{
  "aboutHtml": "<p>voyage-4 — Voyage AI-дың Voyage 4 тобындағы орташа өлшемді мәтіндік эмбеддинг моделі. Ол жалпы мақсаттағы және көптілді іздеу үшін сұрау мен құжат мәтінін сандық векторларға айналдырады. Топтың негізгі мүмкіндігі — ортақ эмбеддинг кеңістігі: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite және voyage-4-nano үйлесімді көрсетілімдер жасайды, сондықтан іздеу тапсырмасының сұрау және құжат жақтарында осы топтың әртүрлі модельдерін қолдануға болады.</p><h4>Ортақ кеңістік және асимметриялық іздеу</h4><p>Өндіруші сұрау мен корпус үшін әртүрлі модель қолдануды асимметриялық іздеу деп атайды. Құжатталған тәсілдердің бірі — корпусты voyage-4-large арқылы дайындап, одан voyage-4 сұрау эмбеддингтерімен іздеу. Корпус эмбеддингтері бір рет немесе бастапқы материал өзгергенде жасалады, ал сұрау векторлары іздеу сұраулары түскен сайын жасалады. Ортақ кеңістік топ ішіндегі сұрау моделін ауыстыруға мүмкіндік береді; тек осы ауыстыру үшін корпус эмбеддингтерін қайта жасау талап етілмейді.</p><p>Салыстырылатын векторлардың шығыс өлшемі мен көрсетілімін үйлесімді ұстаңыз. Ортақ кеңістік туралы мәлімдеме аталған Voyage 4 мәтіндік модельдеріне қатысты; өзара байланыссыз екі модель бірдей ұзындықтағы массив қайтарғаны мұны дәлелдемейді. Сондықтан практикалық тапсырма іздеудің екі жағында да voyage-4 моделін немесе көрсетілім параметрлері сәйкес болғанда оның сұрау векторларын бар voyage-4-large құжат индексімен қолдана алады.</p><h4>Сұрау және құжат рөлдері</h4><p>Voyage іздеу үшін кіріс мәтінін сұрау немесе құжат деп белгілеуді ұсынады. Кіріс рөлі параметрі векторлау алдында тиісті іздеу нұсқауын қосады. Корпус үзінділерін құжат, пайдаланушының іздеу тұжырымын сұрау ретінде дайындап, әр сақталған вектормен бірге нақты бастапқы мәтін мен идентификаторларды сақтаңыз.</p><p>Мысалы, білім іздеу жинағы техникалық нұсқаулар мен өнім түсіндірмелерін индекстей алады. Сәтсіз импорттан кейін не болатыны туралы сұрау осы әрекетті сипаттайтын бастапқы үзіндіні қайтаруы тиіс. Табылған нәтижені тексеруге немесе кейінгі RAG жауап кезеңінде қолдануға мүмкіндік беру үшін үзіндімен бірге тақырыптарды, тиісті шарттарды және дереккөздегі орнын сақтаңыз. Эмбеддинг — іздеуге арналған сандық көрсетілім; оның негізіндегі үзінді — кейінгі кезең қолданатын дәлел.</p><h4>Өлшемдер және шығыс дерек түрлері</h4><p>Құжатталған контекст терезесі — әр мәтінге 32 000 токен. Таңдауға болатын өлшемдер — 256, 512, 1024 және 2048; әдепкісі — 1024. Matryoshka оқытуы осы бірінің ішінде бірі орналасқан көрсетілім өлшемдерін қамтамасыз етеді. Топтың кванттауды ескеретін дайындауы арқасында шығыс 32 биттік жылжымалы нүктелі сандарды, таңбалы не таңбасыз 8 биттік бүтін сандарды немесе қапталған бинарлық мәндерді қолдана алады.</p><p>Қапталған бинарлық шығыста әр қайтарылған байт эмбеддингтің сегіз битін сақтайды, сондықтан байттар тізімінің ұзындығы таңдалған өлшемнің сегізден біріне тең. Байт саны мен эмбеддинг өлшемі әртүрлі мағына береді. Іздеу индексіңіз түсіндіре алатын көрсетілімді таңдаңыз және сығылған конфигурацияны таңдамас бұрын жинақта нақты қолданылатын сұрақтар мен тілдер бойынша кандидаттардың қатыстылығын тексеріңіз.</p><h4>Кіріс ұзындығы, пакеттеу және қысқарту</h4><p>Өндірушінің қазіргі мәтіндік эмбеддинг нұсқаулығы voyage-4 сұрауында ең көбі 1000 жол және жиынтық 320 000 токенге рұқсат береді. Пакет шектеуі әр кірістің 32 000 токендік терезесінен бөлек. Қысқарту әдепкі бойынша қосулы: шектен ұзын мәтін сыйғанша қысқартылады. Қысқарту өшірілсе, шектен ұзын жазба оның орнына қате туғызады.