{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3 Rerank는 제공된 쿼리와 순위 지정 지시에 비추어 후보 텍스트를 평가합니다. 설정된 정확한 모델 선택 값은 qwen3-rerank입니다. 검색 및 문서 선택 작업을 위해 제공된 후보의 순서를 정하는 역할을 합니다. 요청에서는 쿼리, 지시, 후보 구절을 함께 유지하여 관련성 판단을 원래 입력까지 추적할 수 있게 합니다.</p><p>문서는 문자열 배열로 준비하고, 각 항목에 후보 구절을 하나씩 넣으세요. 각 배열 위치와 자체 문서 식별자, 제목 또는 출처 위치를 연결하는 매핑을 따로 보관하세요. 그러면 문자열 배열에 문서화되지 않은 식별자 객체를 추가하지 않고도 애플리케이션이 순위 결과를 원래 구절과 다시 연결할 수 있습니다. 지원 검색이라면 후보는 제품 가이드에서 이미 검색한 관련 섹션일 수 있습니다. 쿼리에는 사용자가 실제로 필요로 하는 정보를 명시하세요.</p><p>문서화된 요청에는 model, documents, query, top_n, instruct가 필수입니다. query와 instruct 필드는 문자열이고, top_n은 명시적으로 제공하는 정수입니다. 공개된 예제는 후보 텍스트 세 개, top_n=2, 웹 검색 쿼리에 답하는 관련 구절을 찾으라는 지시를 사용합니다. 순위 지정에서 중요한 관계는 instruct에 명시하고, 실제 질문은 query에, 평가할 자료는 documents에 넣으세요.</p><p>작업 가이드는 최대 입력 길이를 30K로 명시합니다. 관련성을 판단하는 데 필요한 텍스트에 후보 구절을 집중시키되, 의미가 달라지는 경우에는 제목이나 주변 맥락을 유지하세요. 선택한 구절을 원래 문서에서 확인할 수 있도록 출처 경계를 보존하세요. 정확한 요청 프로필과 필수 필드가 입력 준비의 기준입니다.</p><p>반환되는 구조화 결과에는 index와 relevance_score가 있는 results 항목이 포함됩니다. index는 정렬된 결과 목록에서의 위치가 아니라 원래 documents 배열에서 후보가 있던 위치를 뜻합니다. 반환된 순서를 유지하고 각 index로 해당 입력 텍스트를 복원하세요. 애플리케이션이 선택된 후보와 점수를 함께 살펴볼 수 있도록 반환된 모든 결과를 보관하세요.</p><p>model, 응답 id, usage.total_tokens를 포함한 전체 JSON 응답을 보관하세요. 반환 결과에 문서 텍스트가 없을 수 있으므로 인덱스를 처리할 때 원래 후보 배열을 사용할 수 있게 유지하세요. 관련성 점수와 보고된 사용량은 서로 다른 역할을 합니다. 점수는 순위 결과를 설명하고, 사용량은 해당 작업에서 보고된 양을 기록합니다. 어느 쪽도 이후 답변을 뒷받침하는 원문 구절을 대신하지 않습니다.</p><p>검색 워크플로에서는 이 순위로 다음 단계가 검토하거나 인용할 구절을 선택하세요. 내용을 근거로 제시하기 전에 선택한 구절을 쿼리 및 지시와 대조하세요. 결과 목록에서 높은 위치는 검토할 후보임을 나타냅니다. 애플리케이션의 최종 답변은 실제 텍스트 및 그 출처 식별자와 연결되어 있어야 합니다.</p><p>대표적인 쿼리와 애플리케이션이 사용하는 후보 집합으로 결과를 검토하세요. 인덱스가 의도한 원문 텍스트로 연결되는지, 순서가 제공된 지시에 부합하는지, 선택한 구절이 질문을 다루는지 확인하세요. 정확한 모델 선택 값, 쿼리, 지시, 후보 매핑, 전체 응답을 함께 보관하여 다음 검색 또는 문서 처리 단계에서 재사용할 수 있는 관련 정보 선택 기록을 만드세요.</p>",
  "aboutText": "Qwen3 Rerank는 제공된 쿼리와 순위 지정 지시에 비추어 후보 텍스트를 평가합니다. 설정된 정확한 모델 선택 값은 qwen3-rerank입니다. 검색 및 문서 선택 작업을 위해 제공된 후보의 순서를 정하는 역할을 합니다. 요청에서는 쿼리, 지시, 후보 구절을 함께 유지하여 관련성 판단을 원래 입력까지 추적할 수 있게 합니다.\n\n문서는 문자열 배열로 준비하고, 각 항목에 후보 구절을 하나씩 넣으세요. 각 배열 위치와 자체 문서 식별자, 제목 또는 출처 위치를 연결하는 매핑을 따로 보관하세요. 그러면 문자열 배열에 문서화되지 않은 식별자 객체를 추가하지 않고도 애플리케이션이 순위 결과를 원래 구절과 다시 연결할 수 있습니다. 지원 검색이라면 후보는 제품 가이드에서 이미 검색한 관련 섹션일 수 있습니다. 쿼리에는 사용자가 실제로 필요로 하는 정보를 명시하세요.\n\n문서화된 요청에는 model, documents, query, top_n, instruct가 필수입니다. query와 instruct 필드는 문자열이고, top_n은 명시적으로 제공하는 정수입니다. 공개된 예제는 후보 텍스트 세 개, top_n=2, 웹 검색 쿼리에 답하는 관련 구절을 찾으라는 지시를 사용합니다. 순위 지정에서 중요한 관계는 instruct에 명시하고, 실제 질문은 query에, 평가할 자료는 documents에 넣으세요.\n\n작업 가이드는 최대 입력 길이를 30K로 명시합니다. 관련성을 판단하는 데 필요한 텍스트에 후보 구절을 집중시키되, 의미가 달라지는 경우에는 제목이나 주변 맥락을 유지하세요. 선택한 구절을 원래 문서에서 확인할 수 있도록 출처 경계를 보존하세요. 정확한 요청 프로필과 필수 필드가 입력 준비의 기준입니다.\n\n반환되는 구조화 결과에는 index와 relevance_score가 있는 results 항목이 포함됩니다. index는 정렬된 결과 목록에서의 위치가 아니라 원래 documents 배열에서 후보가 있던 위치를 뜻합니다. 반환된 순서를 유지하고 각 index로 해당 입력 텍스트를 복원하세요. 애플리케이션이 선택된 후보와 점수를 함께 살펴볼 수 있도록 반환된 모든 결과를 보관하세요.\n\nmodel, 응답 id, usage.total_tokens를 포함한 전체 JSON 응답을 보관하세요. 반환 결과에 문서 텍스트가 없을 수 있으므로 인덱스를 처리할 때 원래 후보 배열을 사용할 수 있게 유지하세요. 관련성 점수와 보고된 사용량은 서로 다른 역할을 합니다. 점수는 순위 결과를 설명하고, 사용량은 해당 작업에서 보고된 양을 기록합니다. 어느 쪽도 이후 답변을 뒷받침하는 원문 구절을 대신하지 않습니다.\n\n검색 워크플로에서는 이 순위로 다음 단계가 검토하거나 인용할 구절을 선택하세요. 내용을 근거로 제시하기 전에 선택한 구절을 쿼리 및 지시와 대조하세요. 결과 목록에서 높은 위치는 검토할 후보임을 나타냅니다. 애플리케이션의 최종 답변은 실제 텍스트 및 그 출처 식별자와 연결되어 있어야 합니다.\n\n대표적인 쿼리와 애플리케이션이 사용하는 후보 집합으로 결과를 검토하세요. 인덱스가 의도한 원문 텍스트로 연결되는지, 순서가 제공된 지시에 부합하는지, 선택한 구절이 질문을 다루는지 확인하세요. 정확한 모델 선택 값, 쿼리, 지시, 후보 매핑, 전체 응답을 함께 보관하여 다음 검색 또는 문서 처리 단계에서 재사용할 수 있는 관련 정보 선택 기록을 만드세요.",
