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  "aboutHtml": "<p>bge-large-en-v1.5는 BAAI의 대형 영어 밀집 임베딩 버전입니다. 문단 검색과 의미 비교를 위해 텍스트를 1024차원 벡터로 변환합니다. 버전 1.5는 더 유용한 유사도 분포와 지시문 없이도 개선된 검색을 목표로 제조사가 갱신한 버전입니다. Large는 Base, Small, 중국어 버전, 다국어 BGE-M3 모델과 구별되는 체크포인트입니다.</p><h4>문단 검색 구성하기</h4><p>더 긴 문서에서 짧은 검색 쿼리에 해당하는 내용을 찾을 때 제조사는 쿼리 지시문 “Represent this sentence for searching relevant passages:”를 권장합니다. 이 지시문은 쿼리 쪽에만 추가하고, 말뭉치의 문단은 지시문 없이 자체 원문을 유지하세요. 다른 용도에서는 텍스트를 바로 사용해도 됩니다. BAAI는 v1.5에서 접두어 없이 검색하는 방법도 설명하며, 실제 작업에서 가장 잘 작동하는 준비 방식을 선택할 것을 권장합니다.</p><p>실용적인 지식 모음으로 영어 기술 설명서의 절들을 색인할 수 있습니다. 출력 형식을 바꾸는 설정을 묻는 질문에는 해당 설정과 조건을 설명하는 절이 반환되어야 합니다. 각 문단과 함께 제목, 관련 설명, 원문 위치를 보관하세요. 모델은 수치 표현을 제공하고, 독자나 이후 RAG 단계는 반환된 원문을 사용합니다.</p><h4>표현과 매칭</h4><p>제조사의 직접 인코딩 예시는 첫 번째 CLS 토큰의 최종 은닉 상태를 풀링된 임베딩으로 사용한 뒤 벡터를 정규화합니다. 정규화된 벡터끼리 내적하면 코사인 유사도가 됩니다. 따라서 각 문단을 한 번 준비해 저장한 뒤 들어오는 쿼리 벡터와 비교할 수 있고, 원문이 바뀌면 표현을 갱신합니다.</p><p>1024차원은 출력 벡터의 길이를 나타냅니다. 이는 768차원의 Base 표현과 다르며 다른 체크포인트와 호환되는 공통 공간을 뜻하지 않습니다. 저장된 색인에 모델과 준비 규칙을 함께 연결해 두세요. 임베딩 버전이 바뀌면 말뭉치 표현과 쿼리 표현을 함께 확인해야 합니다.</p><h4>원문을 입력 창에 맞추기</h4><p>문서화된 시퀀스 길이는 512토큰입니다. 긴 설명서를 하나의 지나치게 큰 입력으로 넣기보다 내용이 이어지는 절로 준비하세요. 조건이나 예외는 그것이 한정하는 규칙 곁에 두고, 검색된 절이 홀로 읽혀도 의미가 통하도록 충분한 맥락을 포함하세요. 추가한 쿼리 지시문도 입력 토큰을 사용하므로 모델의 입력 창은 준비된 전체 입력에 적용됩니다.</p><p>하나의 사용자 질문에 답하는 제목과 문단들을 유용한 문단 경계로 삼을 수 있습니다. 결과를 올바른 원문으로 추적할 수 있도록 상위 문서의 식별자와 버전은 벡터 밖에 보관하세요. 비교 작업에는 실제 비교할 텍스트를 사용하세요. 찾아야 할 차이를 없애는 무관한 요약으로 대체하지 마세요.</p><h4>점수 해석하기</h4><p>제조사는 절대 유사도를 의미상 동등성을 판단하는 공통 규칙으로 취급하지 말라고 경고합니다. 검색에서는 점수의 상대적 순서가 핵심이며, 임계값은 해당 작업의 텍스트 분포에 맞게 보정해야 합니다. 답이 알려진 질문과 답이 자료에 없는 질문 모두에 대해 후보 문단을 검토하세요. 그러면 반환된 절이 단지 비슷한 주제를 다루는지, 필요한 정보를 실제로 제공하는지 알 수 있습니다.</p><p>bge-large-en-v1.5는 영어 밀집 벡터를 제공합니다. 별도의 리랭커가 후보 순서를 다듬을 수 있고, 별도의 언어 모델이 선택된 문단에서 답변을 작성할 수 있습니다. 이 버전의 유용한 출력은 원문에 연결된 검색 가능한 표현이며, 정확한 Large v1.5 모델 선택과 입력 준비 방식이 함께 유지되어야 합니다.</p>",
  "aboutText": "bge-large-en-v1.5는 BAAI의 대형 영어 밀집 임베딩 버전입니다. 문단 검색과 의미 비교를 위해 텍스트를 1024차원 벡터로 변환합니다. 버전 1.5는 더 유용한 유사도 분포와 지시문 없이도 개선된 검색을 목표로 제조사가 갱신한 버전입니다. Large는 Base, Small, 중국어 버전, 다국어 BGE-M3 모델과 구별되는 체크포인트입니다.\n\n### 문단 검색 구성하기\n\n더 긴 문서에서 짧은 검색 쿼리에 해당하는 내용을 찾을 때 제조사는 쿼리 지시문 “Represent this sentence for searching relevant passages:”를 권장합니다. 이 지시문은 쿼리 쪽에만 추가하고, 말뭉치의 문단은 지시문 없이 자체 원문을 유지하세요. 다른 용도에서는 텍스트를 바로 사용해도 됩니다. BAAI는 v1.5에서 접두어 없이 검색하는 방법도 설명하며, 실제 작업에서 가장 잘 작동하는 준비 방식을 선택할 것을 권장합니다.\n\n실용적인 지식 모음으로 영어 기술 설명서의 절들을 색인할 수 있습니다. 출력 형식을 바꾸는 설정을 묻는 질문에는 해당 설정과 조건을 설명하는 절이 반환되어야 합니다. 각 문단과 함께 제목, 관련 설명, 원문 위치를 보관하세요. 모델은 수치 표현을 제공하고, 독자나 이후 RAG 단계는 반환된 원문을 사용합니다.\n\n### 표현과 매칭\n\n제조사의 직접 인코딩 예시는 첫 번째 CLS 토큰의 최종 은닉 상태를 풀링된 임베딩으로 사용한 뒤 벡터를 정규화합니다. 정규화된 벡터끼리 내적하면 코사인 유사도가 됩니다. 따라서 각 문단을 한 번 준비해 저장한 뒤 들어오는 쿼리 벡터와 비교할 수 있고, 원문이 바뀌면 표현을 갱신합니다.\n\n1024차원은 출력 벡터의 길이를 나타냅니다. 이는 768차원의 Base 표현과 다르며 다른 체크포인트와 호환되는 공통 공간을 뜻하지 않습니다. 저장된 색인에 모델과 준비 규칙을 함께 연결해 두세요. 임베딩 버전이 바뀌면 말뭉치 표현과 쿼리 표현을 함께 확인해야 합니다.\n\n### 원문을 입력 창에 맞추기\n\n문서화된 시퀀스 길이는 512토큰입니다. 긴 설명서를 하나의 지나치게 큰 입력으로 넣기보다 내용이 이어지는 절로 준비하세요. 조건이나 예외는 그것이 한정하는 규칙 곁에 두고, 검색된 절이 홀로 읽혀도 의미가 통하도록 충분한 맥락을 포함하세요. 추가한 쿼리 지시문도 입력 토큰을 사용하므로 모델의 입력 창은 준비된 전체 입력에 적용됩니다.\n\n하나의 사용자 질문에 답하는 제목과 문단들을 유용한 문단 경계로 삼을 수 있습니다. 결과를 올바른 원문으로 추적할 수 있도록 상위 문서의 식별자와 버전은 벡터 밖에 보관하세요. 비교 작업에는 실제 비교할 텍스트를 사용하세요. 찾아야 할 차이를 없애는 무관한 요약으로 대체하지 마세요.\n\n### 점수 해석하기\n\n제조사는 절대 유사도를 의미상 동등성을 판단하는 공통 규칙으로 취급하지 말라고 경고합니다. 검색에서는 점수의 상대적 순서가 핵심이며, 임계값은 해당 작업의 텍스트 분포에 맞게 보정해야 합니다. 