{
  "aboutHtml": "<p>/v1/embeddings 요청에서 Baichuan-Text-Embedding을 선택하세요. 필수 input은 비어 있지 않은 문자열 또는 비어 있지 않은 문자열 배열을 받으므로 단일 구절과 준비된 자료 모음에 동일한 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. JSON 결과에는 data[].embedding, data[].index, 선택한 model, usage가 포함됩니다.</p><p>지식 자료 모음에서는 이후 독자가 필요로 하는 정의와 맥락을 유지하는 구절로 원본 문서를 나누세요. 애플리케이션에서 문서 ID를 관리하고 각 벡터를 제출한 위치에 연결하세요. 검색 워크플로에서는 사용자 질의를 같은 모델로 인코딩하고 검색된 결과 옆에 원문 구절을 유지할 수 있습니다.</p><p>벡터를 저장소에 확정 반영하기 전에 전체 동기 응답을 저장하세요. 입력과 인덱스의 대응 관계를 확인하고, 반환된 모든 벡터를 보존하며, 작업과 함께 usage를 보관하세요. 저장된 임베딩에 정확한 모델 식별 정보를 사용하면 어떤 자료 모음과 질의 표현이 서로 짝을 이루는지 명확해집니다.</p>",
  "aboutText": "/v1/embeddings 요청에서 Baichuan-Text-Embedding을 선택하세요. 필수 input은 비어 있지 않은 문자열 또는 비어 있지 않은 문자열 배열을 받으므로 단일 구절과 준비된 자료 모음에 동일한 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. JSON 결과에는 data[].embedding, data[].index, 선택한 model, usage가 포함됩니다.\n\n지식 자료 모음에서는 이후 독자가 필요로 하는 정의와 맥락을 유지하는 구절로 원본 문서를 나누세요. 애플리케이션에서 문서 ID를 관리하고 각 벡터를 제출한 위치에 연결하세요. 검색 워크플로에서는 사용자 질의를 같은 모델로 인코딩하고 검색된 결과 옆에 원문 구절을 유지할 수 있습니다.\n\n벡터를 저장소에 확정 반영하기 전에 전체 동기 응답을 저장하세요. 입력과 인덱스의 대응 관계를 확인하고, 반환된 모든 벡터를 보존하며, 작업과 함께 usage를 보관하세요. 저장된 임베딩에 정확한 모델 식별 정보를 사용하면 어떤 자료 모음과 질의 표현이 서로 짝을 이루는지 명확해집니다.",
  "editorialOverlay": {
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  "locale": "ko",
  "methods": [
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      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Baichuan-Text-Embedding</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"닫기\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>기타 /</span><code>Baichuan-Text-Embedding</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID 복사</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"모델 카드 섹션\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">시작하기</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">입력 및 메서드</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">요금</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">예제</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">결과</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">별칭</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API 메서드\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|Baichuan-Text-Embedding\">임베딩</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">시작하기</h3><p class=\"mdesc-full\">Baichuan-Text-Embedding은 Ailoot의 임베딩 API를 통해 제공된 텍스트의 수치 벡터를 반환합니다. 구절 하나 또는 목록을 보내고, 검색 가능한 자료 모음을 구축할 때 응답 인덱스를 보관하세요.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>허용 입력</dt><dd>텍스트</dd></div><div><dt>결과</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>모델 소개</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>/v1/embeddings 요청에서 Baichuan-Text-Embedding을 선택하세요. 필수 input은 비어 있지 않은 문자열 또는 비어 있지 않은 문자열 배열을 받으므로 단일 구절과 준비된 자료 모음에 동일한 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. JSON 결과에는 data[].embedding, data[].index, 선택한 model, usage가 포함됩니다.</p><p>지식 자료 모음에서는 이후 독자가 필요로 하는 정의와 맥락을 유지하는 구절로 원본 문서를 나누세요. 애플리케이션에서 문서 ID를 관리하고 각 벡터를 제출한 위치에 연결하세요. 검색 워크플로에서는 사용자 질의를 같은 모델로 인코딩하고 검색된 결과 옆에 원문 구절을 유지할 수 있습니다.</p><p>벡터를 저장소에 확정 반영하기 전에 전체 동기 응답을 저장하세요. 입력과 인덱스의 대응 관계를 확인하고, 반환된 모든 벡터를 보존하며, 작업과 함께 usage를 보관하세요. 저장된 임베딩에 정확한 모델 식별 정보를 사용하면 어떤 자료 모음과 질의 표현이 서로 짝을 이루는지 명확해집니다.</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 · Embeddings</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>embedding</code></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><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><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>Baichuan-Text-Embedding</div><div>조건: 이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string or array&lt;string&gt;</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: </div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>메서드 매개변수와 수명 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>optional</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.