{
  "aboutHtml": "<p>text-embedding-3-small — OpenAI-дың көлемі кіші үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі. Ол жазбаша материалды әдепкі бойынша 1,536 компоненті бар сандық векторларға айналдырады. Бұл векторлар келесі іздеу немесе талдау қадамы үшін мәтіндер арасындағы қатынастарды өлшейді; модель кіріске сөйлесу жауабын жасамайды.</p><p>Көлемі үлкен үшінші буын моделі сияқты, ол қысқа эмбеддингтер үшін өндірушінің dimensions басқару параметрін қолдайды. Оқыту қысқартылған векторда ұғымды білдіретін ақпаратты сақтауға бағытталған; өлшем таңдауы қолданба сапасы мен ресурс қажеттілігіне әсер етеді. Салыстырылатын жазбалар мен сұрауларда модель мен таңдалған өлшемдер бірдей болсын.</p><p>Практикалық қолданудың бірі — код іздеу. Жасаушы нұсқаулығы бастапқы функцияларды мәтін түрінде көрсетіп, эмбеддингке айналдыруды, содан кейін табиғи тілдегі сұрауды сол модельмен эмбеддингке айналдырып, алынған векторларды салыстыруды сипаттайды. Мысал нәтиже — бастапқы орналасу орындарына сілтемелері бар тиісті функциялардың реттелген жиыны. Құжат іздеуде соған сәйкес материал — мәтіні мен бастапқы сілтемелері оқырманға немесе келесі модельге қолжетімді үзінділер жиыны.</p><p>Құжатталған басқа қолданыстарға кластерлеу, байланысты мазмұн ұсыну, жіктеу, ауытқуларды анықтау және әркелкілікті өлшеу кіреді. Нақты хабарламалармен жұмыс үдерісі ұқсас өтініштерді топтай алады немесе оларды санат сипаттамаларымен салыстыра алады. Ұқсастық нәтижесінің санатқа, ұсынымға немесе тексеру элементіне қалай айналатынын қолданба анықтайды; эмбеддингтің өзі сандық дерек болып қалады.</p><p>OpenAI әр мәтін үшін кірістің ең үлкен көлемін 8,192 токен деп белгілейді. Оның эмбеддинг API-ы жолдарды немесе токендерге бөлінген кірісті және бір сұрауда бірнеше кірісті қабылдайды, бос жолдарды қабылдамайды және 300,000 токендік жиынтық шек қолданады. Ұзын материалды түсіндіруге қажет тақырыптарды немесе анықтамаларды сақтап, мағыналы үзінділер етіп дайындаңыз. Түрлі жазбаларды өзара байланыссыз дайындау ережелерімен эмбеддингке айналдырудың орнына бірізді бастапқы өрістер жиынын қолданыңыз.</p><p>Өндіруші әдепкі бойынша float векторларын қайтарады және base64 кодтауын да құжаттайды. Нұсқаулық OpenAI эмбеддингтерінің бірлік ұзындыққа нормаланатынын айтады және косинустық ұқсастықты ұсынады; оны скаляр көбейтіндімен есептеуге болады, ал евклидтік қашықтық бірдей рет береді. Үшінші буын эмбеддингі қайтарылғаннан кейін қолмен қысқартылса, нұсқаулықта сипатталғандай қысқартылған векторды қайта нормалаңыз. dimensions басқару параметрі қолмен қиып қысқартуды қалыпты дайындау қадамына айналдырмауға мүмкіндік береді.</p><p>Әр вектормен бірге модель сәйкестігін, өлшемдерді және бастапқы сілтемені тіркеңіз. Пайдалы кейінгі материал — оны жасаған мәтінмен байланысқан реттелген тізім, топталған жинақ немесе жіктеу белгілерінің жиыны. Таңдалған материал міндетті шынымен қолдай ма — соны тексеріп, жетіспейтін фактілерді семантикалық жақындықтан бөлек ұстаңыз. Содан кейін келесі қадам бұл көріністі нақты іздеу немесе шешім қабылдау үдерісінде қолдана алады.</p>",
  "aboutText": "text-embedding-3-small — OpenAI-дың көлемі кіші үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі. Ол жазбаша материалды әдепкі бойынша 1,536 компоненті бар сандық векторларға айналдырады. Бұл векторлар келесі іздеу немесе талдау қадамы үшін мәтіндер арасындағы қатынастарды өлшейді; модель кіріске сөйлесу жауабын жасамайды.\n\nКөлемі үлкен үшінші буын моделі сияқты, ол қысқа эмбеддингтер үшін өндірушінің dimensions басқару параметрін қолдайды. Оқыту қысқартылған векторда ұғымды білдіретін ақпаратты сақтауға бағытталған; өлшем таңдауы қолданба сапасы мен ресурс қажеттілігіне әсер етеді. Салыстырылатын жазбалар мен сұрауларда модель мен таңдалған өлшемдер бірдей болсын.\n\nПрактикалық қолданудың бірі — код іздеу. Жасаушы нұсқаулығы бастапқы функцияларды мәтін түрінде көрсетіп, эмбеддингке айналдыруды, содан кейін табиғи тілдегі сұрауды сол модельмен эмбеддингке айналдырып, алынған векторларды салыстыруды сипаттайды. Мысал нәтиже — бастапқы орналасу орындарына сілтемелері бар тиісті функциялардың реттелген жиыны. Құжат іздеуде соған сәйкес материал — мәтіні мен бастапқы сілтемелері оқырманға немесе келесі модельге қолжетімді үзінділер жиыны.