답이 알려진 질문과 답이 자료에 없는 질문 모두에 대해 후보 문단을 검토하세요. 그러면 반환된 절이 단지 비슷한 주제를 다루는지, 필요한 정보를 실제로 제공하는지 알 수 있습니다.\n\nbge-large-en-v1.5는 영어 밀집 벡터를 제공합니다. 별도의 리랭커가 후보 순서를 다듬을 수 있고, 별도의 언어 모델이 선택된 문단에서 답변을 작성할 수 있습니다. 이 버전의 유용한 출력은 원문에 연결된 검색 가능한 표현이며, 정확한 Large v1.5 모델 선택과 입력 준비 방식이 함께 유지되어야 합니다.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>bge-large-en-v1.5는 BAAI의 대형 영어 밀집 임베딩 버전입니다. 문단 검색과 의미 비교를 위해 텍스트를 1024차원 벡터로 변환합니다. 버전 1.5는 더 유용한 유사도 분포와 지시문 없이도 개선된 검색을 목표로 제조사가 갱신한 버전입니다. Large는 Base, Small, 중국어 버전, 다국어 BGE-M3 모델과 구별되는 체크포인트입니다.</p><h4>문단 검색 구성하기</h4><p>더 긴 문서에서 짧은 검색 쿼리에 해당하는 내용을 찾을 때 제조사는 쿼리 지시문 “Represent this sentence for searching relevant passages:”를 권장합니다. 이 지시문은 쿼리 쪽에만 추가하고, 말뭉치의 문단은 지시문 없이 자체 원문을 유지하세요. 다른 용도에서는 텍스트를 바로 사용해도 됩니다. BAAI는 v1.5에서 접두어 없이 검색하는 방법도 설명하며, 실제 작업에서 가장 잘 작동하는 준비 방식을 선택할 것을 권장합니다.</p><p>실용적인 지식 모음으로 영어 기술 설명서의 절들을 색인할 수 있습니다. 출력 형식을 바꾸는 설정을 묻는 질문에는 해당 설정과 조건을 설명하는 절이 반환되어야 합니다. 각 문단과 함께 제목, 관련 설명, 원문 위치를 보관하세요. 모델은 수치 표현을 제공하고, 독자나 이후 RAG 단계는 반환된 원문을 사용합니다.</p><h4>표현과 매칭</h4><p>제조사의 직접 인코딩 예시는 첫 번째 CLS 토큰의 최종 은닉 상태를 풀링된 임베딩으로 사용한 뒤 벡터를 정규화합니다. 정규화된 벡터끼리 내적하면 코사인 유사도가 됩니다. 따라서 각 문단을 한 번 준비해 저장한 뒤 들어오는 쿼리 벡터와 비교할 수 있고, 원문이 바뀌면 표현을 갱신합니다.</p><p>1024차원은 출력 벡터의 길이를 나타냅니다. 이는 768차원의 Base 표현과 다르며 다른 체크포인트와 호환되는 공통 공간을 뜻하지 않습니다. 저장된 색인에 모델과 준비 규칙을 함께 연결해 두세요. 임베딩 버전이 바뀌면 말뭉치 표현과 쿼리 표현을 함께 확인해야 합니다.</p><h4>원문을 입력 창에 맞추기</h4><p>문서화된 시퀀스 길이는 512토큰입니다. 긴 설명서를 하나의 지나치게 큰 입력으로 넣기보다 내용이 이어지는 절로 준비하세요. 조건이나 예외는 그것이 한정하는 규칙 곁에 두고, 검색된 절이 홀로 읽혀도 의미가 통하도록 충분한 맥락을 포함하세요. 추가한 쿼리 지시문도 입력 토큰을 사용하므로 모델의 입력 창은 준비된 전체 입력에 적용됩니다.</p><p>하나의 사용자 질문에 답하는 제목과 문단들을 유용한 문단 경계로 삼을 수 있습니다. 결과를 올바른 원문으로 추적할 수 있도록 상위 문서의 식별자와 버전은 벡터 밖에 보관하세요. 비교 작업에는 실제 비교할 텍스트를 사용하세요. 찾아야 할 차이를 없애는 무관한 요약으로 대체하지 마세요.</p><h4>점수 해석하기</h4><p>제조사는 절대 유사도를 의미상 동등성을 판단하는 공통 규칙으로 취급하지 말라고 경고합니다. 검색에서는 점수의 상대적 순서가 핵심이며, 임계값은 해당 작업의 텍스트 분포에 맞게 보정해야 합니다. 답이 알려진 질문과 답이 자료에 없는 질문 모두에 대해 후보 문단을 검토하세요. 그러면 반환된 절이 단지 비슷한 주제를 다루는지, 필요한 정보를 실제로 제공하는지 알 수 있습니다.</p><p>bge-large-en-v1.5는 영어 밀집 벡터를 제공합니다. 별도의 리랭커가 후보 순서를 다듬을 수 있고, 별도의 언어 모델이 선택된 문단에서 답변을 작성할 수 있습니다. 이 버전의 유용한 출력은 원문에 연결된 검색 가능한 표현이며, 정확한 Large v1.5 모델 선택과 입력 준비 방식이 함께 유지되어야 합니다.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · 임베딩</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 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조정값을 적용하는 경우</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot 요금</h4><h4>설정별 가격</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>요금</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>토큰의 기본 단가</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>$0.00002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1075-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1075-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1075-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1075-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1075-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1075-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;baai/bge-large-en-v1.5&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-1075-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1075-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;baai/bge-large-en-v1.5&#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\">결과 수신 및 저장</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>완료된 결과 모두 보관</h5><p class=\"note-s\">반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>응답 필드</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>오류와 다음 단계</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>응답</th><th>조건</th><th>다음 단계</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">별칭</h3><h4>모델 별칭</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-large-en-v1.5</code></a></span></p><h4>메서드 경로 별칭</h4><p class=\"note-s\">위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.