{
  "aboutHtml": "<p>Nemotron 3 Embed 1B — мағына бойынша іздеуге және үзінділерді салыстыруға арналған NVIDIA мәтіндік моделі. Ол сұрақтарды, құжаттарды және бағдарлама кодын тығыз сандық векторларға кодтайды. Бұл көрсетілімдер үлкен жинақтардан қажетті контекстті табуға, көмекші жауабын онымен толықтыруға немесе агенттің келесі қадамы үшін бұрын сақталған ақпаратты алуға қолданылады.</p><h4>Көптілді білім және код</h4><p>Модель көптілді және тіларалық іздеуге арналған: сұрақ пен тиісті материал әртүрлі тілде жазылуы мүмкін. Орыс тілі ағылшын, украин, қытай, жапон, араб және басқа тілдермен бірге жарияланған 34 тілдік жинаққа кіреді. Бұл техникалық құжаттар мен пайдаланушы өтініштері бір тілге келтірілмеген ортақ білім базалары үшін пайдалы.</p><p>Тапсырмалар арасында құжаттамадан іздеу, мәтіндерді салыстыру және сөздік сипаттама бойынша код табу бар. Үлкен кіріс терезесі ұзақ құжаттармен, көлемді бағдарламалық контекстпен және агенттің бірнеше қадам тарихымен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Табылған материал келесі процеске контекст ретінде қайтарылады; қорытынды түсіндірмелер мен жауаптарды жүйенің келесі компоненті қалыптастырады.</p><h4>Мәтіннен векторға</h4><p>Кіріс мәтіндік жолдардан тұрады. Әр жол үшін 2048 саннан тұратын бір вектор алынады. Тізбектің ең ұзын көлемі — 32768 токен; одан ұзақ материалды бөліктерге бөлу немесе қысқарту қажет. Кірісті дайындауда сұрақ пен құжат ажыратылады: модель олардың рөлдерін салыстыруға үйретілген, сондықтан осы екі тапсырмадағы бірдей жолды мақсатын ескермей рәсімдеуге болмайды.</p><p>Векторлар ұзындығы бойынша нормаланады. Мұндай көрсетілімде скаляр көбейтінді мен косинустық ұқсастық тең мәнді салыстыру тәсілін береді. Толық вектордың алғашқы 1024 немесе 512 координатасын қалдыруға болады, бірақ қысқартудан кейін қайта нормалау керек. Бұл — нәтижені өңдеу қасиеті; өлшемді жинақ пен сұраулар үшін үйлестіріп таңдау қажет.</p><h4>Шағын модельдің құрылымы</h4><p>Энкодерде шамамен 1,14 млрд параметр бар. Ол Ministral 3 3B негізіндегі модельден құрылымдық қысқарту мен дистилляцияның екі кезеңі арқылы алынған. Екі бағытты назар бүкіл кірісті ескереді, кейін токен көрсетілімдері ортақ векторға орташаланады.</p><p>NVIDIA BF16 және NVFP4 нұсқаларын шығарады. Олардың көрсетілім кеңістіктері жақын, бірақ нұсқаны ауыстыру өз құжаттарыңызда тексеруді қажет етеді. Сандық ұқсастық та, контекст ұзындығы да іздеудің әрдайым дұрыс үзіндіні таңдауына кепілдік бермейді.</p>",
  "aboutText": "Nemotron 3 Embed 1B — мағына бойынша іздеуге және үзінділерді салыстыруға арналған NVIDIA мәтіндік моделі. Ол сұрақтарды, құжаттарды және бағдарлама кодын тығыз сандық векторларға кодтайды. Бұл көрсетілімдер үлкен жинақтардан қажетті контекстті табуға, көмекші жауабын онымен толықтыруға немесе агенттің келесі қадамы үшін бұрын сақталған ақпаратты алуға қолданылады.\n\n### Көптілді білім және код\n\nМодель көптілді және тіларалық іздеуге арналған: сұрақ пен тиісті материал әртүрлі тілде жазылуы мүмкін. Орыс тілі ағылшын, украин, қытай, жапон, араб және басқа тілдермен бірге жарияланған 34 тілдік жинаққа кіреді. Бұл техникалық құжаттар мен пайдаланушы өтініштері бір тілге келтірілмеген ортақ білім базалары үшін пайдалы.\n\nТапсырмалар арасында құжаттамадан іздеу, мәтіндерді салыстыру және сөздік сипаттама бойынша код табу бар. Үлкен кіріс терезесі ұзақ құжаттармен, көлемді бағдарламалық контекстпен және агенттің бірнеше қадам тарихымен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Табылған материал келесі процеске контекст ретінде қайтарылады; қорытынды түсіндірмелер мен жауаптарды жүйенің келесі компоненті қалыптастырады.\n\n### Мәтіннен векторға\n\nКіріс мәтіндік жолдардан тұрады. Әр жол үшін 2048 саннан тұратын бір вектор алынады. Тізбектің ең ұзын көлемі — 32768 токен; одан ұзақ материалды бөліктерге бөлу немесе қысқарту қажет. Кірісті дайындауда сұрақ пен құжат ажыратылады: модель олардың рөлдерін салыстыруға үйретілген, сондықтан осы екі тапсырмадағы бірдей жолды мақсатын ескермей рәсімдеуге болмайды.\n\nВекторлар ұзындығы бойынша нормаланады. Мұндай көрсетілімде скаляр көбейтінді мен косинустық ұқсастық тең мәнді салыстыру тәсілін береді. Толық вектордың алғашқы 1024 немесе 512 координатасын қалдыруға болады, бірақ қысқартудан кейін қайта нормалау керек. Бұл — нәтижені өңдеу қасиеті; өлшемді жинақ пен сұраулар үшін үйлестіріп таңдау қажет.\n\n### Шағын модельдің құрылымы\n\nЭнкодерде шамамен 1,14 млрд параметр бар. Ол Ministral 3 3B негізіндегі модельден құрылымдық қысқарту мен дистилляцияның екі кезеңі арқылы алынған. Екі бағытты назар бүкіл кірісті ескереді, кейін токен көрсетілімдері ортақ векторға орташаланады.\n\nNVIDIA BF16 және NVFP4 нұсқаларын шығарады. Олардың көрсетілім кеңістіктері жақын, бірақ нұсқаны ауыстыру өз құжаттарыңызда тексеруді қажет етеді. Сандық ұқсастық та, контекст ұзындығы да іздеудің әрдайым дұрыс үзіндіні таңдауына кепілдік бермейді.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "1593d9163e33b8cc35443798de961a2803bfe3f0bc1cdbfe11fa521138dcd357",
