{
  "aboutHtml": "<p>BGE Reranker v2 M3 — BGE-M3 негізінде жасалған көптілді сәйкестік моделі. Ол сұрауды және ықтимал үзіндіні бірге қабылдап, олардың байланысына ұпай береді. BAAI бұл нұсқаны тиімді көптілді қайта реттеу моделі ретінде ұсынады, соның ішінде іздеу қолданбасы бар үміткерлер тізімін нақтылауы қажет қытай және ағылшын тілдеріндегі іздеу үшін.</p><h4>Сұрау–үзінді жұбының сәйкестігі</h4><p>Кросс-энкодер екі мәтінді бірге өңдейді, сондықтан сәйкестік ұпайы жасалғанға дейін олардың мазмұны өзара әрекеттесе алады. Бұл мәтіндерді кейін қайта пайдаланылатын векторлық салыстыру үшін бөлек кодтайтын эмбеддинг моделінен өзгеше. Қайта реттеу моделінің нәтижесі — құжат векторы немесе жазбаша жауап емес, нақты жұпқа арналған скаляр ұпай.</p><p>Модельді бастапқы іздеу ықтимал үзінділерді таңдағаннан кейін қолданыңыз. Сұрақты әр үміткермен жұптастырып, үміткерлерді алынған ұпай бойынша реттеңіз. Осылай егжей-тегжейлі салыстыру кросс-энкодерге үлкен жинақтағы әр үзіндіні қарауды тапсырудың орнына, басқаруға болатын қысқа тізімге шоғырланады.</p><h4>v2 M3 нұсқасы</h4><p>Өндіруші BGE-M3 моделін негіз ретінде атап, көптілді қолдауды басты мүмкіндіктерінің бірі ретінде көрсетеді. Оның v2 қайта реттеу тобында M3 — тиімді көптілді нұсқа; Gemma негізіндегі және қабат таңдайтын нұсқалар іске асыру тәсілдері бөлек жеке модельдер. Мұндағы M3 атауы қайта реттеу моделі бастапқы эмбеддинг моделінің тығыз, сирек және көпвекторлы эмбеддингтерін қайтарады дегенді білдірмейді.</p><p>Бұл айырмашылық қолданбаға қажет нәтиже түрін таңдағанда маңызды. Құжат жинағын вектормен көрсету және іздеу үшін эмбеддинг моделін таңдаңыз. Қолыңызда ықтимал мәтіндер бар болып, ағымдағы сұрауға қай үзінді ең сәйкес екенін анықтау қажет болса, осы қайта реттеу моделін таңдаңыз.</p><h4>Пайдалы реттеуге жарайтын үміткерлерді дайындау</h4><p>Нақты сұрақты және оны түсіндіруге қажет толық үміткер мәтінді беріңіз. Үзінді мағынасын анықтайтын тақырыптарды немесе жанындағы анықтамаларды сақтаңыз. Жарияланған Transformers мысалында сұрау мен үзінді бірге токенделеді, қысқарту және max_length=512 қолданылады. Бұл — мысал баптауы, бүкіл модельге ортақ шек емес. Сұрақ пен қажетті дәлелді таңдалған жұп көлемінің шегінде ұстап, қысқарту нені алып тастайтынын тексеріңіз. Сұраудағы өнім аталған нәтиже басқа операцияға немесе шартқа қатысты болса, бәрібір сәйкес болмауы мүмкін; іздеу сапасын бағалағанда осы жағдайларды ажырататын мысалдар дайындаңыз.</p><p>Құжат ассистентінде үміткер идентификаторларын мәтінімен бірге сақтап, сұрақ–үзінді жұптарын бағалаңыз және таңдалған бастапқы үзінділерді жауап беру қадамына өткізіңіз. Сонда жауап беретін модель дереккөзсіз сәйкестік ұпайын емес, дәлелдің өзін алады. Бұл — іздеу үдерісінің мысалы; қайта реттеу моделі өзі сыртқы жинақтан іздемейді де, жауап жазбайды да.</p><h4>Ұпайларды оқу және қалыпқа келтіру</h4><p>Өндіруші өңделмеген сәйкестік ұпайларын қайтарады; жоғары мән жақынырақ сәйкестікті көрсетеді. Құжатталған қосымша қалыпқа келтіру сигмоид функциясын қолданып, ұпайды 0 мен 1 аралығына орналастырады. Қалыпқа келтірілген ұпайдың ауқымы қолайлы, бірақ бұл түрлендірудің өзі үміткердің дұрыс екенінің калибрленген ықтималдығын білдірмейді.</p><p>Реттеу немесе сүзу шектерін өз жұмыс жүктемеңізді көрсететін сұрау–үзінді жұптары арқылы таңдаңыз. Кілт сөздері ортақ, бірақ басқа сұраққа жауап беретін үзінділерді де, тұжырымы басқа сәйкес үзінділерді де қосыңыз. Бұл таңдалған шекті ізделетін жинақ үшін мағыналы етеді.</p><p>Ailoot API жобасында соңғы контекст нені қамтуы тиіс екенін және қанша үміткерді тиімді қарастыруға болатынын анықтаңыз. Пайдалы нәтиже — қолданбаның келесі қадамына арналған жақсырақ реттелген дәлелдер жиыны. Осы нұсқаның сәйкестік нәтижесін құжат эмбеддингтерінен, жасалған мәтіннен және басқа қайта реттеу модельдеріне құжатталған қабат таңдау параметрлерінен бөлек ұстаңыз.</p>",
