{
  "aboutHtml": "<p>Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 үміткер мәтіндер мен құжат кескіндерінің, соның ішінде диаграммалардың, кестелердің және аралас медиа беттерінің мәтіндік сұрауға сәйкестігін бағалайды. NVIDIA оны 1.7B параметрлі кросс-энкодер моделі деп сипаттайды. Іздеу үдерісінде алдымен бастапқы іздеуді орындап, кейін таңдалған үміткерлерді қайта ранжирлеу моделіне жіберіңіз. Пайдалы нәтиже — сол үміткерлердің сәйкестік бағаларымен қайта реттелген жиынтығы; қолданба оны жауап контекстін таңдау немесе іздеу нәтижелері бетін реттеу үшін пайдалана алады.</p><p>application/json денесімен POST /v1/rerank сұрауын пайдаланыңыз. model мәнін &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, query мәнін нақты іздеу сұрағы, ал documents мәнін бос емес массив етіп орнатыңыз. Әр үміткер мәтін жолы немесе text және/немесе image бар нысан бола алады; құрылымдалған нысан осы өрістердің кемінде біреуін беруі тиіс. text — жол. image — қашықтағы HTTP/HTTPS URL мекенжайы немесе data:image/ деп басталатын base64 деректер URI мекенжайы. Біріктірілген үміткер екі өрісті де береді. Қайтарылған индекстерді сақталған құжат ID мәндерімен сәйкестендіре алу үшін кіріс массивінің ретін сақтаңыз. top_n — қайтарылатын ең жоғары орын алған құжаттардың санын сұрайтын, кемінде 1 болатын қосымша бүтін сан.</p><p>Мысалы, анықтама орталығының қолданбасы жеткізу, қайтару және тіркелгіге кіру туралы үзінділерді тауып, содан кейін сол үзінділерді клиенттің жеткізу сұрағына қатысты қайта ранжирлей алады. Файл атауларын немесе сақталған дереккөзге қатысы жоқ іздеу жүйесінің үзінділерін емес, нақты үзінді мәтінін беріңіз. Таңдалған дәлелге кейін сілтеме жасауға немесе оны ашуға болатындай, қолданбада әр үзіндіні өз дереккөз сәйкестендіргішімен байланыстырыңыз. Сканерленген құжат, диаграмма, кесте немесе инфографика үшін оның нақты кескінін құжат нысанында беріп, мазмұнын анықтауға көмектессе, мәтін қосыңыз.</p><p>Модель бетінде әр сұрау мен құжат үшін 10 240 токен шегі құжатталған. Үміткерлер тізімін дайындамас бұрын ұзын бастапқы материалды шектеулі үзінділерге бөліңіз. Әр үзіндімен бірге пайдалы қоршаған контексті, соның ішінде мағынаны өзгертетін тақырыпты немесе өнім атауын сақтаңыз. Құжатталған сұрау сіз берген үміткерлерден басталады; ол сіздің орныңызға құжаттар жинағын іздемейді.</p><p>Қайта ранжирлеу синхронды JSON нәтижесін қайтарады. Әр results элементін, оның ішінде бастапқы index, relevance_score және text және/немесе image қамти алатын қайтарылған document нысанын оқып, қайтарылған кез келген usage және жауап сәйкестендіргіштерін сақтаңыз. Ранжирленген нәтижені кіріс үміткерімен сәйкестендіру үшін index пайдаланыңыз. Сәйкестік бағасын тәуелсіз тексерілген деректік жауап емес, осы сұрауға арналған ранжирлеу сигналы ретінде қарастырыңыз. Келесі қадамға бірнеше үзінді таңдалғанда толық нәтижені сақтаңыз.</p><p>Осы тегін нұсқа үшін жалпыға ашық немесе синтетикалық үміткер материал дайындаңыз; құжатталған пайдалану шарттары құпия ақпарат пен жеке деректерді пайдалануға рұқсат бермейді. Сұрау толық нәтижесіз аяқталса, сол әрекетті тексеру кезінде бастапқы жауапты және сұрау сәйкестендіргішін сақтаңыз. Құжатталған қайта ранжирлеу үдерісі нәтижені тікелей қайтарады және тапсырма күйін бөлек сұрау не тоқтату үдерісін бермейді.</p>",
  "aboutText": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 үміткер мәтіндер мен құжат кескіндерінің, соның ішінде диаграммалардың, кестелердің және аралас медиа беттерінің мәтіндік сұрауға сәйкестігін бағалайды. NVIDIA оны 1.7B параметрлі кросс-энкодер моделі деп сипаттайды. Іздеу үдерісінде алдымен бастапқы іздеуді орындап, кейін таңдалған үміткерлерді қайта ранжирлеу моделіне жіберіңіз. Пайдалы нәтиже — сол үміткерлердің сәйкестік бағаларымен қайта реттелген жиынтығы; қолданба оны жауап контекстін таңдау немесе іздеу нәтижелері бетін реттеу үшін пайдалана алады.\n\napplication/json денесімен POST /v1/rerank сұрауын пайдаланыңыз. model мәнін \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", query мәнін нақты іздеу сұрағы, ал documents мәнін бос емес массив етіп орнатыңыз. Әр үміткер мәтін жолы немесе text және/немесе image бар нысан бола алады; құрылымдалған нысан осы өрістердің кемінде біреуін беруі тиіс. text — жол. image — қашықтағы HTTP/HTTPS URL мекенжайы немесе data:image/ деп басталатын base64 деректер URI мекенжайы. Біріктірілген үміткер екі өрісті де береді. Қайтарылған индекстерді сақталған құжат ID мәндерімен сәйкестендіре алу үшін кіріс массивінің ретін сақтаңыз. top_n — қайтарылатын ең жоғары орын алған құжаттардың санын сұрайтын, кемінде 1 болатын қосымша бүтін сан.