{
  "aboutHtml": "<p>Voyage Context 3 құжат іздеуге арналған, контексті ескеретін үзінді эмбеддингтерін жасайды. Әр үзінді өз векторын алады, ал модель сол құжаттан берілген басқа үзінділерді де ескереді. Бұл іздеу жүйесіне жергілікті үзіндіні құжаттың кең контекстімен бірге көрсетеді, мысалы дереккөздің басқа жерінде енгізілген нысанмен немесе тақырыппен байланыстырады.</p><p>Әр құжатты оқылатын мәтін үзінділерінің реттелген тізбегі ретінде дайындаңыз. Бір құжаттың үзінділерін бірге ұстап, бастапқы ретін сақтаңыз. Өндірушінің контексті ескеретін процесінде әр ішкі топ бір дереккөздің үзінділерін қамтиды, ал бөлек топтар бөлек дереккөздерді көрсетеді. Бұл топтау кіріс мағынасының бір бөлігі: ол модельге қай айналадағы мәтін көрсетілетін құжатқа тиесілі екенін айтады.</p><p>Пайдалы жағдай — басында компанияны таныстырып, кейінгі абзацта оның өсуін түсіндіретін есеп. Сол компанияның өсуін іздеу үшін нақты абзац та, құжаттың сәйкестігі де қажет. Нәтиже үзіндіні көрсетіп, толық дереккөзге сілтей алуы үшін бастапқы үзінді мәтінін және негізгі құжат метадеректерін алынған вектормен бірге сақтаңыз.</p><p>Өндіруші анықтамасы бір сұрауға 120 000 токенге дейін, ең көбі 1 000 кіріс топты және жалпы 16 000 үзіндіні құжаттайды. Модель нұсқаулығы әр үзіндіге 32 000 токендік терезені бөлек көрсетеді. Материалды дайындағанда бұл ауқымдарды ажыратыңыз: бір үзінді шегі мен толық сұрау шегі кірістің әртүрлі өлшемдерін сипаттайды. Бір сұрауда әр жеке үзінді өз максимумын толтыра алады деп санамай, дереккөзді бөлгеннен кейін жалпы көлемді тексеріңіз.</p><p>Құжат іздеу үшін топталған үзінділерді құжат кірісі ретінде белгілеңіз. Әр іздеу сұрағын жеке сұрау тобы ретінде дайындаңыз. Өндіруші берілетін құжат үзінділерінің қабаттаспауын ұсынады, сонда контексті ескеретін көрсетілім айналадағы ақпаратты әр үзіндіде мәтінді қайталамай жеткізеді. Индексті жазғанда құжат тобының, үзінді орнының және қайтарылған вектордың сәйкестігін сақтаңыз.</p><p>Voyage Context 3 жылжымалы үтірлі, сегіз биттік бүтін санды және екілік шығыс таңдауларымен 2 048, 1 024, 512 және 256 өлшемдерін қолдайды. Индекс көрсетілімін таңдап, оны сол бастапқы құжаттар мен сұрақтарда бағалаңыз. Сұрау көрсетілімі мен сақталған векторлар бірізді болуы үшін таңдалған өлшем мен дерек түрін индекспен бірге сақтаңыз.</p><p>Алынған векторларды үзінді іздеуге, құжат табуға немесе есептермен, зерттеу мақалаларымен, шарттармен не техникалық нұсқаулықтармен жұмыс істейтін көмекшінің іздеу кезеңіне пайдаланыңыз. Нәтиже мақсатты үзіндіні көрсете алады, ал дереккөз сілтемесі құжаттың басқа жерлеріндегі анықтамалар мен шарттарға қолжетімділік береді. Құжат нұсқалары мен рұқсаттарды векторлардың жанындағы қолданба метадеректері ретінде сақтаңыз.</p><p>Жергілікті бөлшекті де, бүкіл құжат контекстін де қажет ететін сұрақтарды тексеріңіз. Әртүрлі дереккөздердегі ұқсас үзінділерді, тек басында енгізілген атаулы нысандарды және дәлелдері бірнеше бөлімді қамтитын сұрақтарды қосыңыз. Күтілетін үзіндінің табылғанын және қолданбаның оны түсінуге жеткілікті айналадағы мәтінді көрсететінін тексеріңіз. Дереккөз өзгергенде, контексті ескеретін үзінділері бір тұтас нұсқаға сай болуы үшін тиісті құжат тобын әдейі қайта жасаңыз.</p>",