    "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\">Nemotron 3 Embed 1B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</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=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b\">Эмбеддингтер</button></div><div class=\"idline\"><label for=\"card-model-id\">Модель ID</label><select class=\"sel\" id=\"card-model-id\" style=\"min-width:0;max-width:100%\"><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b\" selected>nvidia/nemotron-3-embed-1b</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed\">nemotron-3-embed</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest\">nemotron-3-embed-latest</option></select></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\">Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін</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>Nemotron 3 Embed 1B — мағына бойынша іздеуге және үзінділерді салыстыруға арналған NVIDIA мәтіндік моделі. Ол сұрақтарды, құжаттарды және бағдарлама кодын тығыз сандық векторларға кодтайды. Бұл көрсетілімдер үлкен жинақтардан қажетті контекстті табуға, көмекші жауабын онымен толықтыруға немесе агенттің келесі қадамы үшін бұрын сақталған ақпаратты алуға қолданылады.</p><h4>Көптілді білім және код</h4><p>Модель көптілді және тіларалық іздеуге арналған: сұрақ пен тиісті материал әртүрлі тілде жазылуы мүмкін. Орыс тілі ағылшын, украин, қытай, жапон, араб және басқа тілдермен бірге жарияланған 34 тілдік жинаққа кіреді. Бұл техникалық құжаттар мен пайдаланушы өтініштері бір тілге келтірілмеген ортақ білім базалары үшін пайдалы.</p><p>Тапсырмалар арасында құжаттамадан іздеу, мәтіндерді салыстыру және сөздік сипаттама бойынша код табу бар. Үлкен кіріс терезесі ұзақ құжаттармен, көлемді бағдарламалық контекстпен және агенттің бірнеше қадам тарихымен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Табылған материал келесі процеске контекст ретінде қайтарылады; қорытынды түсіндірмелер мен жауаптарды жүйенің келесі компоненті қалыптастырады.</p><h4>Мәтіннен векторға</h4><p>Кіріс мәтіндік жолдардан тұрады. Әр жол үшін 2048 саннан тұратын бір вектор алынады. Тізбектің ең ұзын көлемі — 32768 токен; одан ұзақ материалды бөліктерге бөлу немесе қысқарту қажет. Кірісті дайындауда сұрақ пен құжат ажыратылады: модель олардың рөлдерін салыстыруға үйретілген, сондықтан осы екі тапсырмадағы бірдей жолды мақсатын ескермей рәсімдеуге болмайды.</p><p>Векторлар ұзындығы бойынша нормаланады. Мұндай көрсетілімде скаляр көбейтінді мен косинустық ұқсастық тең мәнді салыстыру тәсілін береді. Толық вектордың алғашқы 1024 немесе 512 координатасын қалдыруға болады, бірақ қысқартудан кейін қайта нормалау керек. Бұл — нәтижені өңдеу қасиеті; өлшемді жинақ пен сұраулар үшін үйлестіріп таңдау қажет.</p><h4>Шағын модельдің құрылымы</h4><p>Энкодерде шамамен 1,14 млрд параметр бар. Ол Ministral 3 3B негізіндегі модельден құрылымдық қысқарту мен дистилляцияның екі кезеңі арқылы алынған. Екі бағытты назар бүкіл кірісті ескереді, кейін токен көрсетілімдері ортақ векторға орташаланады.</p><p>NVIDIA BF16 және NVFP4 нұсқаларын шығарады. Олардың көрсетілім кеңістіктері жақын, бірақ нұсқаны ауыстыру өз құжаттарыңызда тексеруді қажет етеді. Сандық ұқсастық та, контекст ұзындығы да іздеудің әрдайым дұрыс үзіндіні таңдауына кепілдік 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 · Эмбеддингтер</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>4 096 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>nvidia/nemotron-3-embed-1b</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[]</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: Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.</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_type</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>query, passage</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>query</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, base64</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>float</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\">truncate</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>NONE, START, END</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\">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>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><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\">user</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></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>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>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>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>null</td></tr><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></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>exact