{ "aboutHtml": "

Cohere Rerank 4 Pro — Cohere Rerank 4 тобындағы сапаға бағытталған модель. Ол кандидат құжаттарды сұраумен салыстырып бағалап, сәйкестік ретін және ұпайларын қайтарады. Модель көптілді құжаттар мен жартылай құрылымдалған ақпаратты қоса күрделі іздеу тапсырмаларына арналған. Ол бар жүйе кандидаттарды жинағаннан кейін іздеу немесе ақпарат іздеумен толықтырылған процеске қосылады: нәтижесі қай үзінділерді көрсету немесе келесі кезеңге дәлел ретінде беру керектігін таңдауға көмектеседі.

Өндіруші идентификаторы — rerank-v4.0-pro; ол rerank-v4.0-fast және rerank-v3.5 модельдерінен бөлек. Pro іздеу сапасы басым күрделі жағдайларға бағытталған, ал Fast төмен кідіріс пен жоғары өткізу қабілетін көздейді. Rerank 4 екі нұсқасы да 32 768 токендік контексті пайдаланады. Сұрау мен бір кандидат құжат сол бюджетті бөліседі; бұл әр кіріс өрісіне бөлек толық терезе де, сақталған бүкіл іздеу корпусының шегі де емес.

Анық сұрауды және кандидат мәтін жолдарының тізімін беріңіз. Әр қайтарылған нәтиже бастапқы құжат индексін және сәйкестік ұпайын қамтиды, ал top_n қайтарылатын сараланған нәтижелер санын таңдай алады; ол болмаса, өндіруші барлық нәтижені қайтарады. Саралауды нақты үзіндімен байланыстыру үшін әр кіріс жанында дереккөз идентификаторын сақтаңыз. Қолдау сұрағында қайта саралағыш тізімде жоқ саясаттарды өзі табады деп күтпей, қажетті шарттарды сұрап, кандидат саясат бөлімдерін беріңіз.

Модель 100-ден астам тілді қолдайды және ағылшынша да, өзге тілдегі материалды да қайта саралай алады. Бірнеше талабы бар сұрауда өнім, жағдай және қажетті рәсім сияқты үзіндіні пайдалы ететін шарттарды көрсетіңіз. Жартылай құрылымдалған жазбалар үшін Cohere V2 құжат тізіміне шикі объектілер берудің орнына YAML жолдарын ұсынады. Қысқарту кейінгі өрістерді алып тастауы мүмкін болғандықтан, тақырып пен мазмұн сияқты мағыналы өрістерді саналы ретпен сақтаңыз. Бұл дайындық қарапайым мәтінмен қатар өнім жазбаларына, хабарламаларға және құжат метадеректеріне пайдалы.

Модельге арналған дайындық нұсқаулығы Rerank 4 сұрауын алғашқы 16 384 токенмен шектейді. Ол сұраумен және резервтелген токендермен 32 768 токендік контексті бөлісетін бөліктер арқылы ұзын құжат өңдеуді сипаттайды. Ағымдағы V2 анықтамалығы бөлек max_tokens_per_doc әдепкісін 4 096 деп беріп, ұзын құжат жолдары осы параметрге дейін қысқартылатынын айтады. Модель терезесі мен өндіруші сұрауындағы құжат қысқартуын әртүрлі тетіктер деп қарастырыңыз. Әр ұзын дереккөз әрдайым толық оқылады деп есептемей, ықшам тиісті үзінділер дайындаңыз немесе лайықты құжат бюджетін таңдаңыз.

Ұсынылатын сұрау өнімділігі үшін Cohere бір мезгілде 1 000-нан артық құжат жібермеуге кеңес береді. Үлкен тізімді басқарылатын топтарға бөлгенде кандидат идентификаторларын сақтаңыз. Сәйкестік ұпайлары 0 мен 1 аралығына қалыптандырылған, бірақ сұрау мен кандидаттарға тәуелді; олар фактілік дұрыстықтың сызықтық өлшемі емес. Негізгі іздеу нәтижесі ретінде ретті пайдаланыңыз. Ұпай табалдырығымен сүзсеңіз, әмбебап шек бар деп есептемей, оны нақты саладағы өкілдік сұраулар мен шекаралық сәйкестігі бар үзінділер арқылы анықтаңыз.

