{
  "aboutHtml": "<p>Codestral Embed 2505 — Mistral AI ұсынған код іздеуге маманданған эмбеддинг моделі. Ол бастапқы коды немесе табиғи тілдегі код сұрауы бар мәтінді қабылдап, сандық векторлар қайтарады. Өндіруші оны репозиторий іздеу, бағдарламалау ассистенттеріне контекст табу, ұқсастық пен қайталануды талдау және кодты функциясы не құрылымы бойынша топтау үшін ұсынады. Оның бекітілген шығарылым идентификаторы — codestral-embed-2505.</p><p>Кіріс және көрініс</p><p>Код кірісі функция, қатысты бастапқы үзінді немесе репозиторийдің басқа мағыналы бірлігі бола алады. Табиғи тілдегі сұрау нақты символ атауын атамай, табылатын әрекетті сипаттай алады. Эмбеддинг сол кірісті салыстыру үшін бейнелейді; модель жаңа іске асыру генерацияламайды және алған кодты орындамайды.</p><p>Ресми шығарылым 8192 токендік толық кіріс контекстін құжаттайды. Іздеу үшін өндіруші шамамен 3000 таңбалық бөліктерді 1000 таңба қабаттасуымен ұсынады және үлкен бөліктер іздеуді нашарлатуы мүмкін екенін айтады. 3000 таңба токен лимитін білдірмейді; бұл — іздеу дайындауына арналған ұсынымдар. Қолданба іздеуден кейін қатысты кодты қайтара алуы үшін әр дайындалған элементті файлмен, символмен және дереккөз орнымен байланысты ұстаңыз.</p><p>Шығыс дәлдігі және өлшемдері</p><p>Код эмбеддингі нұсқаулығы float, int8, uint8, binary және ubinary шығыс түрлерін құжаттайды. Float 32 биттік бір еселік дәлдіктегі мәндерді қолданады. Int8 -128-ден 127-ге дейінгі таңбалы 8 биттік бүтін сандарды, ал uint8 0-ден 255-ке дейінгі таңбасыз 8 биттік мәндерді қолданады. Binary және ubinary квантталған бірбиттік мәндерді қапталған 8 биттік элементтерде, тиісінше таңбалы немесе таңбасыз контейнерлерде сақтайды.</p><p>Биттік қапталған көрініс қайтарылған тізім ұзындығын өзгертеді: нұсқаулық әр сегіз логикалық эмбеддинг өлшеміне бір қапталған элементті сипаттайды. Сондықтан пішімді ескеретін салыстыру қапталған байттарды кәдімгі жылжымалы нүктелі координаттар деп қабылдаудан өзгеше. Таңдалған түрді вектормен сақтап, индекстелген код пен оның сұрауына бір көріністі қолданыңыз.</p><p>Параметр құжаттамасы әдепкі өлшемді 1536, ең үлкенін 3072 деп береді. Өлшемдер релеванттылық бойынша реттелген; өндіруші алғашқы таңдалған мөлшерін қалдыруды көрініс көлемін таңдау тәсілі деп сипаттайды. Сақталған жинақ пен жаңа сұрауларға өлшемді бірізді таңдаңыз. Қысқа немесе квантталған көрініс сақтау мен салыстыру әрекетін өзгертеді; ол кіріс контекстін үлкейтпейді және модельді код генераторына айналдырмайды.</p><p>Іздеу нәтижелерін пайдаланатын бағдарламалау</p><p>Шығарылымның алғашқы қолдану мысалы — кодты толықтыру, өзгерту немесе түсіндіру үшін контекст табу. Мағыналы код бірліктерін дайындап, репозиторий ревизиясын және дереккөз идентификаторларын сақтаңыз. Белгілі қатенің қалай өңделетіні туралы сұрақ қатысты функцияларды таба алады, ал қолданба оларды нақты өзгеріс сұрауымен бірге бағдарламалау моделіне береді.</p><p>Практикалық нәтиже — файл жолдары, символдары және әрекетін түсінуге қажет мазмұны бар реттелген бастапқы үзінділер жиыны. Табылған үзінділерді әзірлеуші аша алады немесе ассистентке беруге болады. Codestral Embed бейнелеу қадамын орындайды; бөлек компонент нәтижелерді таңдайды, ал генерация моделі түсіндірмені не ұсынылған кодты жазады.</p><p>Семантикалық іздеу және ұқсастық</p><p>Өндіруші табиғи тілдегі немесе код түріндегі сұраулармен код іздеуді сипаттайды. Функция атауы сұрау тұжырымынан өзгеше болса да, әзірлеуші әрекеттің іске асуын сұрай алады. Көзделген іске асыруды ажырататын әрекет пен шарттарды қосыңыз; тұтас ішкі жүйе туралы жалпы сұрау нақты сұрақты шешпей, қатысты материал табуы мүмкін.