</td></tr></tbody></table></div><p>수명 주기: <code>synchronous_json</code></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>미지정 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>미지정 <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>기본 토큰 요금</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>$0.00016</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · Embeddings</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2820-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2820-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · 한 번만 생성하고 결과 전체 보관</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2820-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2820-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;Baichuan-Text-Embedding&quot;, &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">결과 수신 및 저장</h3></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=Baichuan-Text-Embedding&amp;route=Ultra&amp;caller=Baichuan-Text-Embedding&amp;fmt=embeddings\"><code>Baichuan-Text-Embedding</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=Baichuan-Text-Embedding&amp;route=Ultra&amp;caller=Baichuan-Text-Embedding&amp;fmt=embeddings\"><code>Baichuan-Text-Embedding</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "Baichuan-Text-Embedding",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "Baichuan-Text-Embedding",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|Baichuan-Text-Embedding",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "conditions": [
                "Send text with the selected model; retain every returned vector and its index."
              ],
              "content_type": "application/json",
              "material_types": [
                "text"
              ],
              "optional": [],
              "required": [
                "model",
                "input"
              ]
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "필수 필드, 모델 선택자, 유형 또는 입력 표현 형식이 유효하지 않습니다.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "별도의 요청을 준비하기 전에 반환된 유효성 검사 세부 정보를 확인하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "원래 요청이나 결과를 알 수 없거나 확인이 필요합니다.",
                "http_status": null,
                "recovery": "원래 식별자와 헤더를 보존하고, 지원되는 상태 정보나 라이브러리 기록만 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "원래 X-Client-Request-ID, 응답 및 헤더를 보존하세요. 결과를 알 수 없거나 result_pending_check인 경우 두 번째 생성은 허용되지 않습니다.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "응답과 헤더 전체, 원래 식별자, 모든 실제 출력 및 모든 사용량/회계 필드를 보존하세요. 고유한 소유 자산을 각각 저장하고 해당 자산을 가리키는 모든 역할을 유지하세요.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "Baichuan-Text-Embedding"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "Baichuan-Text-Embedding"
                  ],
                  "type": "string"
                }
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              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "Baichuan-Text-Embedding"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00016000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000016",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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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",
                "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}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"Baichuan-Text-Embedding\", \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.16,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Embeddings",
        "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": "0.00016000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000016",
                "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": "Baichuan-Text-Embedding",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00016000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000016",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "Baichuan-Text-Embedding",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "1e78e5c52c96b67b3d7f27be2d92ee417f5149d71fa05020fbbe4095a315a591",
    "input_html_sha256": "d246e598b6bbffa1d8b41a62b9cec983c2c4d2e880f80a37441a7f4c3e871d11",
    "private_audit_sha256": "d07aa1deeb464ab23284d08e09a551005e9b3b376281d3f7172eee7333202e00",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/baichuan-text-embedding/",
    "description": "Baichuan-Text-Embedding은 Ailoot의 임베딩 API를 통해 제공된 텍스트의 수치 벡터를 반환합니다. 구절 하나 또는 목록을 보내고, 검색 가능한 자료 모음을 구축할 때 응답 인덱스를 보관하세요.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/baichuan-text-embedding/index.md",