Пайдалы соңғы артефакт — іздеу нәтижесіне немесе дәлел таңдау кезеңіне дайын, дереккөз идентификаторлары мен ұпайлары бар сараланған кандидат тізімі. Сәйкестік ұпайы жоғары құжатта да ескірген не қате ақпарат болуы мүмкін, сондықтан пайдаланатын кезең үшін дереккөзі мен мазмұнын сақтаңыз. Pro мақсаты — еркін жауап жазу немесе ендіру векторларын жасау емес, сәйкестікті бағалау. Іздеу процесін салыстырғанда не нақтылағанда нәтижемен бірге нақты Pro нұсқасын сақтаңыз.

", "aboutText": "Cohere Rerank 4 Pro — Cohere Rerank 4 тобындағы сапаға бағытталған модель. Ол кандидат құжаттарды сұраумен салыстырып бағалап, сәйкестік ретін және ұпайларын қайтарады. Модель көптілді құжаттар мен жартылай құрылымдалған ақпаратты қоса күрделі іздеу тапсырмаларына арналған. Ол бар жүйе кандидаттарды жинағаннан кейін іздеу немесе ақпарат іздеумен толықтырылған процеске қосылады: нәтижесі қай үзінділерді көрсету немесе келесі кезеңге дәлел ретінде беру керектігін таңдауға көмектеседі.\n\nӨндіруші идентификаторы — rerank-v4.0-pro; ол rerank-v4.0-fast және rerank-v3.5 модельдерінен бөлек. Pro іздеу сапасы басым күрделі жағдайларға бағытталған, ал Fast төмен кідіріс пен жоғары өткізу қабілетін көздейді. Rerank 4 екі нұсқасы да 32 768 токендік контексті пайдаланады. Сұрау мен бір кандидат құжат сол бюджетті бөліседі; бұл әр кіріс өрісіне бөлек толық терезе де, сақталған бүкіл іздеу корпусының шегі де емес.\n\nАнық сұрауды және кандидат мәтін жолдарының тізімін беріңіз. Әр қайтарылған нәтиже бастапқы құжат индексін және сәйкестік ұпайын қамтиды, ал top_n қайтарылатын сараланған нәтижелер санын таңдай алады; ол болмаса, өндіруші барлық нәтижені қайтарады. Саралауды нақты үзіндімен байланыстыру үшін әр кіріс жанында дереккөз идентификаторын сақтаңыз. Қолдау сұрағында қайта саралағыш тізімде жоқ саясаттарды өзі табады деп күтпей, қажетті шарттарды сұрап, кандидат саясат бөлімдерін беріңіз.\n\nМодель 100-ден астам тілді қолдайды және ағылшынша да, өзге тілдегі материалды да қайта саралай алады. Бірнеше талабы бар сұрауда өнім, жағдай және қажетті рәсім сияқты үзіндіні пайдалы ететін шарттарды көрсетіңіз. Жартылай құрылымдалған жазбалар үшін Cohere V2 құжат тізіміне шикі объектілер берудің орнына YAML жолдарын ұсынады. Қысқарту кейінгі өрістерді алып тастауы мүмкін болғандықтан, тақырып пен мазмұн сияқты мағыналы өрістерді саналы ретпен сақтаңыз. Бұл дайындық қарапайым мәтінмен қатар өнім жазбаларына, хабарламаларға және құжат метадеректеріне пайдалы.\n\nМодельге арналған дайындық нұсқаулығы Rerank 4 сұрауын алғашқы 16 384 токенмен шектейді. Ол сұраумен және резервтелген токендермен 32 768 токендік контексті бөлісетін бөліктер арқылы ұзын құжат өңдеуді сипаттайды. Ағымдағы V2 анықтамалығы бөлек max_tokens_per_doc әдепкісін 4 096 деп беріп, ұзын құжат жолдары осы параметрге дейін қысқартылатынын айтады. Модель терезесі мен өндіруші сұрауындағы құжат қысқартуын әртүрлі тетіктер деп қарастырыңыз. Әр ұзын дереккөз әрдайым толық оқылады деп есептемей, ықшам тиісті үзінділер дайындаңыз немесе лайықты құжат бюджетін таңдаңыз.\n\nҰсынылатын сұрау өнімділігі үшін Cohere бір мезгілде 1 000-нан артық құжат жібермеуге кеңес береді. Үлкен тізімді басқарылатын топтарға бөлгенде кандидат идентификаторларын сақтаңыз. Сәйкестік ұпайлары 0 мен 1 аралығына қалыптандырылған, бірақ сұрау мен кандидаттарға тәуелді; олар фактілік дұрыстықтың сызықтық өлшемі емес. Негізгі іздеу нәтижесі ретінде ретті пайдаланыңыз. Ұпай табалдырығымен сүзсеңіз, әмбебап шек бар деп есептемей, оны нақты саладағы өкілдік сұраулар мен шекаралық сәйкестігі бар үзінділер арқылы анықтаңыз.\n\nПайдалы соңғы артефакт — іздеу нәтижесіне немесе дәлел таңдау кезеңіне дайын, дереккөз идентификаторлары мен ұпайлары бар сараланған кандидат тізімі. Сәйкестік ұпайы жоғары құжатта да ескірген не қате ақпарат болуы мүмкін, сондықтан пайдаланатын кезең үшін дереккөзі мен мазмұнын сақтаңыз. Pro мақсаты — еркін жауап жазу немесе ендіру векторларын жасау емес, сәйкестікті бағалау. Іздеу процесін салыстырғанда не нақтылағанда нәтижемен бірге нақты Pro нұсқасын сақтаңыз.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "b4b80f084ac06cc47b5375e284ca408ea6dff7e533af910d5d33e10855e3d926", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "kk", "methods": [ { "html": "
•