retained published method</code></p><p class=\"note-s\">Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><h4>Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері</h4><section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Ailoot</span> Эмбеддингтер</b><code>POST /v1/embeddings</code></header><dl><div><dt>Кіріс</dt><dd>0,0001 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section><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 · 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-527-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-527-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Эмбеддинг мысалы</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-527-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-527-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nvidia/nemotron-3-embed-1b&quot;, &quot;input&quot;: []}&#39;)\nf=Path(os.environ[&quot;AILOOT_TEXT_FILE&quot;])\nif not f.is_file():raise SystemExit(&quot;Choose your actual UTF-8 source material&quot;)\ntext=f.read_text(encoding=&quot;utf-8&quot;)\nif not text.strip():raise SystemExit(&quot;Source material must contain text&quot;)\np[&quot;input&quot;]=[text]\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></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot · 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\">Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.</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\">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[]|base64 float32 vector</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\">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=\"Core\"><b>Ailoot</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</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%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/nemotron-3-embed-1b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-embed-1b\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддингтер",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">Nemotron 3 Embed 1B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nemotron-3-embed</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=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed\">Эмбеддингтер</button></div><div class=\"idline\"><label for=\"card-model-id\">Модель ID</label><select class=\"sel\" id=\"card-model-id\" style=\"min-width:0;max-width:100%\"><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b\">nvidia/nemotron-3-embed-1b</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed\" selected>nemotron-3-embed</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest\">nemotron-3-embed-latest</option></select></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\">Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін</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>Nemotron 3 Embed 1B — мағына бойынша іздеуге және үзінділерді салыстыруға арналған NVIDIA мәтіндік моделі. Ол сұрақтарды, құжаттарды және бағдарлама кодын тығыз сандық векторларға кодтайды. Бұл көрсетілімдер үлкен жинақтардан қажетті контекстті табуға, көмекші жауабын онымен толықтыруға немесе агенттің келесі қадамы үшін бұрын сақталған ақпаратты алуға қолданылады.</p><h4>Көптілді білім және код</h4><p>Модель көптілді және тіларалық іздеуге арналған: сұрақ пен тиісті материал әртүрлі тілде жазылуы мүмкін. Орыс тілі ағылшын, украин, қытай, жапон, араб және басқа тілдермен бірге жарияланған 34 тілдік жинаққа кіреді. Бұл техникалық құжаттар мен пайдаланушы өтініштері бір тілге келтірілмеген ортақ білім базалары үшін пайдалы.</p><p>Тапсырмалар арасында құжаттамадан іздеу, мәтіндерді салыстыру және сөздік сипаттама бойынша код табу бар. Үлкен кіріс терезесі ұзақ құжаттармен, көлемді бағдарламалық контекстпен және агенттің бірнеше қадам тарихымен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Табылған материал келесі процеске контекст ретінде қайтарылады; қорытынды түсіндірмелер мен жауаптарды жүйенің келесі компоненті қалыптастырады.</p><h4>Мәтіннен векторға</h4><p>Кіріс мәтіндік жолдардан тұрады. Әр жол үшін 2048 саннан тұратын бір вектор алынады. Тізбектің ең ұзын көлемі — 32768 токен; одан ұзақ материалды бөліктерге бөлу немесе қысқарту қажет. Кірісті дайындауда сұрақ пен құжат ажыратылады: модель олардың рөлдерін салыстыруға үйретілген, сондықтан осы екі тапсырмадағы бірдей жолды мақсатын ескермей рәсімдеуге болмайды.</p><p>Векторлар ұзындығы бойынша нормаланады. Мұндай көрсетілімде скаляр көбейтінді мен косинустық ұқсастық тең мәнді салыстыру тәсілін береді. Толық вектордың алғашқы 1024 немесе 512 координатасын қалдыруға болады, бірақ қысқартудан кейін қайта нормалау керек. Бұл — нәтижені өңдеу қасиеті; өлшемді жинақ пен сұраулар үшін үйлестіріп таңдау қажет.