\n\nҚұжатталған басқа қолданыстарға кластерлеу, байланысты мазмұн ұсыну, жіктеу, ауытқуларды анықтау және әркелкілікті өлшеу кіреді. Нақты хабарламалармен жұмыс үдерісі ұқсас өтініштерді топтай алады немесе оларды санат сипаттамаларымен салыстыра алады. Ұқсастық нәтижесінің санатқа, ұсынымға немесе тексеру элементіне қалай айналатынын қолданба анықтайды; эмбеддингтің өзі сандық дерек болып қалады.\n\nOpenAI әр мәтін үшін кірістің ең үлкен көлемін 8,192 токен деп белгілейді. Оның эмбеддинг API-ы жолдарды немесе токендерге бөлінген кірісті және бір сұрауда бірнеше кірісті қабылдайды, бос жолдарды қабылдамайды және 300,000 токендік жиынтық шек қолданады. Ұзын материалды түсіндіруге қажет тақырыптарды немесе анықтамаларды сақтап, мағыналы үзінділер етіп дайындаңыз. Түрлі жазбаларды өзара байланыссыз дайындау ережелерімен эмбеддингке айналдырудың орнына бірізді бастапқы өрістер жиынын қолданыңыз.\n\nӨндіруші әдепкі бойынша float векторларын қайтарады және base64 кодтауын да құжаттайды. Нұсқаулық OpenAI эмбеддингтерінің бірлік ұзындыққа нормаланатынын айтады және косинустық ұқсастықты ұсынады; оны скаляр көбейтіндімен есептеуге болады, ал евклидтік қашықтық бірдей рет береді. Үшінші буын эмбеддингі қайтарылғаннан кейін қолмен қысқартылса, нұсқаулықта сипатталғандай қысқартылған векторды қайта нормалаңыз. dimensions басқару параметрі қолмен қиып қысқартуды қалыпты дайындау қадамына айналдырмауға мүмкіндік береді.\n\nӘр вектормен бірге модель сәйкестігін, өлшемдерді және бастапқы сілтемені тіркеңіз. Пайдалы кейінгі материал — оны жасаған мәтінмен байланысқан реттелген тізім, топталған жинақ немесе жіктеу белгілерінің жиыны. Таңдалған материал міндетті шынымен қолдай ма — соны тексеріп, жетіспейтін фактілерді семантикалық жақындықтан бөлек ұстаңыз. Содан кейін келесі қадам бұл көріністі нақты іздеу немесе шешім қабылдау үдерісінде қолдана алады.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "a731f975f248b49b91606523744e5bf7ddc4b344be739f6159239cd3b88d8c9c",
    "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\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: Text Embedding 3 Small</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>openai/text-embedding-3-small</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID көшіру</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Модель карточкасының бөлімдері\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Бастау</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Кіріс деректері мен әдістер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифтер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Мысалдар</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Нәтижелер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Балама атаулар</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API әдістері\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|openai%2Ftext-embedding-3-small\">Эмбеддингтер · Ultra</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=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|openai%2Ftext-embedding-3-small\" selected>openai/text-embedding-3-small</option><option value=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|text-embedding-3-small\">text-embedding-3-small</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\">OpenAI-дың шағын үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі әдепкі бойынша 1,536 өлшемді векторлар қайтарады және қысқа көріністерді қолдайды. Сандық нәтижені семантикалық іздеу, кодты табу, топтау, ұсынымдар және жіктеу үшін қолданыңыз.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін · token_ids</dd></div><div><dt>Нәтижелер</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Модель туралы</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>text-embedding-3-small — OpenAI-дың көлемі кіші үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі. Ол жазбаша материалды әдепкі бойынша 1,536 компоненті бар сандық векторларға айналдырады. Бұл векторлар келесі іздеу немесе талдау қадамы үшін мәтіндер арасындағы қатынастарды өлшейді; модель кіріске сөйлесу жауабын жасамайды.</p><p>Көлемі үлкен үшінші буын моделі сияқты, ол қысқа эмбеддингтер үшін өндірушінің dimensions басқару параметрін қолдайды. Оқыту қысқартылған векторда ұғымды білдіретін ақпаратты сақтауға бағытталған; өлшем таңдауы қолданба сапасы мен ресурс қажеттілігіне әсер етеді. Салыстырылатын жазбалар мен сұрауларда модель мен таңдалған өлшемдер бірдей болсын.