Cohere: Rerank 4 Pro

Cohere /cohere/rerank-4-pro

Бастау

Cohere Rerank 4 Pro іздеу және ақпарат іздеумен толықтырылған процестер үшін кандидат құжаттарды сұрауға сәйкестігі бойынша реттейді. Бұл — 32K контексті, көптілді қамтуы және жартылай құрылымдалған мәтін қолдауы бар, сапаға бағытталған Rerank 4 нұсқасы.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
Реттелген нәтижелер
Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

Cohere Rerank 4 Pro — Cohere Rerank 4 тобындағы сапаға бағытталған модель. Ол кандидат құжаттарды сұраумен салыстырып бағалап, сәйкестік ретін және ұпайларын қайтарады. Модель көптілді құжаттар мен жартылай құрылымдалған ақпаратты қоса күрделі іздеу тапсырмаларына арналған. Ол бар жүйе кандидаттарды жинағаннан кейін іздеу немесе ақпарат іздеумен толықтырылған процеске қосылады: нәтижесі қай үзінділерді көрсету немесе келесі кезеңге дәлел ретінде беру керектігін таңдауға көмектеседі.

Өндіруші идентификаторы — rerank-v4.0-pro; ол rerank-v4.0-fast және rerank-v3.5 модельдерінен бөлек. Pro іздеу сапасы басым күрделі жағдайларға бағытталған, ал Fast төмен кідіріс пен жоғары өткізу қабілетін көздейді. Rerank 4 екі нұсқасы да 32 768 токендік контексті пайдаланады. Сұрау мен бір кандидат құжат сол бюджетті бөліседі; бұл әр кіріс өрісіне бөлек толық терезе де, сақталған бүкіл іздеу корпусының шегі де емес.

