{
  "aboutHtml": "<p>E5-Large-v2는 intfloat의 24개 레이어 영어 텍스트 임베딩 모델로, 1024차원 출력을 제공합니다. 검색과 기타 임베딩 작업을 위해 질의와 지문을 수치로 표현하도록 설계됐습니다. E5의 준비 규칙은 학습의 일부입니다. 입력 텍스트에는 역할 접두사가 붙으며, 인코딩된 토큰 표현은 해당 텍스트를 나타내는 벡터 하나로 풀링됩니다.</p><h4>질의와 지문의 역할을 명시하기</h4><p>비대칭 검색에서는 질문을 “query:”로, 코퍼스 텍스트를 “passage:”로 시작하세요. 이 역할은 사용자가 찾는 것과 그에 답할 수 있는 자료를 구분합니다. 대칭적 비교, 패러프레이즈 검색, 군집화 또는 분류용 특성에는 제조사가 임베딩할 텍스트에 “query:”를 사용할 것을 권장합니다.</p><p>실제 컬렉션은 영어 지원 설명을 색인할 수 있습니다. “query: What should I check before replacing the connector?”와 같은 질문을 준비하고, 점검 사항과 예외를 설명하는 원문 지문과 연결하세요. 지문 텍스트에는 해당 접두사를 유지합니다. 결과에서 사용자가 읽어야 할 자료를 반환할 수 있도록, 각 벡터와 함께 원본 식별자와 원문 표현을 저장하세요.</p><p>접두사는 작업의 한쪽에서 제거해도 되는 장식용 레이블이 아닙니다. 제조사는 모델이 해당 준비 방식으로 학습됐기 때문에 접두사를 생략하면 검색 성능이 저하된다고 밝힙니다. 코퍼스를 구축할 때와 나중에 질의를 임베딩할 때 선택한 역할을 일관되게 적용하세요.</p><h4>평균 풀링과 정규화 벡터</h4><p>공식 인코딩 예제는 어텐션 마스크로 패딩 위치를 제외하면서 토큰 표현을 평균 냅니다. 그런 다음 결과 벡터를 정규화합니다. 정규화된 질의 벡터와 지문 벡터 사이의 내적은 후보 순서를 정하는 코사인 유사도를 제공합니다. 이 평균 풀링 방법은 E5-Large-v2의 방식입니다. 다른 계열에서 사용하는 첫 토큰 풀링 방법은 별도의 준비 선택입니다.</p><p>출력되는 1024개 값은 임베딩이며, 작성된 답변이나 직접적인 범주 레이블이 아닙니다. 검색 단계는 이 값을 호환되는 코퍼스 표현과 비교하고, 후속 단계는 선택된 지문 텍스트를 사용합니다. 벡터를 군집화나 분류기의 특성으로 사용하는 경우에는 각 벡터와, 그 특성이 나타내는 입력 레코드의 연결을 유지하세요.</p><h4>입력 범위 안의 영어 텍스트</h4><p>모델 카드는 영어 전용 텍스트와, 긴 입력을 최대 512토큰으로 자르는 동작을 명시합니다. 역할 접두사와 유용한 원문 맥락을 포함해, 각 문서 지문이 이 범위 안에서 의미적으로 완결되도록 하세요. 긴 매뉴얼은 각각 검색되더라도 제목, 조건, 지시를 이해할 수 있는 섹션으로 준비해야 합니다.</p><p>예를 들어 설정을 설명하는 조항에는 해당 설정의 정의와 다음 문장의 예외가 함께 필요할 수 있습니다. 글자 수만으로 나누기보다 이 작은 의미 단위를 함께 보존하세요. 갱신 시 올바른 자료를 교체할 수 있도록 상위 문서와 원본 버전을 지문에 연결해 두세요.</p><h4>순위를 검색 근거로 읽기</h4><p>제조사는 코사인 점수의 절댓값보다 순서가 중요하다고 설명합니다. 점수를 지문이 질문에 답한다는 보정된 확률로 해석해서는 안 됩니다. 유지할 결과 수나 후보 집합의 필터 기준을 정할 때에는, 답을 담고 있음이 확인된 지문과 가까이에 있는 무관한 자료를 점검하세요.</p><p>유용한 출력은 코퍼스 또는 질의의 표현, 의미 비교 신호, 다른 작업을 위한 수치형 특성입니다. 이 정확한 영어 Large v2 체크포인트는 E5-Base-v2 및 Multilingual-E5-Large와 별개입니다. 차원이 같다는 사실만으로 벡터들이 문서상 공통 임베딩 공간을 공유하는 것은 아닙니다.</p>",
  "aboutText": "E5-Large-v2는 intfloat의 24개 레이어 영어 텍스트 임베딩 모델로, 1024차원 출력을 제공합니다. 검색과 기타 임베딩 작업을 위해 질의와 지문을 수치로 표현하도록 설계됐습니다. E5의 준비 규칙은 학습의 일부입니다. 입력 텍스트에는 역할 접두사가 붙으며, 인코딩된 토큰 표현은 해당 텍스트를 나타내는 벡터 하나로 풀링됩니다.\n\n### 질의와 지문의 역할을 명시하기\n\n비대칭 검색에서는 질문을 “query:”로, 코퍼스 텍스트를 “passage:”로 시작하세요. 이 역할은 사용자가 찾는 것과 그에 답할 수 있는 자료를 구분합니다. 대칭적 비교, 패러프레이즈 검색, 군집화 또는 분류용 특성에는 제조사가 임베딩할 텍스트에 “query:”를 사용할 것을 권장합니다.\n\n실제 컬렉션은 영어 지원 설명을 색인할 수 있습니다. “query: What should I check before replacing the connector?”와 같은 질문을 준비하고, 점검 사항과 예외를 설명하는 원문 지문과 연결하세요. 지문 텍스트에는 해당 접두사를 유지합니다. 결과에서 사용자가 읽어야 할 자료를 반환할 수 있도록, 각 벡터와 함께 원본 식별자와 원문 표현을 저장하세요.\n\n접두사는 작업의 한쪽에서 제거해도 되는 장식용 레이블이 아닙니다. 제조사는 모델이 해당 준비 방식으로 학습됐기 때문에 접두사를 생략하면 검색 성능이 저하된다고 밝힙니다. 