  "aboutText": "BGE Reranker v2 M3 — BGE-M3 негізінде жасалған көптілді сәйкестік моделі. Ол сұрауды және ықтимал үзіндіні бірге қабылдап, олардың байланысына ұпай береді. BAAI бұл нұсқаны тиімді көптілді қайта реттеу моделі ретінде ұсынады, соның ішінде іздеу қолданбасы бар үміткерлер тізімін нақтылауы қажет қытай және ағылшын тілдеріндегі іздеу үшін.\n\n### Сұрау–үзінді жұбының сәйкестігі\n\nКросс-энкодер екі мәтінді бірге өңдейді, сондықтан сәйкестік ұпайы жасалғанға дейін олардың мазмұны өзара әрекеттесе алады. Бұл мәтіндерді кейін қайта пайдаланылатын векторлық салыстыру үшін бөлек кодтайтын эмбеддинг моделінен өзгеше. Қайта реттеу моделінің нәтижесі — құжат векторы немесе жазбаша жауап емес, нақты жұпқа арналған скаляр ұпай.\n\nМодельді бастапқы іздеу ықтимал үзінділерді таңдағаннан кейін қолданыңыз. Сұрақты әр үміткермен жұптастырып, үміткерлерді алынған ұпай бойынша реттеңіз. Осылай егжей-тегжейлі салыстыру кросс-энкодерге үлкен жинақтағы әр үзіндіні қарауды тапсырудың орнына, басқаруға болатын қысқа тізімге шоғырланады.\n\n### v2 M3 нұсқасы\n\nӨндіруші BGE-M3 моделін негіз ретінде атап, көптілді қолдауды басты мүмкіндіктерінің бірі ретінде көрсетеді. Оның v2 қайта реттеу тобында M3 — тиімді көптілді нұсқа; Gemma негізіндегі және қабат таңдайтын нұсқалар іске асыру тәсілдері бөлек жеке модельдер. Мұндағы M3 атауы қайта реттеу моделі бастапқы эмбеддинг моделінің тығыз, сирек және көпвекторлы эмбеддингтерін қайтарады дегенді білдірмейді.\n\nБұл айырмашылық қолданбаға қажет нәтиже түрін таңдағанда маңызды. Құжат жинағын вектормен көрсету және іздеу үшін эмбеддинг моделін таңдаңыз. Қолыңызда ықтимал мәтіндер бар болып, ағымдағы сұрауға қай үзінді ең сәйкес екенін анықтау қажет болса, осы қайта реттеу моделін таңдаңыз.\n\n### Пайдалы реттеуге жарайтын үміткерлерді дайындау\n\nНақты сұрақты және оны түсіндіруге қажет толық үміткер мәтінді беріңіз. Үзінді мағынасын анықтайтын тақырыптарды немесе жанындағы анықтамаларды сақтаңыз. Жарияланған Transformers мысалында сұрау мен үзінді бірге токенделеді, қысқарту және max_length=512 қолданылады. Бұл — мысал баптауы, бүкіл модельге ортақ шек емес. Сұрақ пен қажетті дәлелді таңдалған жұп көлемінің шегінде ұстап, қысқарту нені алып тастайтынын тексеріңіз. Сұраудағы өнім аталған нәтиже басқа операцияға немесе шартқа қатысты болса, бәрібір сәйкес болмауы мүмкін; іздеу сапасын бағалағанда осы жағдайларды ажырататын мысалдар дайындаңыз.\n\nҚұжат ассистентінде үміткер идентификаторларын мәтінімен бірге сақтап, сұрақ–үзінді жұптарын бағалаңыз және таңдалған бастапқы үзінділерді жауап беру қадамына өткізіңіз. Сонда жауап беретін модель дереккөзсіз сәйкестік ұпайын емес, дәлелдің өзін алады. Бұл — іздеу үдерісінің мысалы; қайта реттеу моделі өзі сыртқы жинақтан іздемейді де, жауап жазбайды да.\n\n### Ұпайларды оқу және қалыпқа келтіру\n\nӨндіруші өңделмеген сәйкестік ұпайларын қайтарады; жоғары мән жақынырақ сәйкестікті көрсетеді. Құжатталған қосымша қалыпқа келтіру сигмоид функциясын қолданып, ұпайды 0 мен 1 аралығына орналастырады. Қалыпқа келтірілген ұпайдың ауқымы қолайлы, бірақ бұл түрлендірудің өзі үміткердің дұрыс екенінің калибрленген ықтималдығын білдірмейді.\n\nРеттеу немесе сүзу шектерін өз жұмыс жүктемеңізді көрсететін сұрау–үзінді жұптары арқылы таңдаңыз. Кілт сөздері ортақ, бірақ басқа сұраққа жауап беретін үзінділерді де, тұжырымы басқа сәйкес үзінділерді де қосыңыз. Бұл таңдалған шекті ізделетін жинақ үшін мағыналы етеді.\n\nAiloot API жобасында соңғы контекст нені қамтуы тиіс екенін және қанша үміткерді тиімді қарастыруға болатынын анықтаңыз. Пайдалы нәтиже — қолданбаның келесі қадамына арналған жақсырақ реттелген дәлелдер жиыны. Осы нұсқаның сәйкестік нәтижесін құжат эмбеддингтерінен, жасалған мәтіннен және басқа қайта реттеу модельдеріне құжатталған қабат таңдау параметрлерінен бөлек ұстаңыз.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "7a7c03e0fccc2d5b2eaeca3f1568b11932ea4d2da88de458102e2be6e0330674",