Анық сұрауды және кандидат мәтін жолдарының тізімін беріңіз. Әр қайтарылған нәтиже бастапқы құжат индексін және сәйкестік ұпайын қамтиды, ал top_n қайтарылатын сараланған нәтижелер санын таңдай алады; ол болмаса, өндіруші барлық нәтижені қайтарады. Саралауды нақты үзіндімен байланыстыру үшін әр кіріс жанында дереккөз идентификаторын сақтаңыз. Қолдау сұрағында қайта саралағыш тізімде жоқ саясаттарды өзі табады деп күтпей, қажетті шарттарды сұрап, кандидат саясат бөлімдерін беріңіз.

Модель 100-ден астам тілді қолдайды және ағылшынша да, өзге тілдегі материалды да қайта саралай алады. Бірнеше талабы бар сұрауда өнім, жағдай және қажетті рәсім сияқты үзіндіні пайдалы ететін шарттарды көрсетіңіз. Жартылай құрылымдалған жазбалар үшін Cohere V2 құжат тізіміне шикі объектілер берудің орнына YAML жолдарын ұсынады. Қысқарту кейінгі өрістерді алып тастауы мүмкін болғандықтан, тақырып пен мазмұн сияқты мағыналы өрістерді саналы ретпен сақтаңыз. Бұл дайындық қарапайым мәтінмен қатар өнім жазбаларына, хабарламаларға және құжат метадеректеріне пайдалы.

Модельге арналған дайындық нұсқаулығы Rerank 4 сұрауын алғашқы 16 384 токенмен шектейді. Ол сұраумен және резервтелген токендермен 32 768 токендік контексті бөлісетін бөліктер арқылы ұзын құжат өңдеуді сипаттайды. Ағымдағы V2 анықтамалығы бөлек max_tokens_per_doc әдепкісін 4 096 деп беріп, ұзын құжат жолдары осы параметрге дейін қысқартылатынын айтады. Модель терезесі мен өндіруші сұрауындағы құжат қысқартуын әртүрлі тетіктер деп қарастырыңыз. Әр ұзын дереккөз әрдайым толық оқылады деп есептемей, ықшам тиісті үзінділер дайындаңыз немесе лайықты құжат бюджетін таңдаңыз.

Ұсынылатын сұрау өнімділігі үшін Cohere бір мезгілде 1 000-нан артық құжат жібермеуге кеңес береді. Үлкен тізімді басқарылатын топтарға бөлгенде кандидат идентификаторларын сақтаңыз. Сәйкестік ұпайлары 0 мен 1 аралығына қалыптандырылған, бірақ сұрау мен кандидаттарға тәуелді; олар фактілік дұрыстықтың сызықтық өлшемі емес. Негізгі іздеу нәтижесі ретінде ретті пайдаланыңыз. Ұпай табалдырығымен сүзсеңіз, әмбебап шек бар деп есептемей, оны нақты саладағы өкілдік сұраулар мен шекаралық сәйкестігі бар үзінділер арқылы анықтаңыз.

Пайдалы соңғы артефакт — іздеу нәтижесіне немесе дәлел таңдау кезеңіне дайын, дереккөз идентификаторлары мен ұпайлары бар сараланған кандидат тізімі. Сәйкестік ұпайы жоғары құжатта да ескірген не қате ақпарат болуы мүмкін, сондықтан пайдаланатын кезең үшін дереккөзі мен мазмұнын сақтаңыз. Pro мақсаты — еркін жауап жазу немесе ендіру векторларын жасау емес, сәйкестікті бағалау. Іздеу процесін салыстырғанда не нақтылағанда нәтижемен бірге нақты Pro нұсқасын сақтаңыз.

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Қайта реттеу POST /v1/rerank
Кіріс
text
Шығыс
rerank
Шығыс пішімі
json
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісdocumentsТүріarrayТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
cohere/rerank-4-pro
Әдепкі—
ӨрісproviderТүріschemaТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісqueryТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісsession_idТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісtop_nТүріintegerТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Әдепкі—
ӨрісtraceТүріschemaТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
ӨрісuserТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісdocuments[].textТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Өрісdocuments[].imageТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулерӘдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

text_rerank · Міндетті: query, documents array with minItems1

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, query, documents
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
Параметрoptional_controlsПараметр талаптарыprovider, session_id, top_n, trace, user
Параметрmultimodal_input_bindingПараметр талаптарыnull

Өмірлік цикл: synchronous

Модельдің дәл ID мәнін жіберіп, төл жауапты толық сақтаңыз.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Көрсетілмеген Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Көрсетілмеген flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Көрсетілмеген Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.