</p><p>Практикалық қолданудың бірі — код іздеу. Жасаушы нұсқаулығы бастапқы функцияларды мәтін түрінде көрсетіп, эмбеддингке айналдыруды, содан кейін табиғи тілдегі сұрауды сол модельмен эмбеддингке айналдырып, алынған векторларды салыстыруды сипаттайды. Мысал нәтиже — бастапқы орналасу орындарына сілтемелері бар тиісті функциялардың реттелген жиыны. Құжат іздеуде соған сәйкес материал — мәтіні мен бастапқы сілтемелері оқырманға немесе келесі модельге қолжетімді үзінділер жиыны.</p><p>Құжатталған басқа қолданыстарға кластерлеу, байланысты мазмұн ұсыну, жіктеу, ауытқуларды анықтау және әркелкілікті өлшеу кіреді. Нақты хабарламалармен жұмыс үдерісі ұқсас өтініштерді топтай алады немесе оларды санат сипаттамаларымен салыстыра алады. Ұқсастық нәтижесінің санатқа, ұсынымға немесе тексеру элементіне қалай айналатынын қолданба анықтайды; эмбеддингтің өзі сандық дерек болып қалады.</p><p>OpenAI әр мәтін үшін кірістің ең үлкен көлемін 8,192 токен деп белгілейді. Оның эмбеддинг API-ы жолдарды немесе токендерге бөлінген кірісті және бір сұрауда бірнеше кірісті қабылдайды, бос жолдарды қабылдамайды және 300,000 токендік жиынтық шек қолданады. Ұзын материалды түсіндіруге қажет тақырыптарды немесе анықтамаларды сақтап, мағыналы үзінділер етіп дайындаңыз. Түрлі жазбаларды өзара байланыссыз дайындау ережелерімен эмбеддингке айналдырудың орнына бірізді бастапқы өрістер жиынын қолданыңыз.</p><p>Өндіруші әдепкі бойынша float векторларын қайтарады және base64 кодтауын да құжаттайды. Нұсқаулық OpenAI эмбеддингтерінің бірлік ұзындыққа нормаланатынын айтады және косинустық ұқсастықты ұсынады; оны скаляр көбейтіндімен есептеуге болады, ал евклидтік қашықтық бірдей рет береді. Үшінші буын эмбеддингі қайтарылғаннан кейін қолмен қысқартылса, нұсқаулықта сипатталғандай қысқартылған векторды қайта нормалаңыз. dimensions басқару параметрі қолмен қиып қысқартуды қалыпты дайындау қадамына айналдырмауға мүмкіндік береді.</p><p>Әр вектормен бірге модель сәйкестігін, өлшемдерді және бастапқы сілтемені тіркеңіз. Пайдалы кейінгі материал — оны жасаған мәтінмен байланысқан реттелген тізім, топталған жинақ немесе жіктеу белгілерінің жиыны. Таңдалған материал міндетті шынымен қолдай ма — соны тексеріп, жетіспейтін фактілерді семантикалық жақындықтан бөлек ұстаңыз. Содан кейін келесі қадам бұл көріністі нақты іздеу немесе шешім қабылдау үдерісінде қолдана алады.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>8 192 tokens</dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>openai/text-embedding-3-small</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Элементтердің ең аз саны: 1</div><div>Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.</div><div>Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Қолдау көрсетілмейді</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Ең азы: 1</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: provider.options қабылданбайды</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Кіріс материалдарының үйлесімдері</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>8192</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Төлем</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>Токендердің базалық тарифтері</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>Негізгі мөлшерлеме</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2175-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2175-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2175-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2175-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2175-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2175-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;openai/text-embedding-3-small&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2175-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2175-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;openai/text-embedding-3-small&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Барлық дайын нәтижені сақтау</h5><p class=\"note-s\">Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Жауап өрістері</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Қателер және келесі қадамдар</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Жауап</th><th>Шарт</th><th>Келесі қадам</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Балама атаулар</h3><h4>Модельдердің балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;fmt=embeddings\"><code>openai/text-embedding-3-small</code></a>, <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;route=Ultra&amp;caller=text-embedding-3-small&amp;fmt=embeddings\"><code>text-embedding-3-small</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=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;fmt=embeddings\"><code>openai/text-embedding-3-small</code></a>, <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;route=Ultra&amp;caller=text-embedding-3-small&amp;fmt=embeddings\"><code>text-embedding-3-small</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/text-embedding-3-small",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "openai/text-embedding-3-small",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|openai%2Ftext-embedding-3-small",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "openai/text-embedding-3-small"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.",
            "Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"openai/text-embedding-3-small\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-3-small',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Жылдам режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Жылдам режим таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Икемді режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "flex режимі таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/text-embedding-3-small",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    },
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: Text Embedding 3 Small</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>text-embedding-3-small</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID көшіру</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Модель карточкасының бөлімдері\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Бастау</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Кіріс деректері мен әдістер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифтер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Мысалдар</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Нәтижелер</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Балама атаулар</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API әдістері\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|text-embedding-3-small\">Эмбеддингтер · Ultra</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=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|openai%2Ftext-embedding-3-small\">openai/text-embedding-3-small</option><option value=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|text-embedding-3-small\" selected>text-embedding-3-small</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\">OpenAI-дың шағын үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі әдепкі бойынша 1,536 өлшемді векторлар қайтарады және қысқа көріністерді қолдайды. Сандық нәтижені семантикалық іздеу, кодты табу, топтау, ұсынымдар және жіктеу үшін қолданыңыз.</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>text-embedding-3-small — OpenAI-дың көлемі кіші үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі. Ол жазбаша материалды әдепкі бойынша 1,536 компоненті бар сандық векторларға айналдырады. Бұл векторлар келесі іздеу немесе талдау қадамы үшін мәтіндер арасындағы қатынастарды өлшейді; модель кіріске сөйлесу жауабын жасамайды.</p><p>Көлемі үлкен үшінші буын моделі сияқты, ол қысқа эмбеддингтер үшін өндірушінің dimensions басқару параметрін қолдайды. Оқыту қысқартылған векторда ұғымды білдіретін ақпаратты сақтауға бағытталған; өлшем таңдауы қолданба сапасы мен ресурс қажеттілігіне әсер етеді. Салыстырылатын жазбалар мен сұрауларда модель мен таңдалған өлшемдер бірдей болсын.</p><p>Практикалық қолданудың бірі — код іздеу. Жасаушы нұсқаулығы бастапқы функцияларды мәтін түрінде көрсетіп, эмбеддингке айналдыруды, содан кейін табиғи тілдегі сұрауды сол модельмен эмбеддингке айналдырып, алынған векторларды салыстыруды сипаттайды. Мысал нәтиже — бастапқы орналасу орындарына сілтемелері бар тиісті функциялардың реттелген жиыны. Құжат іздеуде соған сәйкес материал — мәтіні мен бастапқы сілтемелері оқырманға немесе келесі модельге қолжетімді үзінділер жиыны.</p><p>Құжатталған басқа қолданыстарға кластерлеу, байланысты мазмұн ұсыну, жіктеу, ауытқуларды анықтау және әркелкілікті өлшеу кіреді. Нақты хабарламалармен жұмыс үдерісі ұқсас өтініштерді топтай алады немесе оларды санат сипаттамаларымен салыстыра алады. Ұқсастық нәтижесінің санатқа, ұсынымға немесе тексеру элементіне қалай айналатынын қолданба анықтайды; эмбеддингтің өзі сандық дерек болып қалады.