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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 Rerank는 제공된 쿼리와 순위 지정 지시에 비추어 후보 텍스트를 평가합니다. 설정된 정확한 모델 선택 값은 qwen3-rerank입니다. 검색 및 문서 선택 작업을 위해 제공된 후보의 순서를 정하는 역할을 합니다. 요청에서는 쿼리, 지시, 후보 구절을 함께 유지하여 관련성 판단을 원래 입력까지 추적할 수 있게 합니다.</p><p>문서는 문자열 배열로 준비하고, 각 항목에 후보 구절을 하나씩 넣으세요. 각 배열 위치와 자체 문서 식별자, 제목 또는 출처 위치를 연결하는 매핑을 따로 보관하세요. 그러면 문자열 배열에 문서화되지 않은 식별자 객체를 추가하지 않고도 애플리케이션이 순위 결과를 원래 구절과 다시 연결할 수 있습니다. 지원 검색이라면 후보는 제품 가이드에서 이미 검색한 관련 섹션일 수 있습니다. 쿼리에는 사용자가 실제로 필요로 하는 정보를 명시하세요.</p><p>문서화된 요청에는 model, documents, query, top_n, instruct가 필수입니다. query와 instruct 필드는 문자열이고, top_n은 명시적으로 제공하는 정수입니다. 공개된 예제는 후보 텍스트 세 개, top_n=2, 웹 검색 쿼리에 답하는 관련 구절을 찾으라는 지시를 사용합니다. 순위 지정에서 중요한 관계는 instruct에 명시하고, 실제 질문은 query에, 평가할 자료는 documents에 넣으세요.</p><p>작업 가이드는 최대 입력 길이를 30K로 명시합니다. 관련성을 판단하는 데 필요한 텍스트에 후보 구절을 집중시키되, 의미가 달라지는 경우에는 제목이나 주변 맥락을 유지하세요. 선택한 구절을 원래 문서에서 확인할 수 있도록 출처 경계를 보존하세요. 정확한 요청 프로필과 필수 필드가 입력 준비의 기준입니다.</p><p>반환되는 구조화 결과에는 index와 relevance_score가 있는 results 항목이 포함됩니다. index는 정렬된 결과 목록에서의 위치가 아니라 원래 documents 배열에서 후보가 있던 위치를 뜻합니다. 반환된 순서를 유지하고 각 index로 해당 입력 텍스트를 복원하세요. 애플리케이션이 선택된 후보와 점수를 함께 살펴볼 수 있도록 반환된 모든 결과를 보관하세요.</p><p>model, 응답 id, usage.total_tokens를 포함한 전체 JSON 응답을 보관하세요. 반환 결과에 문서 텍스트가 없을 수 있으므로 인덱스를 처리할 때 원래 후보 배열을 사용할 수 있게 유지하세요. 관련성 점수와 보고된 사용량은 서로 다른 역할을 합니다. 점수는 순위 결과를 설명하고, 사용량은 해당 작업에서 보고된 양을 기록합니다. 어느 쪽도 이후 답변을 뒷받침하는 원문 구절을 대신하지 않습니다.</p><p>검색 워크플로에서는 이 순위로 다음 단계가 검토하거나 인용할 구절을 선택하세요. 내용을 근거로 제시하기 전에 선택한 구절을 쿼리 및 지시와 대조하세요. 결과 목록에서 높은 위치는 검토할 후보임을 나타냅니다. 애플리케이션의 최종 답변은 실제 텍스트 및 그 출처 식별자와 연결되어 있어야 합니다.</p><p>대표적인 쿼리와 애플리케이션이 사용하는 후보 집합으로 결과를 검토하세요. 인덱스가 의도한 원문 텍스트로 연결되는지, 순서가 제공된 지시에 부합하는지, 선택한 구절이 질문을 다루는지 확인하세요. 정확한 모델 선택 값, 쿼리, 지시, 후보 매핑, 전체 응답을 함께 보관하여 다음 검색 또는 문서 처리 단계에서 재사용할 수 있는 관련 정보 선택 기록을 만드세요.</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 · 재순위화</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>structured</code></dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>application/json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>qwen3-rerank</div><div>조건: 리터럴 모델 선택자입니다.</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span 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class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">instruct</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>조건: 검색 작업을 설명하는 지시문입니다.