</p><h4>Шағын модельдің құрылымы</h4><p>Энкодерде шамамен 1,14 млрд параметр бар. Ол Ministral 3 3B негізіндегі модельден құрылымдық қысқарту мен дистилляцияның екі кезеңі арқылы алынған. Екі бағытты назар бүкіл кірісті ескереді, кейін токен көрсетілімдері ортақ векторға орташаланады.</p><p>NVIDIA BF16 және NVFP4 нұсқаларын шығарады. Олардың көрсетілім кеңістіктері жақын, бірақ нұсқаны ауыстыру өз құжаттарыңызда тексеруді қажет етеді. Сандық ұқсастық та, контекст ұзындығы да іздеудің әрдайым дұрыс үзіндіні таңдауына кепілдік 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 · Эмбеддингтер</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>4 096 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>nemotron-3-embed</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[]</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: Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.</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_type</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>query, passage</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>query</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, base64</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>float</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\">truncate</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>NONE, START, END</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\">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>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><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\">user</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></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>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>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>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>null</td></tr><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></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>exact retained published method</code></p><p class=\"note-s\">Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><h4>Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері</h4><section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Ailoot</span> Эмбеддингтер</b><code>POST /v1/embeddings</code></header><dl><div><dt>Кіріс</dt><dd>0,0001 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section><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 · 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-528-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-528-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Эмбеддинг мысалы</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-528-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-528-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nemotron-3-embed&quot;, &quot;input&quot;: []}&#39;)\nf=Path(os.environ[&quot;AILOOT_TEXT_FILE&quot;])\nif not f.is_file():raise SystemExit(&quot;Choose your actual UTF-8 source material&quot;)\ntext=f.read_text(encoding=&quot;utf-8&quot;)\nif not text.strip():raise SystemExit(&quot;Source material must contain text&quot;)\np[&quot;input&quot;]=[text]\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></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot · 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\">Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.</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\">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[]|base64 float32 vector</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\">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=\"Core\"><b>Ailoot</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</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%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nemotron-3-embed"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nemotron-3-embed\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддингтер",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">Nemotron 3 Embed 1B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nemotron-3-embed-latest</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=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest\">Эмбеддингтер</button></div><div class=\"idline\"><label for=\"card-model-id\">Модель ID</label><select class=\"sel\" id=\"card-model-id\" style=\"min-width:0;max-width:100%\"><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b\">nvidia/nemotron-3-embed-1b</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed\">nemotron-3-embed</option><option value=\"Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest\" selected>nemotron-3-embed-latest</option></select></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\">Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін</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>Nemotron 3 Embed 1B — мағына бойынша іздеуге және үзінділерді салыстыруға арналған NVIDIA мәтіндік моделі. Ол сұрақтарды, құжаттарды және бағдарлама кодын тығыз сандық векторларға кодтайды. Бұл көрсетілімдер үлкен жинақтардан қажетті контекстті табуға, көмекші жауабын онымен толықтыруға немесе агенттің келесі қадамы үшін бұрын сақталған ақпаратты алуға қолданылады.