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  "aboutHtml": "<p>LFM2.5-Embedding-350M은 다국어 및 언어 간 검색을 위한 LiquidAI의 밀집 바이인코더입니다. 텍스트마다 1024차원 벡터 하나를 생성하며, 11개 언어의 짧은 컨텍스트 검색을 대상으로 합니다. 350M이라는 이름의 모델 계열은 LFM2.5-350M-Base를 양방향으로 조정한 구조를 사용합니다. 상세 모델 표는 이 임베딩 에디션의 매개변수를 약 3억 5,400만 개로 제시합니다.</p><h4>양방향 검색 표현</h4><p>제조사는 어텐션과 지역 합성곱이 토큰 양쪽의 맥락을 사용할 수 있도록 백본을 조정합니다. CLS 방식 풀링은 처리된 텍스트를 밀집 벡터 하나로 바꿉니다. 모델 표는 합성곱 블록 10개, 어텐션 블록 6개, 풀링 단계로 구성된 17개 레이어를 설명합니다. 이는 고유한 준비와 출력을 갖춘 검색 인코더이며, 기반 모델의 텍스트 생성 작업과 다릅니다.</p><p>별도 이름의 LFM2.5-ColBERT-350M은 후기 상호작용을 위해 토큰별 벡터를 유지합니다. 그 표현에는 다른 색인과 비교 방법이 필요합니다. 여기의 Embedding 모델은 문서나 질의마다 벡터 하나를 제공하며, 문서화된 비교 방식은 코사인 유사도입니다.</p><h4>올바른 비대칭 프롬프트 사용하기</h4><p>검색 질의에는 “query:”를, 원문 지문에는 “document:”를 붙여 준비하세요. 제조사는 구성에 이 프롬프트를 저장하며, 참조 워크플로는 해당 프롬프트 이름을 적용합니다. 모델이 이러한 접두사로 학습됐기 때문에 양쪽에 알맞은 역할을 사용할 것을 구체적으로 권장합니다. 이 document 접두사는 E5 모델의 “passage:” 규칙과 다릅니다.</p><p>실제 제품 검색 컬렉션은 지원 언어의 설명을 담을 수 있습니다. 사용자의 검색 표현을 질의로 준비하고 각 제품 설명을 문서로 준비하세요. 검색 결과가 해당 레코드를 반환할 수 있도록 원문, 제품 식별자, 언어를 벡터와 함께 저장하세요. 지원 컬렉션에서는 질문에 관련된 정책이나 지침을 무관한 짧은 레이블로 바꾸지 말고 유지하세요.</p><h4>언어와 지문 크기</h4><p>문서에 명시된 언어 집합은 영어, 스페인어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 아랍어, 스웨덴어, 노르웨이어, 일본어, 한국어입니다. 제조사는 같은 언어 내 검색과 언어 경계를 넘는 검색을 모두 대상으로 명시합니다. 대상 이용자의 실제 질문을 준비하고, 해당 언어로 반환된 문서 텍스트를 살펴보세요.</p><p>문서 길이 명세는 512토큰입니다. 긴 원문은 검색 결과에 필요한 제목, 정의, 조건을 보존하는 의미적으로 연결된 지문으로 나누세요. 역할 접두사와 추가 맥락은 준비된 입력의 일부입니다. FAQ 답변, 제품 설명, 기술 문서의 집중된 섹션이 지나치게 큰 매뉴얼 전체보다 적합한 단위입니다.</p><h4>학습과 매칭</h4><p>제조사는 영어 대조 사전학습, 다국어 및 언어 간 증류, 하드 네거티브 마이닝으로 선별한 부정 예제를 사용한 미세조정이라는 세 학습 단계를 설명합니다. 결과 모델은 제품 카탈로그, FAQ 및 지원 컬렉션, 파일이나 메모 검색, 기업 지식 검색을 위한 것입니다. 이는 텍스트 표현의 작업 범위이며, 특정 애플리케이션이 배포됐다는 주장이 아닙니다.</p><p>제공자의 예제는 질의와 문서 벡터를 정규화하고 내적으로 순위를 매기며, 이는 코사인 유사도와 같습니다. 원본 자료를 준비할 때 코퍼스 표현을 미리 계산한 뒤, 검색 질의를 임베딩하고 텍스트 및 식별자와 함께 후보 문서를 반환하세요. 수치 비교가 호환되는 표현을 사용하도록 선택한 모델과 역할 규칙을 색인과 함께 유지하세요.</p><p>유용한 결과는 문서화된 언어 집합 전반에서 원본 자료를 검색하는 간결한 밀집 검색 색인이나 질의 벡터입니다. 이 정확한 LFM2.5 Embedding 에디션은 함께 제공되는 ColBERT 모델, 이전 LFM2 검색 모델, 외부에서 양자화한 구현과 구분됩니다. 선택된 지문 텍스트는 독자나 후속 RAG 답변 단계가 사용하는 근거입니다.</p>",
  "aboutText": "LFM2.5-Embedding-350M은 다국어 및 언어 간 검색을 위한 LiquidAI의 밀집 바이인코더입니다. 텍스트마다 1024차원 벡터 하나를 생성하며, 11개 언어의 짧은 컨텍스트 검색을 대상으로 합니다. 350M이라는 이름의 모델 계열은 LFM2.5-350M-Base를 양방향으로 조정한 구조를 사용합니다. 상세 모델 표는 이 임베딩 에디션의 매개변수를 약 3억 5,400만 개로 제시합니다.\n\n### 양방향 검색 표현\n\n제조사는 어텐션과 지역 합성곱이 토큰 양쪽의 맥락을 사용할 수 있도록 백본을 조정합니다. CLS 방식 풀링은 처리된 텍스트를 밀집 벡터 하나로 바꿉니다. 모델 표는 합성곱 블록 10개, 어텐션 블록 6개, 풀링 단계로 구성된 17개 레이어를 설명합니다. 이는 고유한 준비와 출력을 갖춘 검색 인코더이며, 기반 모델의 텍스트 생성 작업과 다릅니다.\n\n별도 이름의 LFM2.5-ColBERT-350M은 후기 상호작용을 위해 토큰별 벡터를 유지합니다. 그 표현에는 다른 색인과 비교 방법이 필요합니다. 여기의 Embedding 모델은 문서나 질의마다 벡터 하나를 제공하며, 문서화된 비교 방식은 코사인 유사도입니다.\n\n### 올바른 비대칭 프롬프트 사용하기\n\n검색 질의에는 “query:”를, 원문 지문에는 “document:”를 붙여 준비하세요. 제조사는 구성에 이 프롬프트를 저장하며, 참조 워크플로는 해당 프롬프트 이름을 적용합니다. 모델이 이러한 접두사로 학습됐기 때문에 양쪽에 알맞은 역할을 사용할 것을 구체적으로 권장합니다. 이 document 접두사는 E5 모델의 “passage:” 규칙과 다릅니다.\n\n실제 제품 검색 컬렉션은 지원 언어의 설명을 담을 수 있습니다. 