{
  "aboutHtml": "<p>BGE-M3는 여러 검색 기능, 여러 언어, 다양한 입력 길이라는 세 가지 범용성을 중심으로 설계된 BAAI의 다국어 검색 모델입니다. 제조사는 100개가 넘는 언어와 최대 8192토큰의 입력을 지원한다고 설명합니다. 하나로 통합된 모델이 밀집 벡터, 희소 어휘 가중치, 다중 벡터 표현을 제공하므로, 검색 설계에서 여러 종류의 근거를 선택하거나 결합할 수 있습니다.</p><h4>검색을 위한 세 가지 표현</h4><p>밀집 모드는 텍스트를 1024차원 벡터 하나로 매핑합니다. 이를 통해 질의와 지문이 나타내는 의미를 비교할 수 있습니다. 희소 모드는 어휘 매칭을 위해 텍스트에 등장하는 토큰에 가중치를 부여합니다. 다중 벡터 모드는 텍스트를 여러 벡터로 표현하고, ColBERT 방식의 상호작용으로 질의와 문서를 더 세밀한 수준에서 비교합니다.</p><p>검색 색인에서 이 출력들은 역할이 다릅니다. 밀집 벡터는 지문 하나의 표현을 제공하고, 희소 토큰 가중치 맵은 어휘 신호를 유지하며, 여러 벡터는 다른 비교 구조를 제공합니다. 제조사의 예제는 선택한 표현을 반환하고 텍스트 쌍의 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 선택한 표현과 점수 계산 방식을 검색 작업의 의도적인 구성 요소로 다루세요.</p><h4>다국어 텍스트와 입력 준비</h4><p>BGE-M3에는 이전 BGE 모델에서 사용하던 검색 지시문을 추가할 필요가 없습니다. 질의와 실제 원문 지문을 직접 준비하세요. 다국어 지식 컬렉션은 각 지문을 원래 언어 그대로 보관하고, 문서 식별자와 로캘을 연결할 수 있습니다. 결과를 확인할 때에는 대상 언어 구성에서 실제 사용자가 하는 질문을 사용하세요.</p><p>실제 작업의 예로는 여러 언어로 보관된 정책 설명, 제품 도움말 또는 기술 문서를 검색하는 경우가 있습니다. 질문에 중요한 이름, 모델 번호, 용어를 유지하세요. 어휘 표현은 이러한 용어의 일치 신호를 보존하는 데 도움이 되고, 밀집 표현은 의미적 근거를 제공합니다. 검색된 지문에는 독자가 살펴볼 수 있는 텍스트와 출처 위치가 포함되어야 합니다.</p><h4>긴 문서와 검색 단위</h4><p>8192토큰 입력 범위를 통해 짧은 문장부터 긴 문서까지 표현할 수 있습니다. 검색이 반환해야 하는 답을 중심으로 단위를 선택하세요. 완전한 섹션은 정의와 예외를 보존할 수 있고, 더 짧은 지문은 특정 지시를 찾기 쉽게 해줍니다. 긴 입력 범위는 이러한 선택을 가능하게 하지만, 벡터는 실제로 인코딩한 자료와 연결된다는 점은 변하지 않습니다.</p><p>각 지문을 상위 문서 및 버전과 연결해 두세요. 긴 보고서에서는 관련 수치나 결론의 제목과 주변 설명을 보존하세요. 근거가 본문에 있는 경우 검색 결과의 제목에만 의존하지 마세요. 원문이 바뀌면 해당 검색 표현을 갱신할 수 있을 만큼의 메타데이터를 유지하세요.</p><h4>하이브리드 점수와 후속 활용</h4><p>제조사는 하이브리드 검색 후 별도의 리랭킹 단계를 수행할 것을 권장합니다. 예제에서는 밀집, 희소, 다중 벡터 점수를 계산하고 가중 조합을 만듭니다. 컬렉션의 질문과 어휘를 기준으로 조합을 선택하세요. 예제에 표시된 가중치가 모든 코퍼스에 보편적으로 적용되는 설정은 아닙니다.</p><p>유용한 결과는 원문 지문을 계속 사용할 수 있고, 표현 방식과 순위 산정 방법이 기록된 후보 집합입니다. 별도의 리랭커로 집합을 정교화하고, 별도의 텍스트 생성 단계에서 지문 내용을 사용할 수 있습니다. BGE-M3의 희소 및 다중 벡터 기능은 제조사 모델의 모드입니다. 밀집 임베딩, 어휘 출력, 쌍 점수는 서로 바꿔 쓸 수 있는 배열이 아니라 서로 다른 산출물입니다.</p>",
  "aboutText": "BGE-M3는 여러 검색 기능, 여러 언어, 다양한 입력 길이라는 세 가지 범용성을 중심으로 설계된 BAAI의 다국어 검색 모델입니다. 제조사는 100개가 넘는 언어와 최대 8192토큰의 입력을 지원한다고 설명합니다. 하나로 통합된 모델이 밀집 벡터, 희소 어휘 가중치, 다중 벡터 표현을 제공하므로, 검색 설계에서 여러 종류의 근거를 선택하거나 결합할 수 있습니다.\n\n### 검색을 위한 세 가지 표현\n\n밀집 모드는 텍스트를 1024차원 벡터 하나로 매핑합니다. 이를 통해 질의와 지문이 나타내는 의미를 비교할 수 있습니다. 희소 모드는 어휘 매칭을 위해 텍스트에 등장하는 토큰에 가중치를 부여합니다. 다중 벡터 모드는 텍스트를 여러 벡터로 표현하고, ColBERT 방식의 상호작용으로 질의와 문서를 더 세밀한 수준에서 비교합니다.\n\n검색 색인에서 이 출력들은 역할이 다릅니다. 밀집 벡터는 지문 하나의 표현을 제공하고, 희소 토큰 가중치 맵은 어휘 신호를 유지하며, 여러 벡터는 다른 비교 구조를 제공합니다. 제조사의 예제는 선택한 표현을 반환하고 텍스트 쌍의 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 선택한 표현과 점수 계산 방식을 검색 작업의 의도적인 구성 요소로 다루세요.\n\n### 다국어 텍스트와 입력 준비\n\nBGE-M3에는 이전 BGE 모델에서 사용하던 검색 지시문을 추가할 필요가 없습니다. 질의와 실제 원문 지문을 직접 준비하세요. 