</p><p>Шығарылым лексикалық айырмашылықтарға қарамастан, дерлік қайталанатын немесе функционалдық жағынан ұқсас кодты табуды да сипаттайды. Мұндай нәтижелер қайта қолданылатын іске асыруды табуға немесе қосымша тексеруді қажет ететін кодты анықтауға көмектесе алады. Эмбеддинг кеңістігіндегі ұқсастық — дереккөзді қарауға сигнал; ол екі үзіндінің әр кірісте бірдей әрекет ететінін бекітпейді.</p><p>Кластерлеу, аналитика және салыстыру</p><p>Код эмбеддингтері кодты функциясы не құрылымы бойынша топтауға және репозиторий құрамын тексеруге қолданыла алады. Топты адам немесе кейінгі қолданба қадамы түсіндіре алуы үшін бастапқы үзінділер мен идентификаторларды қолжетімді ұстаңыз. Кластер — автоматты расталған архитектура сипаттамасы емес, көрініске негізделген топтау.</p><p>Өндірушінің жылжымалы нүктелі вектор мысалдары бірлік нормаға келтірілген эмбеддингтерді қолданады; олар үшін косинустық ұқсастық, скалярлық көбейтінді және евклидтік қашықтық үйлесімді рет береді. Квантталған және биттік қапталған шығыс бастапқы жылжымалы нүктелі координаттар туралы болжамды мұраламай, өз пішім өңдеуін сақтауы тиіс. Жарияланған эндпоинт кіріс индекстерін де сақтап, әр вектор мен бастапқы элементтің байланысын ұстауға көмектеседі.</p><p>Нұсқа және практикалық шекаралар</p><p>Нақты модель беті эмбеддинг және пакеттік үдерістерді 8k контекст белгісімен, ал шығарылым 8192 токен мәнімен көрсетеді. Атаулы 2505 нұсқасын, таңдалған шығыс өлшемі мен түрін бүкіл жинақ және сұрау үдерісінде сақтаңыз. Бұл — Codestral мәтін толықтыруынан және өлшемі бекітілген Mistral Embed мәтін моделінен бөлек, кодқа бағытталған вектор шығысы.</p><p>Тиісті әрекетті қамтитын код бірліктерін дайындап, дереккөз орындарын сақтаңыз және не табу керегін сұрақпен айтыңыз. Пайдалы артефакт — нақты кодпен байланыстырылған, кейінгі түсіндіру, өзгерту немесе әзірлеуші тексеруі қадамын өзі орындамай қолдайтын іздеп алуға болатын көрініс.</p>",
  "aboutText": "Codestral Embed 2505 — Mistral AI ұсынған код іздеуге маманданған эмбеддинг моделі. Ол бастапқы коды немесе табиғи тілдегі код сұрауы бар мәтінді қабылдап, сандық векторлар қайтарады. Өндіруші оны репозиторий іздеу, бағдарламалау ассистенттеріне контекст табу, ұқсастық пен қайталануды талдау және кодты функциясы не құрылымы бойынша топтау үшін ұсынады. Оның бекітілген шығарылым идентификаторы — codestral-embed-2505.\n\nКіріс және көрініс\n\nКод кірісі функция, қатысты бастапқы үзінді немесе репозиторийдің басқа мағыналы бірлігі бола алады. Табиғи тілдегі сұрау нақты символ атауын атамай, табылатын әрекетті сипаттай алады. Эмбеддинг сол кірісті салыстыру үшін бейнелейді; модель жаңа іске асыру генерацияламайды және алған кодты орындамайды.\n\nРесми шығарылым 8192 токендік толық кіріс контекстін құжаттайды. Іздеу үшін өндіруші шамамен 3000 таңбалық бөліктерді 1000 таңба қабаттасуымен ұсынады және үлкен бөліктер іздеуді нашарлатуы мүмкін екенін айтады. 3000 таңба токен лимитін білдірмейді; бұл — іздеу дайындауына арналған ұсынымдар. Қолданба іздеуден кейін қатысты кодты қайтара алуы үшін әр дайындалған элементті файлмен, символмен және дереккөз орнымен байланысты ұстаңыз.\n\nШығыс дәлдігі және өлшемдері\n\nКод эмбеддингі нұсқаулығы float, int8, uint8, binary және ubinary шығыс түрлерін құжаттайды. Float 32 биттік бір еселік дәлдіктегі мәндерді қолданады. Int8 -128-ден 127-ге дейінгі таңбалы 8 биттік бүтін сандарды, ал uint8 0-ден 255-ке дейінгі таңбасыз 8 биттік мәндерді қолданады. Binary және ubinary квантталған бірбиттік мәндерді қапталған 8 биттік элементтерде, тиісінше таңбалы немесе таңбасыз контейнерлерде сақтайды.\n\nБиттік қапталған көрініс қайтарылған тізім ұзындығын өзгертеді: нұсқаулық әр сегіз логикалық эмбеддинг өлшеміне бір қапталған элементті сипаттайды. Сондықтан пішімді ескеретін салыстыру қапталған байттарды кәдімгі жылжымалы нүктелі координаттар деп қабылдаудан өзгеше. Таңдалған түрді вектормен сақтап, индекстелген код пен оның сұрауына бір көріністі қолданыңыз.