</p><h4>Көптілді білім және код</h4><p>Модель көптілді және тіларалық іздеуге арналған: сұрақ пен тиісті материал әртүрлі тілде жазылуы мүмкін. Орыс тілі ағылшын, украин, қытай, жапон, араб және басқа тілдермен бірге жарияланған 34 тілдік жинаққа кіреді. Бұл техникалық құжаттар мен пайдаланушы өтініштері бір тілге келтірілмеген ортақ білім базалары үшін пайдалы.</p><p>Тапсырмалар арасында құжаттамадан іздеу, мәтіндерді салыстыру және сөздік сипаттама бойынша код табу бар. Үлкен кіріс терезесі ұзақ құжаттармен, көлемді бағдарламалық контекстпен және агенттің бірнеше қадам тарихымен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Табылған материал келесі процеске контекст ретінде қайтарылады; қорытынды түсіндірмелер мен жауаптарды жүйенің келесі компоненті қалыптастырады.</p><h4>Мәтіннен векторға</h4><p>Кіріс мәтіндік жолдардан тұрады. Әр жол үшін 2048 саннан тұратын бір вектор алынады. Тізбектің ең ұзын көлемі — 32768 токен; одан ұзақ материалды бөліктерге бөлу немесе қысқарту қажет. Кірісті дайындауда сұрақ пен құжат ажыратылады: модель олардың рөлдерін салыстыруға үйретілген, сондықтан осы екі тапсырмадағы бірдей жолды мақсатын ескермей рәсімдеуге болмайды.</p><p>Векторлар ұзындығы бойынша нормаланады. Мұндай көрсетілімде скаляр көбейтінді мен косинустық ұқсастық тең мәнді салыстыру тәсілін береді. Толық вектордың алғашқы 1024 немесе 512 координатасын қалдыруға болады, бірақ қысқартудан кейін қайта нормалау керек. Бұл — нәтижені өңдеу қасиеті; өлшемді жинақ пен сұраулар үшін үйлестіріп таңдау қажет.</p><h4>Шағын модельдің құрылымы</h4><p>Энкодерде шамамен 1,14 млрд параметр бар. Ол Ministral 3 3B негізіндегі модельден құрылымдық қысқарту мен дистилляцияның екі кезеңі арқылы алынған. Екі бағытты назар бүкіл кірісті ескереді, кейін токен көрсетілімдері ортақ векторға орташаланады.</p><p>NVIDIA BF16 және NVFP4 нұсқаларын шығарады. Олардың көрсетілім кеңістіктері жақын, бірақ нұсқаны ауыстыру өз құжаттарыңызда тексеруді қажет етеді. Сандық ұқсастық та, контекст ұзындығы да іздеудің әрдайым дұрыс үзіндіні таңдауына кепілдік 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 · Эмбеддингтер</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>4 096 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>nemotron-3-embed-latest</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[]</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: Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.</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_type</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>query, passage</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>query</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, base64</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>float</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\">truncate</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>NONE, START, END</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\">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>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><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\">user</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></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>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>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>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>null</td></tr><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></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>exact retained published method</code></p><p class=\"note-s\">Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><h4>Ailoot әдістерінің мөлшерлемелері</h4><section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Ailoot</span> Эмбеддингтер</b><code>POST /v1/embeddings</code></header><dl><div><dt>Кіріс</dt><dd>0,0001 $ <em>/ 1K</em></dd></div></dl></section><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 · 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-529-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-529-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Эмбеддинг мысалы</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-529-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-529-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}&quot;\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nemotron-3-embed-latest&quot;, &quot;input&quot;: []}&#39;)\nf=Path(os.environ[&quot;AILOOT_TEXT_FILE&quot;])\nif not f.is_file():raise SystemExit(&quot;Choose your actual UTF-8 source material&quot;)\ntext=f.read_text(encoding=&quot;utf-8&quot;)\nif not text.strip():raise SystemExit(&quot;Source material must contain text&quot;)\np[&quot;input&quot;]=[text]\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></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot · 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\">Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.