</p><p>Ұзын есеп немесе транскрипт үшін кіріс шекарасындағы қиып тастауға сүйенбей, жауап қамтитын үзінділерді әдейі дайындаңыз. Әр үзіндіні оның негізгі құжатымен және дереккөз нұсқасымен байланыстырыңыз. Кәдімгі voyage-4 эмбеддинг кірістері — жеке мәтіндер; бөліктер тобын контекстімен бірге өңдеу бөлек құжатталған контекстік эмбеддинг модельдеріне жатады.</p><h4>Іздеу нәтижесін пайдаланыңыз</h4><p>Векторларды үзінді мәтінімен және тұрақты дереккөз идентификаторларымен сақтаңыз, әр сұрау векторын үйлесімді құжат векторларымен салыстырып, кандидат үзінділерді қайтарыңыз. Топ релизі техникалық құжаттар, әңгімелер, ұзын құжаттар, код, құқық, қаржы және веб-мәтіндер сияқты материалдар бойынша іздеуді бағалайды. Бөлек реранкер кандидаттарды нақтылай алады, ал кейінгі жауап кезеңі олардың мәтінін қолдана алады. Қайтарылған үзінділерді тапсырмаға сай бағалаңыз: ортақ кеңістік үйлесімділігі модельдерді біріктіруге мүмкіндік береді, ал нәтиженің пайдалылығы бәрібір бастапқы материал мен сұраққа тәуелді.</p>",
  "aboutText": "voyage-4 — Voyage AI-дың Voyage 4 тобындағы орташа өлшемді мәтіндік эмбеддинг моделі. Ол жалпы мақсаттағы және көптілді іздеу үшін сұрау мен құжат мәтінін сандық векторларға айналдырады. Топтың негізгі мүмкіндігі — ортақ эмбеддинг кеңістігі: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite және voyage-4-nano үйлесімді көрсетілімдер жасайды, сондықтан іздеу тапсырмасының сұрау және құжат жақтарында осы топтың әртүрлі модельдерін қолдануға болады.\n\n### Ортақ кеңістік және асимметриялық іздеу\n\nӨндіруші сұрау мен корпус үшін әртүрлі модель қолдануды асимметриялық іздеу деп атайды. Құжатталған тәсілдердің бірі — корпусты voyage-4-large арқылы дайындап, одан voyage-4 сұрау эмбеддингтерімен іздеу. Корпус эмбеддингтері бір рет немесе бастапқы материал өзгергенде жасалады, ал сұрау векторлары іздеу сұраулары түскен сайын жасалады. Ортақ кеңістік топ ішіндегі сұрау моделін ауыстыруға мүмкіндік береді; тек осы ауыстыру үшін корпус эмбеддингтерін қайта жасау талап етілмейді.\n\nСалыстырылатын векторлардың шығыс өлшемі мен көрсетілімін үйлесімді ұстаңыз. Ортақ кеңістік туралы мәлімдеме аталған Voyage 4 мәтіндік модельдеріне қатысты; өзара байланыссыз екі модель бірдей ұзындықтағы массив қайтарғаны мұны дәлелдемейді. Сондықтан практикалық тапсырма іздеудің екі жағында да voyage-4 моделін немесе көрсетілім параметрлері сәйкес болғанда оның сұрау векторларын бар voyage-4-large құжат индексімен қолдана алады.\n\n### Сұрау және құжат рөлдері\n\nVoyage іздеу үшін кіріс мәтінін сұрау немесе құжат деп белгілеуді ұсынады. Кіріс рөлі параметрі векторлау алдында тиісті іздеу нұсқауын қосады. Корпус үзінділерін құжат, пайдаланушының іздеу тұжырымын сұрау ретінде дайындап, әр сақталған вектормен бірге нақты бастапқы мәтін мен идентификаторларды сақтаңыз.\n\nМысалы, білім іздеу жинағы техникалық нұсқаулар мен өнім түсіндірмелерін индекстей алады. Сәтсіз импорттан кейін не болатыны туралы сұрау осы әрекетті сипаттайтын бастапқы үзіндіні қайтаруы тиіс. Табылған нәтижені тексеруге немесе кейінгі RAG жауап кезеңінде қолдануға мүмкіндік беру үшін үзіндімен бірге тақырыптарды, тиісті шарттарды және дереккөздегі орнын сақтаңыз. Эмбеддинг — іздеуге арналған сандық көрсетілім; оның негізіндегі үзінді — кейінгі кезең қолданатын дәлел.\n\n### Өлшемдер және шығыс дерек түрлері\n\nҚұжатталған контекст терезесі — әр мәтінге 32 000 токен. Таңдауға болатын өлшемдер — 256, 512, 1024 және 2048; әдепкісі — 1024. Matryoshka оқытуы осы бірінің ішінде бірі орналасқан көрсетілім өлшемдерін қамтамасыз етеді. Топтың кванттауды ескеретін дайындауы арқасында шығыс 32 биттік жылжымалы нүктелі сандарды, таңбалы не таңбасыз 8 биттік бүтін сандарды немесе қапталған бинарлық мәндерді қолдана алады.