БаптауМөлшерлемелер кестесіЕсептеу бірлігіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеЕсептеу бірлігі—Төлем
Кіріс · Кіріс токендері — / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері — / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен
БаптауUltraМөлшерлемелер кестесі—Есептеу бірлігііздеу бірлігі үшінТөлем
total · іздеу бірлігі $0.005 іздеу бірлігі үшін

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Қайта реттеу

{\n  "documents": [\n    "Paris is the capital of France.",\n    "Berlin is the capital of Germany."\n  ],\n  "model": "cohere/rerank-4-pro",\n  "query": "What is the capital of France?",\n  "top_n": 3\n}

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Қайта реттеу

json

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір нақты нәтиже индексі, ақырлы relevance_score мәні және бастапқы құжат объектісі сақталады. Индекстер бастапқы құжаттар массивіне сәйкес келеді. Бастапқы JSON түгел сақталып, есеп айырысудан кейін ғана қайтарылады.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Бастапқы операцияны және толық не ішінара жауапты сақтаңыз; POST сұрауын қайталамаңыз.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
ӨрісmodelТүріstring
ӨрісidТүріstring
ӨрісproviderТүріstring
Өрісresults[].indexТүріinteger
Өрісresults[].relevance_scoreТүріnumber
Өрісresults[].document.textТүріstring
Өрісresults[].document.imageТүріstring
Өрісusage.search_unitsТүріinteger
Өрісusage.total_tokensТүріinteger
Өрісusage.costТүріnumber
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өріс, ұсыну пішімі немесе мән жарамсызКелесі қадамСұраудың көрсетілген өрісін түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