</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\">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[]|base64 float32 vector</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\">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=\"Core\"><b>Ailoot</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</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%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed</code></a>, <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b&amp;route=Core&amp;caller=nemotron-3-embed-latest&amp;fmt=embeddings\"><code>nemotron-3-embed-latest</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|embeddings|/v1/embeddings|nemotron-3-embed-latest",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nemotron-3-embed-latest"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nemotron-3-embed-latest\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддингтер",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "2be448d9d23398b35b0046f76d60e7db36152ca5fe7686d4730093f568155b85",
    "input_html_sha256": "3206b69ffdee0d1621a05e3b9ba8e90b14438f93324ba31aba308e65f4f9882d",
    "private_audit_sha256": "75a406325888fabd7c8b700086b07262579044bc51308a73c74f089999116d2f",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b/",
    "description": "Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b/index.md",
    "title": "Nemotron 3 Embed 1B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/nvidia-nemotron-3-embed-1b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Nemotron 3 Embed 1B — мағына бойынша іздеуге және үзінділерді салыстыруға арналған NVIDIA мәтіндік моделі. Ол сұрақтарды, құжаттарды және бағдарлама кодын тығыз сандық векторларға кодтайды. Бұл көрсетілімдер үлкен жинақтардан қажетті контекстті табуға, көмекші жауабын онымен толықтыруға немесе агенттің келесі қадамы үшін бұрын сақталған ақпаратты алуға қолданылады.\n\n### Көптілді білім және код\n\nМодель көптілді және тіларалық іздеуге арналған: сұрақ пен тиісті материал әртүрлі тілде жазылуы мүмкін. Орыс тілі ағылшын, украин, қытай, жапон, араб және басқа тілдермен бірге жарияланған 34 тілдік жинаққа кіреді. Бұл техникалық құжаттар мен пайдаланушы өтініштері бір тілге келтірілмеген ортақ білім базалары үшін пайдалы.\n\nТапсырмалар арасында құжаттамадан іздеу, мәтіндерді салыстыру және сөздік сипаттама бойынша код табу бар. Үлкен кіріс терезесі ұзақ құжаттармен, көлемді бағдарламалық контекстпен және агенттің бірнеше қадам тарихымен жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Табылған материал келесі процеске контекст ретінде қайтарылады; қорытынды түсіндірмелер мен жауаптарды жүйенің келесі компоненті қалыптастырады.\n\n### Мәтіннен векторға\n\nКіріс мәтіндік жолдардан тұрады. Әр жол үшін 2048 саннан тұратын бір вектор алынады. Тізбектің ең ұзын көлемі — 32768 токен; одан ұзақ материалды бөліктерге бөлу немесе қысқарту қажет. Кірісті дайындауда сұрақ пен құжат ажыратылады: модель олардың рөлдерін салыстыруға үйретілген, сондықтан осы екі тапсырмадағы бірдей жолды мақсатын ескермей рәсімдеуге болмайды.\n\nВекторлар ұзындығы бойынша нормаланады. Мұндай көрсетілімде скаляр көбейтінді мен косинустық ұқсастық тең мәнді салыстыру тәсілін береді. Толық вектордың алғашқы 1024 немесе 512 координатасын қалдыруға болады, бірақ қысқартудан кейін қайта нормалау керек. Бұл — нәтижені өңдеу қасиеті; өлшемді жинақ пен сұраулар үшін үйлестіріп таңдау қажет.\n\n### Шағын модельдің құрылымы\n\nЭнкодерде шамамен 1,14 млрд параметр бар. Ол Ministral 3 3B негізіндегі модельден құрылымдық қысқарту мен дистилляцияның екі кезеңі арқылы алынған. Екі бағытты назар бүкіл кірісті ескереді, кейін токен көрсетілімдері ортақ векторға орташаланады.\n\nNVIDIA BF16 және NVFP4 нұсқаларын шығарады. Олардың көрсетілім кеңістіктері жақын, бірақ нұсқаны ауыстыру өз құжаттарыңызда тексеруді қажет етеді. Сандық ұқсастық та, контекст ұзындығы да іздеудің әрдайым дұрыс үзіндіні таңдауына кепілдік бермейді.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [
      "nemotron-3-embed",
      "nemotron-3-embed-latest"
    ],
    "author": "NVIDIA",
    "ctx": 4096,
    "display_name": "Nemotron 3 Embed 1B",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/nemotron-3-embed-1b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-embed-1b\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддингтер",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nemotron-3-embed"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nemotron-3-embed\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддингтер",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": null,
