{
  "aboutHtml": "<p>BGE Reranker v2 M3는 BGE-M3를 기반으로 구축한 다국어 관련성 모델입니다. 질의와 후보 구절을 함께 입력받아 둘의 관계에 대한 점수를 반환합니다. BAAI는 검색 애플리케이션이 기존 후보 목록을 정교하게 다듬어야 하는 중국어 및 영어 검색 등을 위한 효율적인 다국어 리랭커로 이 에디션을 포지셔닝합니다.</p><h4>질의·구절 쌍의 관련성</h4><p>크로스 인코더는 두 텍스트를 함께 처리하므로 관련성 점수를 생성하기 전에 내용이 상호작용할 수 있습니다. 이는 재사용 가능한 벡터 비교를 위해 텍스트를 각각 인코딩하는 임베딩 모델과 다릅니다. 리랭커의 출력은 문서 벡터나 글로 된 답변이 아닌 특정 쌍의 스칼라 점수입니다.</p><p>초기 검색에서 타당한 후보 구절을 선택한 뒤 모델을 사용하세요. 질문을 각 후보와 짝지어 결과 점수로 후보의 순서를 정하세요. 이렇게 하면 크로스 인코더에 대규모 컬렉션의 모든 구절을 살펴보게 하는 대신, 관리 가능한 후보 목록에 더 세밀한 비교를 집중할 수 있습니다.</p><h4>v2 M3 에디션</h4><p>제작사는 BGE-M3를 기반 모델로 명시하고 다국어 지원을 주요 기능으로 제시합니다. v2 리랭커 계열에서 M3는 효율적인 다국어 옵션입니다. Gemma 기반 변형과 레이어 선택 변형은 구현 선택이 다른 별도 모델입니다. 여기서 M3라는 이름은 리랭커가 원래 임베딩 모델의 밀집, 희소, 다중 벡터 임베딩을 반환한다는 뜻이 아닙니다.</p><p>애플리케이션에 필요한 결과를 선택할 때 이 구분이 중요합니다. 문서 컬렉션을 표현하고 검색하려면 임베딩 모델을 선택하세요. 이미 후보 텍스트가 있고 현재 질의와 가장 관련된 구절을 결정해야 할 때는 이 리랭커를 선택하세요.</p><h4>유용하게 순위를 매길 수 있는 후보 준비하기</h4><p>실제 질문과 후보를 해석하는 데 필요한 전체 텍스트를 제공하세요. 구절의 의미를 결정하는 제목이나 인접 정의를 보존하세요. 공개된 Transformers 예시에서는 잘라내기와 max_length=512를 적용해 질의와 구절을 함께 토큰화합니다. 이는 예시 설정이며 모델 전체에 적용되는 제한은 아닙니다. 선택한 쌍의 허용량 안에 질문과 필수 근거를 넣고 잘라내기로 무엇이 제거되는지 확인하세요. 질의와 같은 제품을 언급하는 결과라도 잘못된 작업이나 조건을 다룬다면 관련성이 없을 수 있습니다. 검색 품질을 평가할 때 이런 사례를 구분하는 예시를 준비하세요.</p><p>문서 어시스턴트에서는 후보 식별자를 텍스트와 함께 유지하고, 질문·구절 쌍에 점수를 매긴 뒤 선택한 원래 구절을 답변 단계로 전달하세요. 그러면 답변 모델은 출처 없는 관련성 점수 대신 근거를 받습니다. 이는 검색 워크플로의 예시입니다. 리랭커 자체는 외부 컬렉션을 검색하거나 답변을 작성하지 않습니다.</p><h4>점수 읽기와 정규화</h4><p>제조사는 원시 관련성 점수를 반환하며 값이 높을수록 더 가까운 일치를 뜻합니다. 문서화된 선택적 정규화는 시그모이드 함수를 적용해 점수를 0에서 1 사이로 변환합니다. 정규화 점수는 사용하기 편한 범위를 갖지만, 변환만으로 후보가 올바를 확률로 보정되는 것은 아닙니다.</p><p>실제 작업을 대표하는 질의·구절 쌍으로 순위 또는 필터링 임곗값을 선택하세요. 키워드는 같지만 다른 질문에 답하는 구절과, 표현은 달라도 관련성이 있는 구절을 포함하세요. 이를 통해 선택한 임곗값이 검색 대상 컬렉션에서 의미를 갖게 됩니다.</p><p>Ailoot API 프로젝트에서는 최종 컨텍스트에 무엇을 넣을지, 얼마나 많은 후보를 효율적으로 살펴볼 수 있을지 정의하세요. 유용한 결과는 다음 애플리케이션 단계를 위한 더 잘 정렬된 근거 집합입니다. 이 에디션의 관련성 출력을 문서 임베딩, 생성된 문장, 다른 리랭커에 문서화된 레이어 선택 제어와 구분하세요.</p>",
  "aboutText": "BGE Reranker v2 M3는 BGE-M3를 기반으로 구축한 다국어 관련성 모델입니다. 질의와 후보 구절을 함께 입력받아 둘의 관계에 대한 점수를 반환합니다. BAAI는 검색 애플리케이션이 기존 후보 목록을 정교하게 다듬어야 하는 중국어 및 영어 검색 등을 위한 효율적인 다국어 리랭커로 이 에디션을 포지셔닝합니다.\n\n### 질의·구절 쌍의 관련성\n\n크로스 인코더는 두 텍스트를 함께 처리하므로 관련성 점수를 생성하기 전에 내용이 상호작용할 수 있습니다. 이는 재사용 가능한 벡터 비교를 위해 텍스트를 각각 인코딩하는 임베딩 모델과 다릅니다. 리랭커의 출력은 문서 벡터나 글로 된 답변이 아닌 특정 쌍의 스칼라 점수입니다.\n\n초기 검색에서 타당한 후보 구절을 선택한 뒤 모델을 사용하세요. 질문을 각 후보와 짝지어 결과 점수로 후보의 순서를 정하세요. 이렇게 하면 크로스 인코더에 대규모 컬렉션의 모든 구절을 살펴보게 하는 대신, 관리 가능한 후보 목록에 더 세밀한 비교를 집중할 수 있습니다.\n\n### v2 M3 에디션\n\n제작사는 BGE-M3를 기반 모델로 명시하고 다국어 지원을 주요 기능으로 제시합니다. v2 리랭커 계열에서 M3는 효율적인 다국어 옵션입니다. Gemma 기반 변형과 레이어 선택 변형은 구현 선택이 다른 별도 모델입니다. 여기서 M3라는 이름은 리랭커가 원래 임베딩 모델의 밀집, 희소, 다중 벡터 임베딩을 반환한다는 뜻이 아닙니다.\n\n애플리케이션에 필요한 결과를 선택할 때 이 구분이 중요합니다. 문서 컬렉션을 표현하고 검색하려면 임베딩 모델을 선택하세요. 이미 후보 텍스트가 있고 현재 질의와 가장 관련된 구절을 결정해야 할 때는 이 리랭커를 선택하세요.