\n\nҚапталған бинарлық шығыста әр қайтарылған байт эмбеддингтің сегіз битін сақтайды, сондықтан байттар тізімінің ұзындығы таңдалған өлшемнің сегізден біріне тең. Байт саны мен эмбеддинг өлшемі әртүрлі мағына береді. Іздеу индексіңіз түсіндіре алатын көрсетілімді таңдаңыз және сығылған конфигурацияны таңдамас бұрын жинақта нақты қолданылатын сұрақтар мен тілдер бойынша кандидаттардың қатыстылығын тексеріңіз.\n\n### Кіріс ұзындығы, пакеттеу және қысқарту\n\nӨндірушінің қазіргі мәтіндік эмбеддинг нұсқаулығы voyage-4 сұрауында ең көбі 1000 жол және жиынтық 320 000 токенге рұқсат береді. Пакет шектеуі әр кірістің 32 000 токендік терезесінен бөлек. Қысқарту әдепкі бойынша қосулы: шектен ұзын мәтін сыйғанша қысқартылады. Қысқарту өшірілсе, шектен ұзын жазба оның орнына қате туғызады.\n\nҰзын есеп немесе транскрипт үшін кіріс шекарасындағы қиып тастауға сүйенбей, жауап қамтитын үзінділерді әдейі дайындаңыз. Әр үзіндіні оның негізгі құжатымен және дереккөз нұсқасымен байланыстырыңыз. Кәдімгі voyage-4 эмбеддинг кірістері — жеке мәтіндер; бөліктер тобын контекстімен бірге өңдеу бөлек құжатталған контекстік эмбеддинг модельдеріне жатады.\n\n### Іздеу нәтижесін пайдаланыңыз\n\nВекторларды үзінді мәтінімен және тұрақты дереккөз идентификаторларымен сақтаңыз, әр сұрау векторын үйлесімді құжат векторларымен салыстырып, кандидат үзінділерді қайтарыңыз. Топ релизі техникалық құжаттар, әңгімелер, ұзын құжаттар, код, құқық, қаржы және веб-мәтіндер сияқты материалдар бойынша іздеуді бағалайды. Бөлек реранкер кандидаттарды нақтылай алады, ал кейінгі жауап кезеңі олардың мәтінін қолдана алады. Қайтарылған үзінділерді тапсырмаға сай бағалаңыз: ортақ кеңістік үйлесімділігі модельдерді біріктіруге мүмкіндік береді, ал нәтиженің пайдалылығы бәрібір бастапқы материал мен сұраққа тәуелді.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "7f9f157dbacb52767f5f56a2137e3b8c210f09f8f6ce4037e45daf2b4d48665f",
    "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\">VoyageAI by MongoDB: voyage-4</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Жабу\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>VoyageAI by MongoDB /</span><code>voyageai/voyage-4</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|voyageai%2Fvoyage-4\">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-4 Voyage 4 модельдер тобының ортақ векторлық кеңістігінде жалпы мақсаттағы және көптілді іздеуге арналған мәтін эмбеддингтерін жасайды. 32 000 токендік кірісті, таңдауға болатын 256–2048 өлшемді шығысты және іздеу мен RAG үшін query/document рөлдерін қолдайды.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Қабылданатын кіріс деректері</dt><dd>Мәтін · token_ids</dd></div><div><dt>Нәтижелер</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Модель туралы</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>voyage-4 — Voyage AI-дың Voyage 4 тобындағы орташа өлшемді мәтіндік эмбеддинг моделі. Ол жалпы мақсаттағы және көптілді іздеу үшін сұрау мен құжат мәтінін сандық векторларға айналдырады. Топтың негізгі мүмкіндігі — ортақ эмбеддинг кеңістігі: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite және voyage-4-nano үйлесімді көрсетілімдер жасайды, сондықтан іздеу тапсырмасының сұрау және құжат жақтарында осы топтың әртүрлі модельдерін қолдануға болады.</p><h4>Ортақ кеңістік және асимметриялық іздеу</h4><p>Өндіруші сұрау мен корпус үшін әртүрлі модель қолдануды асимметриялық іздеу деп атайды. Құжатталған тәсілдердің бірі — корпусты voyage-4-large арқылы дайындап, одан voyage-4 сұрау эмбеддингтерімен іздеу. Корпус эмбеддингтері бір рет немесе бастапқы материал өзгергенде жасалады, ал сұрау векторлары іздеу сұраулары түскен сайын жасалады. Ортақ кеңістік топ ішіндегі сұрау моделін ауыстыруға мүмкіндік береді; тек осы ауыстыру үшін корпус эмбеддингтерін қайта жасау талап етілмейді.