  "aboutText": "Voyage Context 3 құжат іздеуге арналған, контексті ескеретін үзінді эмбеддингтерін жасайды. Әр үзінді өз векторын алады, ал модель сол құжаттан берілген басқа үзінділерді де ескереді. Бұл іздеу жүйесіне жергілікті үзіндіні құжаттың кең контекстімен бірге көрсетеді, мысалы дереккөздің басқа жерінде енгізілген нысанмен немесе тақырыппен байланыстырады.\n\nӘр құжатты оқылатын мәтін үзінділерінің реттелген тізбегі ретінде дайындаңыз. Бір құжаттың үзінділерін бірге ұстап, бастапқы ретін сақтаңыз. Өндірушінің контексті ескеретін процесінде әр ішкі топ бір дереккөздің үзінділерін қамтиды, ал бөлек топтар бөлек дереккөздерді көрсетеді. Бұл топтау кіріс мағынасының бір бөлігі: ол модельге қай айналадағы мәтін көрсетілетін құжатқа тиесілі екенін айтады.\n\nПайдалы жағдай — басында компанияны таныстырып, кейінгі абзацта оның өсуін түсіндіретін есеп. Сол компанияның өсуін іздеу үшін нақты абзац та, құжаттың сәйкестігі де қажет. Нәтиже үзіндіні көрсетіп, толық дереккөзге сілтей алуы үшін бастапқы үзінді мәтінін және негізгі құжат метадеректерін алынған вектормен бірге сақтаңыз.\n\nӨндіруші анықтамасы бір сұрауға 120 000 токенге дейін, ең көбі 1 000 кіріс топты және жалпы 16 000 үзіндіні құжаттайды. Модель нұсқаулығы әр үзіндіге 32 000 токендік терезені бөлек көрсетеді. Материалды дайындағанда бұл ауқымдарды ажыратыңыз: бір үзінді шегі мен толық сұрау шегі кірістің әртүрлі өлшемдерін сипаттайды. Бір сұрауда әр жеке үзінді өз максимумын толтыра алады деп санамай, дереккөзді бөлгеннен кейін жалпы көлемді тексеріңіз.\n\nҚұжат іздеу үшін топталған үзінділерді құжат кірісі ретінде белгілеңіз. Әр іздеу сұрағын жеке сұрау тобы ретінде дайындаңыз. Өндіруші берілетін құжат үзінділерінің қабаттаспауын ұсынады, сонда контексті ескеретін көрсетілім айналадағы ақпаратты әр үзіндіде мәтінді қайталамай жеткізеді. Индексті жазғанда құжат тобының, үзінді орнының және қайтарылған вектордың сәйкестігін сақтаңыз.\n\nVoyage Context 3 жылжымалы үтірлі, сегіз биттік бүтін санды және екілік шығыс таңдауларымен 2 048, 1 024, 512 және 256 өлшемдерін қолдайды. Индекс көрсетілімін таңдап, оны сол бастапқы құжаттар мен сұрақтарда бағалаңыз. Сұрау көрсетілімі мен сақталған векторлар бірізді болуы үшін таңдалған өлшем мен дерек түрін индекспен бірге сақтаңыз.\n\nАлынған векторларды үзінді іздеуге, құжат табуға немесе есептермен, зерттеу мақалаларымен, шарттармен не техникалық нұсқаулықтармен жұмыс істейтін көмекшінің іздеу кезеңіне пайдаланыңыз. Нәтиже мақсатты үзіндіні көрсете алады, ал дереккөз сілтемесі құжаттың басқа жерлеріндегі анықтамалар мен шарттарға қолжетімділік береді. Құжат нұсқалары мен рұқсаттарды векторлардың жанындағы қолданба метадеректері ретінде сақтаңыз.\n\nЖергілікті бөлшекті де, бүкіл құжат контекстін де қажет ететін сұрақтарды тексеріңіз. Әртүрлі дереккөздердегі ұқсас үзінділерді, тек басында енгізілген атаулы нысандарды және дәлелдері бірнеше бөлімді қамтитын сұрақтарды қосыңыз. Күтілетін үзіндінің табылғанын және қолданбаның оны түсінуге жеткілікті айналадағы мәтінді көрсететінін тексеріңіз. Дереккөз өзгергенде, контексті ескеретін үзінділері бір тұтас нұсқаға сай болуы үшін тиісті құжат тобын әдейі қайта жасаңыз.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "f722d283a92846fb53530ebe391eb8b4d5ec8f9f12398ceb2432e4f85fceed2e",
    "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 Context 3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-context-3</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-context-3\">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 Context 3 құжаттың әр үзіндісіне сол құжаттың басқа үзінділерінің контекстін ескеретін вектор жасайды. Ол таңдалатын өлшемдер мен квантталған эмбеддингтер арқылы ұзын құжаттардағы үзінділерді дәл іздеуді 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 Context 3 құжат іздеуге арналған, контексті ескеретін үзінді эмбеддингтерін жасайды. Әр үзінді өз векторын алады, ал модель сол құжаттан берілген басқа үзінділерді де ескереді. Бұл іздеу жүйесіне жергілікті үзіндіні құжаттың кең контекстімен бірге көрсетеді, мысалы дереккөздің басқа жерінде енгізілген нысанмен немесе тақырыппен байланыстырады.