\n\n### 유용하게 순위를 매길 수 있는 후보 준비하기\n\n실제 질문과 후보를 해석하는 데 필요한 전체 텍스트를 제공하세요. 구절의 의미를 결정하는 제목이나 인접 정의를 보존하세요. 공개된 Transformers 예시에서는 잘라내기와 max_length=512를 적용해 질의와 구절을 함께 토큰화합니다. 이는 예시 설정이며 모델 전체에 적용되는 제한은 아닙니다. 선택한 쌍의 허용량 안에 질문과 필수 근거를 넣고 잘라내기로 무엇이 제거되는지 확인하세요. 질의와 같은 제품을 언급하는 결과라도 잘못된 작업이나 조건을 다룬다면 관련성이 없을 수 있습니다. 검색 품질을 평가할 때 이런 사례를 구분하는 예시를 준비하세요.\n\n문서 어시스턴트에서는 후보 식별자를 텍스트와 함께 유지하고, 질문·구절 쌍에 점수를 매긴 뒤 선택한 원래 구절을 답변 단계로 전달하세요. 그러면 답변 모델은 출처 없는 관련성 점수 대신 근거를 받습니다. 이는 검색 워크플로의 예시입니다. 리랭커 자체는 외부 컬렉션을 검색하거나 답변을 작성하지 않습니다.\n\n### 점수 읽기와 정규화\n\n제조사는 원시 관련성 점수를 반환하며 값이 높을수록 더 가까운 일치를 뜻합니다. 문서화된 선택적 정규화는 시그모이드 함수를 적용해 점수를 0에서 1 사이로 변환합니다. 정규화 점수는 사용하기 편한 범위를 갖지만, 변환만으로 후보가 올바를 확률로 보정되는 것은 아닙니다.\n\n실제 작업을 대표하는 질의·구절 쌍으로 순위 또는 필터링 임곗값을 선택하세요. 키워드는 같지만 다른 질문에 답하는 구절과, 표현은 달라도 관련성이 있는 구절을 포함하세요. 이를 통해 선택한 임곗값이 검색 대상 컬렉션에서 의미를 갖게 됩니다.\n\nAiloot API 프로젝트에서는 최종 컨텍스트에 무엇을 넣을지, 얼마나 많은 후보를 효율적으로 살펴볼 수 있을지 정의하세요. 유용한 결과는 다음 애플리케이션 단계를 위한 더 잘 정렬된 근거 집합입니다. 이 에디션의 관련성 출력을 문서 임베딩, 생성된 문장, 다른 리랭커에 문서화된 레이어 선택 제어와 구분하세요.",
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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 Reranker v2 M3는 BGE-M3를 기반으로 구축한 다국어 관련성 모델입니다. 질의와 후보 구절을 함께 입력받아 둘의 관계에 대한 점수를 반환합니다. BAAI는 검색 애플리케이션이 기존 후보 목록을 정교하게 다듬어야 하는 중국어 및 영어 검색 등을 위한 효율적인 다국어 리랭커로 이 에디션을 포지셔닝합니다.</p><h4>질의·구절 쌍의 관련성</h4><p>크로스 인코더는 두 텍스트를 함께 처리하므로 관련성 점수를 생성하기 전에 내용이 상호작용할 수 있습니다. 이는 재사용 가능한 벡터 비교를 위해 텍스트를 각각 인코딩하는 임베딩 모델과 다릅니다. 리랭커의 출력은 문서 벡터나 글로 된 답변이 아닌 특정 쌍의 스칼라 점수입니다.</p><p>초기 검색에서 타당한 후보 구절을 선택한 뒤 모델을 사용하세요. 질문을 각 후보와 짝지어 결과 점수로 후보의 순서를 정하세요. 이렇게 하면 크로스 인코더에 대규모 컬렉션의 모든 구절을 살펴보게 하는 대신, 관리 가능한 후보 목록에 더 세밀한 비교를 집중할 수 있습니다.</p><h4>v2 M3 에디션</h4><p>제작사는 BGE-M3를 기반 모델로 명시하고 다국어 지원을 주요 기능으로 제시합니다. v2 리랭커 계열에서 M3는 효율적인 다국어 옵션입니다. Gemma 기반 변형과 레이어 선택 변형은 구현 선택이 다른 별도 모델입니다. 여기서 M3라는 이름은 리랭커가 원래 임베딩 모델의 밀집, 희소, 다중 벡터 임베딩을 반환한다는 뜻이 아닙니다.</p><p>애플리케이션에 필요한 결과를 선택할 때 이 구분이 중요합니다. 문서 컬렉션을 표현하고 검색하려면 임베딩 모델을 선택하세요. 이미 후보 텍스트가 있고 현재 질의와 가장 관련된 구절을 결정해야 할 때는 이 리랭커를 선택하세요.</p><h4>유용하게 순위를 매길 수 있는 후보 준비하기</h4><p>실제 질문과 후보를 해석하는 데 필요한 전체 텍스트를 제공하세요. 구절의 의미를 결정하는 제목이나 인접 정의를 보존하세요. 공개된 Transformers 예시에서는 잘라내기와 max_length=512를 적용해 질의와 구절을 함께 토큰화합니다. 이는 예시 설정이며 모델 전체에 적용되는 제한은 아닙니다. 선택한 쌍의 허용량 안에 질문과 필수 근거를 넣고 잘라내기로 무엇이 제거되는지 확인하세요. 질의와 같은 제품을 언급하는 결과라도 잘못된 작업이나 조건을 다룬다면 관련성이 없을 수 있습니다. 검색 품질을 평가할 때 이런 사례를 구분하는 예시를 준비하세요.</p><p>문서 어시스턴트에서는 후보 식별자를 텍스트와 함께 유지하고, 질문·구절 쌍에 점수를 매긴 뒤 선택한 원래 구절을 답변 단계로 전달하세요. 그러면 답변 모델은 출처 없는 관련성 점수 대신 근거를 받습니다. 이는 검색 워크플로의 예시입니다. 리랭커 자체는 외부 컬렉션을 검색하거나 답변을 작성하지 않습니다.</p><h4>점수 읽기와 정규화</h4><p>제조사는 원시 관련성 점수를 반환하며 값이 높을수록 더 가까운 일치를 뜻합니다. 문서화된 선택적 정규화는 시그모이드 함수를 적용해 점수를 0에서 1 사이로 변환합니다. 정규화 점수는 사용하기 편한 범위를 갖지만, 변환만으로 후보가 올바를 확률로 보정되는 것은 아닙니다.</p><p>실제 작업을 대표하는 질의·구절 쌍으로 순위 또는 필터링 임곗값을 선택하세요. 키워드는 같지만 다른 질문에 답하는 구절과, 표현은 달라도 관련성이 있는 구절을 포함하세요. 