    "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\">bge-reranker-v2-m3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>bge-reranker-v2-m3</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|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3\">Қайта реттеу</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\">Сұрауға қатысты ықтимал үзінділерді реттеуге арналған BAAI көптілді кросс-энкодері. Ол әр сұрау–үзінді жұбын бірге оқып, сәйкестік ұпайын қайтарады; іздеуден алынған қысқа тізімді нақтылайды, бірақ жауап жазбайды және құжат эмбеддингтерін жасамайды.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін</dd></div><div><dt>Нәтижелер</dt><dd>Реттелген нәтижелер</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 Reranker v2 M3 — BGE-M3 негізінде жасалған көптілді сәйкестік моделі. Ол сұрауды және ықтимал үзіндіні бірге қабылдап, олардың байланысына ұпай береді. BAAI бұл нұсқаны тиімді көптілді қайта реттеу моделі ретінде ұсынады, соның ішінде іздеу қолданбасы бар үміткерлер тізімін нақтылауы қажет қытай және ағылшын тілдеріндегі іздеу үшін.</p><h4>Сұрау–үзінді жұбының сәйкестігі</h4><p>Кросс-энкодер екі мәтінді бірге өңдейді, сондықтан сәйкестік ұпайы жасалғанға дейін олардың мазмұны өзара әрекеттесе алады. Бұл мәтіндерді кейін қайта пайдаланылатын векторлық салыстыру үшін бөлек кодтайтын эмбеддинг моделінен өзгеше. Қайта реттеу моделінің нәтижесі — құжат векторы немесе жазбаша жауап емес, нақты жұпқа арналған скаляр ұпай.</p><p>Модельді бастапқы іздеу ықтимал үзінділерді таңдағаннан кейін қолданыңыз. Сұрақты әр үміткермен жұптастырып, үміткерлерді алынған ұпай бойынша реттеңіз. Осылай егжей-тегжейлі салыстыру кросс-энкодерге үлкен жинақтағы әр үзіндіні қарауды тапсырудың орнына, басқаруға болатын қысқа тізімге шоғырланады.</p><h4>v2 M3 нұсқасы</h4><p>Өндіруші BGE-M3 моделін негіз ретінде атап, көптілді қолдауды басты мүмкіндіктерінің бірі ретінде көрсетеді. Оның v2 қайта реттеу тобында M3 — тиімді көптілді нұсқа; Gemma негізіндегі және қабат таңдайтын нұсқалар іске асыру тәсілдері бөлек жеке модельдер. Мұндағы M3 атауы қайта реттеу моделі бастапқы эмбеддинг моделінің тығыз, сирек және көпвекторлы эмбеддингтерін қайтарады дегенді білдірмейді.</p><p>Бұл айырмашылық қолданбаға қажет нәтиже түрін таңдағанда маңызды. Құжат жинағын вектормен көрсету және іздеу үшін эмбеддинг моделін таңдаңыз. Қолыңызда ықтимал мәтіндер бар болып, ағымдағы сұрауға қай үзінді ең сәйкес екенін анықтау қажет болса, осы қайта реттеу моделін таңдаңыз.</p><h4>Пайдалы реттеуге жарайтын үміткерлерді дайындау</h4><p>Нақты сұрақты және оны түсіндіруге қажет толық үміткер мәтінді беріңіз. Үзінді мағынасын анықтайтын тақырыптарды немесе жанындағы анықтамаларды сақтаңыз. Жарияланған Transformers мысалында сұрау мен үзінді бірге токенделеді, қысқарту және max_length=512 қолданылады. Бұл — мысал баптауы, бүкіл модельге ортақ шек емес. Сұрақ пен қажетті дәлелді таңдалған жұп көлемінің шегінде ұстап, қысқарту нені алып тастайтынын тексеріңіз. Сұраудағы өнім аталған нәтиже басқа операцияға немесе шартқа қатысты болса, бәрібір сәйкес болмауы мүмкін; іздеу сапасын бағалағанда осы жағдайларды ажырататын мысалдар дайындаңыз.</p><p>Құжат ассистентінде үміткер идентификаторларын мәтінімен бірге сақтап, сұрақ–үзінді жұптарын бағалаңыз және таңдалған бастапқы үзінділерді жауап беру қадамына өткізіңіз. Сонда жауап беретін модель дереккөзсіз сәйкестік ұпайын емес, дәлелдің өзін алады. Бұл — іздеу үдерісінің мысалы; қайта реттеу моделі өзі сыртқы жинақтан іздемейді де, жауап жазбайды да.</p><h4>Ұпайларды оқу және қалыпқа келтіру</h4><p>Өндіруші өңделмеген сәйкестік ұпайларын қайтарады; жоғары мән жақынырақ сәйкестікті көрсетеді. Құжатталған қосымша қалыпқа келтіру сигмоид функциясын қолданып, ұпайды 0 мен 1 аралығына орналастырады. Қалыпқа келтірілген ұпайдың ауқымы қолайлы, бірақ бұл түрлендірудің өзі үміткердің дұрыс екенінің калибрленген ықтималдығын білдірмейді.