</p><p>Әр құжатты оқылатын мәтін үзінділерінің реттелген тізбегі ретінде дайындаңыз. Бір құжаттың үзінділерін бірге ұстап, бастапқы ретін сақтаңыз. Өндірушінің контексті ескеретін процесінде әр ішкі топ бір дереккөздің үзінділерін қамтиды, ал бөлек топтар бөлек дереккөздерді көрсетеді. Бұл топтау кіріс мағынасының бір бөлігі: ол модельге қай айналадағы мәтін көрсетілетін құжатқа тиесілі екенін айтады.</p><p>Пайдалы жағдай — басында компанияны таныстырып, кейінгі абзацта оның өсуін түсіндіретін есеп. Сол компанияның өсуін іздеу үшін нақты абзац та, құжаттың сәйкестігі де қажет. Нәтиже үзіндіні көрсетіп, толық дереккөзге сілтей алуы үшін бастапқы үзінді мәтінін және негізгі құжат метадеректерін алынған вектормен бірге сақтаңыз.</p><p>Өндіруші анықтамасы бір сұрауға 120 000 токенге дейін, ең көбі 1 000 кіріс топты және жалпы 16 000 үзіндіні құжаттайды. Модель нұсқаулығы әр үзіндіге 32 000 токендік терезені бөлек көрсетеді. Материалды дайындағанда бұл ауқымдарды ажыратыңыз: бір үзінді шегі мен толық сұрау шегі кірістің әртүрлі өлшемдерін сипаттайды. Бір сұрауда әр жеке үзінді өз максимумын толтыра алады деп санамай, дереккөзді бөлгеннен кейін жалпы көлемді тексеріңіз.</p><p>Құжат іздеу үшін топталған үзінділерді құжат кірісі ретінде белгілеңіз. Әр іздеу сұрағын жеке сұрау тобы ретінде дайындаңыз. Өндіруші берілетін құжат үзінділерінің қабаттаспауын ұсынады, сонда контексті ескеретін көрсетілім айналадағы ақпаратты әр үзіндіде мәтінді қайталамай жеткізеді. Индексті жазғанда құжат тобының, үзінді орнының және қайтарылған вектордың сәйкестігін сақтаңыз.</p><p>Voyage Context 3 жылжымалы үтірлі, сегіз биттік бүтін санды және екілік шығыс таңдауларымен 2 048, 1 024, 512 және 256 өлшемдерін қолдайды. Индекс көрсетілімін таңдап, оны сол бастапқы құжаттар мен сұрақтарда бағалаңыз. Сұрау көрсетілімі мен сақталған векторлар бірізді болуы үшін таңдалған өлшем мен дерек түрін индекспен бірге сақтаңыз.</p><p>Алынған векторларды үзінді іздеуге, құжат табуға немесе есептермен, зерттеу мақалаларымен, шарттармен не техникалық нұсқаулықтармен жұмыс істейтін көмекшінің іздеу кезеңіне пайдаланыңыз. Нәтиже мақсатты үзіндіні көрсете алады, ал дереккөз сілтемесі құжаттың басқа жерлеріндегі анықтамалар мен шарттарға қолжетімділік береді. Құжат нұсқалары мен рұқсаттарды векторлардың жанындағы қолданба метадеректері ретінде сақтаңыз.</p><p>Жергілікті бөлшекті де, бүкіл құжат контекстін де қажет ететін сұрақтарды тексеріңіз. Әртүрлі дереккөздердегі ұқсас үзінділерді, тек басында енгізілген атаулы нысандарды және дәлелдері бірнеше бөлімді қамтитын сұрақтарды қосыңыз. Күтілетін үзіндінің табылғанын және қолданбаның оны түсінуге жеткілікті айналадағы мәтінді көрсететінін тексеріңіз. Дереккөз өзгергенде, контексті ескеретін үзінділері бір тұтас нұсқаға сай болуы үшін тиісті құжат тобын әдейі қайта жасаңыз.</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-context-3</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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшті оқу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div><div><span>Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токен</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. <a href=\"/docs/kk/billing/reserve/\">Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Сұрау мысалдары</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Код