{
  "aboutHtml": "<p>Voyage 3.5 Lite мәтінді мағыналық іздеуге арналған эмбеддингтерге айналдырады. Voyage AI бұл нұсқаны кідіріс пен шығынға оңтайландырылған деп сипаттайды, сондықтан ол келетін сұрақтардың эмбеддингтерін жиі жасайтын немесе ізделетін үзінділердің үлкен жинағын ұстайтын іздеу интерфейстеріне үміткер болады. Шығыс — берілген мәтіннің сандық көрсетілімі; іздеу қолданбасы оны бастапқы материалға сақталған векторлармен салыстырады.</p><p>Шекаралары пайдаланушы тапсырмасына сай жинақтан бастаңыз. Анықтама орталығында бір үзінді рәсімді және оның алғышарттарын түсіндіруі мүмкін. Талқылау мұрағатында жауаптың неге қатысты екенін анықтау үшін жауаптар тізбегінің жеткілікті бөлігін сақтаңыз. Нәтиже оқылатын дәлел материалына апаруы тиіс, сондықтан бастапқы мәтінді, тұрақты дереккөз сілтемесін және құжат метадеректерін әр эмбеддингпен бірге сақтаңыз.</p><p>Тексеру сұрауларын пайдаланушылар сұрайтындай жазыңыз. «Шоттағы мекенжайды қайдан өзгертемін?» — тиісті мақаланың тақырыбын көшіргеннен пайдалырақ іздеу тексеруі. Қысқа сұрақтарды, қайта тұжырымдарды, салалық қысқартуларды және бірнеше ұғымды атайтын жағдайларды қосыңыз. Қайтарылған үзінділерді тексеріп, табылмаған нәтиже бастапқы мазмұнның жоқтығынан, үзінді шекараларының нашарлығынан немесе іздеу таңдауынан болғанын анықтаңыз.</p><p>Өндіруші 32 000 токендік контекст терезесін құжаттайды. Бұл көлем ауқымды мәтін кірістеріне мүмкіндік береді, ал үзінді ұзындығы іздеу интерфейсін жобалау таңдауы болып қалады. Ықшам жауапты қажетті шарттарымен бірге сақтап, анықтаманы ол түсіндіретін терминнен бөлек қиып алмаңыз. Дереккөзден оқылатын мәтінді алып, әр бетте қайталанатын навигация пайдаланушыға қажет ақпаратты көмескі етсе, оны алып тастаңыз.</p><p>Voyage 3.5 Lite 2 048, 1 024, 512 және 256 өлшемдерін қолдайды. Жылжымалы үтірлі, сегіз биттік бүтін санды және екілік көрсетілімдер вектор индексіне қосымша таңдау береді. Кішірек немесе квантталған көрсетілімді толық дәлдіктегі бастапқы нұсқаға қолданылған сол сұрақтар мен корпуста тексеріңіз. Сұрау векторлары сәйкес баптауларды пайдалануы үшін таңдалған модельді, өлшемді және дерек түрін индекспен бірге жазыңыз.</p><p>Өндірушінің іздеу процесінде индекстелетін үзінділерді құжаттар, ал келетін іздеулерді сұраулар ретінде белгілеңіз. Бірнеше үзіндіні бірге өңдегенде әр қайтарылған вектордың кіріс мәтінімен сәйкестігін сақтаңыз. Сәтті эмбеддинг операциясы векторлар береді; қолданба оларды тиісті жазбаларға орналастырып, пайдаланушы нәтижені ашқанда бастапқы үзіндіні көрсетуі керек.</p><p>Бұл нұсқаны ізделетін қолдау жинағына, құжат табу құралына немесе көмекшінің іздеу кезеңіне пайдаланыңыз. Көптілді материал үшін бір ағылшын тексеруіне сенбей, өз жинағыңыздағы тіл үйлесімдерін бағалаңыз. Тиісті сәйкестікті дұрыс контексте сүзуге және көрсетуге мүмкіндік беру үшін рұқсаттар мен тіл метадеректерін қолданбаға қолжетімді сақтаңыз.</p><p>Өсетін жинақтарда өзгерген үзінділердің векторларын дереккөз нұсқаларымен бірге жаңартыңыз. Оңай сәйкестіктері, қиын қайта тұжырымдары және жауаптары әртүрлі ұқсас құжаттары бар нақты сұрақтар жиынын сақтаңыз. Іздеу сапасын және толық іздеу процесінің күтілетін жүктемедегі әрекетін өлшеңіз. Өндірушінің Lite нұсқасын сипаттауы үміткерді таңдауға көмектеседі; соңғы өлшем, үзінді стратегиясы және индекс баптаулары өз материалыңыздағы нәтижелерден шығады.</p>",
