{
  "aboutHtml": "<p>pplx-embed-v1-4B는 Perplexity v1 계열의 더 큰 독립 텍스트 임베딩 에디션입니다. 의미 검색과 정보 검색을 위해 질의나 문서를 2560차원 벡터로 표현합니다. 제조사는 Qwen3를 기반으로 확산 방식의 지속 사전학습을 적용해 계열을 만들고, 텍스트 표현에 평균 풀링을 사용합니다. 이 독립 인코더는 주변 맥락을 사용해 문서 청크를 표현하는 pplx-embed-context-v1와 구분됩니다.</p><h4>실제 텍스트를 직접 임베딩하기</h4><p>모델에는 지시 문자열이나 query/passage 접두사가 필요하지 않습니다. 다른 계열에서 가져온 역할 규칙을 추가하기보다 표현하려는 텍스트를 준비하세요. 검색 컬렉션에는 원본 문서, 초점을 좁힌 지문, 짧은 텍스트 레코드를 담을 수 있습니다. 검색 결과를 읽을 수 있고 추적 가능한 상태로 유지하도록, 각 항목의 원문과 식별자를 벡터 옆에 보관하세요.</p><p>실제 작업의 예로는 어떤 조건에 관한 질문에 맞는 기술 설명의 섹션을 검색하는 경우가 있습니다. 섹션 제목, 규칙, 예외를 함께 보존하세요. 질의 표현은 독립적으로 임베딩된 뒤 준비된 코퍼스 표현과 비교됩니다. 후속 RAG 단계는 벡터 자체가 아니라 반환된 지문 텍스트를 원본 자료로 사용합니다.</p><h4>기본 표현과 비교</h4><p>제조사는 기본 임베딩이 비정규화 상태이며 INT8로 양자화됐다고 명시합니다. 코사인 유사도로 비교하세요. 이 비정규화 값에 적용한 원시 내적은 문서화된 코사인 비교와 동등하지 않습니다. 따라서 검색 색인이 출력을 저장하고 비교하는 방식을 선택할 때에는 표현 유형과 유사도 함수를 함께 다뤄야 합니다.</p><p>모델 카드는 바이너리 출력도 문서화하고 Matryoshka 표현 지원을 표시합니다. 바이너리 성분과 이를 패킹해 저장한 형태는 일반 부동소수점 배열과 다르므로, 색인은 선택한 표현을 올바르게 해석해야 합니다. 전체 임베딩 차원은 표현의 성분 수이며, 모든 인코딩에서의 바이트 수를 뜻하지 않습니다. 질의와 문서 쪽의 차원 및 출력 유형을 일관되게 유지하세요.</p><h4>길이와 문서 경계</h4><p>공개된 모델의 컨텍스트는 32K입니다. 상당한 양의 텍스트를 표현할 수 있지만, 지문 단위는 여전히 검색이 반환하려는 내용에 맞춰야 합니다. 완전한 섹션은 정의와 한정 조건을 보존하고, 초점을 좁힌 발췌문은 특정 지침을 직접 가리킬 수 있습니다. 너무 큰 자료는 생략된 뒷부분도 계속 표현된다고 가정하지 말고 선택한 입력 범위에 맞춰 준비하세요.</p><p>상위 문서 식별자와 원본 버전을 벡터 외부에 보존하세요. 텍스트가 바뀌면 해당 코퍼스 표현을 갱신하고 새 원본과의 연결을 유지하세요. 여러 언어가 담긴 컬렉션에서는 다국어라는 표시만으로 관련성이 같다고 추정하지 말고, 의도한 언어 구성에서 실제 질문과 후보 지문을 살펴보세요.</p><h4>독립 에디션과 문맥 에디션</h4><p>v1-4B 모델은 제공된 각 텍스트를 독립적으로 임베딩합니다. 여러 문자열을 배치에 넣는다고 별도의 context-v1 청크 인코더로 바뀌는 것은 아닙니다. 주변 문서가 각 청크 표현에 영향을 줘야 한다면, 그 작업에는 문맥 에디션과 고유한 준비 방식이 필요합니다.</p><p>더 작은 pplx-embed-v1-0.6B는 1024차원을 반환하고, 이 4B 에디션은 2560차원을 반환합니다. 문서화된 호환 경로가 확립되지 않았다면 정확한 모델 정체성과 색인 표현을 분리해 유지하세요. 여기서 유용한 결과는 검색 작업을 위해 코사인 비교와 선택한 양자화 표현이 기록된 독립 질의 또는 원문 벡터입니다.</p>",
  "aboutText": "pplx-embed-v1-4B는 Perplexity v1 계열의 더 큰 독립 텍스트 임베딩 에디션입니다. 의미 검색과 정보 검색을 위해 질의나 문서를 2560차원 벡터로 표현합니다. 제조사는 Qwen3를 기반으로 확산 방식의 지속 사전학습을 적용해 계열을 만들고, 텍스트 표현에 평균 풀링을 사용합니다. 이 독립 인코더는 주변 맥락을 사용해 문서 청크를 표현하는 pplx-embed-context-v1와 구분됩니다.\n\n### 실제 텍스트를 직접 임베딩하기\n\n모델에는 지시 문자열이나 query/passage 접두사가 필요하지 않습니다. 다른 계열에서 가져온 역할 규칙을 추가하기보다 표현하려는 텍스트를 준비하세요. 검색 컬렉션에는 원본 문서, 초점을 좁힌 지문, 짧은 텍스트 레코드를 담을 수 있습니다. 검색 결과를 읽을 수 있고 추적 가능한 상태로 유지하도록, 각 항목의 원문과 식별자를 벡터 옆에 보관하세요.\n\n실제 작업의 예로는 어떤 조건에 관한 질문에 맞는 기술 설명의 섹션을 검색하는 경우가 있습니다. 섹션 제목, 규칙, 예외를 함께 보존하세요. 질의 표현은 독립적으로 임베딩된 뒤 준비된 코퍼스 표현과 비교됩니다. 후속 RAG 단계는 벡터 자체가 아니라 반환된 지문 텍스트를 원본 자료로 사용합니다.\n\n### 기본 표현과 비교\n\n제조사는 기본 임베딩이 비정규화 상태이며 INT8로 양자화됐다고 명시합니다. 코사인 유사도로 비교하세요. 이 비정규화 값에 적용한 원시 내적은 문서화된 코사인 비교와 동등하지 않습니다. 따라서 검색 색인이 출력을 저장하고 비교하는 방식을 선택할 때에는 표현 유형과 유사도 함수를 함께 다뤄야 합니다.\n\n모델 카드는 바이너리 출력도 문서화하고 Matryoshka 표현 지원을 표시합니다. 바이너리 성분과 이를 패킹해 저장한 형태는 일반 부동소수점 배열과 다르므로, 색인은 선택한 표현을 올바르게 해석해야 합니다. 전체 임베딩 차원은 표현의 성분 수이며, 모든 인코딩에서의 바이트 수를 뜻하지 않습니다. 질의와 문서 쪽의 차원 및 출력 유형을 일관되게 유지하세요.\n\n### 길이와 문서 경계\n\n공개된 모델의 컨텍스트는 32K입니다. 상당한 양의 텍스트를 표현할 수 있지만, 지문 단위는 여전히 검색이 반환하려는 내용에 맞춰야 합니다. 완전한 섹션은 정의와 한정 조건을 보존하고, 초점을 좁힌 발췌문은 특정 지침을 직접 가리킬 수 있습니다. 너무 큰 자료는 생략된 뒷부분도 계속 표현된다고 가정하지 말고 선택한 입력 범위에 맞춰 준비하세요.\n\n상위 문서 식별자와 원본 버전을 벡터 외부에 보존하세요. 텍스트가 바뀌면 해당 코퍼스 표현을 갱신하고 새 원본과의 연결을 유지하세요. 여러 언어가 담긴 컬렉션에서는 다국어라는 표시만으로 관련성이 같다고 추정하지 말고, 의도한 언어 구성에서 실제 질문과 후보 지문을 살펴보세요.\n\n### 독립 에디션과 문맥 에디션\n\nv1-4B 모델은 제공된 각 텍스트를 독립적으로 임베딩합니다. 여러 문자열을 배치에 넣는다고 별도의 context-v1 청크 인코더로 바뀌는 것은 아닙니다. 주변 문서가 각 청크 표현에 영향을 줘야 한다면, 그 작업에는 문맥 에디션과 고유한 준비 방식이 필요합니다.\n\n더 작은 pplx-embed-v1-0.6B는 1024차원을 반환하고, 이 4B 에디션은 2560차원을 반환합니다. 문서화된 호환 경로가 확립되지 않았다면 정확한 모델 정체성과 색인 표현을 분리해 유지하세요. 여기서 유용한 결과는 검색 작업을 위해 코사인 비교와 선택한 양자화 표현이 기록된 독립 질의 또는 원문 벡터입니다.",