\n\nПараметр құжаттамасы әдепкі өлшемді 1536, ең үлкенін 3072 деп береді. Өлшемдер релеванттылық бойынша реттелген; өндіруші алғашқы таңдалған мөлшерін қалдыруды көрініс көлемін таңдау тәсілі деп сипаттайды. Сақталған жинақ пен жаңа сұрауларға өлшемді бірізді таңдаңыз. Қысқа немесе квантталған көрініс сақтау мен салыстыру әрекетін өзгертеді; ол кіріс контекстін үлкейтпейді және модельді код генераторына айналдырмайды.\n\nІздеу нәтижелерін пайдаланатын бағдарламалау\n\nШығарылымның алғашқы қолдану мысалы — кодты толықтыру, өзгерту немесе түсіндіру үшін контекст табу. Мағыналы код бірліктерін дайындап, репозиторий ревизиясын және дереккөз идентификаторларын сақтаңыз. Белгілі қатенің қалай өңделетіні туралы сұрақ қатысты функцияларды таба алады, ал қолданба оларды нақты өзгеріс сұрауымен бірге бағдарламалау моделіне береді.\n\nПрактикалық нәтиже — файл жолдары, символдары және әрекетін түсінуге қажет мазмұны бар реттелген бастапқы үзінділер жиыны. Табылған үзінділерді әзірлеуші аша алады немесе ассистентке беруге болады. Codestral Embed бейнелеу қадамын орындайды; бөлек компонент нәтижелерді таңдайды, ал генерация моделі түсіндірмені не ұсынылған кодты жазады.\n\nСемантикалық іздеу және ұқсастық\n\nӨндіруші табиғи тілдегі немесе код түріндегі сұраулармен код іздеуді сипаттайды. Функция атауы сұрау тұжырымынан өзгеше болса да, әзірлеуші әрекеттің іске асуын сұрай алады. Көзделген іске асыруды ажырататын әрекет пен шарттарды қосыңыз; тұтас ішкі жүйе туралы жалпы сұрау нақты сұрақты шешпей, қатысты материал табуы мүмкін.\n\nШығарылым лексикалық айырмашылықтарға қарамастан, дерлік қайталанатын немесе функционалдық жағынан ұқсас кодты табуды да сипаттайды. Мұндай нәтижелер қайта қолданылатын іске асыруды табуға немесе қосымша тексеруді қажет ететін кодты анықтауға көмектесе алады. Эмбеддинг кеңістігіндегі ұқсастық — дереккөзді қарауға сигнал; ол екі үзіндінің әр кірісте бірдей әрекет ететінін бекітпейді.\n\nКластерлеу, аналитика және салыстыру\n\nКод эмбеддингтері кодты функциясы не құрылымы бойынша топтауға және репозиторий құрамын тексеруге қолданыла алады. Топты адам немесе кейінгі қолданба қадамы түсіндіре алуы үшін бастапқы үзінділер мен идентификаторларды қолжетімді ұстаңыз. Кластер — автоматты расталған архитектура сипаттамасы емес, көрініске негізделген топтау.\n\nӨндірушінің жылжымалы нүктелі вектор мысалдары бірлік нормаға келтірілген эмбеддингтерді қолданады; олар үшін косинустық ұқсастық, скалярлық көбейтінді және евклидтік қашықтық үйлесімді рет береді. Квантталған және биттік қапталған шығыс бастапқы жылжымалы нүктелі координаттар туралы болжамды мұраламай, өз пішім өңдеуін сақтауы тиіс. Жарияланған эндпоинт кіріс индекстерін де сақтап, әр вектор мен бастапқы элементтің байланысын ұстауға көмектеседі.\n\nНұсқа және практикалық шекаралар\n\nНақты модель беті эмбеддинг және пакеттік үдерістерді 8k контекст белгісімен, ал шығарылым 8192 токен мәнімен көрсетеді. Атаулы 2505 нұсқасын, таңдалған шығыс өлшемі мен түрін бүкіл жинақ және сұрау үдерісінде сақтаңыз. Бұл — Codestral мәтін толықтыруынан және өлшемі бекітілген Mistral Embed мәтін моделінен бөлек, кодқа бағытталған вектор шығысы.\n\nТиісті әрекетті қамтитын код бірліктерін дайындап, дереккөз орындарын сақтаңыз және не табу керегін сұрақпен айтыңыз. Пайдалы артефакт — нақты кодпен байланыстырылған, кейінгі түсіндіру, өзгерту немесе әзірлеуші тексеруі қадамын өзі орындамай қолдайтын іздеп алуға болатын көрініс.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "6d21e66befe30b414f19db8a2f25612f46f4f53be5805db1e35354e528d38499",