\n\nМысалы, анықтама орталығының қолданбасы жеткізу, қайтару және тіркелгіге кіру туралы үзінділерді тауып, содан кейін сол үзінділерді клиенттің жеткізу сұрағына қатысты қайта ранжирлей алады. Файл атауларын немесе сақталған дереккөзге қатысы жоқ іздеу жүйесінің үзінділерін емес, нақты үзінді мәтінін беріңіз. Таңдалған дәлелге кейін сілтеме жасауға немесе оны ашуға болатындай, қолданбада әр үзіндіні өз дереккөз сәйкестендіргішімен байланыстырыңыз. Сканерленген құжат, диаграмма, кесте немесе инфографика үшін оның нақты кескінін құжат нысанында беріп, мазмұнын анықтауға көмектессе, мәтін қосыңыз.\n\nМодель бетінде әр сұрау мен құжат үшін 10 240 токен шегі құжатталған. Үміткерлер тізімін дайындамас бұрын ұзын бастапқы материалды шектеулі үзінділерге бөліңіз. Әр үзіндімен бірге пайдалы қоршаған контексті, соның ішінде мағынаны өзгертетін тақырыпты немесе өнім атауын сақтаңыз. Құжатталған сұрау сіз берген үміткерлерден басталады; ол сіздің орныңызға құжаттар жинағын іздемейді.\n\nҚайта ранжирлеу синхронды JSON нәтижесін қайтарады. Әр results элементін, оның ішінде бастапқы index, relevance_score және text және/немесе image қамти алатын қайтарылған document нысанын оқып, қайтарылған кез келген usage және жауап сәйкестендіргіштерін сақтаңыз. Ранжирленген нәтижені кіріс үміткерімен сәйкестендіру үшін index пайдаланыңыз. Сәйкестік бағасын тәуелсіз тексерілген деректік жауап емес, осы сұрауға арналған ранжирлеу сигналы ретінде қарастырыңыз. Келесі қадамға бірнеше үзінді таңдалғанда толық нәтижені сақтаңыз.\n\nОсы тегін нұсқа үшін жалпыға ашық немесе синтетикалық үміткер материал дайындаңыз; құжатталған пайдалану шарттары құпия ақпарат пен жеке деректерді пайдалануға рұқсат бермейді. Сұрау толық нәтижесіз аяқталса, сол әрекетті тексеру кезінде бастапқы жауапты және сұрау сәйкестендіргішін сақтаңыз. Құжатталған қайта ранжирлеу үдерісі нәтижені тікелей қайтарады және тапсырма күйін бөлек сұрау не тоқтату үдерісін бермейді.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "bc3d5ee1b0474456665d9086534fbc782e01c723a4c527bb97cea3dff28f927a",
    "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\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID көшіру</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Модель карточкасының бөлімдері\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Бастау</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Кіріс деректері мен әдістер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифтер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Мысалдар</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Нәтижелер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Балама атаулар</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API әдістері\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|rerank|/v1/rerank|nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree\">Қайта реттеу</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Бастау</h3><p class=\"mdesc-full\">Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 — табылған материалды сұрауға сәйкестігі бойынша реттеуге арналған NVIDIA кросс-энкодерлік қайта ранжирлеу моделі. Сұрау мен үміткер мәтіндік, кескін немесе біріктірілген құжаттарды жіберіп, содан кейін іздеу нәтижелері немесе іздеу нәтижелерімен толықтырылған жауап үшін үзінділерді таңдау мақсатында қайтарылған бағалар мен бастапқы индекстерді пайдаланыңыз.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін</dd></div><div><dt>Нәтижелер</dt><dd>ranking</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>Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 үміткер мәтіндер мен құжат кескіндерінің, соның ішінде диаграммалардың, кестелердің және аралас медиа беттерінің мәтіндік сұрауға сәйкестігін бағалайды. NVIDIA оны 1.7B параметрлі кросс-энкодер моделі деп сипаттайды. Іздеу үдерісінде алдымен бастапқы іздеуді орындап, кейін таңдалған үміткерлерді қайта ранжирлеу моделіне жіберіңіз. Пайдалы нәтиже — сол үміткерлердің сәйкестік бағаларымен қайта реттелген жиынтығы; қолданба оны жауап контекстін таңдау немесе іздеу нәтижелері бетін реттеу үшін пайдалана алады.