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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-v1-4B는 Perplexity v1 계열의 더 큰 독립 텍스트 임베딩 에디션입니다. 의미 검색과 정보 검색을 위해 질의나 문서를 2560차원 벡터로 표현합니다. 제조사는 Qwen3를 기반으로 확산 방식의 지속 사전학습을 적용해 계열을 만들고, 텍스트 표현에 평균 풀링을 사용합니다. 이 독립 인코더는 주변 맥락을 사용해 문서 청크를 표현하는 pplx-embed-context-v1와 구분됩니다.</p><h4>실제 텍스트를 직접 임베딩하기</h4><p>모델에는 지시 문자열이나 query/passage 접두사가 필요하지 않습니다. 다른 계열에서 가져온 역할 규칙을 추가하기보다 표현하려는 텍스트를 준비하세요. 검색 컬렉션에는 원본 문서, 초점을 좁힌 지문, 짧은 텍스트 레코드를 담을 수 있습니다. 검색 결과를 읽을 수 있고 추적 가능한 상태로 유지하도록, 각 항목의 원문과 식별자를 벡터 옆에 보관하세요.</p><p>실제 작업의 예로는 어떤 조건에 관한 질문에 맞는 기술 설명의 섹션을 검색하는 경우가 있습니다. 섹션 제목, 규칙, 예외를 함께 보존하세요. 질의 표현은 독립적으로 임베딩된 뒤 준비된 코퍼스 표현과 비교됩니다. 후속 RAG 단계는 벡터 자체가 아니라 반환된 지문 텍스트를 원본 자료로 사용합니다.</p><h4>기본 표현과 비교</h4><p>제조사는 기본 임베딩이 비정규화 상태이며 INT8로 양자화됐다고 명시합니다. 코사인 유사도로 비교하세요. 이 비정규화 값에 적용한 원시 내적은 문서화된 코사인 비교와 동등하지 않습니다. 따라서 검색 색인이 출력을 저장하고 비교하는 방식을 선택할 때에는 표현 유형과 유사도 함수를 함께 다뤄야 합니다.</p><p>모델 카드는 바이너리 출력도 문서화하고 Matryoshka 표현 지원을 표시합니다. 바이너리 성분과 이를 패킹해 저장한 형태는 일반 부동소수점 배열과 다르므로, 색인은 선택한 표현을 올바르게 해석해야 합니다. 전체 임베딩 차원은 표현의 성분 수이며, 모든 인코딩에서의 바이트 수를 뜻하지 않습니다. 질의와 문서 쪽의 차원 및 출력 유형을 일관되게 유지하세요.</p><h4>길이와 문서 경계</h4><p>공개된 모델의 컨텍스트는 32K입니다. 상당한 양의 텍스트를 표현할 수 있지만, 지문 단위는 여전히 검색이 반환하려는 내용에 맞춰야 합니다. 완전한 섹션은 정의와 한정 조건을 보존하고, 초점을 좁힌 발췌문은 특정 지침을 직접 가리킬 수 있습니다. 너무 큰 자료는 생략된 뒷부분도 계속 표현된다고 가정하지 말고 선택한 입력 범위에 맞춰 준비하세요.</p><p>상위 문서 식별자와 원본 버전을 벡터 외부에 보존하세요. 텍스트가 바뀌면 해당 코퍼스 표현을 갱신하고 새 원본과의 연결을 유지하세요. 여러 언어가 담긴 컬렉션에서는 다국어라는 표시만으로 관련성이 같다고 추정하지 말고, 의도한 언어 구성에서 실제 질문과 후보 지문을 살펴보세요.</p><h4>독립 에디션과 문맥 에디션</h4><p>v1-4B 모델은 제공된 각 텍스트를 독립적으로 임베딩합니다. 여러 문자열을 배치에 넣는다고 별도의 context-v1 청크 인코더로 바뀌는 것은 아닙니다. 주변 문서가 각 청크 표현에 영향을 줘야 한다면, 그 작업에는 문맥 에디션과 고유한 준비 방식이 필요합니다.</p><p>더 작은 pplx-embed-v1-0.6B는 1024차원을 반환하고, 이 4B 에디션은 2560차원을 반환합니다. 문서화된 호환 경로가 확립되지 않았다면 정확한 모델 정체성과 색인 표현을 분리해 유지하세요. 여기서 유용한 결과는 검색 작업을 위해 코사인 비교와 선택한 양자화 표현이 기록된 독립 질의 또는 원문 벡터입니다.</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\" 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 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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\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span 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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>$0.00006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2193-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2193-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2193-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2193-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2193-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2193-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-v1-4b&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-2193-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2193-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-v1-4b&#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-v1-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>perplexity/pplx-embed-v1-4b</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-v1-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>perplexity/pplx-embed-v1-4b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b",