</p><p>OpenAI әр мәтін үшін кірістің ең үлкен көлемін 8,192 токен деп белгілейді. Оның эмбеддинг API-ы жолдарды немесе токендерге бөлінген кірісті және бір сұрауда бірнеше кірісті қабылдайды, бос жолдарды қабылдамайды және 300,000 токендік жиынтық шек қолданады. Ұзын материалды түсіндіруге қажет тақырыптарды немесе анықтамаларды сақтап, мағыналы үзінділер етіп дайындаңыз. Түрлі жазбаларды өзара байланыссыз дайындау ережелерімен эмбеддингке айналдырудың орнына бірізді бастапқы өрістер жиынын қолданыңыз.</p><p>Өндіруші әдепкі бойынша float векторларын қайтарады және base64 кодтауын да құжаттайды. Нұсқаулық OpenAI эмбеддингтерінің бірлік ұзындыққа нормаланатынын айтады және косинустық ұқсастықты ұсынады; оны скаляр көбейтіндімен есептеуге болады, ал евклидтік қашықтық бірдей рет береді. Үшінші буын эмбеддингі қайтарылғаннан кейін қолмен қысқартылса, нұсқаулықта сипатталғандай қысқартылған векторды қайта нормалаңыз. dimensions басқару параметрі қолмен қиып қысқартуды қалыпты дайындау қадамына айналдырмауға мүмкіндік береді.</p><p>Әр вектормен бірге модель сәйкестігін, өлшемдерді және бастапқы сілтемені тіркеңіз. Пайдалы кейінгі материал — оны жасаған мәтінмен байланысқан реттелген тізім, топталған жинақ немесе жіктеу белгілерінің жиыны. Таңдалған материал міндетті шынымен қолдай ма — соны тексеріп, жетіспейтін фактілерді семантикалық жақындықтан бөлек ұстаңыз. Содан кейін келесі қадам бұл көріністі нақты іздеу немесе шешім қабылдау үдерісінде қолдана алады.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-3-small</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>8 192 tokens</dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>text-embedding-3-small</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Элементтердің ең аз саны: 1</div><div>Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.</div><div>Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Қолдау көрсетілмейді</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Ең азы: 1</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: provider.options қабылданбайды</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Кіріс материалдарының үйлесімдері</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>8192</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>text_file_material</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Модельдің дәл ID мәнін және міндетті өрістерді жіберіңіз.</p><p class=\"note-s\">Қайтарылған әрбір элементті және оның бастапқы идентификаторларын сақтаңыз.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Төлем</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>Токендердің базалық тарифтері</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>Негізгі мөлшерлеме</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-3-small</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-2176-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2176-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Ең ықшам толық JSON сұрау денесі</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2176-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2176-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">curl · өзіңіздің UTF-8 құжатыңызды қолданыңыз</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2176-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2176-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python · нәтижені толық сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2176-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2176-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;text-embedding-3-small&quot;,\n  &quot;input&quot;: [\n    &quot;First document&quot;,\n    &quot;Second document&quot;\n  ],\n  &quot;encoding_format&quot;: &quot;float&quot;\n}</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2176-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2176-tab-1\" hidden><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\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;text-embedding-3-small&#39;, &#39;input&#39;: [&#39;First document&#39;, &#39;Second document&#39;], &#39;encoding_format&#39;: &#39;float&#39;}\npayload[&#39;input&#39;] = [text]\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding=&#39;utf-8&#39;)\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\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get(&#39;data&#39;, []):\n    print(&#39;Vector&#39;, vector.get(&#39;index&#39;), json.dumps(vector.get(&#39;embedding&#39;)))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2176-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2176-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ[&#39;AILOOT_TEXT_FILE&#39;])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document&#39;)\ntext = source_file.read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;)\nif not text.