Ailoot Ultra cohere/rerank-4-pro

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

cohere/rerank-4-pro

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "cohere/rerank-4-pro", "fmt": "rerank", "http": "POST", "path": "/v1/rerank", "request_model_id": "cohere/rerank-4-pro", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|cohere%2Frerank-4-pro", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өріс, ұсыну пішімі немесе мән жарамсыз", "http_status": 400, "recovery": "Сұраудың көрсетілген өрісін түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Бастапқы операцияны және толық не ішінара жауапты сақтаңыз; POST сұрауын қайталамаңыз." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Әрбір нақты нәтиже индексі, ақырлы relevance_score мәні және бастапқы құжат объектісі сақталады. Индекстер бастапқы құжаттар массивіне сәйкес келеді. Бастапқы JSON түгел сақталып, есеп айырысудан кейін ғана қайтарылады.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "cohere/rerank-4-pro" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "Модельдің дәл ID мәнін жіберіп, төл жауапты толық сақтаңыз." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32768, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "cohere/rerank-4-pro" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "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": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "per search unit" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.005", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.005", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"cohere/rerank-4-pro\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='cohere/rerank-4-pro'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,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 result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "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": { "search_unit": 0.005 } }, "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": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "per search unit" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.005", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.005", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "request_model_id": "cohere/rerank-4-pro", "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": "0.005", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.005", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } } ], "model_id": "cohere/rerank-4-pro", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "371b6a0845547534ff97187e0075ab508b1a3dde9261a939c9e58a78335996ee", "input_html_sha256": "95e78cde32ad87ab2f52d4f02cbe74b5253011019895108bce2609946a816b1f", "private_audit_sha256": "100612a576e91c8183babf78fa1aefebcf1d3b06023ceee14781b369c0c21ebd", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/cohere-rerank-4-pro/", "description": "Cohere Rerank 4 Pro іздеу және ақпарат іздеумен толықтырылған процестер үшін кандидат құжаттарды сұрауға сәйкестігі бойынша реттейді. Бұл — 32K контексті, көптілді қамтуы және жартылай құрылымдалған мәтін қолдауы бар, сапаға бағытталған Rerank 4 нұсқасы.", "locale": "kk", "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/cohere-rerank-4-pro/index.md", "title": "Cohere: Rerank 4 Pro — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/kk/cohere-rerank-4-pro/" }, "rawModel": { "about": "Cohere Rerank 4 Pro — Cohere Rerank 4 тобындағы сапаға бағытталған модель. Ол кандидат құжаттарды сұраумен салыстырып бағалап, сәйкестік ретін және ұпайларын қайтарады. Модель көптілді құжаттар мен жартылай құрылымдалған ақпаратты қоса күрделі іздеу тапсырмаларына арналған. Ол бар жүйе кандидаттарды жинағаннан кейін іздеу немесе ақпарат іздеумен толықтырылған процеске қосылады: нәтижесі қай үзінділерді көрсету немесе келесі кезеңге дәлел ретінде беру керектігін таңдауға көмектеседі.\n\nӨндіруші идентификаторы — rerank-v4.0-pro; ол rerank-v4.0-fast және rerank-v3.5 модельдерінен бөлек. Pro іздеу сапасы басым күрделі жағдайларға бағытталған, ал Fast төмен кідіріс пен жоғары өткізу қабілетін көздейді. Rerank 4 екі нұсқасы да 32 768 токендік контексті пайдаланады. Сұрау мен бір кандидат құжат сол бюджетті бөліседі; бұл әр кіріс өрісіне бөлек толық терезе де, сақталған бүкіл іздеу корпусының шегі де емес.\n\nАнық сұрауды және кандидат мәтін жолдарының тізімін беріңіз. Әр қайтарылған нәтиже бастапқы құжат индексін және сәйкестік ұпайын қамтиды, ал top_n қайтарылатын сараланған нәтижелер санын таңдай алады; ол болмаса, өндіруші барлық нәтижені қайтарады. Саралауды нақты үзіндімен байланыстыру үшін әр кіріс жанында дереккөз идентификаторын сақтаңыз. Қолдау сұрағында қайта саралағыш тізімде жоқ саясаттарды өзі табады деп күтпей, қажетті шарттарды сұрап, кандидат саясат бөлімдерін беріңіз.\n\nМодель 100-ден астам тілді қолдайды және ағылшынша да, өзге тілдегі материалды да қайта саралай алады. Бірнеше талабы бар сұрауда өнім, жағдай және қажетті рәсім сияқты үзіндіні пайдалы ететін шарттарды көрсетіңіз. Жартылай құрылымдалған жазбалар үшін Cohere V2 құжат тізіміне шикі объектілер берудің орнына YAML жолдарын ұсынады. Қысқарту кейінгі өрістерді алып тастауы мүмкін болғандықтан, тақырып пен мазмұн сияқты мағыналы өрістерді саналы ретпен сақтаңыз. Бұл дайындық қарапайым мәтінмен қатар өнім жазбаларына, хабарламаларға және құжат метадеректеріне пайдалы.