</p><p>Реттеу немесе сүзу шектерін өз жұмыс жүктемеңізді көрсететін сұрау–үзінді жұптары арқылы таңдаңыз. Кілт сөздері ортақ, бірақ басқа сұраққа жауап беретін үзінділерді де, тұжырымы басқа сәйкес үзінділерді де қосыңыз. Бұл таңдалған шекті ізделетін жинақ үшін мағыналы етеді.</p><p>Ailoot API жобасында соңғы контекст нені қамтуы тиіс екенін және қанша үміткерді тиімді қарастыруға болатынын анықтаңыз. Пайдалы нәтиже — қолданбаның келесі қадамына арналған жақсырақ реттелген дәлелдер жиыны. Осы нұсқаның сәйкестік нәтижесін құжат эмбеддингтерінен, жасалған мәтіннен және басқа қайта реттеу модельдеріне құжатталған қабат таңдау параметрлерінен бөлек ұстаңыз.</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 · Қайта реттеу</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>rerank</code></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><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>bge-reranker-v2-m3</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">query</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></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>array</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></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><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, documents</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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>Нақты іздеу сұрауыңызды және бастапқы мәтіндік құжаттардың бос емес массивін беріңіз. Нәтиже индекстері сол бастапқы массивке сілтейді.</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></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><p class=\"note-s\">Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Есептеу бірлігі</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=\"Есептеу бірлігі\"><span class=\"card-cell-label\">Есептеу бірлігі</span>—</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>жиынтық токен</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>—</td><td data-cell-label=\"Есептеу бірлігі\"><span class=\"card-cell-label\">Есептеу бірлігі</span>/ 1K токен</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · жиынтық токен</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Қайта реттеу</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1089-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1089-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Нақты кіріс деректерін қолданып, нәтижені толық сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1089-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1089-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_QUERY\n: &quot;${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;bge-reranker-v2-m3&#39;, &#39;query&#39;: &#39;${ACTUAL_QUERY}&#39;, &#39;documents&#39;: &#39;${ACTUAL_DOCUMENTS}&#39;}\nrequest[&#39;query&#39;]=os.environ[&#39;AILOOT_QUERY&#39;]\nrequest[&#39;documents&#39;]=json.loads(os.environ[&#39;AILOOT_DOCUMENTS_JSON&#39;])\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\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 response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\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 · Қайта реттеу</h4><p class=\"note-s\">Бапталған жауап моделі, бастапқы құжат индекстері, сәйкестік бағалары, құжат жолдары және төл токен пайдалану деректері бар бастапқы төл JSON нәтижесі толық беріледі. Әрбір нақты нәтиже мен пайдалану өрісін сақтаңыз.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><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\">Толық жауапты және тақырыптарды, алынған әрбір нәтижені, бастапқыда қайтарылған идентификаторларды және пайдалану туралы барлық өрістерді сақтаңыз. Жасау сұрауын қайта жібермей, бастапқы операцияны қалпына келтіріңіз.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Нақты X-Client-Request-ID мәнін және толық жауапты сақтаңыз. Иелігіңіздегі бастапқы ресурстарды және олардың қолтаңбасы бар дәл мазмұн URL мекенжайларын оқыңыз; нәтижесі белгісіз жасау сұрауын ешқашан қайта жібермеңіз.