нұсқалары\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2791-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2791-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · барлық векторларды және пайдалану көлемін сақтаңыз</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2791-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2791-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-context-3&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-context-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-context-3&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-context-3</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-context-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-context-3&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-context-3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-context-3",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-context-3",
      "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-context-3"
                ],
                "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-context-3"
                  ],
                  "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-context-3"
              },
              "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-context-3\",\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-context-3",
        "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-context-3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "76946067d653275eabed244e34ee24ac669a50846ce47278f90ba0e80d04efe7",
    "input_html_sha256": "a77a74a5811b2f19c686229cf7ebc8e05596698b81582a2b365bafa6bfa76803",
    "private_audit_sha256": "ebc6ff204e6a1e61d6185566212eed23f76d1176d0a026c4d7738f0b4fa19dca",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-context-3/",
    "description": "Voyage Context 3 құжаттың әр үзіндісіне сол құжаттың басқа үзінділерінің контекстін ескеретін вектор жасайды. Ол таңдалатын өлшемдер мен квантталған эмбеддингтер арқылы ұзын құжаттардағы үзінділерді дәл іздеуді қолдайды.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-context-3/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage Context 3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/voyage-context-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage Context 3 құжат іздеуге арналған, контексті ескеретін үзінді эмбеддингтерін жасайды. Әр үзінді өз векторын алады, ал модель сол құжаттан берілген басқа үзінділерді де ескереді. Бұл іздеу жүйесіне жергілікті үзіндіні құжаттың кең контекстімен бірге көрсетеді, мысалы дереккөздің басқа жерінде енгізілген нысанмен немесе тақырыппен байланыстырады.\n\nӘр құжатты оқылатын мәтін үзінділерінің реттелген тізбегі ретінде дайындаңыз. Бір құжаттың үзінділерін бірге ұстап, бастапқы ретін сақтаңыз. Өндірушінің контексті ескеретін процесінде әр ішкі топ бір дереккөздің үзінділерін қамтиды, ал бөлек топтар бөлек дереккөздерді көрсетеді. Бұл топтау кіріс мағынасының бір бөлігі: ол модельге қай айналадағы мәтін көрсетілетін құжатқа тиесілі екенін айтады.\n\nПайдалы жағдай — басында компанияны таныстырып, кейінгі абзацта оның өсуін түсіндіретін есеп. Сол компанияның өсуін іздеу үшін нақты абзац та, құжаттың сәйкестігі де қажет. Нәтиже үзіндіні көрсетіп, толық дереккөзге сілтей алуы үшін бастапқы үзінді мәтінін және негізгі құжат метадеректерін алынған вектормен бірге сақтаңыз.\n\nӨндіруші анықтамасы бір сұрауға 120 000 токенге дейін, ең көбі 1 000 кіріс топты және жалпы 16 000 үзіндіні құжаттайды. Модель нұсқаулығы әр үзіндіге 32 000 токендік терезені бөлек көрсетеді. Материалды дайындағанда бұл ауқымдарды ажыратыңыз: бір үзінді шегі мен толық сұрау шегі кірістің әртүрлі өлшемдерін сипаттайды. Бір сұрауда әр жеке үзінді өз максимумын толтыра алады деп санамай, дереккөзді бөлгеннен кейін жалпы көлемді тексеріңіз.