이를 통해 선택한 임곗값이 검색 대상 컬렉션에서 의미를 갖게 됩니다.</p><p>Ailoot API 프로젝트에서는 최종 컨텍스트에 무엇을 넣을지, 얼마나 많은 후보를 효율적으로 살펴볼 수 있을지 정의하세요. 유용한 결과는 다음 애플리케이션 단계를 위한 더 잘 정렬된 근거 집합입니다. 이 에디션의 관련성 출력을 문서 임베딩, 생성된 문장, 다른 리랭커에 문서화된 레이어 선택 제어와 구분하세요.</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 · 재순위화</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>rerank</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 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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><p class=\"note-s\">각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>과금 단위</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=\"과금 단위\"><span class=\"card-cell-label\">과금 단위</span>—</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>전체 토큰</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>—</td><td data-cell-label=\"과금 단위\"><span class=\"card-cell-label\">과금 단위</span>/ 1K 토큰</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 전체 토큰</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 재순위화</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1089-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1089-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">실제 입력을 사용하고 결과 전체를 보관하세요</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" 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&#39;${ACTUAL_DOCUMENTS}&#39;}\nrequest[&#39;query&#39;]=os.environ[&#39;AILOOT_QUERY&#39;]\nrequest[&#39;documents&#39;]=json.loads(os.environ[&#39;AILOOT_DOCUMENTS_JSON&#39;])\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\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 response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\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 · 재순위화</h4><p class=\"note-s\">설정된 응답 모델, 원본 문서 인덱스, 관련성 점수, 문서 문자열 및 네이티브 토큰 사용량이 포함된 원본 네이티브 JSON 결과 전체입니다. 모든 실제 결과 및 사용량 필드를 보존하세요.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><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\">전체 응답과 헤더, 실제로 생성된 모든 출력, 최초로 반환된 식별자와 모든 사용량 필드를 보관하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 말고 최초 작업을 복구하세요.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">실제 X-Client-Request-ID와 응답 전체를 보존하세요. 원래 소유 자산과 해당 자산의 정확한 서명된 콘텐츠 URL을 조회하세요. 생성 여부가 불확실한 요청을 절대로 다시 제출하지 마세요.</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><th>의미</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>string</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>소스 코드에 설정된 처리기가 요구하는 정확한 응답 모델입니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>integer</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>원본 입력 문서의 고유 인덱스입니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>number</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>유한한 관련성 점수입니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">results[].document</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>설정된 이 응답 처리기가 요구하는 원본 텍스트 문서입니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>integer</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>현재 승인된 요금제에서 요구하는 영 이상인 유한한 네이티브 토큰 수입니다.