{
  "aboutHtml": "<p>Voyage Code 2 бастапқы код пен байланысты мәтіннің сандық эмбеддингтерін жасайды. Ол әзірлеуші әрекетті сипаттайтын немесе код үзіндісін беретін, ал іздеу жүйесі тиісті іске асыруларды табатын мағыналық код іздеуіне арналған. Өндіруші мысалдары табиғи тілдегі сұрақтарды, код үзінділерін және екеуінің үйлесімін іздеу кірістері ретінде қамтиды.</p><p>Оны нақты әзірлеу сұрақтарына негізделген репозиторий іздеуін жасау үшін пайдаланыңыз. Әзірлеуші тек алғашқы және соңғы сәйкес таңбаларды алып тастайтын рәсімді немесе белгілі бір ағашты аралап өту тәсілін қолданатын жоба бөлігін іздеуі мүмкін. Қажетті іске асыруды жақын, бірақ қате нұсқадан ажырататын шартты қоса, әрекетті дәл білдіретін сұраулар дайындаңыз.</p><p>Әр файлды таңбалардың еркін саны бойынша бөлмей, кодты пайдалы бірліктермен индекстеу керек. Функция сигнатурасын, денесін және тиісті түсіндірмесін бірге сақтаңыз. Көмекші функция жергілікті түрлерге немесе тұрақтыларға тәуелді болса, мақсатын түсінуге жеткілікті айналасындағы мәтінді сақтаңыз. Нәтиже бастапқы кодты тікелей аша алуы үшін файл жолдарын, репозиторий нұсқаларын және дереккөз орындарын эмбеддингтен тыс сақтаңыз.</p><p>Бұл нұсқаның контекст терезесі 16 000 токен және ол 1 536 өлшемді эмбеддингтер жасайды. Вектор индексін осы көрсетілімге сай өлшемдеп, сұрау мен құжат эмбеддингтерін бір модельмен байланыстырыңыз. Voyage Code 2 арқылы индекстелген жинақ бастапқы жазбалары жаңарған кезде бірізді іздеу көрсетілімін сақтай алады. Басқа эмбеддинг нұсқасына көшуді сол репозиторийде анық салыстыруы бар индекс көшіруі ретінде қарастыру керек.</p><p>Табиғи тілдегі сұрауда операцияны, кірістерді және қажетті нәтижені сипаттаңыз. Код сұрауында логикасына сәйкестік ізделетін үзіндіні қосып, іздеуге маңызды шартты түсіндіріңіз. Мысалы, қайталау әрекеттерін өңдеуді іздеу қажетті кодтың уақыт шегінен кейін ме, әлде толық қате жауабынан кейін ме қайталайтынын көрсете алады. Табылған дереккөзді түзетуге пайдаланудан бұрын осы айырмашылыққа тексеру керек.</p><p>Құжаттама мен бастапқы код қатар индекстелсе, екеуінің де қадағалануын сақтаңыз. Түсіндірме үзінді пайдалы контекст болуы мүмкін, ал іске асыру — әзірлеуші тексеруі тиіс материал. Іздеу беті дұрыс орынға апарып, код көмекшісі сипаттаманы орындалатын бастапқы кодтан ажыратуы үшін осы жазба түрлерін белгілеңіз.</p><p>Табылған үзінділерді репозиторийде бағдарлануға, іске асыруды табуға немесе код көмекшісінің келесі қадамына контекст ретінде пайдаланыңыз. Әрі қарай бергенде толық қажетті үзінді мен оның орнын сақтаңыз. Ұқсастық код кандидаттарын табуға көмектеседі; нақты кірістерді, жанама әсерлерді және шарттарды тексеру кандидаттың қазіргі мәселені шешетінін анықтайды.</p><p>Іздеуді бастапқы кодтағы жауаптары белгілі нақты сұрақтар жиынымен бағалаңыз. Атауы өзгерген функцияларды, жаңылыстыратын түсініктемелерді, шеткі жағдайлары басқа ұқсас утилиталарды және кодта жоқ сөздерді қолданатын сұрауларды қосыңыз. Күтілетін іске асырудың пайдалы нәтижелер арасында шығатынын және көрсетілген үзіндінің бағалауға жеткілікті контекст беретінін тексеріңіз. Репозиторий өскен сайын алу, үзінді шекаралары немесе индекстеу өзгерістерін сол тапсырмаларда салыстыру үшін бұл сұрақтарды сақтаңыз.</p>",