\n\nҚұжат іздеу үшін топталған үзінділерді құжат кірісі ретінде белгілеңіз. Әр іздеу сұрағын жеке сұрау тобы ретінде дайындаңыз. Өндіруші берілетін құжат үзінділерінің қабаттаспауын ұсынады, сонда контексті ескеретін көрсетілім айналадағы ақпаратты әр үзіндіде мәтінді қайталамай жеткізеді. Индексті жазғанда құжат тобының, үзінді орнының және қайтарылған вектордың сәйкестігін сақтаңыз.\n\nVoyage Context 3 жылжымалы үтірлі, сегіз биттік бүтін санды және екілік шығыс таңдауларымен 2 048, 1 024, 512 және 256 өлшемдерін қолдайды. Индекс көрсетілімін таңдап, оны сол бастапқы құжаттар мен сұрақтарда бағалаңыз. Сұрау көрсетілімі мен сақталған векторлар бірізді болуы үшін таңдалған өлшем мен дерек түрін индекспен бірге сақтаңыз.\n\nАлынған векторларды үзінді іздеуге, құжат табуға немесе есептермен, зерттеу мақалаларымен, шарттармен не техникалық нұсқаулықтармен жұмыс істейтін көмекшінің іздеу кезеңіне пайдаланыңыз. Нәтиже мақсатты үзіндіні көрсете алады, ал дереккөз сілтемесі құжаттың басқа жерлеріндегі анықтамалар мен шарттарға қолжетімділік береді. Құжат нұсқалары мен рұқсаттарды векторлардың жанындағы қолданба метадеректері ретінде сақтаңыз.\n\nЖергілікті бөлшекті де, бүкіл құжат контекстін де қажет ететін сұрақтарды тексеріңіз. Әртүрлі дереккөздердегі ұқсас үзінділерді, тек басында енгізілген атаулы нысандарды және дәлелдері бірнеше бөлімді қамтитын сұрақтарды қосыңыз. Күтілетін үзіндінің табылғанын және қолданбаның оны түсінуге жеткілікті айналадағы мәтінді көрсететінін тексеріңіз. Дереккөз өзгергенде, контексті ескеретін үзінділері бір тұтас нұсқаға сай болуы үшін тиісті құжат тобын әдейі қайта жасаңыз.",
    "about_sha256": "cbe672f81d248e79c90f9384b4d5a3ff311043f96a3b07b7eb8b4ede52d2cd43",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 120000,
      "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 Context 3",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-context-3",
    "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-context-3"
                ],
                "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-context-3"
                  ],
                  "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-context-3"
              },
              "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-context-3\",\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-context-3",
        "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-context-3",
        "request_model_id": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage Context 3",
    "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 Context 3 құжаттың әр үзіндісіне сол құжаттың басқа үзінділерінің контекстін ескеретін вектор жасайды. Ол таңдалатын өлшемдер мен квантталған эмбеддингтер арқылы ұзын құжаттардағы үзінділерді дәл іздеуді қолдайды.",
    "short_sha256": "ecf5347d318cafaa85e440415592285b9b3d6c51afeb2467a37418c7b94e3dd3"
  },
  "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 Context 3 құжаттың әр үзіндісіне сол құжаттың басқа үзінділерінің контекстін ескеретін вектор жасайды. Ол таңдалатын өлшемдер мен квантталған эмбеддингтер арқылы ұзын құжаттардағы үзінділерді дәл іздеуді қолдайды.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "ed49279197e97572c522f3f481aa99d39466d43f91008e44d99fcfcd2ab51cfa",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "586c9f3e215cf1d715718d60117f1f81aa19fcde8900c9ab6943bc34ee01844f"
}