사용자의 검색 표현을 질의로 준비하고 각 제품 설명을 문서로 준비하세요. 검색 결과가 해당 레코드를 반환할 수 있도록 원문, 제품 식별자, 언어를 벡터와 함께 저장하세요. 지원 컬렉션에서는 질문에 관련된 정책이나 지침을 무관한 짧은 레이블로 바꾸지 말고 유지하세요.\n\n### 언어와 지문 크기\n\n문서에 명시된 언어 집합은 영어, 스페인어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 아랍어, 스웨덴어, 노르웨이어, 일본어, 한국어입니다. 제조사는 같은 언어 내 검색과 언어 경계를 넘는 검색을 모두 대상으로 명시합니다. 대상 이용자의 실제 질문을 준비하고, 해당 언어로 반환된 문서 텍스트를 살펴보세요.\n\n문서 길이 명세는 512토큰입니다. 긴 원문은 검색 결과에 필요한 제목, 정의, 조건을 보존하는 의미적으로 연결된 지문으로 나누세요. 역할 접두사와 추가 맥락은 준비된 입력의 일부입니다. FAQ 답변, 제품 설명, 기술 문서의 집중된 섹션이 지나치게 큰 매뉴얼 전체보다 적합한 단위입니다.\n\n### 학습과 매칭\n\n제조사는 영어 대조 사전학습, 다국어 및 언어 간 증류, 하드 네거티브 마이닝으로 선별한 부정 예제를 사용한 미세조정이라는 세 학습 단계를 설명합니다. 결과 모델은 제품 카탈로그, FAQ 및 지원 컬렉션, 파일이나 메모 검색, 기업 지식 검색을 위한 것입니다. 이는 텍스트 표현의 작업 범위이며, 특정 애플리케이션이 배포됐다는 주장이 아닙니다.\n\n제공자의 예제는 질의와 문서 벡터를 정규화하고 내적으로 순위를 매기며, 이는 코사인 유사도와 같습니다. 원본 자료를 준비할 때 코퍼스 표현을 미리 계산한 뒤, 검색 질의를 임베딩하고 텍스트 및 식별자와 함께 후보 문서를 반환하세요. 수치 비교가 호환되는 표현을 사용하도록 선택한 모델과 역할 규칙을 색인과 함께 유지하세요.\n\n유용한 결과는 문서화된 언어 집합 전반에서 원본 자료를 검색하는 간결한 밀집 검색 색인이나 질의 벡터입니다. 이 정확한 LFM2.5 Embedding 에디션은 함께 제공되는 ColBERT 모델, 이전 LFM2 검색 모델, 외부에서 양자화한 구현과 구분됩니다. 선택된 지문 텍스트는 독자나 후속 RAG 답변 단계가 사용하는 근거입니다.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>LFM2.5-Embedding-350M은 다국어 및 언어 간 검색을 위한 LiquidAI의 밀집 바이인코더입니다. 텍스트마다 1024차원 벡터 하나를 생성하며, 11개 언어의 짧은 컨텍스트 검색을 대상으로 합니다. 350M이라는 이름의 모델 계열은 LFM2.5-350M-Base를 양방향으로 조정한 구조를 사용합니다. 상세 모델 표는 이 임베딩 에디션의 매개변수를 약 3억 5,400만 개로 제시합니다.</p><h4>양방향 검색 표현</h4><p>제조사는 어텐션과 지역 합성곱이 토큰 양쪽의 맥락을 사용할 수 있도록 백본을 조정합니다. CLS 방식 풀링은 처리된 텍스트를 밀집 벡터 하나로 바꿉니다. 모델 표는 합성곱 블록 10개, 어텐션 블록 6개, 풀링 단계로 구성된 17개 레이어를 설명합니다. 이는 고유한 준비와 출력을 갖춘 검색 인코더이며, 기반 모델의 텍스트 생성 작업과 다릅니다.</p><p>별도 이름의 LFM2.5-ColBERT-350M은 후기 상호작용을 위해 토큰별 벡터를 유지합니다. 그 표현에는 다른 색인과 비교 방법이 필요합니다. 여기의 Embedding 모델은 문서나 질의마다 벡터 하나를 제공하며, 문서화된 비교 방식은 코사인 유사도입니다.</p><h4>올바른 비대칭 프롬프트 사용하기</h4><p>검색 질의에는 “query:”를, 원문 지문에는 “document:”를 붙여 준비하세요. 제조사는 구성에 이 프롬프트를 저장하며, 참조 워크플로는 해당 프롬프트 이름을 적용합니다. 모델이 이러한 접두사로 학습됐기 때문에 양쪽에 알맞은 역할을 사용할 것을 구체적으로 권장합니다. 이 document 접두사는 E5 모델의 “passage:” 규칙과 다릅니다.</p><p>실제 제품 검색 컬렉션은 지원 언어의 설명을 담을 수 있습니다. 사용자의 검색 표현을 질의로 준비하고 각 제품 설명을 문서로 준비하세요. 검색 결과가 해당 레코드를 반환할 수 있도록 원문, 제품 식별자, 언어를 벡터와 함께 저장하세요. 지원 컬렉션에서는 질문에 관련된 정책이나 지침을 무관한 짧은 레이블로 바꾸지 말고 유지하세요.</p><h4>언어와 지문 크기</h4><p>문서에 명시된 언어 집합은 영어, 스페인어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 아랍어, 스웨덴어, 노르웨이어, 일본어, 한국어입니다. 제조사는 같은 언어 내 검색과 언어 경계를 넘는 검색을 모두 대상으로 명시합니다. 대상 이용자의 실제 질문을 준비하고, 해당 언어로 반환된 문서 텍스트를 살펴보세요.</p><p>문서 길이 명세는 512토큰입니다. 긴 원문은 검색 결과에 필요한 제목, 정의, 조건을 보존하는 의미적으로 연결된 지문으로 나누세요. 역할 접두사와 추가 맥락은 준비된 입력의 일부입니다. FAQ 답변, 제품 설명, 기술 문서의 집중된 섹션이 지나치게 큰 매뉴얼 전체보다 적합한 단위입니다.</p><h4>학습과 매칭</h4><p>제조사는 영어 대조 사전학습, 다국어 및 언어 간 증류, 하드 네거티브 마이닝으로 선별한 부정 예제를 사용한 미세조정이라는 세 학습 단계를 설명합니다. 결과 모델은 제품 카탈로그, FAQ 및 지원 컬렉션, 파일이나 메모 검색, 기업 지식 검색을 위한 것입니다. 이는 텍스트 표현의 작업 범위이며, 특정 애플리케이션이 배포됐다는 주장이 아닙니다.</p><p>제공자의 예제는 질의와 문서 벡터를 정규화하고 내적으로 순위를 매기며, 이는 코사인 유사도와 같습니다. 원본 자료를 준비할 때 코퍼스 표현을 미리 계산한 뒤, 검색 질의를 임베딩하고 텍스트 및 식별자와 함께 후보 문서를 반환하세요. 