</p><p>Салыстырылатын векторлардың шығыс өлшемі мен көрсетілімін үйлесімді ұстаңыз. Ортақ кеңістік туралы мәлімдеме аталған Voyage 4 мәтіндік модельдеріне қатысты; өзара байланыссыз екі модель бірдей ұзындықтағы массив қайтарғаны мұны дәлелдемейді. Сондықтан практикалық тапсырма іздеудің екі жағында да voyage-4 моделін немесе көрсетілім параметрлері сәйкес болғанда оның сұрау векторларын бар voyage-4-large құжат индексімен қолдана алады.</p><h4>Сұрау және құжат рөлдері</h4><p>Voyage іздеу үшін кіріс мәтінін сұрау немесе құжат деп белгілеуді ұсынады. Кіріс рөлі параметрі векторлау алдында тиісті іздеу нұсқауын қосады. Корпус үзінділерін құжат, пайдаланушының іздеу тұжырымын сұрау ретінде дайындап, әр сақталған вектормен бірге нақты бастапқы мәтін мен идентификаторларды сақтаңыз.</p><p>Мысалы, білім іздеу жинағы техникалық нұсқаулар мен өнім түсіндірмелерін индекстей алады. Сәтсіз импорттан кейін не болатыны туралы сұрау осы әрекетті сипаттайтын бастапқы үзіндіні қайтаруы тиіс. Табылған нәтижені тексеруге немесе кейінгі RAG жауап кезеңінде қолдануға мүмкіндік беру үшін үзіндімен бірге тақырыптарды, тиісті шарттарды және дереккөздегі орнын сақтаңыз. Эмбеддинг — іздеуге арналған сандық көрсетілім; оның негізіндегі үзінді — кейінгі кезең қолданатын дәлел.</p><h4>Өлшемдер және шығыс дерек түрлері</h4><p>Құжатталған контекст терезесі — әр мәтінге 32 000 токен. Таңдауға болатын өлшемдер — 256, 512, 1024 және 2048; әдепкісі — 1024. Matryoshka оқытуы осы бірінің ішінде бірі орналасқан көрсетілім өлшемдерін қамтамасыз етеді. Топтың кванттауды ескеретін дайындауы арқасында шығыс 32 биттік жылжымалы нүктелі сандарды, таңбалы не таңбасыз 8 биттік бүтін сандарды немесе қапталған бинарлық мәндерді қолдана алады.</p><p>Қапталған бинарлық шығыста әр қайтарылған байт эмбеддингтің сегіз битін сақтайды, сондықтан байттар тізімінің ұзындығы таңдалған өлшемнің сегізден біріне тең. Байт саны мен эмбеддинг өлшемі әртүрлі мағына береді. Іздеу индексіңіз түсіндіре алатын көрсетілімді таңдаңыз және сығылған конфигурацияны таңдамас бұрын жинақта нақты қолданылатын сұрақтар мен тілдер бойынша кандидаттардың қатыстылығын тексеріңіз.</p><h4>Кіріс ұзындығы, пакеттеу және қысқарту</h4><p>Өндірушінің қазіргі мәтіндік эмбеддинг нұсқаулығы voyage-4 сұрауында ең көбі 1000 жол және жиынтық 320 000 токенге рұқсат береді. Пакет шектеуі әр кірістің 32 000 токендік терезесінен бөлек. Қысқарту әдепкі бойынша қосулы: шектен ұзын мәтін сыйғанша қысқартылады. Қысқарту өшірілсе, шектен ұзын жазба оның орнына қате туғызады.</p><p>Ұзын есеп немесе транскрипт үшін кіріс шекарасындағы қиып тастауға сүйенбей, жауап қамтитын үзінділерді әдейі дайындаңыз. Әр үзіндіні оның негізгі құжатымен және дереккөз нұсқасымен байланыстырыңыз. Кәдімгі voyage-4 эмбеддинг кірістері — жеке мәтіндер; бөліктер тобын контекстімен бірге өңдеу бөлек құжатталған контекстік эмбеддинг модельдеріне жатады.</p><h4>Іздеу нәтижесін пайдаланыңыз</h4><p>Векторларды үзінді мәтінімен және тұрақты дереккөз идентификаторларымен сақтаңыз, әр сұрау векторын үйлесімді құжат векторларымен салыстырып, кандидат үзінділерді қайтарыңыз. Топ релизі техникалық құжаттар, әңгімелер, ұзын құжаттар, код, құқық, қаржы және веб-мәтіндер сияқты материалдар бойынша іздеуді бағалайды. Бөлек реранкер кандидаттарды нақтылай алады, ал кейінгі жауап кезеңі олардың мәтінін қолдана алады. Қайтарылған үзінділерді тапсырмаға сай бағалаңыз: ортақ кеңістік үйлесімділігі модельдерді біріктіруге мүмкіндік береді, ал нәтиженің пайдалылығы бәрібір бастапқы материал мен сұраққа тәуелді.