  "aboutText": "Voyage 3.5 Lite мәтінді мағыналық іздеуге арналған эмбеддингтерге айналдырады. Voyage AI бұл нұсқаны кідіріс пен шығынға оңтайландырылған деп сипаттайды, сондықтан ол келетін сұрақтардың эмбеддингтерін жиі жасайтын немесе ізделетін үзінділердің үлкен жинағын ұстайтын іздеу интерфейстеріне үміткер болады. Шығыс — берілген мәтіннің сандық көрсетілімі; іздеу қолданбасы оны бастапқы материалға сақталған векторлармен салыстырады.\n\nШекаралары пайдаланушы тапсырмасына сай жинақтан бастаңыз. Анықтама орталығында бір үзінді рәсімді және оның алғышарттарын түсіндіруі мүмкін. Талқылау мұрағатында жауаптың неге қатысты екенін анықтау үшін жауаптар тізбегінің жеткілікті бөлігін сақтаңыз. Нәтиже оқылатын дәлел материалына апаруы тиіс, сондықтан бастапқы мәтінді, тұрақты дереккөз сілтемесін және құжат метадеректерін әр эмбеддингпен бірге сақтаңыз.\n\nТексеру сұрауларын пайдаланушылар сұрайтындай жазыңыз. «Шоттағы мекенжайды қайдан өзгертемін?» — тиісті мақаланың тақырыбын көшіргеннен пайдалырақ іздеу тексеруі. Қысқа сұрақтарды, қайта тұжырымдарды, салалық қысқартуларды және бірнеше ұғымды атайтын жағдайларды қосыңыз. Қайтарылған үзінділерді тексеріп, табылмаған нәтиже бастапқы мазмұнның жоқтығынан, үзінді шекараларының нашарлығынан немесе іздеу таңдауынан болғанын анықтаңыз.\n\nӨндіруші 32 000 токендік контекст терезесін құжаттайды. Бұл көлем ауқымды мәтін кірістеріне мүмкіндік береді, ал үзінді ұзындығы іздеу интерфейсін жобалау таңдауы болып қалады. Ықшам жауапты қажетті шарттарымен бірге сақтап, анықтаманы ол түсіндіретін терминнен бөлек қиып алмаңыз. Дереккөзден оқылатын мәтінді алып, әр бетте қайталанатын навигация пайдаланушыға қажет ақпаратты көмескі етсе, оны алып тастаңыз.\n\nVoyage 3.5 Lite 2 048, 1 024, 512 және 256 өлшемдерін қолдайды. Жылжымалы үтірлі, сегіз биттік бүтін санды және екілік көрсетілімдер вектор индексіне қосымша таңдау береді. Кішірек немесе квантталған көрсетілімді толық дәлдіктегі бастапқы нұсқаға қолданылған сол сұрақтар мен корпуста тексеріңіз. Сұрау векторлары сәйкес баптауларды пайдалануы үшін таңдалған модельді, өлшемді және дерек түрін индекспен бірге жазыңыз.\n\nӨндірушінің іздеу процесінде индекстелетін үзінділерді құжаттар, ал келетін іздеулерді сұраулар ретінде белгілеңіз. Бірнеше үзіндіні бірге өңдегенде әр қайтарылған вектордың кіріс мәтінімен сәйкестігін сақтаңыз. Сәтті эмбеддинг операциясы векторлар береді; қолданба оларды тиісті жазбаларға орналастырып, пайдаланушы нәтижені ашқанда бастапқы үзіндіні көрсетуі керек.\n\nБұл нұсқаны ізделетін қолдау жинағына, құжат табу құралына немесе көмекшінің іздеу кезеңіне пайдаланыңыз. Көптілді материал үшін бір ағылшын тексеруіне сенбей, өз жинағыңыздағы тіл үйлесімдерін бағалаңыз. Тиісті сәйкестікті дұрыс контексте сүзуге және көрсетуге мүмкіндік беру үшін рұқсаттар мен тіл метадеректерін қолданбаға қолжетімді сақтаңыз.\n\nӨсетін жинақтарда өзгерген үзінділердің векторларын дереккөз нұсқаларымен бірге жаңартыңыз. Оңай сәйкестіктері, қиын қайта тұжырымдары және жауаптары әртүрлі ұқсас құжаттары бар нақты сұрақтар жиынын сақтаңыз. Іздеу сапасын және толық іздеу процесінің күтілетін жүктемедегі әрекетін өлшеңіз. Өндірушінің Lite нұсқасын сипаттауы үміткерді таңдауға көмектеседі; соңғы өлшем, үзінді стратегиясы және индекс баптаулары өз материалыңыздағы нәтижелерден шығады.