수치 비교가 호환되는 표현을 사용하도록 선택한 모델과 역할 규칙을 색인과 함께 유지하세요.</p><p>유용한 결과는 문서화된 언어 집합 전반에서 원본 자료를 검색하는 간결한 밀집 검색 색인이나 질의 벡터입니다. 이 정확한 LFM2.5 Embedding 에디션은 함께 제공되는 ColBERT 모델, 이전 LFM2 검색 모델, 외부에서 양자화한 구현과 구분됩니다. 선택된 지문 텍스트는 독자나 후속 RAG 답변 단계가 사용하는 근거입니다.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · 임베딩</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>컨텍스트</dt><dd>512 tokens</dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span 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>liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th 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data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>수명 주기: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">요금</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.</p><dl data-price-conditions><dt>빠른 모드</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot 요금</h4><h4>설정별 가격</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>요금</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>토큰의 기본 단가</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1793-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1793-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1793-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1793-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1793-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1793-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free&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-1793-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1793-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;liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free&#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=liquid%2Flfm-2.5-embedding-350m%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-embedding-350m%3Afree&amp;fmt=embeddings\"><code>liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free</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=liquid%2Flfm-2.5-embedding-350m%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=liquid%2Flfm-2.5-embedding-350m%3Afree&amp;fmt=embeddings\"><code>liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|liquid%2Flfm-2.5-embedding-350m%3Afree",
      "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": 1024,
              "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": [
                  "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free"
                ],
                "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": 1024,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 512,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free\", \"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='liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "빠른 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "빠른 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "Flex 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "flex 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "최대 추론 수준",