</p><h4>관련 호출용 ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=baai%2Fbge-large-en-v1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-large-en-v1.5&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-large-en-v1.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-large-en-v1.5",
      "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": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
            "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": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
              "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": [
                  "baai/bge-large-en-v1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 바이트",
                  "token_unit": "토큰 배열 요소"
                },
                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
                "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": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "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": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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",
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "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\": \"baai/bge-large-en-v1.5\", \"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='baai/bge-large-en-v1.5',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "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": "0.00002000",
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                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
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                "quantity": 1000,
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                "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",
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                "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,
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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              {
                "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,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
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                "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,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
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        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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            "label": "Input tokens",
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            "quantity_is_estimate": false,
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          {
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            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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          },
          {
            "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,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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          {
            "amount": null,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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  "model_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
  "nativeProvenance": {
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  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/",
    "description": "BAAI bge-large-en-v1.5는 검색과 의미 비교를 위한 1024차원 영어 텍스트 벡터를 생성합니다. v1.5 준비 방식은 선택적인 질의 지시문을 지원하며, 문서에 명시된 시퀀스 길이는 512토큰입니다.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/index.md",
    "title": "BAAI: bge-large-en-v1.5 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/baai-bge-large-en-v1-5/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "bge-large-en-v1.5는 BAAI의 대형 영어 밀집 임베딩 버전입니다. 문단 검색과 의미 비교를 위해 텍스트를 1024차원 벡터로 변환합니다. 버전 1.5는 더 유용한 유사도 분포와 지시문 없이도 개선된 검색을 목표로 제조사가 갱신한 버전입니다. Large는 Base, Small, 중국어 버전, 다국어 BGE-M3 모델과 구별되는 체크포인트입니다.\n\n### 문단 검색 구성하기\n\n더 긴 문서에서 짧은 검색 쿼리에 해당하는 내용을 찾을 때 제조사는 쿼리 지시문 “Represent this sentence for searching relevant passages:”를 권장합니다. 이 지시문은 쿼리 쪽에만 추가하고, 말뭉치의 문단은 지시문 없이 자체 원문을 유지하세요. 다른 용도에서는 텍스트를 바로 사용해도 됩니다. BAAI는 v1.5에서 접두어 없이 검색하는 방법도 설명하며, 실제 작업에서 가장 잘 작동하는 준비 방식을 선택할 것을 권장합니다.\n\n실용적인 지식 모음으로 영어 기술 설명서의 절들을 색인할 수 있습니다. 출력 형식을 바꾸는 설정을 묻는 질문에는 해당 설정과 조건을 설명하는 절이 반환되어야 합니다. 각 문단과 함께 제목, 관련 설명, 원문 위치를 보관하세요. 모델은 수치 표현을 제공하고, 독자나 이후 RAG 단계는 반환된 원문을 사용합니다.\n\n### 표현과 매칭\n\n제조사의 직접 인코딩 예시는 첫 번째 CLS 토큰의 최종 은닉 상태를 풀링된 임베딩으로 사용한 뒤 벡터를 정규화합니다. 정규화된 벡터끼리 내적하면 코사인 유사도가 됩니다. 따라서 각 문단을 한 번 준비해 저장한 뒤 들어오는 쿼리 벡터와 비교할 수 있고, 원문이 바뀌면 표현을 갱신합니다.\n\n1024차원은 출력 벡터의 길이를 나타냅니다. 이는 768차원의 Base 표현과 다르며 다른 체크포인트와 호환되는 공통 공간을 뜻하지 않습니다. 저장된 색인에 모델과 준비 규칙을 함께 연결해 두세요. 임베딩 버전이 바뀌면 말뭉치 표현과 쿼리 표현을 함께 확인해야 합니다.\n\n### 원문을 입력 창에 맞추기\n\n문서화된 시퀀스 길이는 512토큰입니다. 긴 설명서를 하나의 지나치게 큰 입력으로 넣기보다 내용이 이어지는 절로 준비하세요. 조건이나 예외는 그것이 한정하는 규칙 곁에 두고, 검색된 절이 홀로 읽혀도 의미가 통하도록 충분한 맥락을 포함하세요. 추가한 쿼리 지시문도 입력 토큰을 사용하므로 모델의 입력 창은 준비된 전체 입력에 적용됩니다.\n\n하나의 사용자 질문에 답하는 제목과 문단들을 유용한 문단 경계로 삼을 수 있습니다. 결과를 올바른 원문으로 추적할 수 있도록 상위 문서의 식별자와 버전은 벡터 밖에 보관하세요. 비교 작업에는 실제 비교할 텍스트를 사용하세요. 찾아야 할 차이를 없애는 무관한 요약으로 대체하지 마세요.\n\n### 점수 해석하기\n\n제조사는 절대 유사도를 의미상 동등성을 판단하는 공통 규칙으로 취급하지 말라고 경고합니다. 검색에서는 점수의 상대적 순서가 핵심이며, 임계값은 해당 작업의 텍스트 분포에 맞게 보정해야 합니다. 답이 알려진 질문과 답이 자료에 없는 질문 모두에 대해 후보 문단을 검토하세요. 그러면 반환된 절이 단지 비슷한 주제를 다루는지, 필요한 정보를 실제로 제공하는지 알 수 있습니다.\n\nbge-large-en-v1.5는 영어 밀집 벡터를 제공합니다. 별도의 리랭커가 후보 순서를 다듬을 수 있고, 별도의 언어 모델이 선택된 문단에서 답변을 작성할 수 있습니다. 이 버전의 유용한 출력은 원문에 연결된 검색 가능한 표현이며, 정확한 Large v1.5 모델 선택과 입력 준비 방식이 함께 유지되어야 합니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "baai/bge-large-en-v1.5",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
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      ]
    },
    "card_routes": [
      {
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          {
            "amount": "0.00002000",
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            "billing_input": true,
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          {
            "amount": "0",
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            "billing_input": true,
