақ ұқсастық таралымына және нұсқаусыз жақсартылған іздеуге бағытталған жаңартуы. Large — Base, Small, қытай тіліндегі редакциялар және көптілді BGE-M3 моделінен бөлек бақылау нүктесі.\n\n### Үзінді іздеуді баптаңыз\n\nҰзын құжаттар арасынан қысқа сұраумен іздеу үшін өндіруші «Represent this sentence for searching relevant passages:» сұрау нұсқауын ұсынады. Оны сұрау жағына қосыңыз; корпус үзінділері осы нұсқаусыз өз бастапқы мәтінін сақтайды. Басқа қолдануларда тікелей мәтін жеткілікті. BAAI v1.5 нұсқасында префикссіз іздеуді де құжаттап, нақты тапсырмада ең жақсы жұмыс істейтін дайындау тәсілін таңдауды ұсынады.\n\nПрактикалық білім жинағы ағылшын техникалық нұсқаулығының бөлімдерін индекстей алады. Шығыс пішімін қай баптау өзгертетіні туралы сұрақ сол баптау мен шарттарын түсіндіретін бөлімді қайтаруы керек. Әр үзіндімен бірге тақырыпты, тиісті түсіндірмені және дереккөз орнын сақтаңыз. Модель сандық көріністі береді; оқырман не кейінгі RAG кезеңі қайтарылған бастапқы мәтінді пайдаланады.\n\n### Векторлық көрініс және салыстыру\n\nӨндірушінің тікелей кодтау мысалы біріктірілген эмбеддинг ретінде алғашқы CLS токенінің соңғы жасырын күйін қолданып, кейін векторды нормалайды. Нормаланған векторларды скаляр көбейтіндімен салыстыру косинустық ұқсастық береді. Сондықтан әр үзіндіні бір рет дайындап, кіріс сұрау векторларымен салыстыруға сақтауға болады; өзгерген бастапқы материал жаңартылған көрініс алады.\n\n1024 өлшем шығыс векторының ұзындығын анықтайды. Ол 768 өлшемді Base көрінісінен бөлек және басқа бақылау нүктесімен үйлесімді ортақ кеңістікті дәлелдемейді. Модель мен дайындау тәсілін сақталған индекспен байланыстырыңыз. Эмбеддинг редакциясы өзгерсе, корпус пен сұрау көріністерін бірге тексеру керек.\n\n### Дереккөзді терезеге сыйғызыңыз\n\nҚұжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен. Ұзын нұсқаулықты бір шамадан тыс кіріс емес, тұтас бөлімдер ретінде дайындаңыз. Шарт не ерекшелікті өзі нақтылайтын ереженің жанында сақтап, табылған бөлім жеке түсінікті болуы үшін жеткілікті контекст қосыңыз. Қосымша сұрау нұсқауы да кіріс токендерін алады, сондықтан модель терезесі толық дайындалған кіріске қатысты.\n\nПайдалы үзінді шекарасы бір пайдаланушы сұрағына жауап беретін тақырып пен абзацтарды қамтуы мүмкін. Нәтиже дұрыс дереккөзге байланыстырылуы үшін үзінді алынған құжаттың идентификаторы мен нұсқасын вектордан тыс сақтаңыз. Салыстыру тапсырмасында қажетті айырманы жоятын қатысы жоқ қысқаша мазмұндардың орнына салыстырылатын нақты мәтіндерді пайдаланыңыз.\n\n### Ұқсастық бағасын түсіндіріңіз\n\nӨндіруші абсолютті ұқсастықты мағыналық теңдіктің әмбебап ережесі деп қабылдаудан сақтандырады. Іздеуде бағалардың салыстырмалы реті маңызды, ал шек тапсырманың өз мәтін таралымына қарай калибрленуі керек. Жауабы белгілі сұрақтар мен жауабы жоқ сұрақтар үшін ұсынылған үзінділерді тексеріңіз. Бұл бөлім тек тақырыпқа ұқсай ма, әлде қажетті ақпаратты бере ме — соны анықтайды.\n\nbge-large-en-v1.5 ағылшын тіліндегі тығыз векторлар береді. Бөлек қайта реттеу моделі ұсынылған үзінділер ретін нақтылай алады, ал бөлек тілдік модель таңдалған үзінділерден жауап құрастырады. Осы редакцияның пайдалы шығысы — нақты Large v1.5 таңдауы мен кіріс дайындауы сақталған, бастапқы мәтінге байланыстырылған ізделетін көрініс.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "baai/bge-large-en-v1.5",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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"
          }
        ],
        "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "baai/bge-large-en-v1.5",
    "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": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "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": "Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.",
              "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": [
                  "baai/bge-large-en-v1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "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": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "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": [
            "Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.",
            "Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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\": \"baai/bge-large-en-v1.5\", \"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='baai/bge-large-en-v1.5',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "request_model_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "BAAI: bge-large-en-v1.5",
    "price": {
      "in": 0.02,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.02,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
    "short": "BAAI bge-large-en-v1.5 іздеу және семантикалық салыстыру үшін ағылшын мәтінінің 1024 өлшемді векторларын жасайды. Оның v1.5 дайындау тәртібі сұрауға міндетті емес нұсқауды қолдайды; құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "BAAI bge-large-en-v1.5 іздеу және семантикалық салыстыру үшін ағылшын мәтінінің 1024 өлшемді векторларын жасайды. Оның v1.5 дайындау тәртібі сұрауға міндетті емес нұсқауды қолдайды; құжатталған тізбек ұзындығы — 512 токен.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "02846647cf2cd6d6300fededb2e93f663b47769111ee9be79971379ec422cf6b",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "17248f5a1031b973c882aa9cc29644878bab40d6ecb7512556705d1a2cda2554"
}