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Кіріс</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Шығыс</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Контекст</dt><dd>32 000 tokens</dd></div><div><dt>Шығыс пішімі</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th><th>Талап</th><th>Мәндер мен шектеулер</th><th>Әдепкі</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>voyageai/voyage-4</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Элементтердің ең аз саны: 1</div><div>Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.</div><div>Кіріс бюджеті: Ең көбі: 32 000 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Қолдау көрсетілмейді</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Ең азы: 1</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Талап\"><span class=\"card-cell-label\">Талап</span>Міндетті емес</td><td data-cell-label=\"Мәндер мен шектеулер\"><span class=\"card-cell-label\">Мәндер мен шектеулер</span><div>Шарттар: provider.options қабылданбайды</div></td><td data-cell-label=\"Әдепкі\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Әдепкі</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Кіріс материалдарының үйлесімдері</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Параметр талаптары</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>32000</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Параметр талаптары\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр талаптары</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Өмірлік цикл: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифтер</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.</p><dl data-price-conditions><dt>Жылдам режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Жылдам режим таңдалғанда</span></dd><dt>Икемді режим</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">flex режимі таңдалғанда</span></dd><dt>Ой қорытудың ең жоғары деңгейі</dt><dd>Стандартты тариф <span class=\"note-s\">Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot мөлшерлемелері</h4><h4>Баптаулар бойынша бағалар</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Баптау</th><th>Мөлшерлемелер кестесі</th><th>Төлем</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Баптау\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Баптау</span>Токендердің базалық тарифтері</th><td data-cell-label=\"Мөлшерлемелер кестесі\"><span class=\"card-cell-label\">Мөлшерлемелер кестесі</span>Негізгі мөлшерлеме</td><td data-cell-label=\"Төлем\"><span class=\"card-cell-label\">Төлем</span><div><span>Кіріс · Кіріс токендері</span> <b>$0.00012</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-2701-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2701-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2701-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2701-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Кодты көшіру\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2701-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2701-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;voyageai/voyage-4&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2701-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2701-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;voyageai/voyage-4&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Нәтижелерді алу және сақтау</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддингтер</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Барлық дайын нәтижені сақтау</h5><p class=\"note-s\">Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.