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "6073f163179d5ec67b6c28eb142a62c2fa6d9f61453761818970fd0ed3d42129",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "kk",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Voyage AI: Voyage 3.5 Lite</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-3.5-lite</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|voyage-3.5-lite\">Эмбеддингтер</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Бастау</h3><p class=\"mdesc-full\">Voyage 3.5 Lite кідіріс пен тиімді іздеуге назар аударып, мағыналық іздеу үшін мәтін эмбеддингтерін жасайды. Ол білім базасынан іздеу, құжаттарды сәйкестендіру және RAG үшін 32 000 токендік контекст терезесін, төрт вектор өлшемін және квантталған шығысты қолдайды.</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>Voyage 3.5 Lite мәтінді мағыналық іздеуге арналған эмбеддингтерге айналдырады. Voyage AI бұл нұсқаны кідіріс пен шығынға оңтайландырылған деп сипаттайды, сондықтан ол келетін сұрақтардың эмбеддингтерін жиі жасайтын немесе ізделетін үзінділердің үлкен жинағын ұстайтын іздеу интерфейстеріне үміткер болады. Шығыс — берілген мәтіннің сандық көрсетілімі; іздеу қолданбасы оны бастапқы материалға сақталған векторлармен салыстырады.</p><p>Шекаралары пайдаланушы тапсырмасына сай жинақтан бастаңыз. Анықтама орталығында бір үзінді рәсімді және оның алғышарттарын түсіндіруі мүмкін. Талқылау мұрағатында жауаптың неге қатысты екенін анықтау үшін жауаптар тізбегінің жеткілікті бөлігін сақтаңыз. Нәтиже оқылатын дәлел материалына апаруы тиіс, сондықтан бастапқы мәтінді, тұрақты дереккөз сілтемесін және құжат метадеректерін әр эмбеддингпен бірге сақтаңыз.</p><p>Тексеру сұрауларын пайдаланушылар сұрайтындай жазыңыз. «Шоттағы мекенжайды қайдан өзгертемін?» — тиісті мақаланың тақырыбын көшіргеннен пайдалырақ іздеу тексеруі. Қысқа сұрақтарды, қайта тұжырымдарды, салалық қысқартуларды және бірнеше ұғымды атайтын жағдайларды қосыңыз. Қайтарылған үзінділерді тексеріп, табылмаған нәтиже бастапқы мазмұнның жоқтығынан, үзінді шекараларының нашарлығынан немесе іздеу таңдауынан болғанын анықтаңыз.</p><p>Өндіруші 32 000 токендік контекст терезесін құжаттайды. Бұл көлем ауқымды мәтін кірістеріне мүмкіндік береді, ал үзінді ұзындығы іздеу интерфейсін жобалау таңдауы болып қалады. Ықшам жауапты қажетті шарттарымен бірге сақтап, анықтаманы ол түсіндіретін терминнен бөлек қиып алмаңыз. Дереккөзден оқылатын мәтінді алып, әр бетте қайталанатын навигация пайдаланушыға қажет ақпаратты көмескі етсе, оны алып тастаңыз.</p><p>Voyage 3.5 Lite 2 048, 1 024, 512 және 256 өлшемдерін қолдайды. Жылжымалы үтірлі, сегіз биттік бүтін санды және екілік көрсетілімдер вектор индексіне қосымша таңдау береді. Кішірек немесе квантталған көрсетілімді толық дәлдіктегі бастапқы нұсқаға қолданылған сол сұрақтар мен корпуста тексеріңіз. Сұрау векторлары сәйкес баптауларды пайдалануы үшін таңдалған модельді, өлшемді және дерек түрін индекспен бірге жазыңыз.</p><p>Өндірушінің іздеу процесінде индекстелетін үзінділерді құжаттар, ал келетін іздеулерді сұраулар ретінде белгілеңіз. Бірнеше үзіндіні бірге өңдегенде әр қайтарылған вектордың кіріс мәтінімен сәйкестігін сақтаңыз. Сәтті эмбеддинг операциясы векторлар береді; қолданба оларды тиісті жазбаларға орналастырып, пайдаланушы нәтижені ашқанда бастапқы үзіндіні көрсетуі керек.</p><p>Бұл нұсқаны ізделетін қолдау жинағына, құжат табу құралына немесе көмекшінің іздеу кезеңіне пайдаланыңыз. Көптілді материал үшін бір ағылшын тексеруіне сенбей, өз жинағыңыздағы тіл үйлесімдерін бағалаңыз. Тиісті сәйкестікті дұрыс контексте сүзуге және көрсетуге мүмкіндік беру үшін рұқсаттар мен тіл метадеректерін қолданбаға қолжетімді сақтаңыз.