\n\nМодельге арналған дайындық нұсқаулығы Rerank 4 сұрауын алғашқы 16 384 токенмен шектейді. Ол сұраумен және резервтелген токендермен 32 768 токендік контексті бөлісетін бөліктер арқылы ұзын құжат өңдеуді сипаттайды. Ағымдағы V2 анықтамалығы бөлек max_tokens_per_doc әдепкісін 4 096 деп беріп, ұзын құжат жолдары осы параметрге дейін қысқартылатынын айтады. Модель терезесі мен өндіруші сұрауындағы құжат қысқартуын әртүрлі тетіктер деп қарастырыңыз. Әр ұзын дереккөз әрдайым толық оқылады деп есептемей, ықшам тиісті үзінділер дайындаңыз немесе лайықты құжат бюджетін таңдаңыз.\n\nҰсынылатын сұрау өнімділігі үшін Cohere бір мезгілде 1 000-нан артық құжат жібермеуге кеңес береді. Үлкен тізімді басқарылатын топтарға бөлгенде кандидат идентификаторларын сақтаңыз. Сәйкестік ұпайлары 0 мен 1 аралығына қалыптандырылған, бірақ сұрау мен кандидаттарға тәуелді; олар фактілік дұрыстықтың сызықтық өлшемі емес. Негізгі іздеу нәтижесі ретінде ретті пайдаланыңыз. Ұпай табалдырығымен сүзсеңіз, әмбебап шек бар деп есептемей, оны нақты саладағы өкілдік сұраулар мен шекаралық сәйкестігі бар үзінділер арқылы анықтаңыз.\n\nПайдалы соңғы артефакт — іздеу нәтижесіне немесе дәлел таңдау кезеңіне дайын, дереккөз идентификаторлары мен ұпайлары бар сараланған кандидат тізімі. Сәйкестік ұпайы жоғары құжатта да ескірген не қате ақпарат болуы мүмкін, сондықтан пайдаланатын кезең үшін дереккөзі мен мазмұнын сақтаңыз. Pro мақсаты — еркін жауап жазу немесе ендіру векторларын жасау емес, сәйкестікті бағалау. Іздеу процесін салыстырғанда не нақтылағанда нәтижемен бірге нақты Pro нұсқасын сақтаңыз.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Cohere", "available": null, "canonical_model": "cohere/rerank-4-pro", "capabilities": { "context_length": 32768, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.005", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.005", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ], "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "rerank" ], "id": "cohere/rerank-4-pro", "input": [ "text" ], "kind": "rerank", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Міндетті өріс, ұсыну пішімі немесе мән жарамсыз", "http_status": 400, "recovery": "Сұраудың көрсетілген өрісін түзетіңіз.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Бастапқы операцияны және толық не ішінара жауапты сақтаңыз; POST сұрауын қайталамаңыз." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Әрбір нақты нәтиже индексі, ақырлы relevance_score мәні және бастапқы құжат объектісі сақталады. Индекстер бастапқы құжаттар массивіне сәйкес келеді. Бастапқы JSON түгел сақталып, есеп айырысудан кейін ғана қайтарылады.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "cohere/rerank-4-pro" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "Модельдің дәл ID мәнін жіберіп, төл жауапты толық сақтаңыз." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32768, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "cohere/rerank-4-pro" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "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": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "per search unit" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.005", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.005", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"cohere/rerank-4-pro\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='cohere/rerank-4-pro'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,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 result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "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": { "search_unit": 0.005 } }, "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": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "per search unit" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.005", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.005", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "request_model_id": "cohere/rerank-4-pro", "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": "0.005", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.005", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "cohere/rerank-4-pro", "request_model_id": "cohere/rerank-4-pro", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Cohere: Rerank 4 Pro", "price": { "in": null, "in_label": null, "out": null, "out_label": null, "sort_in": null, "sort_out": null, "varies": true }, "public_id": "cohere/rerank-4-pro", "short": "Cohere Rerank 4 Pro іздеу және ақпарат іздеумен толықтырылған процестер үшін кандидат құжаттарды сұрауға сәйкестігі бойынша реттейді. Бұл — 32K контексті, көптілді қамтуы және жартылай құрылымдалған мәтін қолдауы бар, сапаға бағытталған Rerank 4 нұсқасы." }, "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": "Cohere Rerank 4 Pro іздеу және ақпарат іздеумен толықтырылған процестер үшін кандидат құжаттарды сұрауға сәйкестігі бойынша реттейді. Бұл — 32K контексті, көптілді қамтуы және жартылай құрылымдалған мәтін қолдауы бар, сапаға бағытталған Rerank 4 нұсқасы.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "18c73abe9a81b0d85efa2a68762681637b1ccc64891a4e322f29f9747461671e", "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf" }, "sourceRevision": "005057a2162d01925e123259482323d901dfa6b43483596a9caf6e4a91aee7d2" }