</p><p class=\"note-s\">Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Бастапқы жауапты тексеру қажет болса</h5><p class=\"note-s\">Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Жауап өрістері</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Өріс</th><th>Түрі</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Өріс\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Өріс</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Түрі\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Түрі</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Қателер және келесі қадамдар</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Жауап</th><th>Шарт</th><th>Келесі қадам</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Жауап\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Жауап</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Шарт\"><span class=\"card-cell-label\">Шарт</span>Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате</td><td data-cell-label=\"Келесі қадам\"><span class=\"card-cell-label\">Келесі қадам</span>Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Балама атаулар</h3><h4>Модельдердің балама атаулары</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=voyageai%2Fvoyage-4&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-4&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-4</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=voyageai%2Fvoyage-4&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-4&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-4</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-4",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/voyage-4"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.",
            "Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00012000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"voyageai/voyage-4\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-4',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.12,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Жылдам режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Жылдам режим таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Икемді режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "flex режимі таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00012000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
                "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": "voyageai/voyage-4",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00012000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
            "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": "voyageai/voyage-4",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "2f8092c95334e5359e0a614b356c82ca04f3f604c13e9291d49eaf0dfae2b52d",
    "input_html_sha256": "95e3e96c7e8e70367c7c856e0f7d76396204ebb8fc7f9ec5212d2520ea493ef5",
    "private_audit_sha256": "e4c1d3d76b23cc498ec476743e2d520d7d74351e7af3ae8beb8d580905a3764b",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/kk/voyageai-voyage-4/",
    "description": "voyage-4 Voyage 4 модельдер тобының ортақ векторлық кеңістігінде жалпы мақсаттағы және көптілді іздеуге арналған мәтін эмбеддингтерін жасайды. 32 000 токендік кірісті, таңдауға болатын 256–2048 өлшемді шығысты және іздеу мен RAG үшін query/document рөлдерін қолдайды.",
    "locale": "kk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/kk/voyageai-voyage-4/index.md",
    "title": "VoyageAI by MongoDB: voyage-4 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/kk/voyageai-voyage-4/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "voyage-4 — Voyage AI-дың Voyage 4 тобындағы орташа өлшемді мәтіндік эмбеддинг моделі. Ол жалпы мақсаттағы және көптілді іздеу үшін сұрау мен құжат мәтінін сандық векторларға айналдырады. Топтың негізгі мүмкіндігі — ортақ эмбеддинг кеңістігі: voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-lite және voyage-4-nano үйлесімді көрсетілімдер жасайды, сондықтан іздеу тапсырмасының сұрау және құжат жақтарында осы топтың әртүрлі модельдерін қолдануға болады.