</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><th>Мағынасы</th></tr></thead><tbody><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><td data-cell-label=\"Мағынасы\"><span class=\"card-cell-label\">Мағынасы</span>Бапталған бастапқы дерек тұтынушысы талап ететін дәл жауап моделі.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>integer</td><td data-cell-label=\"Мағынасы\"><span class=\"card-cell-label\">Мағынасы</span>Бастапқы кіріс құжатының бірегей индексі.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>number</td><td data-cell-label=\"Мағынасы\"><span class=\"card-cell-label\">Мағынасы</span>Ақырлы сәйкестік бағасы.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">results[].document</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td><td data-cell-label=\"Мағынасы\"><span class=\"card-cell-label\">Мағынасы</span>Осы бапталған жауап тұтынушысы талап ететін бастапқы мәтіндік құжат.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>integer</td><td data-cell-label=\"Мағынасы\"><span class=\"card-cell-label\">Мағынасы</span>Қолданыстағы қабылданған тариф талап ететін ақырлы, теріс емес төл токен саны.</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>JSON денесі немесе нақты канондық модель ID мәні жарамсыз.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Жауапты сақтап, сұраудың көрсетілген өрісін түзетіңіз.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Ailoot API кілті жарамсыз.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Пайдалануға рұқсат етілген Ailoot API кілтіңізді қолданыңыз.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Кілттің тобына бұл әдісті пайдалануға рұқсат берілмеген.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Қайтарылған қатенің толық мәліметін сақтаңыз.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Таңдалған әдісте пайдалануға рұқсат етілген маршрут жоқ.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Қайтарылған қатенің толық мәліметін сақтаңыз.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Қабылданған тариф өзіне қажетті кіріс мөлшерін немесе шегін ала алмайды.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Жауапты сақтаңыз; қабылданған тариф талап ететін кіріс пішімін пайдаланыңыз.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Қажетті қойма, маршрут, әдіс бағасы немесе қаражат резерві қолжетімді емес.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Бастапқы жауапты толық сақтаңыз. Нәтижесі белгісіз қаражат резерві сұрауды қайта жіберуге рұқсат бермейді.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>502 · <code>billing_requires_check</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Бастапқы нәтижені, пайдалану деректерін немесе есеп айырысуды тексеру қажет.</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Нақты сұрау ID мәнін және бастапқы жауапты сақтаңыз. Иелігіңіздегі бар жазбаны оқыңыз; жасау сұрауын қайта жібермеңіз.</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=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-m3</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=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "JSON денесі немесе нақты канондық модель ID мәні жарамсыз.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жауапты сақтап, сұраудың көрсетілген өрісін түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Ailoot API кілті жарамсыз.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Пайдалануға рұқсат етілген Ailoot API кілтіңізді қолданыңыз.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Кілттің тобына бұл әдісті пайдалануға рұқсат берілмеген.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Қайтарылған қатенің толық мәліметін сақтаңыз.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Таңдалған әдісте пайдалануға рұқсат етілген маршрут жоқ.