      "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-v1-4b"
                ],
                "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": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
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                "amount": "0",
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                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "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,
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                "side": "in",
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                "amount": null,
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                "billing_input": true,
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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                "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,
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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-v1-4b\", \"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-v1-4b',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": 0.06,
        "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": "0.00006000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
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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",
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                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
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                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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                "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",
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                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00006000",
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            "billing_input": true,
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            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
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          {
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            "billing_input": true,
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            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
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            "native_quantity": 1,
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            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
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          },
          {
            "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",
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            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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          {
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        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
  "nativeProvenance": {
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    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/perplexity-pplx-embed-v1-4b/",
    "description": "Perplexity pplx-embed-v1-4B는 독립적인 텍스트를 2560차원 검색 벡터로 인코딩하며 32K 컨텍스트를 제공합니다. 지시문 접두어가 필요 없고, 기본 출력은 정규화되지 않은 INT8 임베딩이며 코사인 유사도로 비교합니다.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/perplexity-pplx-embed-v1-4b/index.md",
    "title": "Perplexity: Embed V1 4B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/perplexity-pplx-embed-v1-4b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "pplx-embed-v1-4B는 Perplexity v1 계열의 더 큰 독립 텍스트 임베딩 에디션입니다. 의미 검색과 정보 검색을 위해 질의나 문서를 2560차원 벡터로 표현합니다. 제조사는 Qwen3를 기반으로 확산 방식의 지속 사전학습을 적용해 계열을 만들고, 텍스트 표현에 평균 풀링을 사용합니다. 이 독립 인코더는 주변 맥락을 사용해 문서 청크를 표현하는 pplx-embed-context-v1와 구분됩니다.\n\n### 실제 텍스트를 직접 임베딩하기\n\n모델에는 지시 문자열이나 query/passage 접두사가 필요하지 않습니다. 다른 계열에서 가져온 역할 규칙을 추가하기보다 표현하려는 텍스트를 준비하세요. 검색 컬렉션에는 원본 문서, 초점을 좁힌 지문, 짧은 텍스트 레코드를 담을 수 있습니다. 검색 결과를 읽을 수 있고 추적 가능한 상태로 유지하도록, 각 항목의 원문과 식별자를 벡터 옆에 보관하세요.\n\n실제 작업의 예로는 어떤 조건에 관한 질문에 맞는 기술 설명의 섹션을 검색하는 경우가 있습니다. 섹션 제목, 규칙, 예외를 함께 보존하세요. 질의 표현은 독립적으로 임베딩된 뒤 준비된 코퍼스 표현과 비교됩니다. 후속 RAG 단계는 벡터 자체가 아니라 반환된 지문 텍스트를 원본 자료로 사용합니다.\n\n### 기본 표현과 비교\n\n제조사는 기본 임베딩이 비정규화 상태이며 INT8로 양자화됐다고 명시합니다. 코사인 유사도로 비교하세요. 이 비정규화 값에 적용한 원시 내적은 문서화된 코사인 비교와 동등하지 않습니다. 따라서 검색 색인이 출력을 저장하고 비교하는 방식을 선택할 때에는 표현 유형과 유사도 함수를 함께 다뤄야 합니다.\n\n모델 카드는 바이너리 출력도 문서화하고 Matryoshka 표현 지원을 표시합니다. 바이너리 성분과 이를 패킹해 저장한 형태는 일반 부동소수점 배열과 다르므로, 색인은 선택한 표현을 올바르게 해석해야 합니다. 전체 임베딩 차원은 표현의 성분 수이며, 모든 인코딩에서의 바이트 수를 뜻하지 않습니다. 질의와 문서 쪽의 차원 및 출력 유형을 일관되게 유지하세요.\n\n### 길이와 문서 경계\n\n공개된 모델의 컨텍스트는 32K입니다. 상당한 양의 텍스트를 표현할 수 있지만, 지문 단위는 여전히 검색이 반환하려는 내용에 맞춰야 합니다. 완전한 섹션은 정의와 한정 조건을 보존하고, 초점을 좁힌 발췌문은 특정 지침을 직접 가리킬 수 있습니다. 너무 큰 자료는 생략된 뒷부분도 계속 표현된다고 가정하지 말고 선택한 입력 범위에 맞춰 준비하세요.\n\n상위 문서 식별자와 원본 버전을 벡터 외부에 보존하세요. 텍스트가 바뀌면 해당 코퍼스 표현을 갱신하고 새 원본과의 연결을 유지하세요. 여러 언어가 담긴 컬렉션에서는 다국어라는 표시만으로 관련성이 같다고 추정하지 말고, 의도한 언어 구성에서 실제 질문과 후보 지문을 살펴보세요.\n\n### 독립 에디션과 문맥 에디션\n\nv1-4B 모델은 제공된 각 텍스트를 독립적으로 임베딩합니다. 여러 문자열을 배치에 넣는다고 별도의 context-v1 청크 인코더로 바뀌는 것은 아닙니다. 주변 문서가 각 청크 표현에 영향을 줘야 한다면, 그 작업에는 문맥 에디션과 고유한 준비 방식이 필요합니다.\n\n더 작은 pplx-embed-v1-0.6B는 1024차원을 반환하고, 이 4B 에디션은 2560차원을 반환합니다. 문서화된 호환 경로가 확립되지 않았다면 정확한 모델 정체성과 색인 표현을 분리해 유지하세요. 여기서 유용한 결과는 검색 작업을 위해 코사인 비교와 선택한 양자화 표현이 기록된 독립 질의 또는 원문 벡터입니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Perplexity",
    "available": null,
    "canonical_model": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
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        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
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      "text",
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    ],
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      {
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          "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.",
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            ],
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            "lifecycle": {
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              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
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                  "string",
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                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
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              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
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              "fields": [
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                {
                  "description": null,
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                {
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                {
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                  "description": null,
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                  "maximum": 32000,
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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,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
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                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
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                "name": "dimensions",
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                "type": "integer"
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                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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                "required": false,
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              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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                "required": false,
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              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
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                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "default": null,
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                "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"
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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",
            "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": "0.00006000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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\": \"perplexity/pplx-embed-v1-4b\", \"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-v1-4b',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": 0.06,
        "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": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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-v1-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00006000",
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            "billing_input": true,
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            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "native_quantity": 1,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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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,
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            "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,
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            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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            "quantity_is_estimate": false,
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          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
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      }
    ],
    "name": "Perplexity: Embed V1 4B",
    "price": {
      "in": 0.06,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.06,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
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