코퍼스를 구축할 때와 나중에 질의를 임베딩할 때 선택한 역할을 일관되게 적용하세요.\n\n### 평균 풀링과 정규화 벡터\n\n공식 인코딩 예제는 어텐션 마스크로 패딩 위치를 제외하면서 토큰 표현을 평균 냅니다. 그런 다음 결과 벡터를 정규화합니다. 정규화된 질의 벡터와 지문 벡터 사이의 내적은 후보 순서를 정하는 코사인 유사도를 제공합니다. 이 평균 풀링 방법은 E5-Large-v2의 방식입니다. 다른 계열에서 사용하는 첫 토큰 풀링 방법은 별도의 준비 선택입니다.\n\n출력되는 1024개 값은 임베딩이며, 작성된 답변이나 직접적인 범주 레이블이 아닙니다. 검색 단계는 이 값을 호환되는 코퍼스 표현과 비교하고, 후속 단계는 선택된 지문 텍스트를 사용합니다. 벡터를 군집화나 분류기의 특성으로 사용하는 경우에는 각 벡터와, 그 특성이 나타내는 입력 레코드의 연결을 유지하세요.\n\n### 입력 범위 안의 영어 텍스트\n\n모델 카드는 영어 전용 텍스트와, 긴 입력을 최대 512토큰으로 자르는 동작을 명시합니다. 역할 접두사와 유용한 원문 맥락을 포함해, 각 문서 지문이 이 범위 안에서 의미적으로 완결되도록 하세요. 긴 매뉴얼은 각각 검색되더라도 제목, 조건, 지시를 이해할 수 있는 섹션으로 준비해야 합니다.\n\n예를 들어 설정을 설명하는 조항에는 해당 설정의 정의와 다음 문장의 예외가 함께 필요할 수 있습니다. 글자 수만으로 나누기보다 이 작은 의미 단위를 함께 보존하세요. 갱신 시 올바른 자료를 교체할 수 있도록 상위 문서와 원본 버전을 지문에 연결해 두세요.\n\n### 순위를 검색 근거로 읽기\n\n제조사는 코사인 점수의 절댓값보다 순서가 중요하다고 설명합니다. 점수를 지문이 질문에 답한다는 보정된 확률로 해석해서는 안 됩니다. 유지할 결과 수나 후보 집합의 필터 기준을 정할 때에는, 답을 담고 있음이 확인된 지문과 가까이에 있는 무관한 자료를 점검하세요.\n\n유용한 출력은 코퍼스 또는 질의의 표현, 의미 비교 신호, 다른 작업을 위한 수치형 특성입니다. 이 정확한 영어 Large v2 체크포인트는 E5-Base-v2 및 Multilingual-E5-Large와 별개입니다. 차원이 같다는 사실만으로 벡터들이 문서상 공통 임베딩 공간을 공유하는 것은 아닙니다.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>E5-Large-v2는 intfloat의 24개 레이어 영어 텍스트 임베딩 모델로, 1024차원 출력을 제공합니다. 검색과 기타 임베딩 작업을 위해 질의와 지문을 수치로 표현하도록 설계됐습니다. E5의 준비 규칙은 학습의 일부입니다. 입력 텍스트에는 역할 접두사가 붙으며, 인코딩된 토큰 표현은 해당 텍스트를 나타내는 벡터 하나로 풀링됩니다.</p><h4>질의와 지문의 역할을 명시하기</h4><p>비대칭 검색에서는 질문을 “query:”로, 코퍼스 텍스트를 “passage:”로 시작하세요. 이 역할은 사용자가 찾는 것과 그에 답할 수 있는 자료를 구분합니다. 대칭적 비교, 패러프레이즈 검색, 군집화 또는 분류용 특성에는 제조사가 임베딩할 텍스트에 “query:”를 사용할 것을 권장합니다.</p><p>실제 컬렉션은 영어 지원 설명을 색인할 수 있습니다. “query: What should I check before replacing the connector?”와 같은 질문을 준비하고, 점검 사항과 예외를 설명하는 원문 지문과 연결하세요. 지문 텍스트에는 해당 접두사를 유지합니다. 결과에서 사용자가 읽어야 할 자료를 반환할 수 있도록, 각 벡터와 함께 원본 식별자와 원문 표현을 저장하세요.</p><p>접두사는 작업의 한쪽에서 제거해도 되는 장식용 레이블이 아닙니다. 제조사는 모델이 해당 준비 방식으로 학습됐기 때문에 접두사를 생략하면 검색 성능이 저하된다고 밝힙니다. 코퍼스를 구축할 때와 나중에 질의를 임베딩할 때 선택한 역할을 일관되게 적용하세요.</p><h4>평균 풀링과 정규화 벡터</h4><p>공식 인코딩 예제는 어텐션 마스크로 패딩 위치를 제외하면서 토큰 표현을 평균 냅니다. 그런 다음 결과 벡터를 정규화합니다. 정규화된 질의 벡터와 지문 벡터 사이의 내적은 후보 순서를 정하는 코사인 유사도를 제공합니다. 이 평균 풀링 방법은 E5-Large-v2의 방식입니다. 다른 계열에서 사용하는 첫 토큰 풀링 방법은 별도의 준비 선택입니다.</p><p>출력되는 1024개 값은 임베딩이며, 작성된 답변이나 직접적인 범주 레이블이 아닙니다. 검색 단계는 이 값을 호환되는 코퍼스 표현과 비교하고, 후속 단계는 선택된 지문 텍스트를 사용합니다. 벡터를 군집화나 분류기의 특성으로 사용하는 경우에는 각 벡터와, 그 특성이 나타내는 입력 레코드의 연결을 유지하세요.</p><h4>입력 범위 안의 영어 텍스트</h4><p>모델 카드는 영어 전용 텍스트와, 긴 입력을 최대 512토큰으로 자르는 동작을 명시합니다. 역할 접두사와 유용한 원문 맥락을 포함해, 각 문서 지문이 이 범위 안에서 의미적으로 완결되도록 하세요. 긴 매뉴얼은 각각 검색되더라도 제목, 조건, 지시를 이해할 수 있는 섹션으로 준비해야 합니다.</p><p>예를 들어 설정을 설명하는 조항에는 해당 설정의 정의와 다음 문장의 예외가 함께 필요할 수 있습니다. 