    "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\">Mistral: Codestral Embed 2505</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Mistral /</span><code>mistralai/codestral-embed-2505</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID көшіру</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Модель карточкасының бөлімдері\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Бастау</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Кіріс деректері мен әдістер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифтер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Мысалдар</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Нәтижелер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Балама атаулар</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API әдістері\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|mistralai%2Fcodestral-embed-2505\">Эмбеддингтер</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Бастау</h3><p class=\"mdesc-full\">Codestral Embed 2505 кодты және табиғи тілдегі сұрауларды репозиторий іздеу мен бағдарламалау ассистенттеріне контекст табу үшін векторлармен бейнелейді. Өндіруші 8192 токендік контексті, 3072-ге дейін бапталатын өлшемдерді және жылжымалы нүктелі, бүтін сандық не биттік қапталған шығыс пішімдерін құжаттайды.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін · token_ids</dd></div><div><dt>Нәтижелер</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Модель туралы</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Codestral Embed 2505 — Mistral AI ұсынған код іздеуге маманданған эмбеддинг моделі. Ол бастапқы коды немесе табиғи тілдегі код сұрауы бар мәтінді қабылдап, сандық векторлар қайтарады. Өндіруші оны репозиторий іздеу, бағдарламалау ассистенттеріне контекст табу, ұқсастық пен қайталануды талдау және кодты функциясы не құрылымы бойынша топтау үшін ұсынады. Оның бекітілген шығарылым идентификаторы — codestral-embed-2505.</p><p>Кіріс және көрініс</p><p>Код кірісі функция, қатысты бастапқы үзінді немесе репозиторийдің басқа мағыналы бірлігі бола алады. Табиғи тілдегі сұрау нақты символ атауын атамай, табылатын әрекетті сипаттай алады. Эмбеддинг сол кірісті салыстыру үшін бейнелейді; модель жаңа іске асыру генерацияламайды және алған кодты орындамайды.</p><p>Ресми шығарылым 8192 токендік толық кіріс контекстін құжаттайды. Іздеу үшін өндіруші шамамен 3000 таңбалық бөліктерді 1000 таңба қабаттасуымен ұсынады және үлкен бөліктер іздеуді нашарлатуы мүмкін екенін айтады. 3000 таңба токен лимитін білдірмейді; бұл — іздеу дайындауына арналған ұсынымдар. Қолданба іздеуден кейін қатысты кодты қайтара алуы үшін әр дайындалған элементті файлмен, символмен және дереккөз орнымен байланысты ұстаңыз.</p><p>Шығыс дәлдігі және өлшемдері</p><p>Код эмбеддингі нұсқаулығы float, int8, uint8, binary және ubinary шығыс түрлерін құжаттайды. Float 32 биттік бір еселік дәлдіктегі мәндерді қолданады. Int8 -128-ден 127-ге дейінгі таңбалы 8 биттік бүтін сандарды, ал uint8 0-ден 255-ке дейінгі таңбасыз 8 биттік мәндерді қолданады. Binary және ubinary квантталған бірбиттік мәндерді қапталған 8 биттік элементтерде, тиісінше таңбалы немесе таңбасыз контейнерлерде сақтайды.</p><p>Биттік қапталған көрініс қайтарылған тізім ұзындығын өзгертеді: нұсқаулық әр сегіз логикалық эмбеддинг өлшеміне бір қапталған элементті сипаттайды. Сондықтан пішімді ескеретін салыстыру қапталған байттарды кәдімгі жылжымалы нүктелі координаттар деп қабылдаудан өзгеше. Таңдалған түрді вектормен сақтап, индекстелген код пен оның сұрауына бір көріністі қолданыңыз.