</p><p>Өсетін жинақтарда өзгерген үзінділердің векторларын дереккөз нұсқаларымен бірге жаңартыңыз. Оңай сәйкестіктері, қиын қайта тұжырымдары және жауаптары әртүрлі ұқсас құжаттары бар нақты сұрақтар жиынын сақтаңыз. Іздеу сапасын және толық іздеу процесінің күтілетін жүктемедегі әрекетін өлшеңіз. Өндірушінің Lite нұсқасын сипаттауы үміткерді таңдауға көмектеседі; соңғы өлшем, үзінді стратегиясы және индекс баптаулары өз материалыңыздағы нәтижелерден шығады.</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></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>embedding</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>voyage-3.5-lite</div><div>Шарттар: Ailoot моделін таңдаудың дәл мәнін пайдаланыңыз.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string or array&lt;string&gt;</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>Шарттар: Мәтін немесе мәтіндер тізімі; қайтарылған әрбір дерек элементі мен оның индексі үшін бір векторды сақтаңыз.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>Мәтінді таңдалған модельмен жіберіңіз; қайтарылған әрбір векторды және оның индексін сақтаңыз.</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Көрсетілмеген <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><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>$0.0001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2788-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2788-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · барлық векторларды және пайдалану көлемін сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2788-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2788-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncat &gt; request.json &lt;&lt;&#39;JSON&#39;\n{\n  &quot;model&quot;: &quot;voyage-3.5-lite&quot;,\n  &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&quot;\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3></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=voyage-3.5-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-3.5-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-3.5-lite</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=voyage-3.5-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-3.5-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-3.5-lite</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-3.5-lite",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Бастапқы жауап пен X-Client-Request-ID мәнін салыстырып тексеру үшін сақтаңыз. Екіұшты жауап дәл сол құру сұрауын қайта жіберуге рұқсат бермейді.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Толық JSON жауабын, әр векторды оның индексімен бірге, пайдалану деректерінің барлық өрістерін және сұрау тақырыптарын сақтаңыз.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Ailoot моделін таңдаудың дәл мәнін пайдаланыңыз.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-3.5-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Мәтін немесе мәтіндер тізімі; қайтарылған әрбір дерек элементі мен оның индексі үшін бір векторды сақтаңыз.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-3.5-lite"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-3.5-lite"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Мәтінді таңдалған модельмен жіберіңіз; қайтарылған әрбір векторды және оның индексін сақтаңыз."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-3.5-lite\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддингтер",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "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": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "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": "voyage-3.5-lite",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "0b8ee7274763d3a3641b717ade77b28be9b0554f02f36778213da4dccec8543a",