다국어 지식 컬렉션은 각 지문을 원래 언어 그대로 보관하고, 문서 식별자와 로캘을 연결할 수 있습니다. 결과를 확인할 때에는 대상 언어 구성에서 실제 사용자가 하는 질문을 사용하세요.\n\n실제 작업의 예로는 여러 언어로 보관된 정책 설명, 제품 도움말 또는 기술 문서를 검색하는 경우가 있습니다. 질문에 중요한 이름, 모델 번호, 용어를 유지하세요. 어휘 표현은 이러한 용어의 일치 신호를 보존하는 데 도움이 되고, 밀집 표현은 의미적 근거를 제공합니다. 검색된 지문에는 독자가 살펴볼 수 있는 텍스트와 출처 위치가 포함되어야 합니다.\n\n### 긴 문서와 검색 단위\n\n8192토큰 입력 범위를 통해 짧은 문장부터 긴 문서까지 표현할 수 있습니다. 검색이 반환해야 하는 답을 중심으로 단위를 선택하세요. 완전한 섹션은 정의와 예외를 보존할 수 있고, 더 짧은 지문은 특정 지시를 찾기 쉽게 해줍니다. 긴 입력 범위는 이러한 선택을 가능하게 하지만, 벡터는 실제로 인코딩한 자료와 연결된다는 점은 변하지 않습니다.\n\n각 지문을 상위 문서 및 버전과 연결해 두세요. 긴 보고서에서는 관련 수치나 결론의 제목과 주변 설명을 보존하세요. 근거가 본문에 있는 경우 검색 결과의 제목에만 의존하지 마세요. 원문이 바뀌면 해당 검색 표현을 갱신할 수 있을 만큼의 메타데이터를 유지하세요.\n\n### 하이브리드 점수와 후속 활용\n\n제조사는 하이브리드 검색 후 별도의 리랭킹 단계를 수행할 것을 권장합니다. 예제에서는 밀집, 희소, 다중 벡터 점수를 계산하고 가중 조합을 만듭니다. 컬렉션의 질문과 어휘를 기준으로 조합을 선택하세요. 예제에 표시된 가중치가 모든 코퍼스에 보편적으로 적용되는 설정은 아닙니다.\n\n유용한 결과는 원문 지문을 계속 사용할 수 있고, 표현 방식과 순위 산정 방법이 기록된 후보 집합입니다. 별도의 리랭커로 집합을 정교화하고, 별도의 텍스트 생성 단계에서 지문 내용을 사용할 수 있습니다. BGE-M3의 희소 및 다중 벡터 기능은 제조사 모델의 모드입니다. 밀집 임베딩, 어휘 출력, 쌍 점수는 서로 바꿔 쓸 수 있는 배열이 아니라 서로 다른 산출물입니다.",
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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-M3는 여러 검색 기능, 여러 언어, 다양한 입력 길이라는 세 가지 범용성을 중심으로 설계된 BAAI의 다국어 검색 모델입니다. 제조사는 100개가 넘는 언어와 최대 8192토큰의 입력을 지원한다고 설명합니다. 하나로 통합된 모델이 밀집 벡터, 희소 어휘 가중치, 다중 벡터 표현을 제공하므로, 검색 설계에서 여러 종류의 근거를 선택하거나 결합할 수 있습니다.</p><h4>검색을 위한 세 가지 표현</h4><p>밀집 모드는 텍스트를 1024차원 벡터 하나로 매핑합니다. 이를 통해 질의와 지문이 나타내는 의미를 비교할 수 있습니다. 희소 모드는 어휘 매칭을 위해 텍스트에 등장하는 토큰에 가중치를 부여합니다. 다중 벡터 모드는 텍스트를 여러 벡터로 표현하고, ColBERT 방식의 상호작용으로 질의와 문서를 더 세밀한 수준에서 비교합니다.</p><p>검색 색인에서 이 출력들은 역할이 다릅니다. 밀집 벡터는 지문 하나의 표현을 제공하고, 희소 토큰 가중치 맵은 어휘 신호를 유지하며, 여러 벡터는 다른 비교 구조를 제공합니다. 제조사의 예제는 선택한 표현을 반환하고 텍스트 쌍의 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 선택한 표현과 점수 계산 방식을 검색 작업의 의도적인 구성 요소로 다루세요.</p><h4>다국어 텍스트와 입력 준비</h4><p>BGE-M3에는 이전 BGE 모델에서 사용하던 검색 지시문을 추가할 필요가 없습니다. 질의와 실제 원문 지문을 직접 준비하세요. 다국어 지식 컬렉션은 각 지문을 원래 언어 그대로 보관하고, 문서 식별자와 로캘을 연결할 수 있습니다. 결과를 확인할 때에는 대상 언어 구성에서 실제 사용자가 하는 질문을 사용하세요.</p><p>실제 작업의 예로는 여러 언어로 보관된 정책 설명, 제품 도움말 또는 기술 문서를 검색하는 경우가 있습니다. 질문에 중요한 이름, 모델 번호, 용어를 유지하세요. 어휘 표현은 이러한 용어의 일치 신호를 보존하는 데 도움이 되고, 밀집 표현은 의미적 근거를 제공합니다. 검색된 지문에는 독자가 살펴볼 수 있는 텍스트와 출처 위치가 포함되어야 합니다.</p><h4>긴 문서와 검색 단위</h4><p>8192토큰 입력 범위를 통해 짧은 문장부터 긴 문서까지 표현할 수 있습니다. 검색이 반환해야 하는 답을 중심으로 단위를 선택하세요. 완전한 섹션은 정의와 예외를 보존할 수 있고, 더 짧은 지문은 특정 지시를 찾기 쉽게 해줍니다. 긴 입력 범위는 이러한 선택을 가능하게 하지만, 벡터는 실제로 인코딩한 자료와 연결된다는 점은 변하지 않습니다.</p><p>각 지문을 상위 문서 및 버전과 연결해 두세요. 긴 보고서에서는 관련 수치나 결론의 제목과 주변 설명을 보존하세요. 근거가 본문에 있는 경우 검색 결과의 제목에만 의존하지 마세요. 원문이 바뀌면 해당 검색 표현을 갱신할 수 있을 만큼의 메타데이터를 유지하세요.