{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3 Reranker 8B는 정확한 ID qwen/qwen3-reranker-8b로 사용할 수 있는 텍스트 재순위 모델입니다. 질의와 후보 문서 모음을 받아 관련성 순위를 반환합니다. 초기 검색과 선택된 문단을 사용하는 애플리케이션 사이에 두면 실용적입니다. 먼저 일치할 가능성이 있는 자료를 검색하고, 실제 질문을 기준으로 다시 순위를 매긴 뒤, 선택한 원본 텍스트를 다음 단계로 전달하세요.</p><p>model, query, documents를 포함하는 JSON 본문으로 POST /v1/rerank를 보내세요. model을 qwen/qwen3-reranker-8b로 설정하고, 검색 질문을 문자열로 제공하며, 후보 문단을 비어 있지 않은 텍스트 문자열 배열에 넣으세요. 반환된 index는 원래 위치로 문서를 식별하므로 입력 배열 순서와 자체 문서 식별자를 함께 보관하세요. 제품명, 정책 조건, 기술 문단처럼 관련성을 결정하는 자료를 해당 후보에 제공하는 텍스트에 포함하세요.</p><p>선택 매개변수 top_n은 최솟값이 1인 정수이며 관련성이 가장 높은 문서를 몇 개 반환할지 선택합니다. 고객 지원 검색에서는 query에 고객의 정확한 질문을, documents에 고객센터의 후보 절을 넣을 수 있습니다. 내부 지식베이스에서는 질문과 함께 절 제목 및 각 결과를 설명할 만큼의 주변 텍스트를 유지한 문단을 사용하세요. 후속 답변이나 검색 화면에 맞는 결과 수를 선택하세요.</p><p>공개된 모델 프로필에는 컨텍스트 길이 40,960토큰이 기재되어 있습니다. 요청을 준비할 때 질의와 제공할 문서 텍스트를 고려하고 질문에 유용한 문단을 선택하세요. 재순위 지정은 점수와 원본 선택 결과를 생성합니다. 다른 단계에서 답변이나 인용문을 작성해야 한다면 선택된 문서 텍스트를 사용하세요.</p><p>작업은 완전한 JSON 응답을 반환합니다. 반환된 관련성 순서로 results를 읽고, 각 결과의 index, relevance_score, 반환된 document 내용을 보관하며, 응답의 model, identifier, usage 필드가 있으면 함께 보관하세요. 원본을 제시하거나 답변을 조합하기 전에 인덱스를 원래 문서에 연결하세요. 전달이 중단되면 원래 응답과 요청 식별 정보를 저장하여 같은 불확실한 작업을 다시 제출하지 않고 기존 결과를 조사할 수 있게 하세요.</p>",
  "aboutText": "Qwen3 Reranker 8B는 정확한 ID qwen/qwen3-reranker-8b로 사용할 수 있는 텍스트 재순위 모델입니다. 질의와 후보 문서 모음을 받아 관련성 순위를 반환합니다. 초기 검색과 선택된 문단을 사용하는 애플리케이션 사이에 두면 실용적입니다. 먼저 일치할 가능성이 있는 자료를 검색하고, 실제 질문을 기준으로 다시 순위를 매긴 뒤, 선택한 원본 텍스트를 다음 단계로 전달하세요.\n\nmodel, query, documents를 포함하는 JSON 본문으로 POST /v1/rerank를 보내세요. model을 qwen/qwen3-reranker-8b로 설정하고, 검색 질문을 문자열로 제공하며, 후보 문단을 비어 있지 않은 텍스트 문자열 배열에 넣으세요. 반환된 index는 원래 위치로 문서를 식별하므로 입력 배열 순서와 자체 문서 식별자를 함께 보관하세요. 제품명, 정책 조건, 기술 문단처럼 관련성을 결정하는 자료를 해당 후보에 제공하는 텍스트에 포함하세요.\n\n선택 매개변수 top_n은 최솟값이 1인 정수이며 관련성이 가장 높은 문서를 몇 개 반환할지 선택합니다. 고객 지원 검색에서는 query에 고객의 정확한 질문을, documents에 고객센터의 후보 절을 넣을 수 있습니다. 내부 지식베이스에서는 질문과 함께 절 제목 및 각 결과를 설명할 만큼의 주변 텍스트를 유지한 문단을 사용하세요. 후속 답변이나 검색 화면에 맞는 결과 수를 선택하세요.\n\n공개된 모델 프로필에는 컨텍스트 길이 40,960토큰이 기재되어 있습니다. 요청을 준비할 때 질의와 제공할 문서 텍스트를 고려하고 질문에 유용한 문단을 선택하세요. 재순위 지정은 점수와 원본 선택 결과를 생성합니다. 다른 단계에서 답변이나 인용문을 작성해야 한다면 선택된 문서 텍스트를 사용하세요.\n\n작업은 완전한 JSON 응답을 반환합니다. 반환된 관련성 순서로 results를 읽고, 각 결과의 index, relevance_score, 반환된 document 내용을 보관하며, 응답의 model, identifier, usage 필드가 있으면 함께 보관하세요. 원본을 제시하거나 답변을 조합하기 전에 인덱스를 원래 문서에 연결하세요. 전달이 중단되면 원래 응답과 요청 식별 정보를 저장하여 같은 불확실한 작업을 다시 제출하지 않고 기존 결과를 조사할 수 있게 하세요.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3 Reranker 8B는 정확한 ID qwen/qwen3-reranker-8b로 사용할 수 있는 텍스트 재순위 모델입니다. 질의와 후보 문서 모음을 받아 관련성 순위를 반환합니다. 초기 검색과 선택된 문단을 사용하는 애플리케이션 사이에 두면 실용적입니다. 먼저 일치할 가능성이 있는 자료를 검색하고, 실제 질문을 기준으로 다시 순위를 매긴 뒤, 선택한 원본 텍스트를 다음 단계로 전달하세요.</p><p>model, query, documents를 포함하는 JSON 본문으로 POST /v1/rerank를 보내세요. model을 qwen/qwen3-reranker-8b로 설정하고, 검색 질문을 문자열로 제공하며, 후보 문단을 비어 있지 않은 텍스트 문자열 배열에 넣으세요. 반환된 index는 원래 위치로 문서를 식별하므로 입력 배열 순서와 자체 문서 식별자를 함께 보관하세요. 제품명, 정책 조건, 기술 문단처럼 관련성을 결정하는 자료를 해당 후보에 제공하는 텍스트에 포함하세요.</p><p>선택 매개변수 top_n은 최솟값이 1인 정수이며 관련성이 가장 높은 문서를 몇 개 반환할지 선택합니다. 고객 지원 검색에서는 query에 고객의 정확한 질문을, documents에 고객센터의 후보 절을 넣을 수 있습니다. 내부 지식베이스에서는 질문과 함께 절 제목 및 각 결과를 설명할 만큼의 주변 텍스트를 유지한 문단을 사용하세요. 후속 답변이나 검색 화면에 맞는 결과 수를 선택하세요.</p><p>공개된 모델 프로필에는 컨텍스트 길이 40,960토큰이 기재되어 있습니다. 요청을 준비할 때 질의와 제공할 문서 텍스트를 고려하고 질문에 유용한 문단을 선택하세요. 재순위 지정은 점수와 원본 선택 결과를 생성합니다. 다른 단계에서 답변이나 인용문을 작성해야 한다면 선택된 문서 텍스트를 사용하세요.</p><p>작업은 완전한 JSON 응답을 반환합니다. 반환된 관련성 순서로 results를 읽고, 각 결과의 index, relevance_score, 반환된 document 내용을 보관하며, 응답의 model, identifier, usage 필드가 있으면 함께 보관하세요. 원본을 제시하거나 답변을 조합하기 전에 인덱스를 원래 문서에 연결하세요. 전달이 중단되면 원래 응답과 요청 식별 정보를 저장하여 같은 불확실한 작업을 다시 제출하지 않고 기존 결과를 조사할 수 있게 하세요.</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 · Rerank</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>ranking</code></dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>JSON</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>qwen/qwen3-reranker-8b</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">query</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" 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class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr></tbody></table></div><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, query, documents</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>top_n</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span></td></tr></tbody></table></div><p>수명 주기: <code>synchronous_json</code></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>미지정 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>미지정 <span class=\"note-s\">최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot 요금</h4><h4>설정별 가격</h4><p class=\"note-s\">각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>과금 단위</th><th>요금</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>기본 토큰 요금</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"과금 단위\"><span class=\"card-cell-label\">과금 단위</span>—</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>입력 토큰</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>—</td><td data-cell-label=\"과금 단위\"><span class=\"card-cell-label\">과금 단위</span>/ 1K 토큰</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력</span> <b>$0.0004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · Rerank</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-37-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-37-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · 한 번만 생성하고 결과 전체 보관</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-37-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-37-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;documents&quot;: [&quot;Paris is the capital of France.