</p><p>Параметр құжаттамасы әдепкі өлшемді 1536, ең үлкенін 3072 деп береді. Өлшемдер релеванттылық бойынша реттелген; өндіруші алғашқы таңдалған мөлшерін қалдыруды көрініс көлемін таңдау тәсілі деп сипаттайды. Сақталған жинақ пен жаңа сұрауларға өлшемді бірізді таңдаңыз. Қысқа немесе квантталған көрініс сақтау мен салыстыру әрекетін өзгертеді; ол кіріс контекстін үлкейтпейді және модельді код генераторына айналдырмайды.</p><p>Іздеу нәтижелерін пайдаланатын бағдарламалау</p><p>Шығарылымның алғашқы қолдану мысалы — кодты толықтыру, өзгерту немесе түсіндіру үшін контекст табу. Мағыналы код бірліктерін дайындап, репозиторий ревизиясын және дереккөз идентификаторларын сақтаңыз. Белгілі қатенің қалай өңделетіні туралы сұрақ қатысты функцияларды таба алады, ал қолданба оларды нақты өзгеріс сұрауымен бірге бағдарламалау моделіне береді.</p><p>Практикалық нәтиже — файл жолдары, символдары және әрекетін түсінуге қажет мазмұны бар реттелген бастапқы үзінділер жиыны. Табылған үзінділерді әзірлеуші аша алады немесе ассистентке беруге болады. Codestral Embed бейнелеу қадамын орындайды; бөлек компонент нәтижелерді таңдайды, ал генерация моделі түсіндірмені не ұсынылған кодты жазады.</p><p>Семантикалық іздеу және ұқсастық</p><p>Өндіруші табиғи тілдегі немесе код түріндегі сұраулармен код іздеуді сипаттайды. Функция атауы сұрау тұжырымынан өзгеше болса да, әзірлеуші әрекеттің іске асуын сұрай алады. Көзделген іске асыруды ажырататын әрекет пен шарттарды қосыңыз; тұтас ішкі жүйе туралы жалпы сұрау нақты сұрақты шешпей, қатысты материал табуы мүмкін.</p><p>Шығарылым лексикалық айырмашылықтарға қарамастан, дерлік қайталанатын немесе функционалдық жағынан ұқсас кодты табуды да сипаттайды. Мұндай нәтижелер қайта қолданылатын іске асыруды табуға немесе қосымша тексеруді қажет ететін кодты анықтауға көмектесе алады. Эмбеддинг кеңістігіндегі ұқсастық — дереккөзді қарауға сигнал; ол екі үзіндінің әр кірісте бірдей әрекет ететінін бекітпейді.</p><p>Кластерлеу, аналитика және салыстыру</p><p>Код эмбеддингтері кодты функциясы не құрылымы бойынша топтауға және репозиторий құрамын тексеруге қолданыла алады. Топты адам немесе кейінгі қолданба қадамы түсіндіре алуы үшін бастапқы үзінділер мен идентификаторларды қолжетімді ұстаңыз. Кластер — автоматты расталған архитектура сипаттамасы емес, көрініске негізделген топтау.</p><p>Өндірушінің жылжымалы нүктелі вектор мысалдары бірлік нормаға келтірілген эмбеддингтерді қолданады; олар үшін косинустық ұқсастық, скалярлық көбейтінді және евклидтік қашықтық үйлесімді рет береді. Квантталған және биттік қапталған шығыс бастапқы жылжымалы нүктелі координаттар туралы болжамды мұраламай, өз пішім өңдеуін сақтауы тиіс. Жарияланған эндпоинт кіріс индекстерін де сақтап, әр вектор мен бастапқы элементтің байланысын ұстауға көмектеседі.</p><p>Нұсқа және практикалық шекаралар</p><p>Нақты модель беті эмбеддинг және пакеттік үдерістерді 8k контекст белгісімен, ал шығарылым 8192 токен мәнімен көрсетеді. Атаулы 2505 нұсқасын, таңдалған шығыс өлшемі мен түрін бүкіл жинақ және сұрау үдерісінде сақтаңыз. Бұл — Codestral мәтін толықтыруынан және өлшемі бекітілген Mistral Embed мәтін моделінен бөлек, кодқа бағытталған вектор шығысы.</p><p>Тиісті әрекетті қамтитын код бірліктерін дайындап, дереккөз орындарын сақтаңыз және не табу керегін сұрақпен айтыңыз. Пайдалы артефакт — нақты кодпен байланыстырылған, кейінгі түсіндіру, өзгерту немесе әзірлеуші тексеруі қадамын өзі орындамай қолдайтын іздеп алуға болатын көрініс.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>8 192 tokens</dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>mistralai/codestral-embed-2505</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Элементтердің ең аз саны: 1</div><div>Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.