  "aboutText": "Voyage Code 2 бастапқы код пен байланысты мәтіннің сандық эмбеддингтерін жасайды. Ол әзірлеуші әрекетті сипаттайтын немесе код үзіндісін беретін, ал іздеу жүйесі тиісті іске асыруларды табатын мағыналық код іздеуіне арналған. Өндіруші мысалдары табиғи тілдегі сұрақтарды, код үзінділерін және екеуінің үйлесімін іздеу кірістері ретінде қамтиды.\n\nОны нақты әзірлеу сұрақтарына негізделген репозиторий іздеуін жасау үшін пайдаланыңыз. Әзірлеуші тек алғашқы және соңғы сәйкес таңбаларды алып тастайтын рәсімді немесе белгілі бір ағашты аралап өту тәсілін қолданатын жоба бөлігін іздеуі мүмкін. Қажетті іске асыруды жақын, бірақ қате нұсқадан ажырататын шартты қоса, әрекетті дәл білдіретін сұраулар дайындаңыз.\n\nӘр файлды таңбалардың еркін саны бойынша бөлмей, кодты пайдалы бірліктермен индекстеу керек. Функция сигнатурасын, денесін және тиісті түсіндірмесін бірге сақтаңыз. Көмекші функция жергілікті түрлерге немесе тұрақтыларға тәуелді болса, мақсатын түсінуге жеткілікті айналасындағы мәтінді сақтаңыз. Нәтиже бастапқы кодты тікелей аша алуы үшін файл жолдарын, репозиторий нұсқаларын және дереккөз орындарын эмбеддингтен тыс сақтаңыз.\n\nБұл нұсқаның контекст терезесі 16 000 токен және ол 1 536 өлшемді эмбеддингтер жасайды. Вектор индексін осы көрсетілімге сай өлшемдеп, сұрау мен құжат эмбеддингтерін бір модельмен байланыстырыңыз. Voyage Code 2 арқылы индекстелген жинақ бастапқы жазбалары жаңарған кезде бірізді іздеу көрсетілімін сақтай алады. Басқа эмбеддинг нұсқасына көшуді сол репозиторийде анық салыстыруы бар индекс көшіруі ретінде қарастыру керек.\n\nТабиғи тілдегі сұрауда операцияны, кірістерді және қажетті нәтижені сипаттаңыз. Код сұрауында логикасына сәйкестік ізделетін үзіндіні қосып, іздеуге маңызды шартты түсіндіріңіз. Мысалы, қайталау әрекеттерін өңдеуді іздеу қажетті кодтың уақыт шегінен кейін ме, әлде толық қате жауабынан кейін ме қайталайтынын көрсете алады. Табылған дереккөзді түзетуге пайдаланудан бұрын осы айырмашылыққа тексеру керек.\n\nҚұжаттама мен бастапқы код қатар индекстелсе, екеуінің де қадағалануын сақтаңыз. Түсіндірме үзінді пайдалы контекст болуы мүмкін, ал іске асыру — әзірлеуші тексеруі тиіс материал. Іздеу беті дұрыс орынға апарып, код көмекшісі сипаттаманы орындалатын бастапқы кодтан ажыратуы үшін осы жазба түрлерін белгілеңіз.\n\nТабылған үзінділерді репозиторийде бағдарлануға, іске асыруды табуға немесе код көмекшісінің келесі қадамына контекст ретінде пайдаланыңыз. Әрі қарай бергенде толық қажетті үзінді мен оның орнын сақтаңыз. Ұқсастық код кандидаттарын табуға көмектеседі; нақты кірістерді, жанама әсерлерді және шарттарды тексеру кандидаттың қазіргі мәселені шешетінін анықтайды.\n\nІздеуді бастапқы кодтағы жауаптары белгілі нақты сұрақтар жиынымен бағалаңыз. Атауы өзгерген функцияларды, жаңылыстыратын түсініктемелерді, шеткі жағдайлары басқа ұқсас утилиталарды және кодта жоқ сөздерді қолданатын сұрауларды қосыңыз. Күтілетін іске асырудың пайдалы нәтижелер арасында шығатынын және көрсетілген үзіндінің бағалауға жеткілікті контекст беретінін тексеріңіз. Репозиторий өскен сайын алу, үзінді шекаралары немесе индекстеу өзгерістерін сол тапсырмаларда салыстыру үшін бұл сұрақтарды сақтаңыз.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "f68ac5c8a7999fe34a1aa7bfb689271031d5a3f39f3a0763cad6585259b39c02",
    "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 Code 2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-code-2</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-code-2\">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 Code 2 мағыналық репозиторий іздеуі үшін бастапқы код пен байланысты мәтіннің эмбеддингтерін жасайды. Табиғи тілдегі сұрақтар, код үзінділері немесе аралас сұраулар тиісті іске асыруларды таба алады; бұл нұсқа 16 000 токендік контекст терезесін және 1 536 өлшемді векторларды пайдаланады.</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 Code 2 бастапқы код пен байланысты мәтіннің сандық эмбеддингтерін жасайды. Ол әзірлеуші әрекетті сипаттайтын немесе код үзіндісін беретін, ал іздеу жүйесі тиісті іске асыруларды табатын мағыналық код іздеуіне арналған. Өндіруші мысалдары табиғи тілдегі сұрақтарды, код үзінділерін және екеуінің үйлесімін іздеу кірістері ретінде қамтиды.