&quot;, &quot;Berlin is the capital of Germany.&quot;], &quot;model&quot;: &quot;qwen/qwen3-reranker-8b&quot;, &quot;query&quot;: &quot;What is the capital of France?&quot;, &quot;top_n&quot;: 3}&#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/rerank \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\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 · Rerank</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</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\">results</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>array</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=qwen%2Fqwen3-reranker-8b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-reranker-8b&amp;fmt=rerank\"><code>qwen/qwen3-reranker-8b</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=qwen%2Fqwen3-reranker-8b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-reranker-8b&amp;fmt=rerank\"><code>qwen/qwen3-reranker-8b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-reranker-8b",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
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        "contract": {
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            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
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              "header": "Authorization: Bearer"
            },
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              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
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              "top_n": 3
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              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
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              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
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            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
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              {
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            ]
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          {
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                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
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            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"qwen/qwen3-reranker-8b\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
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        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
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          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
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        ],
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        "price_conditions": [
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            "when": "When fast mode is selected"
          },
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            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
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          "cache_write_1h_price": null,
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          "image_output_price": null,
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            "input_token": "0.0000004"
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        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
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                "side": "out",
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              },
              {
                "amount": null,
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              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "label": "Cache write",
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  "page": {
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    "description": "Qwen3 Reranker 8B는 검색 질의를 기준으로 제공된 텍스트 문서에 순위를 매깁니다. 질의와 후보 문단을 함께 qwen/qwen3-reranker-8b로 Rerank 엔드포인트에 보낸 뒤, 반환된 관련성 점수와 원래 문서 인덱스를 사용해 검색 결과, 지식베이스 답변, 검색 작업 흐름에 사용할 자료를 선택하세요.",
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  "rawModel": {