</div><div>Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Қолдау көрсетілмейді</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Ең азы: 1</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: provider.options қабылданбайды</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Кіріс материалдарының үйлесімдері</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>8192</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Төлем</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>Токендердің базалық тарифтері</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>Негізгі мөлшерлеме</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>$0.0003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1892-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1892-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1892-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1892-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1892-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1892-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;mistralai/codestral-embed-2505&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1892-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1892-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;mistralai/codestral-embed-2505&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Барлық дайын нәтижені сақтау</h5><p class=\"note-s\">Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Жауап өрістері</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Қателер және келесі қадамдар</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Жауап</th><th>Шарт</th><th>Келесі қадам</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Балама атаулар</h3><h4>Модельдердің балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;fmt=embeddings\"><code>mistralai/codestral-embed-2505</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=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;fmt=embeddings\"><code>mistralai/codestral-embed-2505</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|mistralai%2Fcodestral-embed-2505",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mistralai/codestral-embed-2505"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.",
            "Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"mistralai/codestral-embed-2505\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='mistralai/codestral-embed-2505',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Жылдам режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Жылдам режим таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Икемді режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "flex режимі таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "5dd7b17faa9119ba8eff5df9be5b11a48d3c9cdf0bd6bac5e7373941f79c6343",
    "input_html_sha256": "6dbacd5d70a9ae604f9fd7cb95a8a6487954e98c8a85224c20af6afada9c804b",
    "private_audit_sha256": "3767196e88ffe101d155b9a0c2fd6bfabce2e2683ee2beb6f185a17dc7200f96",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/mistralai-codestral-embed-2505/",
    "description": "Codestral Embed 2505 кодты және табиғи тілдегі сұрауларды репозиторий іздеу мен бағдарламалау ассистенттеріне контекст табу үшін векторлармен бейнелейді. Өндіруші 8192 токендік контексті, 3072-ге дейін бапталатын өлшемдерді және жылжымалы нүктелі, бүтін сандық не биттік қапталған шығыс пішімдерін құжаттайды.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/mistralai-codestral-embed-2505/index.md",