        "conditional_meter": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Decode base64 vectors only when that format was requested; retain every vector and its original index.",
            "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": [
                  "nonempty string",
                  "nonempty string[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Векторлардың base64 кодын сол пішім сұралған жағдайда ғана ашыңыз; әрбір векторды және оның бастапқы индексін сақтаңыз.",
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]|base64 float32 vector"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nemotron-3-embed-latest"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Әрбір жол шетіндегі бос орындар алынғаннан кейін бос болмауы керек; data URI мекенжайлары қабылданбайды; қабылданған лимит тиісті UTF8 байттарын өлшейді.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "query",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "query",
                  "passage"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "input_type",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float",
                  "base64"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "NONE",
                  "START",
                  "END"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "truncate",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "image objects",
              "data URI text inputs",
              "token integer arrays on this NVIDIA adapter"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әдіс құрылымдары мен ID мәндері дәл берілген; жеткізушінің мүмкіндігі сұрауды қабылдаудан бөлек қаралады."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional_controls": null,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "exact retained published method"
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "operation_modes": [
            "embeddings"
          ],
          "output": {
            "family": [
              "embedding"
            ],
            "format": "indexed vectors JSON",
            "multioutputs": "retain every actual response output"
          }
        },
        "ctx": 4096,
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nemotron-3-embed-latest\", \"input\": []}')\nf=Path(os.environ[\"AILOOT_TEXT_FILE\"])\nif not f.is_file():raise SystemExit(\"Choose your actual UTF-8 source material\")\ntext=f.read_text(encoding=\"utf-8\")\nif not text.strip():raise SystemExit(\"Source material must contain text\")\np[\"input\"]=[text]\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": "Embed your source material",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддингтер",
        "max_out": 0,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {},
            "label": "Core",
            "units": [
              {
                "amount": 0.1,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "in",
                "label": "Input",
                "side": "in"
              },
              {
                "amount": 0,
                "amount_unit": "usd_per_million_tokens",
                "key": "out",
                "label": "Output",
                "side": "out"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "route_label": "Core"
      },
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "request_model_id": "nemotron-3-embed",
        "route_label": "Core"
      },
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
        "request_model_id": "nemotron-3-embed-latest",
        "route_label": "Core"
      }
    ],
    "name": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
    "price": {
      "in": 0.1,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": 0.1,
      "sort_out": null,
      "varies": false
    },
    "short": "Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді."
  },
  "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
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/1/html",
          "method_ordinal": 1
        },
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/2/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/2/html",
          "method_ordinal": 2
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod",
        "/methods/2/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Nemotron 3 Embed 1B мәтіндерді көптілді іздеуге, код іздеуге және RAG-ке арналған векторларға айналдырады. 32768 токенге дейінгі тізбектерді өңдеп, өлшемі 2048 сан болатын көрсетілім береді.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "c8b77a3b39007b47757bce4ca0de583aecd1bb26c6bd90f363379d99b133609a",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "1bdc1a6b475b1f9121d5d9ed9d24f1168ad1d93a84245eaf8ccb7e0e54dda313"
}