    "input_html_sha256": "d0d7579bbad2cf8ad55cb085c8fe92ff64d29d0d725a962367c7d9f9c55c4c9b",
    "private_audit_sha256": "bb99f8b714023d97e8d116a16bdd91a1b61a787926bc339614bf8708e7032fb1",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-3-5-lite/",
    "description": "Voyage 3.5 Lite кідіріс пен тиімді іздеуге назар аударып, мағыналық іздеу үшін мәтін эмбеддингтерін жасайды. Ол білім базасынан іздеу, құжаттарды сәйкестендіру және RAG үшін 32 000 токендік контекст терезесін, төрт вектор өлшемін және квантталған шығысты қолдайды.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-3-5-lite/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-3-5-lite/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage 3.5 Lite мәтінді мағыналық іздеуге арналған эмбеддингтерге айналдырады. Voyage AI бұл нұсқаны кідіріс пен шығынға оңтайландырылған деп сипаттайды, сондықтан ол келетін сұрақтардың эмбеддингтерін жиі жасайтын немесе ізделетін үзінділердің үлкен жинағын ұстайтын іздеу интерфейстеріне үміткер болады. Шығыс — берілген мәтіннің сандық көрсетілімі; іздеу қолданбасы оны бастапқы материалға сақталған векторлармен салыстырады.\n\nШекаралары пайдаланушы тапсырмасына сай жинақтан бастаңыз. Анықтама орталығында бір үзінді рәсімді және оның алғышарттарын түсіндіруі мүмкін. Талқылау мұрағатында жауаптың неге қатысты екенін анықтау үшін жауаптар тізбегінің жеткілікті бөлігін сақтаңыз. Нәтиже оқылатын дәлел материалына апаруы тиіс, сондықтан бастапқы мәтінді, тұрақты дереккөз сілтемесін және құжат метадеректерін әр эмбеддингпен бірге сақтаңыз.\n\nТексеру сұрауларын пайдаланушылар сұрайтындай жазыңыз. «Шоттағы мекенжайды қайдан өзгертемін?» — тиісті мақаланың тақырыбын көшіргеннен пайдалырақ іздеу тексеруі. Қысқа сұрақтарды, қайта тұжырымдарды, салалық қысқартуларды және бірнеше ұғымды атайтын жағдайларды қосыңыз. Қайтарылған үзінділерді тексеріп, табылмаған нәтиже бастапқы мазмұнның жоқтығынан, үзінді шекараларының нашарлығынан немесе іздеу таңдауынан болғанын анықтаңыз.\n\nӨндіруші 32 000 токендік контекст терезесін құжаттайды. Бұл көлем ауқымды мәтін кірістеріне мүмкіндік береді, ал үзінді ұзындығы іздеу интерфейсін жобалау таңдауы болып қалады. Ықшам жауапты қажетті шарттарымен бірге сақтап, анықтаманы ол түсіндіретін терминнен бөлек қиып алмаңыз. Дереккөзден оқылатын мәтінді алып, әр бетте қайталанатын навигация пайдаланушыға қажет ақпаратты көмескі етсе, оны алып тастаңыз.\n\nVoyage 3.5 Lite 2 048, 1 024, 512 және 256 өлшемдерін қолдайды. Жылжымалы үтірлі, сегіз биттік бүтін санды және екілік көрсетілімдер вектор индексіне қосымша таңдау береді. Кішірек немесе квантталған көрсетілімді толық дәлдіктегі бастапқы нұсқаға қолданылған сол сұрақтар мен корпуста тексеріңіз. Сұрау векторлары сәйкес баптауларды пайдалануы үшін таңдалған модельді, өлшемді және дерек түрін индекспен бірге жазыңыз.\n\nӨндірушінің іздеу процесінде индекстелетін үзінділерді құжаттар, ал келетін іздеулерді сұраулар ретінде белгілеңіз. Бірнеше үзіндіні бірге өңдегенде әр қайтарылған вектордың кіріс мәтінімен сәйкестігін сақтаңыз. Сәтті эмбеддинг операциясы векторлар береді; қолданба оларды тиісті жазбаларға орналастырып, пайдаланушы нәтижені ашқанда бастапқы үзіндіні көрсетуі керек.