    "title": "Mistral: Codestral Embed 2505 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/mistralai-codestral-embed-2505/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Codestral Embed 2505 — Mistral AI ұсынған код іздеуге маманданған эмбеддинг моделі. Ол бастапқы коды немесе табиғи тілдегі код сұрауы бар мәтінді қабылдап, сандық векторлар қайтарады. Өндіруші оны репозиторий іздеу, бағдарламалау ассистенттеріне контекст табу, ұқсастық пен қайталануды талдау және кодты функциясы не құрылымы бойынша топтау үшін ұсынады. Оның бекітілген шығарылым идентификаторы — codestral-embed-2505.\n\nКіріс және көрініс\n\nКод кірісі функция, қатысты бастапқы үзінді немесе репозиторийдің басқа мағыналы бірлігі бола алады. Табиғи тілдегі сұрау нақты символ атауын атамай, табылатын әрекетті сипаттай алады. Эмбеддинг сол кірісті салыстыру үшін бейнелейді; модель жаңа іске асыру генерацияламайды және алған кодты орындамайды.\n\nРесми шығарылым 8192 токендік толық кіріс контекстін құжаттайды. Іздеу үшін өндіруші шамамен 3000 таңбалық бөліктерді 1000 таңба қабаттасуымен ұсынады және үлкен бөліктер іздеуді нашарлатуы мүмкін екенін айтады. 3000 таңба токен лимитін білдірмейді; бұл — іздеу дайындауына арналған ұсынымдар. Қолданба іздеуден кейін қатысты кодты қайтара алуы үшін әр дайындалған элементті файлмен, символмен және дереккөз орнымен байланысты ұстаңыз.\n\nШығыс дәлдігі және өлшемдері\n\nКод эмбеддингі нұсқаулығы float, int8, uint8, binary және ubinary шығыс түрлерін құжаттайды. Float 32 биттік бір еселік дәлдіктегі мәндерді қолданады. Int8 -128-ден 127-ге дейінгі таңбалы 8 биттік бүтін сандарды, ал uint8 0-ден 255-ке дейінгі таңбасыз 8 биттік мәндерді қолданады. Binary және ubinary квантталған бірбиттік мәндерді қапталған 8 биттік элементтерде, тиісінше таңбалы немесе таңбасыз контейнерлерде сақтайды.\n\nБиттік қапталған көрініс қайтарылған тізім ұзындығын өзгертеді: нұсқаулық әр сегіз логикалық эмбеддинг өлшеміне бір қапталған элементті сипаттайды. Сондықтан пішімді ескеретін салыстыру қапталған байттарды кәдімгі жылжымалы нүктелі координаттар деп қабылдаудан өзгеше. Таңдалған түрді вектормен сақтап, индекстелген код пен оның сұрауына бір көріністі қолданыңыз.\n\nПараметр құжаттамасы әдепкі өлшемді 1536, ең үлкенін 3072 деп береді. Өлшемдер релеванттылық бойынша реттелген; өндіруші алғашқы таңдалған мөлшерін қалдыруды көрініс көлемін таңдау тәсілі деп сипаттайды. Сақталған жинақ пен жаңа сұрауларға өлшемді бірізді таңдаңыз. Қысқа немесе квантталған көрініс сақтау мен салыстыру әрекетін өзгертеді; ол кіріс контекстін үлкейтпейді және модельді код генераторына айналдырмайды.\n\nІздеу нәтижелерін пайдаланатын бағдарламалау\n\nШығарылымның алғашқы қолдану мысалы — кодты толықтыру, өзгерту немесе түсіндіру үшін контекст табу. Мағыналы код бірліктерін дайындап, репозиторий ревизиясын және дереккөз идентификаторларын сақтаңыз. Белгілі қатенің қалай өңделетіні туралы сұрақ қатысты функцияларды таба алады, ал қолданба оларды нақты өзгеріс сұрауымен бірге бағдарламалау моделіне береді.\n\nПрактикалық нәтиже — файл жолдары, символдары және әрекетін түсінуге қажет мазмұны бар реттелген бастапқы үзінділер жиыны. Табылған үзінділерді әзірлеуші аша алады немесе ассистентке беруге болады. Codestral Embed бейнелеу қадамын орындайды; бөлек компонент нәтижелерді таңдайды, ал генерация моделі түсіндірмені не ұсынылған кодты жазады.\n\nСемантикалық іздеу және ұқсастық\n\nӨндіруші табиғи тілдегі немесе код түріндегі сұраулармен код іздеуді сипаттайды. Функция атауы сұрау тұжырымынан өзгеше болса да, әзірлеуші әрекеттің іске асуын сұрай алады. Көзделген іске асыруды ажырататын әрекет пен шарттарды қосыңыз; тұтас ішкі жүйе туралы жалпы сұрау нақты сұрақты шешпей, қатысты материал табуы мүмкін.\n\nШығарылым лексикалық айырмашылықтарға қарамастан, дерлік қайталанатын немесе функционалдық жағынан ұқсас кодты табуды да сипаттайды. Мұндай нәтижелер қайта қолданылатын іске асыруды табуға немесе қосымша тексеруді қажет ететін кодты анықтауға көмектесе алады. Эмбеддинг кеңістігіндегі ұқсастық — дереккөзді қарауға сигнал; ол екі үзіндінің әр кірісте бірдей әрекет ететінін бекітпейді.