</p><p>application/json денесімен POST /v1/rerank сұрауын пайдаланыңыз. model мәнін &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, query мәнін нақты іздеу сұрағы, ал documents мәнін бос емес массив етіп орнатыңыз. Әр үміткер мәтін жолы немесе text және/немесе image бар нысан бола алады; құрылымдалған нысан осы өрістердің кемінде біреуін беруі тиіс. text — жол. image — қашықтағы HTTP/HTTPS URL мекенжайы немесе data:image/ деп басталатын base64 деректер URI мекенжайы. Біріктірілген үміткер екі өрісті де береді. Қайтарылған индекстерді сақталған құжат ID мәндерімен сәйкестендіре алу үшін кіріс массивінің ретін сақтаңыз. top_n — қайтарылатын ең жоғары орын алған құжаттардың санын сұрайтын, кемінде 1 болатын қосымша бүтін сан.</p><p>Мысалы, анықтама орталығының қолданбасы жеткізу, қайтару және тіркелгіге кіру туралы үзінділерді тауып, содан кейін сол үзінділерді клиенттің жеткізу сұрағына қатысты қайта ранжирлей алады. Файл атауларын немесе сақталған дереккөзге қатысы жоқ іздеу жүйесінің үзінділерін емес, нақты үзінді мәтінін беріңіз. Таңдалған дәлелге кейін сілтеме жасауға немесе оны ашуға болатындай, қолданбада әр үзіндіні өз дереккөз сәйкестендіргішімен байланыстырыңыз. Сканерленген құжат, диаграмма, кесте немесе инфографика үшін оның нақты кескінін құжат нысанында беріп, мазмұнын анықтауға көмектессе, мәтін қосыңыз.</p><p>Модель бетінде әр сұрау мен құжат үшін 10 240 токен шегі құжатталған. Үміткерлер тізімін дайындамас бұрын ұзын бастапқы материалды шектеулі үзінділерге бөліңіз. Әр үзіндімен бірге пайдалы қоршаған контексті, соның ішінде мағынаны өзгертетін тақырыпты немесе өнім атауын сақтаңыз. Құжатталған сұрау сіз берген үміткерлерден басталады; ол сіздің орныңызға құжаттар жинағын іздемейді.</p><p>Қайта ранжирлеу синхронды JSON нәтижесін қайтарады. Әр results элементін, оның ішінде бастапқы index, relevance_score және text және/немесе image қамти алатын қайтарылған document нысанын оқып, қайтарылған кез келген usage және жауап сәйкестендіргіштерін сақтаңыз. Ранжирленген нәтижені кіріс үміткерімен сәйкестендіру үшін index пайдаланыңыз. Сәйкестік бағасын тәуелсіз тексерілген деректік жауап емес, осы сұрауға арналған ранжирлеу сигналы ретінде қарастырыңыз. Келесі қадамға бірнеше үзінді таңдалғанда толық нәтижені сақтаңыз.</p><p>Осы тегін нұсқа үшін жалпыға ашық немесе синтетикалық үміткер материал дайындаңыз; құжатталған пайдалану шарттары құпия ақпарат пен жеке деректерді пайдалануға рұқсат бермейді. Сұрау толық нәтижесіз аяқталса, сол әрекетті тексеру кезінде бастапқы жауапты және сұрау сәйкестендіргішін сақтаңыз. Құжатталған қайта ранжирлеу үдерісі нәтижені тікелей қайтарады және тапсырма күйін бөлек сұрау не тоқтату үдерісін бермейді.</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 · Rerank</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>ranking</code></dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>JSON</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr><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>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">query</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">top_n</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>Міндетті емес</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></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, query, documents</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>top_n</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span></td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_json</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><p class=\"note-s\">Әр төлемді көрсетілген шарттармен салыстырыңыз. Балама баптаулардың әр жиыны үшін бір мөлшерлемені қолданыңыз.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Есептелетін мөлшер</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=\"Есептелетін мөлшер\"><span class=\"card-cell-label\">Есептелетін мөлшер</span>—</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>Әр сұрауға</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>—</td><td data-cell-label=\"Есептелетін мөлшер\"><span class=\"card-cell-label\">Есептелетін мөлшер</span>бір сұрау</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">әр сұрау үшін</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Rerank</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-32-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-32-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · бір рет құрып, нәтижені толық сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-32-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-32-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;documents&quot;: [&quot;Paris is the capital of France.