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Choose a document containing text&#39;)\npayload = {&#39;model&#39;: &#39;text-embedding-3-small&#39;, &#39;input&#39;: [&#39;First document&#39;, &#39;Second document&#39;], &#39;encoding_format&#39;: &#39;float&#39;}\npayload[&#39;input&#39;] = [text]\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ[&#39;AILOOT_API_KEY&#39;]\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit(&#39;Set AILOOT_API_KEY before making a request&#39;)\nheaders = {&#39;Authorization&#39;: &#39;Bearer PLACEHOLDER_KEY&#39;, &#39;Content-Type&#39;: &#39;application/json&#39;}\nheaders[&#39;Authorization&#39;] = &#39;Bearer &#39; + api_key\nrequest = Request(&#39;https://api.ailoot.ai/v1/embeddings&#39;, data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode(&#39;utf-8&#39;), headers=headers, method=&#39;POST&#39;)\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(response.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nexcept HTTPError as error:\n    Path(&#39;result.json&#39;).write_bytes(error.read())\n    Path(&#39;response-headers.txt&#39;).write_text(str(error.headers), encoding=&#39;utf-8&#39;)\n    raise\nPath(&#39;result.json&#39;).write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path(&#39;result.json&#39;).read_text(encoding=&#39;utf-8&#39;))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get(&#39;data&#39;, []):\n    print(&#39;Vector&#39;, vector.get(&#39;index&#39;), json.dumps(vector.get(&#39;embedding&#39;)))\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-3-small</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Барлық дайын нәтижені сақтау</h5><p class=\"note-s\">Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Әрбір ақырлы векторды бастапқы индексімен бірге сақтаңыз. Барлық өлшемдерді және пайдалану объектісін толық 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\">object</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Қателер және келесі қадамдар</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Жауап</th><th>Шарт</th><th>Келесі қадам</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Балама атаулар</h3><h4>Модельдердің балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;fmt=embeddings\"><code>openai/text-embedding-3-small</code></a>, <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;route=Ultra&amp;caller=text-embedding-3-small&amp;fmt=embeddings\"><code>text-embedding-3-small</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=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;fmt=embeddings\"><code>openai/text-embedding-3-small</code></a>, <a href=\"#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&amp;route=Ultra&amp;caller=text-embedding-3-small&amp;fmt=embeddings\"><code>text-embedding-3-small</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "text-embedding-3-small",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "text-embedding-3-small",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|text-embedding-3-small",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every finite vector with its original index. Preserve all dimensions and the complete usage object.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Әрбір ақырлы векторды бастапқы индексімен бірге сақтаңыз. Барлық өлшемдерді және пайдалану объектісін толық сақтаңыз.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "text-embedding-3-small"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Модельдің дәл ID мәнін және міндетті өрістерді жіберіңіз.",
            "Қайтарылған әрбір элементті және оның бастапқы идентификаторларын сақтаңыз."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ],
            "text_file_material": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз."