</p><h4>하이브리드 점수와 후속 활용</h4><p>제조사는 하이브리드 검색 후 별도의 리랭킹 단계를 수행할 것을 권장합니다. 예제에서는 밀집, 희소, 다중 벡터 점수를 계산하고 가중 조합을 만듭니다. 컬렉션의 질문과 어휘를 기준으로 조합을 선택하세요. 예제에 표시된 가중치가 모든 코퍼스에 보편적으로 적용되는 설정은 아닙니다.</p><p>유용한 결과는 원문 지문을 계속 사용할 수 있고, 표현 방식과 순위 산정 방법이 기록된 후보 집합입니다. 별도의 리랭커로 집합을 정교화하고, 별도의 텍스트 생성 단계에서 지문 내용을 사용할 수 있습니다. BGE-M3의 희소 및 다중 벡터 기능은 제조사 모델의 모드입니다. 밀집 임베딩, 어휘 출력, 쌍 점수는 서로 바꿔 쓸 수 있는 배열이 아니라 서로 다른 산출물입니다.</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>컨텍스트</dt><dd>8,194 tokens</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 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><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 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주기</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>명세</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span 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보관하세요.</p><p class=\"note-s\">모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">요금</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.</p><dl data-price-conditions><dt>빠른 모드</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">최대 추론 수준에 default 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>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1076-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1076-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1076-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1076-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1076-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1076-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-m3&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-1076-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1076-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-m3&#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-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-m3&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-m3</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-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-m3&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "baai/bge-m3",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-m3",
      "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-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8194,
                  "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": 8194,
            "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": 8194,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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\": \"baai/bge-m3\", \"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-m3',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": 0.04,
