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  "aboutHtml": "<p>pplx-embed-v1-0.6B는 Perplexity v1 계열의 더 작은 독립 임베딩 모델입니다. 검색과 의미 검색을 위해 질의 또는 문서 텍스트를 1024차원 표현으로 변환합니다. 제조사는 Qwen3를 기반으로 확산 방식의 지속 사전학습을 통해 조정하고, 평균 풀링과 32K 컨텍스트를 사용하는 계열이라고 설명합니다. 필수 지시 접두사 없이 제공된 텍스트를 직접 인코딩합니다.</p><h4>독립 레코드 준비하기</h4><p>유용한 컬렉션에는 제품 설명, 지식 베이스 섹션, 짧은 연구 메모를 담을 수 있습니다. 검색 결과로 반환됐을 때 이해할 수 있도록 각 텍스트에 충분한 원본 맥락을 넣으세요. 제목, 찾으려는 진술, 그 의미를 바꾸는 조건이 필요합니다. 결과 임베딩과 함께 원문과 레코드 식별자를 유지하세요.</p><p>메모 검색에서는 절차에서 무엇이 바뀌었는지 묻는 질문으로 해당 변경을 설명하는 메모를 찾아야 합니다. 실제 질문을 임베딩하고 준비된 코퍼스 레코드와 비교하세요. 다른 모델 계열의 query/passage 지시를 기본적으로 추가하지 마세요. 제조사가 문서화한 이 모델의 준비 방식은 직접 텍스트를 입력하는 것입니다.</p><h4>양자화 벡터와 코사인 비교</h4><p>기본 표현은 비정규화 INT8 임베딩입니다. Perplexity는 비교에 코사인 유사도를 명시적으로 권장합니다. 비정규화 출력의 원시 내적 점수는 벡터 크기가 영향을 주기 때문에 비교를 바꿉니다. 선택한 표현과 거리 척도를 함께 해석할 수 있는 검색 색인 및 점수 계산 경로를 선택하세요.</p><p>바이너리 표현도 문서화되어 있으며, 모델 표는 Matryoshka 지원을 명시합니다. 이러한 표현 옵션은 색인 저장과 관련될 수 있지만, 성분과 패킹된 바이트를 올바르게 해석해야 합니다. 1024차원의 전체 출력은 2560차원 4B 모델과 구분됩니다. 모델 크기나 출력 표현의 변경을 자동으로 공통 공간이 되는 것으로 보지 말고 질의와 코퍼스 양쪽에서 확인하세요.</p><h4>컨텍스트를 의도적으로 활용하기</h4><p>제조사의 컨텍스트 명세는 32K입니다. 긴 메모나 문서 섹션은 짧은 입력 범위의 인코더보다 더 많은 주변 설명을 담을 수 있지만, 검색 단위에는 여전히 명확한 목적이 필요합니다. 검색 결과가 전체 섹션을 반환해야 할지, 초점을 좁혀 답을 담은 지문을 반환해야 할지 선택하세요. 정의와 예외는 그것이 한정하는 진술과 함께 보존하세요.</p><p>더 큰 원본 자료에서는 상위 문서 식별자와 버전을 벡터 외부에 유지하세요. 그러면 검색 결과에서 원본으로 돌아갈 수 있고, 바뀐 텍스트로 해당 표현을 교체할 수 있습니다. 의도한 언어 구성에서 실제 질문에 대한 후보 결과를 살펴보고, 지문이 단지 비슷한 주제를 다루는 데 그치지 않고 요청한 정보를 제공하는지 확인하세요.</p><h4>독립 처리와 문맥 처리 구분하기</h4><p>모델 카드는 이 독립 인코더를 pplx-embed-context-v1-0.6B와 구분합니다. 문맥 모델은 청크 표현에 주변 문서를 사용하고, 일반 v1 모델은 제공된 각 텍스트를 자체적으로 표현합니다. 독립 문자열의 목록만으로 문맥 청크 처리가 수행됐다고 볼 수는 없습니다.</p><p>유용한 출력은 실제 원문에 연결되고, 선택한 INT8 또는 바이너리 형식과 코사인 비교가 기록된 코퍼스 표현이나 질의 벡터입니다. 후속 순위 계산 또는 RAG 답변 단계는 검색된 텍스트를 별도의 산출물로 사용합니다. 이 프로필은 정확한 0.6B 독립 에디션에 속하며, 4B나 context-v1 모델에 속하지 않습니다.</p>",
  "aboutText": "pplx-embed-v1-0.6B는 Perplexity v1 계열의 더 작은 독립 임베딩 모델입니다. 검색과 의미 검색을 위해 질의 또는 문서 텍스트를 1024차원 표현으로 변환합니다. 제조사는 Qwen3를 기반으로 확산 방식의 지속 사전학습을 통해 조정하고, 평균 풀링과 32K 컨텍스트를 사용하는 계열이라고 설명합니다. 필수 지시 접두사 없이 제공된 텍스트를 직접 인코딩합니다.\n\n### 독립 레코드 준비하기\n\n유용한 컬렉션에는 제품 설명, 지식 베이스 섹션, 짧은 연구 메모를 담을 수 있습니다. 검색 결과로 반환됐을 때 이해할 수 있도록 각 텍스트에 충분한 원본 맥락을 넣으세요. 제목, 찾으려는 진술, 그 의미를 바꾸는 조건이 필요합니다. 결과 임베딩과 함께 원문과 레코드 식별자를 유지하세요.\n\n메모 검색에서는 절차에서 무엇이 바뀌었는지 묻는 질문으로 해당 변경을 설명하는 메모를 찾아야 합니다. 실제 질문을 임베딩하고 준비된 코퍼스 레코드와 비교하세요. 다른 모델 계열의 query/passage 지시를 기본적으로 추가하지 마세요. 제조사가 문서화한 이 모델의 준비 방식은 직접 텍스트를 입력하는 것입니다.\n\n### 양자화 벡터와 코사인 비교\n\n기본 표현은 비정규화 INT8 임베딩입니다. Perplexity는 비교에 코사인 유사도를 명시적으로 권장합니다. 비정규화 출력의 원시 내적 점수는 벡터 크기가 영향을 주기 때문에 비교를 바꿉니다. 선택한 표현과 거리 척도를 함께 해석할 수 있는 검색 색인 및 점수 계산 경로를 선택하세요.\n\n바이너리 표현도 문서화되어 있으며, 모델 표는 Matryoshka 지원을 명시합니다. 이러한 표현 옵션은 색인 저장과 관련될 수 있지만, 성분과 패킹된 바이트를 올바르게 해석해야 합니다. 1024차원의 전체 출력은 2560차원 4B 모델과 구분됩니다. 모델 크기나 출력 표현의 변경을 자동으로 공통 공간이 되는 것으로 보지 말고 질의와 코퍼스 양쪽에서 확인하세요.\n\n### 컨텍스트를 의도적으로 활용하기\n\n제조사의 컨텍스트 명세는 32K입니다. 긴 메모나 문서 섹션은 짧은 입력 범위의 인코더보다 더 많은 주변 설명을 담을 수 있지만, 검색 단위에는 여전히 명확한 목적이 필요합니다. 검색 결과가 전체 섹션을 반환해야 할지, 초점을 좁혀 답을 담은 지문을 반환해야 할지 선택하세요. 정의와 예외는 그것이 한정하는 진술과 함께 보존하세요.\n\n더 큰 원본 자료에서는 상위 문서 식별자와 버전을 벡터 외부에 유지하세요. 그러면 검색 결과에서 원본으로 돌아갈 수 있고, 바뀐 텍스트로 해당 표현을 교체할 수 있습니다. 의도한 언어 구성에서 실제 질문에 대한 후보 결과를 살펴보고, 지문이 단지 비슷한 주제를 다루는 데 그치지 않고 요청한 정보를 제공하는지 확인하세요.