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "official_sources": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"text-embedding-3-small\",\n  \"input\": [\n    \"First document\",\n    \"Second document\"\n  ],\n  \"encoding_format\": \"float\"\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "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\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}\npayload['input'] = [text]\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get('data', []):\n    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}\npayload['input'] = [text]\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get('data', []):\n    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Use the text of your own UTF-8 document as the request material.",
          "Save the complete result, including usage and every returned output."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Векторлық ендірулер · text-embedding-3-small",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "official_sources": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Жылдам режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Жылдам режим таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Икемді режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "flex режимі таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "text-embedding-3-small",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "openai/text-embedding-3-small",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "fbe29e905bed4834cce5f5d059e5ab22afba462922133e85ff9e9d71dd9e0dde",
    "input_html_sha256": "b4aaa8d148bff6d43e825b346e4ed5b2f98f8cdf5e3653bca19c7c593fc3df6d",
    "private_audit_sha256": "4e6b1dfa17c1743a2214551e3ed690c70227ea57f4693c18bc1f38200a536623",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/openai-text-embedding-3-small/",
    "description": "OpenAI-дың шағын үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі әдепкі бойынша 1,536 өлшемді векторлар қайтарады және қысқа көріністерді қолдайды. Сандық нәтижені семантикалық іздеу, кодты табу, топтау, ұсынымдар және жіктеу үшін қолданыңыз.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/openai-text-embedding-3-small/index.md",
    "title": "OpenAI: Text Embedding 3 Small — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/openai-text-embedding-3-small/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "text-embedding-3-small — OpenAI-дың көлемі кіші үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі. Ол жазбаша материалды әдепкі бойынша 1,536 компоненті бар сандық векторларға айналдырады. Бұл векторлар келесі іздеу немесе талдау қадамы үшін мәтіндер арасындағы қатынастарды өлшейді; модель кіріске сөйлесу жауабын жасамайды.\n\nКөлемі үлкен үшінші буын моделі сияқты, ол қысқа эмбеддингтер үшін өндірушінің dimensions басқару параметрін қолдайды. Оқыту қысқартылған векторда ұғымды білдіретін ақпаратты сақтауға бағытталған; өлшем таңдауы қолданба сапасы мен ресурс қажеттілігіне әсер етеді. Салыстырылатын жазбалар мен сұрауларда модель мен таңдалған өлшемдер бірдей болсын.\n\nПрактикалық қолданудың бірі — код іздеу. Жасаушы нұсқаулығы бастапқы функцияларды мәтін түрінде көрсетіп, эмбеддингке айналдыруды, содан кейін табиғи тілдегі сұрауды сол модельмен эмбеддингке айналдырып, алынған векторларды салыстыруды сипаттайды. Мысал нәтиже — бастапқы орналасу орындарына сілтемелері бар тиісті функциялардың реттелген жиыны. Құжат іздеуде соған сәйкес материал — мәтіні мен бастапқы сілтемелері оқырманға немесе келесі модельге қолжетімді үзінділер жиыны.\n\nҚұжатталған басқа қолданыстарға кластерлеу, байланысты мазмұн ұсыну, жіктеу, ауытқуларды анықтау және әркелкілікті өлшеу кіреді. Нақты хабарламалармен жұмыс үдерісі ұқсас өтініштерді топтай алады немесе оларды санат сипаттамаларымен салыстыра алады. Ұқсастық нәтижесінің санатқа, ұсынымға немесе тексеру элементіне қалай айналатынын қолданба анықтайды; эмбеддингтің өзі сандық дерек болып қалады.\n\nOpenAI әр мәтін үшін кірістің ең үлкен көлемін 8,192 токен деп белгілейді. Оның эмбеддинг API-ы жолдарды немесе токендерге бөлінген кірісті және бір сұрауда бірнеше кірісті қабылдайды, бос жолдарды қабылдамайды және 300,000 токендік жиынтық шек қолданады. Ұзын материалды түсіндіруге қажет тақырыптарды немесе анықтамаларды сақтап, мағыналы үзінділер етіп дайындаңыз. Түрлі жазбаларды өзара байланыссыз дайындау ережелерімен эмбеддингке айналдырудың орнына бірізді бастапқы өрістер жиынын қолданыңыз.\n\nӨндіруші әдепкі бойынша float векторларын қайтарады және base64 кодтауын да құжаттайды. Нұсқаулық OpenAI эмбеддингтерінің бірлік ұзындыққа нормаланатынын айтады және косинустық ұқсастықты ұсынады; оны скаляр көбейтіндімен есептеуге болады, ал евклидтік қашықтық бірдей рет береді. Үшінші буын эмбеддингі қайтарылғаннан кейін қолмен қысқартылса, нұсқаулықта сипатталғандай қысқартылған векторды қайта нормалаңыз. dimensions басқару параметрі қолмен қиып қысқартуды қалыпты дайындау қадамына айналдырмауға мүмкіндік береді.\n\nӘр вектормен бірге модель сәйкестігін, өлшемдерді және бастапқы сілтемені тіркеңіз. Пайдалы кейінгі материал — оны жасаған мәтінмен байланысқан реттелген тізім, топталған жинақ немесе жіктеу белгілерінің жиыны. Таңдалған материал міндетті шынымен қолдай ма — соны тексеріп, жетіспейтін фактілерді семантикалық жақындықтан бөлек ұстаңыз. Содан кейін келесі қадам бұл көріністі нақты іздеу немесе шешім қабылдау үдерісінде қолдана алады.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [
      "text-embedding-3-small"
    ],
    "author": "OpenAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "openai/text-embedding-3-small",
    "capabilities": {
      "context_length": 8192,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде."