            "value": "표준 요금",
            "when": "최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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",
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  "model_id": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free",
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  "page": {
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    "description": "LiquidAI LFM2.5-Embedding-350M은 다국어 및 언어 간 검색을 위해 텍스트마다 1024차원 벡터 하나를 생성합니다. 11개 언어와 512토큰의 짧은 입력을 대상으로 하며, 쿼리와 문서에 서로 다른 접두어를 사용합니다.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/liquid-lfm-2-5-embedding-350m-u003a-free/index.md",
    "title": "LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free) — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "LFM2.5-Embedding-350M은 다국어 및 언어 간 검색을 위한 LiquidAI의 밀집 바이인코더입니다. 텍스트마다 1024차원 벡터 하나를 생성하며, 11개 언어의 짧은 컨텍스트 검색을 대상으로 합니다. 350M이라는 이름의 모델 계열은 LFM2.5-350M-Base를 양방향으로 조정한 구조를 사용합니다. 상세 모델 표는 이 임베딩 에디션의 매개변수를 약 3억 5,400만 개로 제시합니다.\n\n### 양방향 검색 표현\n\n제조사는 어텐션과 지역 합성곱이 토큰 양쪽의 맥락을 사용할 수 있도록 백본을 조정합니다. CLS 방식 풀링은 처리된 텍스트를 밀집 벡터 하나로 바꿉니다. 모델 표는 합성곱 블록 10개, 어텐션 블록 6개, 풀링 단계로 구성된 17개 레이어를 설명합니다. 이는 고유한 준비와 출력을 갖춘 검색 인코더이며, 기반 모델의 텍스트 생성 작업과 다릅니다.\n\n별도 이름의 LFM2.5-ColBERT-350M은 후기 상호작용을 위해 토큰별 벡터를 유지합니다. 그 표현에는 다른 색인과 비교 방법이 필요합니다. 여기의 Embedding 모델은 문서나 질의마다 벡터 하나를 제공하며, 문서화된 비교 방식은 코사인 유사도입니다.\n\n### 올바른 비대칭 프롬프트 사용하기\n\n검색 질의에는 “query:”를, 원문 지문에는 “document:”를 붙여 준비하세요. 제조사는 구성에 이 프롬프트를 저장하며, 참조 워크플로는 해당 프롬프트 이름을 적용합니다. 모델이 이러한 접두사로 학습됐기 때문에 양쪽에 알맞은 역할을 사용할 것을 구체적으로 권장합니다. 이 document 접두사는 E5 모델의 “passage:” 규칙과 다릅니다.\n\n실제 제품 검색 컬렉션은 지원 언어의 설명을 담을 수 있습니다. 사용자의 검색 표현을 질의로 준비하고 각 제품 설명을 문서로 준비하세요. 검색 결과가 해당 레코드를 반환할 수 있도록 원문, 제품 식별자, 언어를 벡터와 함께 저장하세요. 지원 컬렉션에서는 질문에 관련된 정책이나 지침을 무관한 짧은 레이블로 바꾸지 말고 유지하세요.\n\n### 언어와 지문 크기\n\n문서에 명시된 언어 집합은 영어, 스페인어, 독일어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 아랍어, 스웨덴어, 노르웨이어, 일본어, 한국어입니다. 제조사는 같은 언어 내 검색과 언어 경계를 넘는 검색을 모두 대상으로 명시합니다. 대상 이용자의 실제 질문을 준비하고, 해당 언어로 반환된 문서 텍스트를 살펴보세요.\n\n문서 길이 명세는 512토큰입니다. 긴 원문은 검색 결과에 필요한 제목, 정의, 조건을 보존하는 의미적으로 연결된 지문으로 나누세요. 역할 접두사와 추가 맥락은 준비된 입력의 일부입니다. FAQ 답변, 제품 설명, 기술 문서의 집중된 섹션이 지나치게 큰 매뉴얼 전체보다 적합한 단위입니다.\n\n### 학습과 매칭\n\n제조사는 영어 대조 사전학습, 다국어 및 언어 간 증류, 하드 네거티브 마이닝으로 선별한 부정 예제를 사용한 미세조정이라는 세 학습 단계를 설명합니다. 결과 모델은 제품 카탈로그, FAQ 및 지원 컬렉션, 파일이나 메모 검색, 기업 지식 검색을 위한 것입니다. 이는 텍스트 표현의 작업 범위이며, 특정 애플리케이션이 배포됐다는 주장이 아닙니다.\n\n제공자의 예제는 질의와 문서 벡터를 정규화하고 내적으로 순위를 매기며, 이는 코사인 유사도와 같습니다. 원본 자료를 준비할 때 코퍼스 표현을 미리 계산한 뒤, 검색 질의를 임베딩하고 텍스트 및 식별자와 함께 후보 문서를 반환하세요. 수치 비교가 호환되는 표현을 사용하도록 선택한 모델과 역할 규칙을 색인과 함께 유지하세요.\n\n유용한 결과는 문서화된 언어 집합 전반에서 원본 자료를 검색하는 간결한 밀집 검색 색인이나 질의 벡터입니다. 이 정확한 LFM2.5 Embedding 에디션은 함께 제공되는 ColBERT 모델, 이전 LFM2 검색 모델, 외부에서 양자화한 구현과 구분됩니다. 선택된 지문 텍스트는 독자나 후속 RAG 답변 단계가 사용하는 근거입니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "LiquidAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free",
    "capabilities": {
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        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": 512,
    "entity_type": "model",
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            "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",
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              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
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              "family": "embedding",
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                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
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                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
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                "availability": "unsupported",
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                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "default": null,
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            ],
            "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,
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              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
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            "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",
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          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
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          ],
          "output": {
            "default_dimensions": 1024,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 512,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free\", \"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='liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "빠른 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "빠른 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "Flex 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "flex 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "최대 추론 수준",
            "value": "표준 요금",
            "when": "최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "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",
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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",
            "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",
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            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free",
        "request_model_id": "liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free",
        "route_label": "Ultra"
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  "shortText": "LiquidAI LFM2.5-Embedding-350M은 다국어 및 언어 간 검색을 위해 텍스트마다 1024차원 벡터 하나를 생성합니다. 11개 언어와 512토큰의 짧은 입력을 대상으로 하며, 쿼리와 문서에 서로 다른 접두어를 사용합니다.",
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