\n\n### Ортақ кеңістік және асимметриялық іздеу\n\nӨндіруші сұрау мен корпус үшін әртүрлі модель қолдануды асимметриялық іздеу деп атайды. Құжатталған тәсілдердің бірі — корпусты voyage-4-large арқылы дайындап, одан voyage-4 сұрау эмбеддингтерімен іздеу. Корпус эмбеддингтері бір рет немесе бастапқы материал өзгергенде жасалады, ал сұрау векторлары іздеу сұраулары түскен сайын жасалады. Ортақ кеңістік топ ішіндегі сұрау моделін ауыстыруға мүмкіндік береді; тек осы ауыстыру үшін корпус эмбеддингтерін қайта жасау талап етілмейді.\n\nСалыстырылатын векторлардың шығыс өлшемі мен көрсетілімін үйлесімді ұстаңыз. Ортақ кеңістік туралы мәлімдеме аталған Voyage 4 мәтіндік модельдеріне қатысты; өзара байланыссыз екі модель бірдей ұзындықтағы массив қайтарғаны мұны дәлелдемейді. Сондықтан практикалық тапсырма іздеудің екі жағында да voyage-4 моделін немесе көрсетілім параметрлері сәйкес болғанда оның сұрау векторларын бар voyage-4-large құжат индексімен қолдана алады.\n\n### Сұрау және құжат рөлдері\n\nVoyage іздеу үшін кіріс мәтінін сұрау немесе құжат деп белгілеуді ұсынады. Кіріс рөлі параметрі векторлау алдында тиісті іздеу нұсқауын қосады. Корпус үзінділерін құжат, пайдаланушының іздеу тұжырымын сұрау ретінде дайындап, әр сақталған вектормен бірге нақты бастапқы мәтін мен идентификаторларды сақтаңыз.\n\nМысалы, білім іздеу жинағы техникалық нұсқаулар мен өнім түсіндірмелерін индекстей алады. Сәтсіз импорттан кейін не болатыны туралы сұрау осы әрекетті сипаттайтын бастапқы үзіндіні қайтаруы тиіс. Табылған нәтижені тексеруге немесе кейінгі RAG жауап кезеңінде қолдануға мүмкіндік беру үшін үзіндімен бірге тақырыптарды, тиісті шарттарды және дереккөздегі орнын сақтаңыз. Эмбеддинг — іздеуге арналған сандық көрсетілім; оның негізіндегі үзінді — кейінгі кезең қолданатын дәлел.\n\n### Өлшемдер және шығыс дерек түрлері\n\nҚұжатталған контекст терезесі — әр мәтінге 32 000 токен. Таңдауға болатын өлшемдер — 256, 512, 1024 және 2048; әдепкісі — 1024. Matryoshka оқытуы осы бірінің ішінде бірі орналасқан көрсетілім өлшемдерін қамтамасыз етеді. Топтың кванттауды ескеретін дайындауы арқасында шығыс 32 биттік жылжымалы нүктелі сандарды, таңбалы не таңбасыз 8 биттік бүтін сандарды немесе қапталған бинарлық мәндерді қолдана алады.\n\nҚапталған бинарлық шығыста әр қайтарылған байт эмбеддингтің сегіз битін сақтайды, сондықтан байттар тізімінің ұзындығы таңдалған өлшемнің сегізден біріне тең. Байт саны мен эмбеддинг өлшемі әртүрлі мағына береді. Іздеу индексіңіз түсіндіре алатын көрсетілімді таңдаңыз және сығылған конфигурацияны таңдамас бұрын жинақта нақты қолданылатын сұрақтар мен тілдер бойынша кандидаттардың қатыстылығын тексеріңіз.\n\n### Кіріс ұзындығы, пакеттеу және қысқарту\n\nӨндірушінің қазіргі мәтіндік эмбеддинг нұсқаулығы voyage-4 сұрауында ең көбі 1000 жол және жиынтық 320 000 токенге рұқсат береді. Пакет шектеуі әр кірістің 32 000 токендік терезесінен бөлек. Қысқарту әдепкі бойынша қосулы: шектен ұзын мәтін сыйғанша қысқартылады. Қысқарту өшірілсе, шектен ұзын жазба оның орнына қате туғызады.\n\nҰзын есеп немесе транскрипт үшін кіріс шекарасындағы қиып тастауға сүйенбей, жауап қамтитын үзінділерді әдейі дайындаңыз. Әр үзіндіні оның негізгі құжатымен және дереккөз нұсқасымен байланыстырыңыз. Кәдімгі voyage-4 эмбеддинг кірістері — жеке мәтіндер; бөліктер тобын контекстімен бірге өңдеу бөлек құжатталған контекстік эмбеддинг модельдеріне жатады.\n\n### Іздеу нәтижесін пайдаланыңыз\n\nВекторларды үзінді мәтінімен және тұрақты дереккөз идентификаторларымен сақтаңыз, әр сұрау векторын үйлесімді құжат векторларымен салыстырып, кандидат үзінділерді қайтарыңыз. Топ релизі техникалық құжаттар, әңгімелер, ұзын құжаттар, код, құқық, қаржы және веб-мәтіндер сияқты материалдар бойынша іздеуді бағалайды. Бөлек реранкер кандидаттарды нақтылай алады, ал кейінгі жауап кезеңі олардың мәтінін қолдана алады. Қайтарылған үзінділерді тапсырмаға сай бағалаңыз: ортақ кеңістік үйлесімділігі модельдерді біріктіруге мүмкіндік береді, ал нәтиженің пайдалылығы бәрібір бастапқы материал мен сұраққа тәуелді.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