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            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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          }
        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "baai/bge-large-en-v1.5",
    "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": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
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                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
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            ],
            "outputs": {
              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
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                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
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                },
                {
                  "description": null,
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              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
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                  "baai/bge-large-en-v1.5"
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              },
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                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 바이트",
                  "token_unit": "토큰 배열 요소"
                },
                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
                "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,
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                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
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                "enum": null,
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                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
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                "enum": null,
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                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
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                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
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                "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": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "native_quantity": 1,
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                "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\": \"baai/bge-large-en-v1.5\", \"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='baai/bge-large-en-v1.5',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "request_model_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "BAAI: bge-large-en-v1.5",
    "price": {
      "in": 0.02,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.02,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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",
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    "public_id": "baai/bge-large-en-v1.5",
    "short": "BAAI bge-large-en-v1.5는 검색과 의미 비교를 위한 1024차원 영어 텍스트 벡터를 생성합니다. v1.5 준비 방식은 선택적인 질의 지시문을 지원하며, 문서에 명시된 시퀀스 길이는 512토큰입니다."
  },
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  "shortText": "BAAI bge-large-en-v1.5는 검색과 의미 비교를 위한 1024차원 영어 텍스트 벡터를 생성합니다. v1.5 준비 방식은 선택적인 질의 지시문을 지원하며, 문서에 명시된 시퀀스 길이는 512토큰입니다.",
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