\n\n### 독립 처리와 문맥 처리 구분하기\n\n모델 카드는 이 독립 인코더를 pplx-embed-context-v1-0.6B와 구분합니다. 문맥 모델은 청크 표현에 주변 문서를 사용하고, 일반 v1 모델은 제공된 각 텍스트를 자체적으로 표현합니다. 독립 문자열의 목록만으로 문맥 청크 처리가 수행됐다고 볼 수는 없습니다.\n\n유용한 출력은 실제 원문에 연결되고, 선택한 INT8 또는 바이너리 형식과 코사인 비교가 기록된 코퍼스 표현이나 질의 벡터입니다. 후속 순위 계산 또는 RAG 답변 단계는 검색된 텍스트를 별도의 산출물로 사용합니다. 이 프로필은 정확한 0.6B 독립 에디션에 속하며, 4B나 context-v1 모델에 속하지 않습니다.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>pplx-embed-v1-0.6B는 Perplexity v1 계열의 더 작은 독립 임베딩 모델입니다. 검색과 의미 검색을 위해 질의 또는 문서 텍스트를 1024차원 표현으로 변환합니다. 제조사는 Qwen3를 기반으로 확산 방식의 지속 사전학습을 통해 조정하고, 평균 풀링과 32K 컨텍스트를 사용하는 계열이라고 설명합니다. 필수 지시 접두사 없이 제공된 텍스트를 직접 인코딩합니다.</p><h4>독립 레코드 준비하기</h4><p>유용한 컬렉션에는 제품 설명, 지식 베이스 섹션, 짧은 연구 메모를 담을 수 있습니다. 검색 결과로 반환됐을 때 이해할 수 있도록 각 텍스트에 충분한 원본 맥락을 넣으세요. 제목, 찾으려는 진술, 그 의미를 바꾸는 조건이 필요합니다. 결과 임베딩과 함께 원문과 레코드 식별자를 유지하세요.</p><p>메모 검색에서는 절차에서 무엇이 바뀌었는지 묻는 질문으로 해당 변경을 설명하는 메모를 찾아야 합니다. 실제 질문을 임베딩하고 준비된 코퍼스 레코드와 비교하세요. 다른 모델 계열의 query/passage 지시를 기본적으로 추가하지 마세요. 제조사가 문서화한 이 모델의 준비 방식은 직접 텍스트를 입력하는 것입니다.</p><h4>양자화 벡터와 코사인 비교</h4><p>기본 표현은 비정규화 INT8 임베딩입니다. Perplexity는 비교에 코사인 유사도를 명시적으로 권장합니다. 비정규화 출력의 원시 내적 점수는 벡터 크기가 영향을 주기 때문에 비교를 바꿉니다. 선택한 표현과 거리 척도를 함께 해석할 수 있는 검색 색인 및 점수 계산 경로를 선택하세요.</p><p>바이너리 표현도 문서화되어 있으며, 모델 표는 Matryoshka 지원을 명시합니다. 이러한 표현 옵션은 색인 저장과 관련될 수 있지만, 성분과 패킹된 바이트를 올바르게 해석해야 합니다. 1024차원의 전체 출력은 2560차원 4B 모델과 구분됩니다. 모델 크기나 출력 표현의 변경을 자동으로 공통 공간이 되는 것으로 보지 말고 질의와 코퍼스 양쪽에서 확인하세요.</p><h4>컨텍스트를 의도적으로 활용하기</h4><p>제조사의 컨텍스트 명세는 32K입니다. 긴 메모나 문서 섹션은 짧은 입력 범위의 인코더보다 더 많은 주변 설명을 담을 수 있지만, 검색 단위에는 여전히 명확한 목적이 필요합니다. 검색 결과가 전체 섹션을 반환해야 할지, 초점을 좁혀 답을 담은 지문을 반환해야 할지 선택하세요. 정의와 예외는 그것이 한정하는 진술과 함께 보존하세요.</p><p>더 큰 원본 자료에서는 상위 문서 식별자와 버전을 벡터 외부에 유지하세요. 그러면 검색 결과에서 원본으로 돌아갈 수 있고, 바뀐 텍스트로 해당 표현을 교체할 수 있습니다. 의도한 언어 구성에서 실제 질문에 대한 후보 결과를 살펴보고, 지문이 단지 비슷한 주제를 다루는 데 그치지 않고 요청한 정보를 제공하는지 확인하세요.</p><h4>독립 처리와 문맥 처리 구분하기</h4><p>모델 카드는 이 독립 인코더를 pplx-embed-context-v1-0.6B와 구분합니다. 문맥 모델은 청크 표현에 주변 문서를 사용하고, 일반 v1 모델은 제공된 각 텍스트를 자체적으로 표현합니다. 독립 문자열의 목록만으로 문맥 청크 처리가 수행됐다고 볼 수는 없습니다.</p><p>유용한 출력은 실제 원문에 연결되고, 선택한 INT8 또는 바이너리 형식과 코사인 비교가 기록된 코퍼스 표현이나 질의 벡터입니다. 후속 순위 계산 또는 RAG 답변 단계는 검색된 텍스트를 별도의 산출물로 사용합니다. 이 프로필은 정확한 0.6B 독립 에디션에 속하며, 4B나 context-v1 모델에 속하지 않습니다.</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>32,000 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\" 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요소</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 data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</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>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span 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조합</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>메서드 매개변수와 수명 주기</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>명세</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>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\" 