글자 수만으로 나누기보다 이 작은 의미 단위를 함께 보존하세요. 갱신 시 올바른 자료를 교체할 수 있도록 상위 문서와 원본 버전을 지문에 연결해 두세요.</p><h4>순위를 검색 근거로 읽기</h4><p>제조사는 코사인 점수의 절댓값보다 순서가 중요하다고 설명합니다. 점수를 지문이 질문에 답한다는 보정된 확률로 해석해서는 안 됩니다. 유지할 결과 수나 후보 집합의 필터 기준을 정할 때에는, 답을 담고 있음이 확인된 지문과 가까이에 있는 무관한 자료를 점검하세요.</p><p>유용한 출력은 코퍼스 또는 질의의 표현, 의미 비교 신호, 다른 작업을 위한 수치형 특성입니다. 이 정확한 영어 Large v2 체크포인트는 E5-Base-v2 및 Multilingual-E5-Large와 별개입니다. 차원이 같다는 사실만으로 벡터들이 문서상 공통 임베딩 공간을 공유하는 것은 아닙니다.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · 임베딩</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span 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>intfloat/e5-large-v2</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr 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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>토큰의 기본 단가</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>$0.00002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1765-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1765-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1765-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1765-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1765-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1765-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;intfloat/e5-large-v2&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1765-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1765-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;intfloat/e5-large-v2&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">결과 수신 및 저장</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>완료된 결과 모두 보관</h5><p class=\"note-s\">반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>응답 필드</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>오류와 다음 단계</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>응답</th><th>조건</th><th>다음 단계</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">별칭</h3><h4>모델 별칭</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/e5-large-v2</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=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/e5-large-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|intfloat%2Fe5-large-v2",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "intfloat/e5-large-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 바이트",
                  "token_unit": "토큰 배열 요소"
                },
                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"intfloat/e5-large-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='intfloat/e5-large-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