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Қайтарылған қатенің толық мәліметін сақтаңыз.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Қабылданған тариф өзіне қажетті кіріс мөлшерін немесе шегін ала алмайды.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Жауапты сақтаңыз; қабылданған тариф талап ететін кіріс пішімін пайдаланыңыз.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Қажетті қойма, маршрут, әдіс бағасы немесе қаражат резерві қолжетімді емес.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Бастапқы жауапты толық сақтаңыз. Нәтижесі белгісіз қаражат резерві сұрауды қайта жіберуге рұқсат бермейді.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Бастапқы нәтижені, пайдалану деректерін немесе есеп айырысуды тексеру қажет.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "Нақты сұрау ID мәнін және бастапқы жауапты сақтаңыз. Иелігіңіздегі бар жазбаны оқыңыз; жасау сұрауын қайта жібермеңіз.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "Нақты X-Client-Request-ID мәнін және толық жауапты сақтаңыз. Иелігіңіздегі бастапқы ресурстарды және олардың қолтаңбасы бар дәл мазмұн URL мекенжайларын оқыңыз; нәтижесі белгісіз жасау сұрауын ешқашан қайта жібермеңіз."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Толық жауапты және тақырыптарды, алынған әрбір нәтижені, бастапқыда қайтарылған идентификаторларды және пайдалану туралы барлық өрістерді сақтаңыз. Жасау сұрауын қайта жібермей, бастапқы операцияны қалпына келтіріңіз.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "Бапталған бастапқы дерек тұтынушысы талап ететін дәл жауап моделі.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Бастапқы кіріс құжатының бірегей индексі.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Ақырлы сәйкестік бағасы.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Осы бапталған жауап тұтынушысы талап ететін бастапқы мәтіндік құжат.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Қолданыстағы қабылданған тариф талап ететін ақырлы, теріс емес төл токен саны.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "Бапталған жауап моделі, бастапқы құжат индекстері, сәйкестік бағалары, құжат жолдары және төл токен пайдалану деректері бар бастапқы төл JSON нәтижесі толық беріледі. Әрбір нақты нәтиже мен пайдалану өрісін сақтаңыз."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Нақты іздеу сұрауыңызды және бастапқы мәтіндік құжаттардың бос емес массивін беріңіз. Нәтиже индекстері сол бастапқы массивке сілтейді."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Қайта реттеу",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "bge-reranker-v2-m3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "9f76198f89e037e705a845173d79d78d159ebb9c3193eb16501906f1f9957e73",
    "input_html_sha256": "d05aa13a56d4f43fb1aa3d37ce45c862909b847357dc84690cecbf3b233b2028",
    "private_audit_sha256": "b2cb83fb9b4b73fa9bc88d37985107a05e881b4b30980adf8c6bb497b23ae799",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/bge-reranker-v2-m3/",
    "description": "Сұрауға қатысты ықтимал үзінділерді реттеуге арналған BAAI көптілді кросс-энкодері. Ол әр сұрау–үзінді жұбын бірге оқып, сәйкестік ұпайын қайтарады; іздеуден алынған қысқа тізімді нақтылайды, бірақ жауап жазбайды және құжат эмбеддингтерін жасамайды.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/bge-reranker-v2-m3/index.md",