</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>JSON 본문 또는 명시적인 표준 모델 ID가 유효하지 않습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>응답을 보존하고 표시된 요청 필드를 수정하세요.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>Ailoot API 키가 유효하지 않습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>사용 권한이 있는 Ailoot API 키를 사용하세요.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>이 키 그룹은 해당 메서드를 허용하지 않습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>반환된 오류 세부 정보를 보존하세요.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>선택한 메서드에는 허용된 경로가 없습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>반환된 오류 세부 정보를 보존하세요.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>승인된 요금제에서 필요한 입력 수량 또는 상한을 확보할 수 없습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>응답을 보존하세요. 승인된 요금제에서 요구하는 입력 표현 형식을 사용하세요.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>필요한 저장소, 경로, 메서드 요금 또는 예약을 사용할 수 없습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>원본 응답 전체를 보존하세요. 예약 여부가 불확실하다고 해서 다시 제출할 수 있는 것은 아닙니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>502 · <code>billing_requires_check</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>원래 결과, 사용량 또는 정산을 확인해야 합니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>실제 요청 ID와 원본 응답을 보존하세요. 기존 소유 기록을 조회하고 생성을 다시 제출하지 마세요.</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=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-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=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "JSON 본문 또는 명시적인 표준 모델 ID가 유효하지 않습니다.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "응답을 보존하고 표시된 요청 필드를 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Ailoot API 키가 유효하지 않습니다.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "사용 권한이 있는 Ailoot API 키를 사용하세요.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "이 키 그룹은 해당 메서드를 허용하지 않습니다.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "반환된 오류 세부 정보를 보존하세요.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "선택한 메서드에는 허용된 경로가 없습니다.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "반환된 오류 세부 정보를 보존하세요.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "승인된 요금제에서 필요한 입력 수량 또는 상한을 확보할 수 없습니다.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "응답을 보존하세요. 승인된 요금제에서 요구하는 입력 표현 형식을 사용하세요.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "필요한 저장소, 경로, 메서드 요금 또는 예약을 사용할 수 없습니다.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "원본 응답 전체를 보존하세요. 예약 여부가 불확실하다고 해서 다시 제출할 수 있는 것은 아닙니다.