\n\nКластерлеу, аналитика және салыстыру\n\nКод эмбеддингтері кодты функциясы не құрылымы бойынша топтауға және репозиторий құрамын тексеруге қолданыла алады. Топты адам немесе кейінгі қолданба қадамы түсіндіре алуы үшін бастапқы үзінділер мен идентификаторларды қолжетімді ұстаңыз. Кластер — автоматты расталған архитектура сипаттамасы емес, көрініске негізделген топтау.\n\nӨндірушінің жылжымалы нүктелі вектор мысалдары бірлік нормаға келтірілген эмбеддингтерді қолданады; олар үшін косинустық ұқсастық, скалярлық көбейтінді және евклидтік қашықтық үйлесімді рет береді. Квантталған және биттік қапталған шығыс бастапқы жылжымалы нүктелі координаттар туралы болжамды мұраламай, өз пішім өңдеуін сақтауы тиіс. Жарияланған эндпоинт кіріс индекстерін де сақтап, әр вектор мен бастапқы элементтің байланысын ұстауға көмектеседі.\n\nНұсқа және практикалық шекаралар\n\nНақты модель беті эмбеддинг және пакеттік үдерістерді 8k контекст белгісімен, ал шығарылым 8192 токен мәнімен көрсетеді. Атаулы 2505 нұсқасын, таңдалған шығыс өлшемі мен түрін бүкіл жинақ және сұрау үдерісінде сақтаңыз. Бұл — Codestral мәтін толықтыруынан және өлшемі бекітілген Mistral Embed мәтін моделінен бөлек, кодқа бағытталған вектор шығысы.\n\nТиісті әрекетті қамтитын код бірліктерін дайындап, дереккөз орындарын сақтаңыз және не табу керегін сұрақпен айтыңыз. Пайдалы артефакт — нақты кодпен байланыстырылған, кейінгі түсіндіру, өзгерту немесе әзірлеуші тексеруі қадамын өзі орындамай қолдайтын іздеп алуға болатын көрініс.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Mistral",
    "available": null,
    "canonical_model": "mistralai/codestral-embed-2505",
    "capabilities": {
      "context_length": 8192,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде."
      }
    ],
    "ctx": 8192,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "mistralai/codestral-embed-2505",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mistralai/codestral-embed-2505"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.",
            "Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"mistralai/codestral-embed-2505\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='mistralai/codestral-embed-2505',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Жылдам режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Жылдам режим таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Икемді режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "flex режимі таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Mistral: Codestral Embed 2505",
    "price": {
      "in": 0.3,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.3,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
    "short": "Codestral Embed 2505 кодты және табиғи тілдегі сұрауларды репозиторий іздеу мен бағдарламалау ассистенттеріне контекст табу үшін векторлармен бейнелейді. Өндіруші 8192 токендік контексті, 3072-ге дейін бапталатын өлшемдерді және жылжымалы нүктелі, бүтін сандық не биттік қапталған шығыс пішімдерін құжаттайды."
  },
  "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": "Codestral Embed 2505 кодты және табиғи тілдегі сұрауларды репозиторий іздеу мен бағдарламалау ассистенттеріне контекст табу үшін векторлармен бейнелейді. Өндіруші 8192 токендік контексті, 3072-ге дейін бапталатын өлшемдерді және жылжымалы нүктелі, бүтін сандық не биттік қапталған шығыс пішімдерін құжаттайды.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "e5c68edce7c9e688ffe434034879eb60fab3a6399519148647fee9968a83d1a5",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "941ac476bdf7c723e6b41b1ace74b7af068452d73307ff571a5f0b144d843a64"
}