\n\nБұл нұсқаны ізделетін қолдау жинағына, құжат табу құралына немесе көмекшінің іздеу кезеңіне пайдаланыңыз. Көптілді материал үшін бір ағылшын тексеруіне сенбей, өз жинағыңыздағы тіл үйлесімдерін бағалаңыз. Тиісті сәйкестікті дұрыс контексте сүзуге және көрсетуге мүмкіндік беру үшін рұқсаттар мен тіл метадеректерін қолданбаға қолжетімді сақтаңыз.\n\nӨсетін жинақтарда өзгерген үзінділердің векторларын дереккөз нұсқаларымен бірге жаңартыңыз. Оңай сәйкестіктері, қиын қайта тұжырымдары және жауаптары әртүрлі ұқсас құжаттары бар нақты сұрақтар жиынын сақтаңыз. Іздеу сапасын және толық іздеу процесінің күтілетін жүктемедегі әрекетін өлшеңіз. Өндірушінің Lite нұсқасын сипаттауы үміткерді таңдауға көмектеседі; соңғы өлшем, үзінді стратегиясы және индекс баптаулары өз материалыңыздағы нәтижелерден шығады.",
    "about_sha256": "6da9d6fd6cfde8d6f5bf8b7aa370b1ddd356c1c7303a01cbc8c52ded9e166385",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "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": null,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-3.5-lite",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "locale": "en",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Бастапқы жауап пен X-Client-Request-ID мәнін салыстырып тексеру үшін сақтаңыз. Екіұшты жауап дәл сол құру сұрауын қайта жіберуге рұқсат бермейді.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Толық JSON жауабын, әр векторды оның индексімен бірге, пайдалану деректерінің барлық өрістерін және сұрау тақырыптарын сақтаңыз.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Ailoot моделін таңдаудың дәл мәнін пайдаланыңыз.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-3.5-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Мәтін немесе мәтіндер тізімі; қайтарылған әрбір дерек элементі мен оның индексі үшін бір векторды сақтаңыз.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-3.5-lite"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-3.5-lite"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Мәтінді таңдалған модельмен жіберіңіз; қайтарылған әрбір векторды және оның индексін сақтаңыз."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-3.5-lite\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддингтер",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "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": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "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": "voyage-3.5-lite",
        "request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite",
    "price": {
      "in": 0.1,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.1,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Voyage 3.5 Lite кідіріс пен тиімді іздеуге назар аударып, мағыналық іздеу үшін мәтін эмбеддингтерін жасайды. Ол білім базасынан іздеу, құжаттарды сәйкестендіру және RAG үшін 32 000 токендік контекст терезесін, төрт вектор өлшемін және квантталған шығысты қолдайды.",
    "short_sha256": "61db24acd587cfab4f14b7f3c526314d69996c4d48e50298883531c74deb64a7"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Voyage 3.5 Lite кідіріс пен тиімді іздеуге назар аударып, мағыналық іздеу үшін мәтін эмбеддингтерін жасайды. Ол білім базасынан іздеу, құжаттарды сәйкестендіру және RAG үшін 32 000 токендік контекст терезесін, төрт вектор өлшемін және квантталған шығысты қолдайды.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "5faef6348f898d308af6c98c0608d90892146cd40a33b5156bb3677b3d47d22b",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "13eec811c773f1725e3ee2e971f4afed91cbfe75f006ead432ef5a046f9a1a96"
}