    "about": "Qwen3 Reranker 8B는 정확한 ID qwen/qwen3-reranker-8b로 사용할 수 있는 텍스트 재순위 모델입니다. 질의와 후보 문서 모음을 받아 관련성 순위를 반환합니다. 초기 검색과 선택된 문단을 사용하는 애플리케이션 사이에 두면 실용적입니다. 먼저 일치할 가능성이 있는 자료를 검색하고, 실제 질문을 기준으로 다시 순위를 매긴 뒤, 선택한 원본 텍스트를 다음 단계로 전달하세요.\n\nmodel, query, documents를 포함하는 JSON 본문으로 POST /v1/rerank를 보내세요. model을 qwen/qwen3-reranker-8b로 설정하고, 검색 질문을 문자열로 제공하며, 후보 문단을 비어 있지 않은 텍스트 문자열 배열에 넣으세요. 반환된 index는 원래 위치로 문서를 식별하므로 입력 배열 순서와 자체 문서 식별자를 함께 보관하세요. 제품명, 정책 조건, 기술 문단처럼 관련성을 결정하는 자료를 해당 후보에 제공하는 텍스트에 포함하세요.\n\n선택 매개변수 top_n은 최솟값이 1인 정수이며 관련성이 가장 높은 문서를 몇 개 반환할지 선택합니다. 고객 지원 검색에서는 query에 고객의 정확한 질문을, documents에 고객센터의 후보 절을 넣을 수 있습니다. 내부 지식베이스에서는 질문과 함께 절 제목 및 각 결과를 설명할 만큼의 주변 텍스트를 유지한 문단을 사용하세요. 후속 답변이나 검색 화면에 맞는 결과 수를 선택하세요.\n\n공개된 모델 프로필에는 컨텍스트 길이 40,960토큰이 기재되어 있습니다. 요청을 준비할 때 질의와 제공할 문서 텍스트를 고려하고 질문에 유용한 문단을 선택하세요. 재순위 지정은 점수와 원본 선택 결과를 생성합니다. 다른 단계에서 답변이나 인용문을 작성해야 한다면 선택된 문서 텍스트를 사용하세요.\n\n작업은 완전한 JSON 응답을 반환합니다. 반환된 관련성 순서로 results를 읽고, 각 결과의 index, relevance_score, 반환된 document 내용을 보관하며, 응답의 model, identifier, usage 필드가 있으면 함께 보관하세요. 원본을 제시하거나 답변을 조합하기 전에 인덱스를 원래 문서에 연결하세요. 전달이 중단되면 원래 응답과 요청 식별 정보를 저장하여 같은 불확실한 작업을 다시 제출하지 않고 기존 결과를 조사할 수 있게 하세요.",
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            "format": "JSON"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
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            },
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
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                "label": "Cache read",
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              },
              {
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
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            },
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                "key": "input_token",
                "label": "input token",
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        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"qwen/qwen3-reranker-8b\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
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        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
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        "img_out": null,
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          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
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        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
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        ],
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            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
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            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
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            },
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              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
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              {
                "amount": null,
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              },
              {
                "amount": null,
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                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
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              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen/qwen3-reranker-8b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "units": [
          {
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          {
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            "billing_input": true,
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          {
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            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
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            "label": "Cache write",
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            "native_quantity": 1,
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            "quantity": 1000,
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          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
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          },
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            "amount": "0.0004000",
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            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
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            "label": "input token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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            "quantity_is_estimate": false,
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      }
    ],
    "model_aliases": [
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      "out_label": null,
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      "sort_out": null,
      "varies": false
    },
    "short": "Qwen3 Reranker 8B는 검색 질의를 기준으로 제공된 텍스트 문서에 순위를 매깁니다. 질의와 후보 문단을 함께 qwen/qwen3-reranker-8b로 Rerank 엔드포인트에 보낸 뒤, 반환된 관련성 점수와 원래 문서 인덱스를 사용해 검색 결과, 지식베이스 답변, 검색 작업 흐름에 사용할 자료를 선택하세요."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
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      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
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          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Qwen3 Reranker 8B는 검색 질의를 기준으로 제공된 텍스트 문서에 순위를 매깁니다. 질의와 후보 문단을 함께 qwen/qwen3-reranker-8b로 Rerank 엔드포인트에 보낸 뒤, 반환된 관련성 점수와 원래 문서 인덱스를 사용해 검색 결과, 지식베이스 답변, 검색 작업 흐름에 사용할 자료를 선택하세요.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
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