        "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": "빠른 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "빠른 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "Flex 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "flex 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "최대 추론 수준",
            "value": "표준 요금",
            "when": "최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우"
          }
        ],
        "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": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
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            "billing_input": true,
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            "label": "Input tokens",
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            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
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            "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",
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          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "baai/bge-m3",
  "nativeProvenance": {
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    "description": "BAAI BGE-M3는 100개가 넘는 언어에서 밀집 검색, 희소 어휘 검색, 다중 벡터 검색을 지원합니다. 밀집 출력은 1024차원이며 8192토큰 윈도는 별도의 필수 질의 지시 없이 문장부터 긴 문서까지 수용합니다.",
    "locale": "ko",
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    "title": "BAAI: bge-m3 — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "BGE-M3는 여러 검색 기능, 여러 언어, 다양한 입력 길이라는 세 가지 범용성을 중심으로 설계된 BAAI의 다국어 검색 모델입니다. 제조사는 100개가 넘는 언어와 최대 8192토큰의 입력을 지원한다고 설명합니다. 하나로 통합된 모델이 밀집 벡터, 희소 어휘 가중치, 다중 벡터 표현을 제공하므로, 검색 설계에서 여러 종류의 근거를 선택하거나 결합할 수 있습니다.\n\n### 검색을 위한 세 가지 표현\n\n밀집 모드는 텍스트를 1024차원 벡터 하나로 매핑합니다. 이를 통해 질의와 지문이 나타내는 의미를 비교할 수 있습니다. 희소 모드는 어휘 매칭을 위해 텍스트에 등장하는 토큰에 가중치를 부여합니다. 다중 벡터 모드는 텍스트를 여러 벡터로 표현하고, ColBERT 방식의 상호작용으로 질의와 문서를 더 세밀한 수준에서 비교합니다.\n\n검색 색인에서 이 출력들은 역할이 다릅니다. 밀집 벡터는 지문 하나의 표현을 제공하고, 희소 토큰 가중치 맵은 어휘 신호를 유지하며, 여러 벡터는 다른 비교 구조를 제공합니다. 제조사의 예제는 선택한 표현을 반환하고 텍스트 쌍의 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 선택한 표현과 점수 계산 방식을 검색 작업의 의도적인 구성 요소로 다루세요.\n\n### 다국어 텍스트와 입력 준비\n\nBGE-M3에는 이전 BGE 모델에서 사용하던 검색 지시문을 추가할 필요가 없습니다. 질의와 실제 원문 지문을 직접 준비하세요. 다국어 지식 컬렉션은 각 지문을 원래 언어 그대로 보관하고, 문서 식별자와 로캘을 연결할 수 있습니다. 결과를 확인할 때에는 대상 언어 구성에서 실제 사용자가 하는 질문을 사용하세요.\n\n실제 작업의 예로는 여러 언어로 보관된 정책 설명, 제품 도움말 또는 기술 문서를 검색하는 경우가 있습니다. 질문에 중요한 이름, 모델 번호, 용어를 유지하세요. 어휘 표현은 이러한 용어의 일치 신호를 보존하는 데 도움이 되고, 밀집 표현은 의미적 근거를 제공합니다. 검색된 지문에는 독자가 살펴볼 수 있는 텍스트와 출처 위치가 포함되어야 합니다.