    "title": "Baichuan-Text-Embedding — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/baichuan-text-embedding/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "/v1/embeddings 요청에서 Baichuan-Text-Embedding을 선택하세요. 필수 input은 비어 있지 않은 문자열 또는 비어 있지 않은 문자열 배열을 받으므로 단일 구절과 준비된 자료 모음에 동일한 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. JSON 결과에는 data[].embedding, data[].index, 선택한 model, usage가 포함됩니다.\n\n지식 자료 모음에서는 이후 독자가 필요로 하는 정의와 맥락을 유지하는 구절로 원본 문서를 나누세요. 애플리케이션에서 문서 ID를 관리하고 각 벡터를 제출한 위치에 연결하세요. 검색 워크플로에서는 사용자 질의를 같은 모델로 인코딩하고 검색된 결과 옆에 원문 구절을 유지할 수 있습니다.\n\n벡터를 저장소에 확정 반영하기 전에 전체 동기 응답을 저장하세요. 입력과 인덱스의 대응 관계를 확인하고, 반환된 모든 벡터를 보존하며, 작업과 함께 usage를 보관하세요. 저장된 임베딩에 정확한 모델 식별 정보를 사용하면 어떤 자료 모음과 질의 표현이 서로 짝을 이루는지 명확해집니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00016000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000016",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "Baichuan-Text-Embedding",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "accepted_material_guidance": {
              "conditions": [
                "Send text with the selected model; retain every returned vector and its index."
              ],
              "content_type": "application/json",
              "material_types": [
                "text"
              ],
              "optional": [],
              "required": [
                "model",
                "input"
              ]
            },
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "authentication": {
              "header": "Authorization",
              "scheme": "Bearer",
              "value": "$AILOOT_API_KEY"
            },
            "errors": [
              {
                "condition": "필수 필드, 모델 선택자, 유형 또는 입력 표현 형식이 유효하지 않습니다.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "별도의 요청을 준비하기 전에 반환된 유효성 검사 세부 정보를 확인하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "원래 요청이나 결과를 알 수 없거나 확인이 필요합니다.",
                "http_status": null,
                "recovery": "원래 식별자와 헤더를 보존하고, 지원되는 상태 정보나 라이브러리 기록만 조회하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 마세요.",
                "type": null
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "원래 X-Client-Request-ID, 응답 및 헤더를 보존하세요. 결과를 알 수 없거나 result_pending_check인 경우 두 번째 생성은 허용되지 않습니다.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "응답과 헤더 전체, 원래 식별자, 모든 실제 출력 및 모든 사용량/회계 필드를 보존하세요. 고유한 소유 자산을 각각 저장하고 해당 자산을 가리키는 모든 역할을 유지하세요.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "Baichuan-Text-Embedding"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "Baichuan-Text-Embedding"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "Baichuan-Text-Embedding"
              },
              "content_type": "application/json",
              "example_is_offline_content": true
            },
            "usage": {
              "meter": "Use the accepted method price and actual recorded usage; the request reserve is an estimate. A billing unit does not add an input capability.",
              "preserve": "Keep all returned usage, accounting and request identifiers with every actual output.",
              "settlement": "Retain the original operation; reconcile its result and accounting once."
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original X-Client-Request-ID, response and headers. An unknown or result_pending_check outcome does not authorize a second creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, original identifiers, every actual output and all usage/accounting fields. Save each unique owned asset and retain every role pointing to it.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00016000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000016",
                "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"
              },
              {
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            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"Baichuan-Text-Embedding\", \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"}')\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
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    },
    "short": "Baichuan-Text-Embedding은 Ailoot의 임베딩 API를 통해 제공된 텍스트의 수치 벡터를 반환합니다. 구절 하나 또는 목록을 보내고, 검색 가능한 자료 모음을 구축할 때 응답 인덱스를 보관하세요.",
    "title": "Baichuan-Text-Embedding"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
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      "role": "current-semantic-reference"
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    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
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  "shortText": "Baichuan-Text-Embedding은 Ailoot의 임베딩 API를 통해 제공된 텍스트의 수치 벡터를 반환합니다. 구절 하나 또는 목록을 보내고, 검색 가능한 자료 모음을 구축할 때 응답 인덱스를 보관하세요.",
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