      },
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Конфигурация бағалары туралы толық ақпарат — егжей-тегжейлі мәліметтерде."
      }
    ],
    "ctx": 8192,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "openai/text-embedding-3-small",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "openai/text-embedding-3-small"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.",
            "Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"openai/text-embedding-3-small\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-3-small',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Жылдам режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Жылдам режим таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Икемді режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "flex режимі таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/text-embedding-3-small",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      },
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every finite vector with its original index. Preserve all dimensions and the complete usage object.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Әрбір ақырлы векторды бастапқы индексімен бірге сақтаңыз. Барлық өлшемдерді және пайдалану объектісін толық сақтаңыз.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "text-embedding-3-small"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Модельдің дәл ID мәнін және міндетті өрістерді жіберіңіз.",
            "Қайтарылған әрбір элементті және оның бастапқы идентификаторларын сақтаңыз."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ],
            "text_file_material": "Нақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз."
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "official_sources": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"text-embedding-3-small\",\n  \"input\": [\n    \"First document\",\n    \"Second document\"\n  ],\n  \"encoding_format\": \"float\"\n}",
            "label": "Complete minimal JSON body",
            "language": "json"
          },
          {
            "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\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}\npayload['input'] = [text]\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\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\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get('data', []):\n    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · use your UTF-8 document",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}\npayload['input'] = [text]\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nfor vector in result.get('data', []):\n    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))\n",
            "label": "Python · save the complete result",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Use the text of your own UTF-8 document as the request material.",
          "Save the complete result, including usage and every returned output."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Векторлық ендірулер · text-embedding-3-small",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "official_sources": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Жылдам режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Жылдам режим таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Икемді режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "flex режимі таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "text-embedding-3-small",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "openai/text-embedding-3-small",
        "request_model_id": "openai/text-embedding-3-small",
        "route_label": "Ultra"
      },
      {
        "canonical_model_id": "openai/text-embedding-3-small",
        "request_model_id": "text-embedding-3-small",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "OpenAI: Text Embedding 3 Small",
    "price": {
      "in": 0.04,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.04,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "openai/text-embedding-3-small",
    "short": "OpenAI-дың шағын үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі әдепкі бойынша 1,536 өлшемді векторлар қайтарады және қысқа көріністерді қолдайды. Сандық нәтижені семантикалық іздеу, кодты табу, топтау, ұсынымдар және жіктеу үшін қолданыңыз."
  },
  "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
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod",
        "/methods/1/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "OpenAI-дың шағын үшінші буын мәтін эмбеддингі моделі әдепкі бойынша 1,536 өлшемді векторлар қайтарады және қысқа көріністерді қолдайды. Сандық нәтижені семантикалық іздеу, кодты табу, топтау, ұсынымдар және жіктеу үшін қолданыңыз.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "e8cab2ae5c57e1f5ae3659c5c47be191653462f1ea3084e4e3bf7f8142f4b786",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "a1e0400d0b6b9f832117aab13db9fa7af422418d044a7d43cc09d4353f9d652d"
}