    "title": "bge-reranker-v2-m3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/bge-reranker-v2-m3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "BGE Reranker v2 M3 — BGE-M3 негізінде жасалған көптілді сәйкестік моделі. Ол сұрауды және ықтимал үзіндіні бірге қабылдап, олардың байланысына ұпай береді. BAAI бұл нұсқаны тиімді көптілді қайта реттеу моделі ретінде ұсынады, соның ішінде іздеу қолданбасы бар үміткерлер тізімін нақтылауы қажет қытай және ағылшын тілдеріндегі іздеу үшін.\n\n### Сұрау–үзінді жұбының сәйкестігі\n\nКросс-энкодер екі мәтінді бірге өңдейді, сондықтан сәйкестік ұпайы жасалғанға дейін олардың мазмұны өзара әрекеттесе алады. Бұл мәтіндерді кейін қайта пайдаланылатын векторлық салыстыру үшін бөлек кодтайтын эмбеддинг моделінен өзгеше. Қайта реттеу моделінің нәтижесі — құжат векторы немесе жазбаша жауап емес, нақты жұпқа арналған скаляр ұпай.\n\nМодельді бастапқы іздеу ықтимал үзінділерді таңдағаннан кейін қолданыңыз. Сұрақты әр үміткермен жұптастырып, үміткерлерді алынған ұпай бойынша реттеңіз. Осылай егжей-тегжейлі салыстыру кросс-энкодерге үлкен жинақтағы әр үзіндіні қарауды тапсырудың орнына, басқаруға болатын қысқа тізімге шоғырланады.\n\n### v2 M3 нұсқасы\n\nӨндіруші BGE-M3 моделін негіз ретінде атап, көптілді қолдауды басты мүмкіндіктерінің бірі ретінде көрсетеді. Оның v2 қайта реттеу тобында M3 — тиімді көптілді нұсқа; Gemma негізіндегі және қабат таңдайтын нұсқалар іске асыру тәсілдері бөлек жеке модельдер. Мұндағы M3 атауы қайта реттеу моделі бастапқы эмбеддинг моделінің тығыз, сирек және көпвекторлы эмбеддингтерін қайтарады дегенді білдірмейді.\n\nБұл айырмашылық қолданбаға қажет нәтиже түрін таңдағанда маңызды. Құжат жинағын вектормен көрсету және іздеу үшін эмбеддинг моделін таңдаңыз. Қолыңызда ықтимал мәтіндер бар болып, ағымдағы сұрауға қай үзінді ең сәйкес екенін анықтау қажет болса, осы қайта реттеу моделін таңдаңыз.\n\n### Пайдалы реттеуге жарайтын үміткерлерді дайындау\n\nНақты сұрақты және оны түсіндіруге қажет толық үміткер мәтінді беріңіз. Үзінді мағынасын анықтайтын тақырыптарды немесе жанындағы анықтамаларды сақтаңыз. Жарияланған Transformers мысалында сұрау мен үзінді бірге токенделеді, қысқарту және max_length=512 қолданылады. Бұл — мысал баптауы, бүкіл модельге ортақ шек емес. Сұрақ пен қажетті дәлелді таңдалған жұп көлемінің шегінде ұстап, қысқарту нені алып тастайтынын тексеріңіз. Сұраудағы өнім аталған нәтиже басқа операцияға немесе шартқа қатысты болса, бәрібір сәйкес болмауы мүмкін; іздеу сапасын бағалағанда осы жағдайларды ажырататын мысалдар дайындаңыз.\n\nҚұжат ассистентінде үміткер идентификаторларын мәтінімен бірге сақтап, сұрақ–үзінді жұптарын бағалаңыз және таңдалған бастапқы үзінділерді жауап беру қадамына өткізіңіз. Сонда жауап беретін модель дереккөзсіз сәйкестік ұпайын емес, дәлелдің өзін алады. Бұл — іздеу үдерісінің мысалы; қайта реттеу моделі өзі сыртқы жинақтан іздемейді де, жауап жазбайды да.\n\n### Ұпайларды оқу және қалыпқа келтіру\n\nӨндіруші өңделмеген сәйкестік ұпайларын қайтарады; жоғары мән жақынырақ сәйкестікті көрсетеді. Құжатталған қосымша қалыпқа келтіру сигмоид функциясын қолданып, ұпайды 0 мен 1 аралығына орналастырады. Қалыпқа келтірілген ұпайдың ауқымы қолайлы, бірақ бұл түрлендірудің өзі үміткердің дұрыс екенінің калибрленген ықтималдығын білдірмейді.\n\nРеттеу немесе сүзу шектерін өз жұмыс жүктемеңізді көрсететін сұрау–үзінді жұптары арқылы таңдаңыз. Кілт сөздері ортақ, бірақ басқа сұраққа жауап беретін үзінділерді де, тұжырымы басқа сәйкес үзінділерді де қосыңыз. Бұл таңдалған шекті ізделетін жинақ үшін мағыналы етеді.\n\nAiloot API жобасында соңғы контекст нені қамтуы тиіс екенін және қанша үміткерді тиімді қарастыруға болатынын анықтаңыз. Пайдалы нәтиже — қолданбаның келесі қадамына арналған жақсырақ реттелген дәлелдер жиыны. Осы нұсқаның сәйкестік нәтижесін құжат эмбеддингтерінен, жасалған мәтіннен және басқа қайта реттеу модельдеріне құжатталған қабат таңдау параметрлерінен бөлек ұстаңыз.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [],
      "manufacturer_output": []
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ],