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                "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",
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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          {
            "amount": "0",
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            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "key": "cache_write_1h_price",
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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            "side": "in",
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        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "intfloat/e5-large-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "71e7d8760be326f5b7cc6c3e62d887a8f907326cc9480414a411c9bb451c3686",
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    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/intfloat-e5-large-v2/",
    "description": "intfloat E5-Large-v2는 영어 질의와 지문을 1024차원 벡터로 인코딩합니다. 24개 레이어로 구성된 모델로, 검색, 의미 유사도, 수치형 텍스트 특성을 위해 query/passage 역할, 평균 풀링, 512토큰 입력 제한을 사용합니다.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/intfloat-e5-large-v2/index.md",
    "title": "Intfloat: E5-Large-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/intfloat-e5-large-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "E5-Large-v2는 intfloat의 24개 레이어 영어 텍스트 임베딩 모델로, 1024차원 출력을 제공합니다. 검색과 기타 임베딩 작업을 위해 질의와 지문을 수치로 표현하도록 설계됐습니다. E5의 준비 규칙은 학습의 일부입니다. 입력 텍스트에는 역할 접두사가 붙으며, 인코딩된 토큰 표현은 해당 텍스트를 나타내는 벡터 하나로 풀링됩니다.\n\n### 질의와 지문의 역할을 명시하기\n\n비대칭 검색에서는 질문을 “query:”로, 코퍼스 텍스트를 “passage:”로 시작하세요. 이 역할은 사용자가 찾는 것과 그에 답할 수 있는 자료를 구분합니다. 대칭적 비교, 패러프레이즈 검색, 군집화 또는 분류용 특성에는 제조사가 임베딩할 텍스트에 “query:”를 사용할 것을 권장합니다.\n\n실제 컬렉션은 영어 지원 설명을 색인할 수 있습니다. “query: What should I check before replacing the connector?”와 같은 질문을 준비하고, 점검 사항과 예외를 설명하는 원문 지문과 연결하세요. 지문 텍스트에는 해당 접두사를 유지합니다. 결과에서 사용자가 읽어야 할 자료를 반환할 수 있도록, 각 벡터와 함께 원본 식별자와 원문 표현을 저장하세요.\n\n접두사는 작업의 한쪽에서 제거해도 되는 장식용 레이블이 아닙니다. 제조사는 모델이 해당 준비 방식으로 학습됐기 때문에 접두사를 생략하면 검색 성능이 저하된다고 밝힙니다. 코퍼스를 구축할 때와 나중에 질의를 임베딩할 때 선택한 역할을 일관되게 적용하세요.\n\n### 평균 풀링과 정규화 벡터\n\n공식 인코딩 예제는 어텐션 마스크로 패딩 위치를 제외하면서 토큰 표현을 평균 냅니다. 그런 다음 결과 벡터를 정규화합니다. 정규화된 질의 벡터와 지문 벡터 사이의 내적은 후보 순서를 정하는 코사인 유사도를 제공합니다. 이 평균 풀링 방법은 E5-Large-v2의 방식입니다. 다른 계열에서 사용하는 첫 토큰 풀링 방법은 별도의 준비 선택입니다.\n\n출력되는 1024개 값은 임베딩이며, 작성된 답변이나 직접적인 범주 레이블이 아닙니다. 검색 단계는 이 값을 호환되는 코퍼스 표현과 비교하고, 후속 단계는 선택된 지문 텍스트를 사용합니다. 벡터를 군집화나 분류기의 특성으로 사용하는 경우에는 각 벡터와, 그 특성이 나타내는 입력 레코드의 연결을 유지하세요.\n\n### 입력 범위 안의 영어 텍스트\n\n모델 카드는 영어 전용 텍스트와, 긴 입력을 최대 512토큰으로 자르는 동작을 명시합니다. 