\n\n### 긴 문서와 검색 단위\n\n8192토큰 입력 범위를 통해 짧은 문장부터 긴 문서까지 표현할 수 있습니다. 검색이 반환해야 하는 답을 중심으로 단위를 선택하세요. 완전한 섹션은 정의와 예외를 보존할 수 있고, 더 짧은 지문은 특정 지시를 찾기 쉽게 해줍니다. 긴 입력 범위는 이러한 선택을 가능하게 하지만, 벡터는 실제로 인코딩한 자료와 연결된다는 점은 변하지 않습니다.\n\n각 지문을 상위 문서 및 버전과 연결해 두세요. 긴 보고서에서는 관련 수치나 결론의 제목과 주변 설명을 보존하세요. 근거가 본문에 있는 경우 검색 결과의 제목에만 의존하지 마세요. 원문이 바뀌면 해당 검색 표현을 갱신할 수 있을 만큼의 메타데이터를 유지하세요.\n\n### 하이브리드 점수와 후속 활용\n\n제조사는 하이브리드 검색 후 별도의 리랭킹 단계를 수행할 것을 권장합니다. 예제에서는 밀집, 희소, 다중 벡터 점수를 계산하고 가중 조합을 만듭니다. 컬렉션의 질문과 어휘를 기준으로 조합을 선택하세요. 예제에 표시된 가중치가 모든 코퍼스에 보편적으로 적용되는 설정은 아닙니다.\n\n유용한 결과는 원문 지문을 계속 사용할 수 있고, 표현 방식과 순위 산정 방법이 기록된 후보 집합입니다. 별도의 리랭커로 집합을 정교화하고, 별도의 텍스트 생성 단계에서 지문 내용을 사용할 수 있습니다. BGE-M3의 희소 및 다중 벡터 기능은 제조사 모델의 모드입니다. 밀집 임베딩, 어휘 출력, 쌍 점수는 서로 바꿔 쓸 수 있는 배열이 아니라 서로 다른 산출물입니다.",
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                "conditions": "provider.options가 거부됨",
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            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
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              "encoding_format=base64",
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            ]
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          "hints": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
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            ],
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            "default_dimensions": null,
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                "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\": \"baai/bge-m3\", \"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-m3',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": 0.04,
        "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": "빠른 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "빠른 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "Flex 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "flex 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "최대 추론 수준",
            "value": "표준 요금",
            "when": "최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우"
          }
        ],
        "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": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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-m3",
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "BAAI: bge-m3",
    "price": {
      "in": 0.04,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.04,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
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