        "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "bge-reranker-v2-m3",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "JSON денесі немесе нақты канондық модель ID мәні жарамсыз.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жауапты сақтап, сұраудың көрсетілген өрісін түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Ailoot API кілті жарамсыз.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Пайдалануға рұқсат етілген Ailoot API кілтіңізді қолданыңыз.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Кілттің тобына бұл әдісті пайдалануға рұқсат берілмеген.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Қайтарылған қатенің толық мәліметін сақтаңыз.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Таңдалған әдісте пайдалануға рұқсат етілген маршрут жоқ.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Қайтарылған қатенің толық мәліметін сақтаңыз.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Қабылданған тариф өзіне қажетті кіріс мөлшерін немесе шегін ала алмайды.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Жауапты сақтаңыз; қабылданған тариф талап ететін кіріс пішімін пайдаланыңыз.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Қажетті қойма, маршрут, әдіс бағасы немесе қаражат резерві қолжетімді емес.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Бастапқы жауапты толық сақтаңыз. Нәтижесі белгісіз қаражат резерві сұрауды қайта жіберуге рұқсат бермейді.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Бастапқы нәтижені, пайдалану деректерін немесе есеп айырысуды тексеру қажет.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "Нақты сұрау ID мәнін және бастапқы жауапты сақтаңыз. Иелігіңіздегі бар жазбаны оқыңыз; жасау сұрауын қайта жібермеңіз.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "Нақты X-Client-Request-ID мәнін және толық жауапты сақтаңыз. Иелігіңіздегі бастапқы ресурстарды және олардың қолтаңбасы бар дәл мазмұн URL мекенжайларын оқыңыз; нәтижесі белгісіз жасау сұрауын ешқашан қайта жібермеңіз."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Толық жауапты және тақырыптарды, алынған әрбір нәтижені, бастапқыда қайтарылған идентификаторларды және пайдалану туралы барлық өрістерді сақтаңыз. Жасау сұрауын қайта жібермей, бастапқы операцияны қалпына келтіріңіз.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "Бапталған бастапқы дерек тұтынушысы талап ететін дәл жауап моделі.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Бастапқы кіріс құжатының бірегей индексі.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Ақырлы сәйкестік бағасы.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Осы бапталған жауап тұтынушысы талап ететін бастапқы мәтіндік құжат.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Қолданыстағы қабылданған тариф талап ететін ақырлы, теріс емес төл токен саны.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "Бапталған жауап моделі, бастапқы құжат индекстері, сәйкестік бағалары, құжат жолдары және төл токен пайдалану деректері бар бастапқы төл JSON нәтижесі толық беріледі. Әрбір нақты нәтиже мен пайдалану өрісін сақтаңыз."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Нақты іздеу сұрауыңызды және бастапқы мәтіндік құжаттардың бос емес массивін беріңіз. Нәтиже индекстері сол бастапқы массивке сілтейді."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Қайта реттеу",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "bge-reranker-v2-m3",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "Сұрауға қатысты ықтимал үзінділерді реттеуге арналған BAAI көптілді кросс-энкодері. Ол әр сұрау–үзінді жұбын бірге оқып, сәйкестік ұпайын қайтарады; іздеуден алынған қысқа тізімді нақтылайды, бірақ жауап жазбайды және құжат эмбеддингтерін жасамайды."
  },
  "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": "Сұрауға қатысты ықтимал үзінділерді реттеуге арналған BAAI көптілді кросс-энкодері. Ол әр сұрау–үзінді жұбын бірге оқып, сәйкестік ұпайын қайтарады; іздеуден алынған қысқа тізімді нақтылайды, бірақ жауап жазбайды және құжат эмбеддингтерін жасамайды.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "4fb7f8a801c1bb6d2d5c345ca88f47929c3911a00f9222e93fdf05b4433b4aed",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "34b55820623d7c99450e5584da837c7d4faf7984a6b56e9d2a5e84c3c02a784a"
}