</p><p>Оны нақты әзірлеу сұрақтарына негізделген репозиторий іздеуін жасау үшін пайдаланыңыз. Әзірлеуші тек алғашқы және соңғы сәйкес таңбаларды алып тастайтын рәсімді немесе белгілі бір ағашты аралап өту тәсілін қолданатын жоба бөлігін іздеуі мүмкін. Қажетті іске асыруды жақын, бірақ қате нұсқадан ажырататын шартты қоса, әрекетті дәл білдіретін сұраулар дайындаңыз.</p><p>Әр файлды таңбалардың еркін саны бойынша бөлмей, кодты пайдалы бірліктермен индекстеу керек. Функция сигнатурасын, денесін және тиісті түсіндірмесін бірге сақтаңыз. Көмекші функция жергілікті түрлерге немесе тұрақтыларға тәуелді болса, мақсатын түсінуге жеткілікті айналасындағы мәтінді сақтаңыз. Нәтиже бастапқы кодты тікелей аша алуы үшін файл жолдарын, репозиторий нұсқаларын және дереккөз орындарын эмбеддингтен тыс сақтаңыз.</p><p>Бұл нұсқаның контекст терезесі 16 000 токен және ол 1 536 өлшемді эмбеддингтер жасайды. Вектор индексін осы көрсетілімге сай өлшемдеп, сұрау мен құжат эмбеддингтерін бір модельмен байланыстырыңыз. Voyage Code 2 арқылы индекстелген жинақ бастапқы жазбалары жаңарған кезде бірізді іздеу көрсетілімін сақтай алады. Басқа эмбеддинг нұсқасына көшуді сол репозиторийде анық салыстыруы бар индекс көшіруі ретінде қарастыру керек.</p><p>Табиғи тілдегі сұрауда операцияны, кірістерді және қажетті нәтижені сипаттаңыз. Код сұрауында логикасына сәйкестік ізделетін үзіндіні қосып, іздеуге маңызды шартты түсіндіріңіз. Мысалы, қайталау әрекеттерін өңдеуді іздеу қажетті кодтың уақыт шегінен кейін ме, әлде толық қате жауабынан кейін ме қайталайтынын көрсете алады. Табылған дереккөзді түзетуге пайдаланудан бұрын осы айырмашылыққа тексеру керек.</p><p>Құжаттама мен бастапқы код қатар индекстелсе, екеуінің де қадағалануын сақтаңыз. Түсіндірме үзінді пайдалы контекст болуы мүмкін, ал іске асыру — әзірлеуші тексеруі тиіс материал. Іздеу беті дұрыс орынға апарып, код көмекшісі сипаттаманы орындалатын бастапқы кодтан ажыратуы үшін осы жазба түрлерін белгілеңіз.</p><p>Табылған үзінділерді репозиторийде бағдарлануға, іске асыруды табуға немесе код көмекшісінің келесі қадамына контекст ретінде пайдаланыңыз. Әрі қарай бергенде толық қажетті үзінді мен оның орнын сақтаңыз. Ұқсастық код кандидаттарын табуға көмектеседі; нақты кірістерді, жанама әсерлерді және шарттарды тексеру кандидаттың қазіргі мәселені шешетінін анықтайды.</p><p>Іздеуді бастапқы кодтағы жауаптары белгілі нақты сұрақтар жиынымен бағалаңыз. Атауы өзгерген функцияларды, жаңылыстыратын түсініктемелерді, шеткі жағдайлары басқа ұқсас утилиталарды және кодта жоқ сөздерді қолданатын сұрауларды қосыңыз. Күтілетін іске асырудың пайдалы нәтижелер арасында шығатынын және көрсетілген үзіндінің бағалауға жеткілікті контекст беретінін тексеріңіз. Репозиторий өскен сайын алу, үзінді шекаралары немесе индекстеу өзгерістерін сол тапсырмаларда салыстыру үшін бұл сұрақтарды сақтаңыз.</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-code-2</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>$0.0004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Шығыс · Шығыс токендері</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2789-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2789-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · барлық векторларды және пайдалану көлемін сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2789-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2789-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-code-2&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-code-2&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-2&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-2</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-code-2&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-2&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-code-2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-code-2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-code-2",