역할 접두사와 유용한 원문 맥락을 포함해, 각 문서 지문이 이 범위 안에서 의미적으로 완결되도록 하세요. 긴 매뉴얼은 각각 검색되더라도 제목, 조건, 지시를 이해할 수 있는 섹션으로 준비해야 합니다.\n\n예를 들어 설정을 설명하는 조항에는 해당 설정의 정의와 다음 문장의 예외가 함께 필요할 수 있습니다. 글자 수만으로 나누기보다 이 작은 의미 단위를 함께 보존하세요. 갱신 시 올바른 자료를 교체할 수 있도록 상위 문서와 원본 버전을 지문에 연결해 두세요.\n\n### 순위를 검색 근거로 읽기\n\n제조사는 코사인 점수의 절댓값보다 순서가 중요하다고 설명합니다. 점수를 지문이 질문에 답한다는 보정된 확률로 해석해서는 안 됩니다. 유지할 결과 수나 후보 집합의 필터 기준을 정할 때에는, 답을 담고 있음이 확인된 지문과 가까이에 있는 무관한 자료를 점검하세요.\n\n유용한 출력은 코퍼스 또는 질의의 표현, 의미 비교 신호, 다른 작업을 위한 수치형 특성입니다. 이 정확한 영어 Large v2 체크포인트는 E5-Base-v2 및 Multilingual-E5-Large와 별개입니다. 차원이 같다는 사실만으로 벡터들이 문서상 공통 임베딩 공간을 공유하는 것은 아닙니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Intfloat",
    "available": null,
    "canonical_model": "intfloat/e5-large-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
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          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
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            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "intfloat/e5-large-v2",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
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              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
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                  "intfloat/e5-large-v2"
                ],
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                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 바이트",
                  "token_unit": "토큰 배열 요소"
                },
                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
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                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
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                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
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                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"intfloat/e5-large-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='intfloat/e5-large-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Intfloat: E5-Large-v2",
    "price": {
      "in": 0.02,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.02,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "intfloat/e5-large-v2",
    "short": "intfloat E5-Large-v2는 영어 질의와 지문을 1024차원 벡터로 인코딩합니다. 24개 레이어로 구성된 모델로, 검색, 의미 유사도, 수치형 텍스트 특성을 위해 query/passage 역할, 평균 풀링, 512토큰 입력 제한을 사용합니다."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
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