    "canonical_model": "voyageai/voyage-4",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00012000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
            "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": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyageai/voyage-4",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Міндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қате",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Жаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/voyage-4"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "UTF8 байттары",
                  "token_unit": "токендер массивінің элементтері"
                },
                "conditions": "Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options қабылданбайды",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.",
            "Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Токендердің базалық тарифтері",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00012000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"voyageai/voyage-4\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-4',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.12,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Жылдам режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Жылдам режим таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Икемді режим",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "flex режимі таңдалғанда"
          },
          {
            "label": "Ой қорытудың ең жоғары деңгейі",
            "value": "Стандартты тариф",
            "when": "Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00012000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
                "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": "voyageai/voyage-4",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00012000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
            "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": "voyageai/voyage-4",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "VoyageAI by MongoDB: voyage-4",
    "price": {
      "in": 0.12,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.12,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00012000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000012",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "voyageai/voyage-4",
    "short": "voyage-4 Voyage 4 модельдер тобының ортақ векторлық кеңістігінде жалпы мақсаттағы және көптілді іздеуге арналған мәтін эмбеддингтерін жасайды. 32 000 токендік кірісті, таңдауға болатын 256–2048 өлшемді шығысты және іздеу мен RAG үшін query/document рөлдерін қолдайды."
  },
  "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-4 Voyage 4 модельдер тобының ортақ векторлық кеңістігінде жалпы мақсаттағы және көптілді іздеуге арналған мәтін эмбеддингтерін жасайды. 32 000 токендік кірісті, таңдауға болатын 256–2048 өлшемді шығысты және іздеу мен RAG үшін query/document рөлдерін қолдайды.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "5f7a56a633a7293d9025b754317a0ff58aa80ff8dc0b945e5c6e9e2af9ae6fef",
    "renderer_sha256": "def3bb6e69c8ddb72f88ec6540bbe55d0e503790f964d84073ecda781b13bedf"
  },
  "sourceRevision": "7f4e9d4267918de5c0c73dd5a5fcfc024c4dde4829cd2d976242b1e9c6816cc3"
}