      "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-code-2"
                ],
                "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-code-2"
                  ],
                  "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-code-2"
              },
              "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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-code-2\",\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": 0.4,
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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-code-2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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-code-2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "1f99330ca6145741c4caf18caa4e244b164fc71c4b052bb593a3e8d193be1e43",
    "input_html_sha256": "0ac8f0b25273620b3c9c1387e7a8c0cbf6df8eb3d237eeef298c0c15e4f23f63",
    "private_audit_sha256": "c808f8a900e9c434e80bfaac434a66debe3229345c100a42e38d0cbd3e3e03f4",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-code-2/",
    "description": "Voyage Code 2 мағыналық репозиторий іздеуі үшін бастапқы код пен байланысты мәтіннің эмбеддингтерін жасайды. Табиғи тілдегі сұрақтар, код үзінділері немесе аралас сұраулар тиісті іске асыруларды таба алады; бұл нұсқа 16 000 токендік контекст терезесін және 1 536 өлшемді векторларды пайдаланады.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-code-2/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage Code 2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-code-2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage Code 2 бастапқы код пен байланысты мәтіннің сандық эмбеддингтерін жасайды. Ол әзірлеуші әрекетті сипаттайтын немесе код үзіндісін беретін, ал іздеу жүйесі тиісті іске асыруларды табатын мағыналық код іздеуіне арналған. Өндіруші мысалдары табиғи тілдегі сұрақтарды, код үзінділерін және екеуінің үйлесімін іздеу кірістері ретінде қамтиды.\n\nОны нақты әзірлеу сұрақтарына негізделген репозиторий іздеуін жасау үшін пайдаланыңыз. Әзірлеуші тек алғашқы және соңғы сәйкес таңбаларды алып тастайтын рәсімді немесе белгілі бір ағашты аралап өту тәсілін қолданатын жоба бөлігін іздеуі мүмкін. Қажетті іске асыруды жақын, бірақ қате нұсқадан ажырататын шартты қоса, әрекетті дәл білдіретін сұраулар дайындаңыз.\n\nӘр файлды таңбалардың еркін саны бойынша бөлмей, кодты пайдалы бірліктермен индекстеу керек. Функция сигнатурасын, денесін және тиісті түсіндірмесін бірге сақтаңыз. Көмекші функция жергілікті түрлерге немесе тұрақтыларға тәуелді болса, мақсатын түсінуге жеткілікті айналасындағы мәтінді сақтаңыз. Нәтиже бастапқы кодты тікелей аша алуы үшін файл жолдарын, репозиторий нұсқаларын және дереккөз орындарын эмбеддингтен тыс сақтаңыз.\n\nБұл нұсқаның контекст терезесі 16 000 токен және ол 1 536 өлшемді эмбеддингтер жасайды. Вектор индексін осы көрсетілімге сай өлшемдеп, сұрау мен құжат эмбеддингтерін бір модельмен байланыстырыңыз. Voyage Code 2 арқылы индекстелген жинақ бастапқы жазбалары жаңарған кезде бірізді іздеу көрсетілімін сақтай алады. Басқа эмбеддинг нұсқасына көшуді сол репозиторийде анық салыстыруы бар индекс көшіруі ретінде қарастыру керек.