&quot;, &quot;Berlin is the capital of Germany.&quot;], &quot;model&quot;: &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, &quot;query&quot;: &quot;What is the capital of France?&quot;, &quot;top_n&quot;: 3}&#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/rerank \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\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 · Rerank</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</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\">results</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>array</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=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=rerank\"><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=rerank\"><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
              ],
              "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
              "query": "What is the capital of France?",
              "top_n": 3
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
                  "type": "array"
                }
              ],
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "top_n"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "ranking",
            "fields": [
              {
                "name": "results",
                "type": "array"
              }
            ],
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "ranking"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": null,
          "intervals": null,
          "max_reasoning_effort_multiplier": null,
          "output_price": null,
          "per_request_price": 0
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "per_request",
            "label": "per request",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per request",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "per_request"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "e1ce76bc35d9f261fc2d82e4ee351171fd16a1fecadd6f072b5435467f03e937",
    "input_html_sha256": "05807945122b5ca3c334117bf3a77c642a6bafd202a5ea7d9d84e7ad5f5d4f32",
    "private_audit_sha256": "3dd85d5e89e909902ec77933ce053d941f813a1709e3657127b2763c1167d8c2",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/",
    "description": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 — табылған материалды сұрауға сәйкестігі бойынша реттеуге арналған NVIDIA кросс-энкодерлік қайта ранжирлеу моделі. Сұрау мен үміткер мәтіндік, кескін немесе біріктірілген құжаттарды жіберіп, содан кейін іздеу нәтижелері немесе іздеу нәтижелерімен толықтырылған жауап үшін үзінділерді таңдау мақсатында қайтарылған бағалар мен бастапқы индекстерді пайдаланыңыз.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 үміткер мәтіндер мен құжат кескіндерінің, соның ішінде диаграммалардың, кестелердің және аралас медиа беттерінің мәтіндік сұрауға сәйкестігін бағалайды. NVIDIA оны 1.7B параметрлі кросс-энкодер моделі деп сипаттайды. Іздеу үдерісінде алдымен бастапқы іздеуді орындап, кейін таңдалған үміткерлерді қайта ранжирлеу моделіне жіберіңіз. Пайдалы нәтиже — сол үміткерлердің сәйкестік бағаларымен қайта реттелген жиынтығы; қолданба оны жауап контекстін таңдау немесе іздеу нәтижелері бетін реттеу үшін пайдалана алады.\n\napplication/json денесімен POST /v1/rerank сұрауын пайдаланыңыз. model мәнін \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", query мәнін нақты іздеу сұрағы, ал documents мәнін бос емес массив етіп орнатыңыз. Әр үміткер мәтін жолы немесе text және/немесе image бар нысан бола алады; құрылымдалған нысан осы өрістердің кемінде біреуін беруі тиіс. text — жол. image — қашықтағы HTTP/HTTPS URL мекенжайы немесе data:image/ деп басталатын base64 деректер URI мекенжайы. Біріктірілген үміткер екі өрісті де береді. Қайтарылған индекстерді сақталған құжат ID мәндерімен сәйкестендіре алу үшін кіріс массивінің ретін сақтаңыз. top_n — қайтарылатын ең жоғары орын алған құжаттардың санын сұрайтын, кемінде 1 болатын қосымша бүтін сан.