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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>$0.000008</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2192-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2192-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2192-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2192-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2192-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2192-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;perplexity/pplx-embed-v1-0.6b&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-2192-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2192-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;perplexity/pplx-embed-v1-0.6b&#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=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&amp;route=Ultra&amp;caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&amp;fmt=embeddings\"><code>perplexity/pplx-embed-v1-0.6b</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=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&amp;route=Ultra&amp;caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&amp;fmt=embeddings\"><code>perplexity/pplx-embed-v1-0.6b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b",
      "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": [
                  "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "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": 32000,
            "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": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000008",
                "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,
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
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                "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\": \"perplexity/pplx-embed-v1-0.6b\", \"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='perplexity/pplx-embed-v1-0.6b',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": 0.008,
        "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",
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              {
                "amount": "0.000008000",
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                "native_unit": "input_token",
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                "quantity": 1000,
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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"
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              {
                "amount": null,
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                "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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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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,
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                "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,
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                "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"
              }
            ]
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        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
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        "units": [
          {
            "amount": "0.000008000",
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
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          {
            "amount": null,
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            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
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            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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  "nativeProvenance": {
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    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/perplexity-pplx-embed-v1-0-6b/",
    "description": "Perplexity pplx-embed-v1-0.6B는 독립적인 다국어 텍스트 검색을 위한 1024차원 임베딩을 생성합니다. 32K 컨텍스트, 직접적인 텍스트 준비, 기본 INT8 또는 바이너리 표현을 갖춘 v1 계열의 더 작은 색인 프로필입니다.",
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    "title": "Perplexity: Embed V1 0.6B — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "pplx-embed-v1-0.6B는 Perplexity v1 계열의 더 작은 독립 임베딩 모델입니다. 검색과 의미 검색을 위해 질의 또는 문서 텍스트를 1024차원 표현으로 변환합니다. 제조사는 Qwen3를 기반으로 확산 방식의 지속 사전학습을 통해 조정하고, 평균 풀링과 32K 컨텍스트를 사용하는 계열이라고 설명합니다. 필수 지시 접두사 없이 제공된 텍스트를 직접 인코딩합니다.\n\n### 독립 레코드 준비하기\n\n유용한 컬렉션에는 제품 설명, 지식 베이스 섹션, 짧은 연구 메모를 담을 수 있습니다. 검색 결과로 반환됐을 때 이해할 수 있도록 각 텍스트에 충분한 원본 맥락을 넣으세요. 제목, 찾으려는 진술, 그 의미를 바꾸는 조건이 필요합니다. 결과 임베딩과 함께 원문과 레코드 식별자를 유지하세요.\n\n메모 검색에서는 절차에서 무엇이 바뀌었는지 묻는 질문으로 해당 변경을 설명하는 메모를 찾아야 합니다. 실제 질문을 임베딩하고 준비된 코퍼스 레코드와 비교하세요. 다른 모델 계열의 query/passage 지시를 기본적으로 추가하지 마세요. 제조사가 문서화한 이 모델의 준비 방식은 직접 텍스트를 입력하는 것입니다.\n\n### 양자화 벡터와 코사인 비교\n\n기본 표현은 비정규화 INT8 임베딩입니다. Perplexity는 비교에 코사인 유사도를 명시적으로 권장합니다. 비정규화 출력의 원시 내적 점수는 벡터 크기가 영향을 주기 때문에 비교를 바꿉니다. 선택한 표현과 거리 척도를 함께 해석할 수 있는 검색 색인 및 점수 계산 경로를 선택하세요.\n\n바이너리 표현도 문서화되어 있으며, 모델 표는 Matryoshka 지원을 명시합니다. 이러한 표현 옵션은 색인 저장과 관련될 수 있지만, 성분과 패킹된 바이트를 올바르게 해석해야 합니다. 1024차원의 전체 출력은 2560차원 4B 모델과 구분됩니다. 모델 크기나 출력 표현의 변경을 자동으로 공통 공간이 되는 것으로 보지 말고 질의와 코퍼스 양쪽에서 확인하세요.\n\n### 컨텍스트를 의도적으로 활용하기\n\n제조사의 컨텍스트 명세는 32K입니다. 긴 메모나 문서 섹션은 짧은 입력 범위의 인코더보다 더 많은 주변 설명을 담을 수 있지만, 검색 단위에는 여전히 명확한 목적이 필요합니다. 검색 결과가 전체 섹션을 반환해야 할지, 초점을 좁혀 답을 담은 지문을 반환해야 할지 선택하세요. 정의와 예외는 그것이 한정하는 진술과 함께 보존하세요.\n\n더 큰 원본 자료에서는 상위 문서 식별자와 버전을 벡터 외부에 유지하세요. 그러면 검색 결과에서 원본으로 돌아갈 수 있고, 바뀐 텍스트로 해당 표현을 교체할 수 있습니다. 의도한 언어 구성에서 실제 질문에 대한 후보 결과를 살펴보고, 지문이 단지 비슷한 주제를 다루는 데 그치지 않고 요청한 정보를 제공하는지 확인하세요.\n\n### 독립 처리와 문맥 처리 구분하기\n\n모델 카드는 이 독립 인코더를 pplx-embed-context-v1-0.6B와 구분합니다. 문맥 모델은 청크 표현에 주변 문서를 사용하고, 일반 v1 모델은 제공된 각 텍스트를 자체적으로 표현합니다. 독립 문자열의 목록만으로 문맥 청크 처리가 수행됐다고 볼 수는 없습니다.\n\n유용한 출력은 실제 원문에 연결되고, 선택한 INT8 또는 바이너리 형식과 코사인 비교가 기록된 코퍼스 표현이나 질의 벡터입니다. 후속 순위 계산 또는 RAG 답변 단계는 검색된 텍스트를 별도의 산출물로 사용합니다. 이 프로필은 정확한 0.6B 독립 에디션에 속하며, 4B나 context-v1 모델에 속하지 않습니다.",
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    "aliases": [],
    "author": "Perplexity",
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    "canonical_model": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
    "capabilities": {
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        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
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    "ctx": 32000,
    "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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                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
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                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
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              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
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                },
                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
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                "enum": null,
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                "min_items": 1,
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                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
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              {
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                "name": "encoding_format",
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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": "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",
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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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              "float"
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              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32000,
            "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": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
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        },
        "ctx": 32000,
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          {
            "dimensions": {
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            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
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                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000008",
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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",
                "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\": \"perplexity/pplx-embed-v1-0.6b\", \"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='perplexity/pplx-embed-v1-0.6b',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": 0.008,
        "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": "0.000008000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000000008",
                "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": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.000008000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000008",
            "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": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Perplexity: Embed V1 0.6B",
    "price": {
      "in": 0.008,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.008,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.000008000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000000008",
            "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"
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    "public_id": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
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  "shortText": "Perplexity pplx-embed-v1-0.6B는 독립적인 다국어 텍스트 검색을 위한 1024차원 임베딩을 생성합니다. 32K 컨텍스트, 직접적인 텍스트 준비, 기본 INT8 또는 바이너리 표현을 갖춘 v1 계열의 더 작은 색인 프로필입니다.",
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