\n\nТабиғи тілдегі сұрауда операцияны, кірістерді және қажетті нәтижені сипаттаңыз. Код сұрауында логикасына сәйкестік ізделетін үзіндіні қосып, іздеуге маңызды шартты түсіндіріңіз. Мысалы, қайталау әрекеттерін өңдеуді іздеу қажетті кодтың уақыт шегінен кейін ме, әлде толық қате жауабынан кейін ме қайталайтынын көрсете алады. Табылған дереккөзді түзетуге пайдаланудан бұрын осы айырмашылыққа тексеру керек.\n\nҚұжаттама мен бастапқы код қатар индекстелсе, екеуінің де қадағалануын сақтаңыз. Түсіндірме үзінді пайдалы контекст болуы мүмкін, ал іске асыру — әзірлеуші тексеруі тиіс материал. Іздеу беті дұрыс орынға апарып, код көмекшісі сипаттаманы орындалатын бастапқы кодтан ажыратуы үшін осы жазба түрлерін белгілеңіз.\n\nТабылған үзінділерді репозиторийде бағдарлануға, іске асыруды табуға немесе код көмекшісінің келесі қадамына контекст ретінде пайдаланыңыз. Әрі қарай бергенде толық қажетті үзінді мен оның орнын сақтаңыз. Ұқсастық код кандидаттарын табуға көмектеседі; нақты кірістерді, жанама әсерлерді және шарттарды тексеру кандидаттың қазіргі мәселені шешетінін анықтайды.\n\nІздеуді бастапқы кодтағы жауаптары белгілі нақты сұрақтар жиынымен бағалаңыз. Атауы өзгерген функцияларды, жаңылыстыратын түсініктемелерді, шеткі жағдайлары басқа ұқсас утилиталарды және кодта жоқ сөздерді қолданатын сұрауларды қосыңыз. Күтілетін іске асырудың пайдалы нәтижелер арасында шығатынын және көрсетілген үзіндінің бағалауға жеткілікті контекст беретінін тексеріңіз. Репозиторий өскен сайын алу, үзінді шекаралары немесе индекстеу өзгерістерін сол тапсырмаларда салыстыру үшін бұл сұрақтарды сақтаңыз.",
    "about_sha256": "02443af503f57362991a7f624a9b2b777836a591a3816de5330425a291427ffb",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 16000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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 Code 2",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-code-2",
    "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-code-2"
                ],
                "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-code-2"
                  ],
                  "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-code-2"
              },
              "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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-code-2\",\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": 0.4,
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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-code-2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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-code-2",
        "request_model_id": "voyage-code-2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage Code 2",
    "price": {
      "in": 0.4,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.4,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Voyage Code 2 мағыналық репозиторий іздеуі үшін бастапқы код пен байланысты мәтіннің эмбеддингтерін жасайды. Табиғи тілдегі сұрақтар, код үзінділері немесе аралас сұраулар тиісті іске асыруларды таба алады; бұл нұсқа 16 000 токендік контекст терезесін және 1 536 өлшемді векторларды пайдаланады.",
    "short_sha256": "392f5ff2471da11418d1ad1c0971fff44fb348ff0d8d619073b3d78c51bb9acb"
  },
  "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 Code 2 мағыналық репозиторий іздеуі үшін бастапқы код пен байланысты мәтіннің эмбеддингтерін жасайды. Табиғи тілдегі сұрақтар, код үзінділері немесе аралас сұраулар тиісті іске асыруларды таба алады; бұл нұсқа 16 000 токендік контекст терезесін және 1 536 өлшемді векторларды пайдаланады.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "de433bb3a7452f9cbff54ff93f0968a1e0bfe54b43edd9e8e5b65a0e2c140967",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "6842155d70bfa877344aa6d01a0277ac71da7ac076ac4a91149afb809e07ae18"
}