\n\nМысалы, анықтама орталығының қолданбасы жеткізу, қайтару және тіркелгіге кіру туралы үзінділерді тауып, содан кейін сол үзінділерді клиенттің жеткізу сұрағына қатысты қайта ранжирлей алады. Файл атауларын немесе сақталған дереккөзге қатысы жоқ іздеу жүйесінің үзінділерін емес, нақты үзінді мәтінін беріңіз. Таңдалған дәлелге кейін сілтеме жасауға немесе оны ашуға болатындай, қолданбада әр үзіндіні өз дереккөз сәйкестендіргішімен байланыстырыңыз. Сканерленген құжат, диаграмма, кесте немесе инфографика үшін оның нақты кескінін құжат нысанында беріп, мазмұнын анықтауға көмектессе, мәтін қосыңыз.\n\nМодель бетінде әр сұрау мен құжат үшін 10 240 токен шегі құжатталған. Үміткерлер тізімін дайындамас бұрын ұзын бастапқы материалды шектеулі үзінділерге бөліңіз. Әр үзіндімен бірге пайдалы қоршаған контексті, соның ішінде мағынаны өзгертетін тақырыпты немесе өнім атауын сақтаңыз. Құжатталған сұрау сіз берген үміткерлерден басталады; ол сіздің орныңызға құжаттар жинағын іздемейді.\n\nҚайта ранжирлеу синхронды JSON нәтижесін қайтарады. Әр results элементін, оның ішінде бастапқы index, relevance_score және text және/немесе image қамти алатын қайтарылған document нысанын оқып, қайтарылған кез келген usage және жауап сәйкестендіргіштерін сақтаңыз. Ранжирленген нәтижені кіріс үміткерімен сәйкестендіру үшін index пайдаланыңыз. Сәйкестік бағасын тәуелсіз тексерілген деректік жауап емес, осы сұрауға арналған ранжирлеу сигналы ретінде қарастырыңыз. Келесі қадамға бірнеше үзінді таңдалғанда толық нәтижені сақтаңыз.\n\nОсы тегін нұсқа үшін жалпыға ашық немесе синтетикалық үміткер материал дайындаңыз; құжатталған пайдалану шарттары құпия ақпарат пен жеке деректерді пайдалануға рұқсат бермейді. Сұрау толық нәтижесіз аяқталса, сол әрекетті тексеру кезінде бастапқы жауапты және сұрау сәйкестендіргішін сақтаңыз. Құжатталған қайта ранжирлеу үдерісі нәтижені тікелей қайтарады және тапсырма күйін бөлек сұрау не тоқтату үдерісін бермейді.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "ctx": 10240,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
              ],
              "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
              "query": "What is the capital of France?",
              "top_n": 3
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
                  "type": "array"
                }
              ],
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "top_n"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "ranking",
            "fields": [
              {
                "name": "results",
                "type": "array"
              }
            ],
            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "ranking"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": null,
          "intervals": null,
          "max_reasoning_effort_multiplier": null,
          "output_price": null,
          "per_request_price": 0
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "per_request",
            "label": "per request",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per request",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "per_request"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)",
    "price": {
      "in": "0",
      "in_label": "per request",
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": false
    },
    "short": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 — табылған материалды сұрауға сәйкестігі бойынша реттеуге арналған NVIDIA кросс-энкодерлік қайта ранжирлеу моделі. Сұрау мен үміткер мәтіндік, кескін немесе біріктірілген құжаттарды жіберіп, содан кейін іздеу нәтижелері немесе іздеу нәтижелерімен толықтырылған жауап үшін үзінділерді таңдау мақсатында қайтарылған бағалар мен бастапқы индекстерді пайдаланыңыз."
  },
  "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": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 — табылған материалды сұрауға сәйкестігі бойынша реттеуге арналған NVIDIA кросс-энкодерлік қайта ранжирлеу моделі. Сұрау мен үміткер мәтіндік, кескін немесе біріктірілген құжаттарды жіберіп, содан кейін іздеу нәтижелері немесе іздеу нәтижелерімен толықтырылған жауап үшін үзінділерді таңдау мақсатында қайтарылған бағалар мен бастапқы индекстерді пайдаланыңыз.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "bc8413d5e8267d4f635d979f1751018f679fe54e56fae734783c81b27f1aa699",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "def614d375fcd6a51f44f1e6c7b121a92fadc2248cb8e60f33d174b9937d6373"
}