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "원래 결과, 사용량 또는 정산을 확인해야 합니다.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "실제 요청 ID와 원본 응답을 보존하세요. 기존 소유 기록을 조회하고 생성을 다시 제출하지 마세요.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "실제 X-Client-Request-ID와 응답 전체를 보존하세요. 원래 소유 자산과 해당 자산의 정확한 서명된 콘텐츠 URL을 조회하세요. 생성 여부가 불확실한 요청을 절대로 다시 제출하지 마세요."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "전체 응답과 헤더, 실제로 생성된 모든 출력, 최초로 반환된 식별자와 모든 사용량 필드를 보관하세요. 생성 요청을 다시 제출하지 말고 최초 작업을 복구하세요.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "소스 코드에 설정된 처리기가 요구하는 정확한 응답 모델입니다.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "원본 입력 문서의 고유 인덱스입니다.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "유한한 관련성 점수입니다.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "설정된 이 응답 처리기가 요구하는 원본 텍스트 문서입니다.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "현재 승인된 요금제에서 요구하는 영 이상인 유한한 네이티브 토큰 수입니다.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "설정된 응답 모델, 원본 문서 인덱스, 관련성 점수, 문서 문자열 및 네이티브 토큰 사용량이 포함된 원본 네이티브 JSON 결과 전체입니다. 모든 실제 결과 및 사용량 필드를 보존하세요."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "실제 쿼리와 비어 있지 않은 원본 텍스트 문서 배열을 지정하세요. 결과 인덱스는 이 원본 배열을 가리킵니다."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "재순위화",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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  "rawModel": {
    "about": "BGE Reranker v2 M3는 BGE-M3를 기반으로 구축한 다국어 관련성 모델입니다. 질의와 후보 구절을 함께 입력받아 둘의 관계에 대한 점수를 반환합니다. BAAI는 검색 애플리케이션이 기존 후보 목록을 정교하게 다듬어야 하는 중국어 및 영어 검색 등을 위한 효율적인 다국어 리랭커로 이 에디션을 포지셔닝합니다.\n\n### 질의·구절 쌍의 관련성\n\n크로스 인코더는 두 텍스트를 함께 처리하므로 관련성 점수를 생성하기 전에 내용이 상호작용할 수 있습니다. 이는 재사용 가능한 벡터 비교를 위해 텍스트를 각각 인코딩하는 임베딩 모델과 다릅니다. 리랭커의 출력은 문서 벡터나 글로 된 답변이 아닌 특정 쌍의 스칼라 점수입니다.\n\n초기 검색에서 타당한 후보 구절을 선택한 뒤 모델을 사용하세요. 질문을 각 후보와 짝지어 결과 점수로 후보의 순서를 정하세요. 이렇게 하면 크로스 인코더에 대규모 컬렉션의 모든 구절을 살펴보게 하는 대신, 관리 가능한 후보 목록에 더 세밀한 비교를 집중할 수 있습니다.\n\n### v2 M3 에디션\n\n제작사는 BGE-M3를 기반 모델로 명시하고 다국어 지원을 주요 기능으로 제시합니다. v2 리랭커 계열에서 M3는 효율적인 다국어 옵션입니다. Gemma 기반 변형과 레이어 선택 변형은 구현 선택이 다른 별도 모델입니다. 여기서 M3라는 이름은 리랭커가 원래 임베딩 모델의 밀집, 희소, 다중 벡터 임베딩을 반환한다는 뜻이 아닙니다.\n\n애플리케이션에 필요한 결과를 선택할 때 이 구분이 중요합니다. 문서 컬렉션을 표현하고 검색하려면 임베딩 모델을 선택하세요. 이미 후보 텍스트가 있고 현재 질의와 가장 관련된 구절을 결정해야 할 때는 이 리랭커를 선택하세요.\n\n### 유용하게 순위를 매길 수 있는 후보 준비하기\n\n실제 질문과 후보를 해석하는 데 필요한 전체 텍스트를 제공하세요. 구절의 의미를 결정하는 제목이나 인접 정의를 보존하세요. 공개된 Transformers 예시에서는 잘라내기와 max_length=512를 적용해 질의와 구절을 함께 토큰화합니다. 이는 예시 설정이며 모델 전체에 적용되는 제한은 아닙니다. 선택한 쌍의 허용량 안에 질문과 필수 근거를 넣고 잘라내기로 무엇이 제거되는지 확인하세요. 질의와 같은 제품을 언급하는 결과라도 잘못된 작업이나 조건을 다룬다면 관련성이 없을 수 있습니다. 검색 품질을 평가할 때 이런 사례를 구분하는 예시를 준비하세요.\n\n문서 어시스턴트에서는 후보 식별자를 텍스트와 함께 유지하고, 질문·구절 쌍에 점수를 매긴 뒤 선택한 원래 구절을 답변 단계로 전달하세요. 그러면 답변 모델은 출처 없는 관련성 점수 대신 근거를 받습니다. 이는 검색 워크플로의 예시입니다. 리랭커 자체는 외부 컬렉션을 검색하거나 답변을 작성하지 않습니다.\n\n### 점수 읽기와 정규화\n\n제조사는 원시 관련성 점수를 반환하며 값이 높을수록 더 가까운 일치를 뜻합니다. 문서화된 선택적 정규화는 시그모이드 함수를 적용해 점수를 0에서 1 사이로 변환합니다. 정규화 점수는 사용하기 편한 범위를 갖지만, 변환만으로 후보가 올바를 확률로 보정되는 것은 아닙니다.\n\n실제 작업을 대표하는 질의·구절 쌍으로 순위 또는 필터링 임곗값을 선택하세요. 키워드는 같지만 다른 질문에 답하는 구절과, 표현은 달라도 관련성이 있는 구절을 포함하세요. 이를 통해 선택한 임곗값이 검색 대상 컬렉션에서 의미를 갖게 됩니다.\n\nAiloot API 프로젝트에서는 최종 컨텍스트에 무엇을 넣을지, 얼마나 많은 후보를 효율적으로 살펴볼 수 있을지 정의하세요. 유용한 결과는 다음 애플리케이션 단계를 위한 더 잘 정렬된 근거 집합입니다. 이 에디션의 관련성 출력을 문서 임베딩, 생성된 문장, 다른 리랭커에 문서화된 레이어 선택 제어와 구분하세요.",
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            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "실제 쿼리와 비어 있지 않은 원본 텍스트 문서 배열을 지정하세요. 결과 인덱스는 이 원본 배열을 가리킵니다."
            ],
            "material_types": [
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              "documents"
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            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
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          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
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                "description": "Finite relevance score.",
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              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
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              {
                "amount": null,
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                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "out",
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                "label": "Cache read",
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              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
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              },
              {
                "amount": null,
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              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "재순위화",
        "max_out": null,
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        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
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            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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,
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                "quantity": 1000,
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                "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,
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                "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",
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                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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