</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>입력 자료 조합</summary><p class=\"note-s\"><b></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, documents, query, top_n, instruct</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></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>additional_properties</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>true</td></tr></tbody></table></div><p>수명 주기: <code>synchronous</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>전체 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 · 전체 토큰</span> <b>$0.00014</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 · 재순위화</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-2786-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2786-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">JSON · 텍스트 재순위화</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-2786-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2786-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;qwen3-rerank&quot;,\n  &quot;query&quot;: &quot;Which passage discusses text ranking?&quot;,\n  &quot;documents&quot;: [\n    &quot;Text ranking orders candidate passages by relevance.&quot;,\n    &quot;Quantum computing studies computation using quantum systems.&quot;,\n    &quot;Pretrained language models can improve text ranking.&quot;\n  ],\n  &quot;top_n&quot;: 2,\n  &quot;instruct&quot;: &quot;Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.&quot;\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 · 재순위화</h4><p class=\"note-s\">인덱스와 관련성 점수를 읽고 각 인덱스를 원본 문서에 대응시키세요. 응답에 원본 문서가 포함되지 않을 수 있습니다.</p><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">전송 결과가 불명확하면 원본 응답과 요청 id를 보존하고 절대로 재전송하지 마세요.</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><th>의미</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[].index</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>integer</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>대응하는 원본 입력 문서의 인덱스입니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>number</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>반환된 관련성 점수입니다.</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><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>실제 응답 모델입니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>실제 응답 식별자입니다.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>integer</td><td data-cell-label=\"의미\"><span class=\"card-cell-label\">의미</span>청구에 사용하는 측정된 총 토큰 수입니다.</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>JSON 또는 필수 모델 선택이 유효하지 않습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>새 요청 전에 표시된 입력을 수정하세요.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>유효하지 않은 API 키입니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>유효한 Ailoot API 키를 사용하세요.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>503 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>구조화된 메서드 요금 정보 또는 접근 허용 정보를 사용할 수 없습니다.</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>원본 응답을 보존하세요. 전송 결과가 불명확한 요청을 재전송하지 마세요.</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=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</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=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen3-rerank",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|qwen3-rerank",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "errors": [
              {
                "condition": "JSON 또는 필수 모델 선택이 유효하지 않습니다.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 요청 전에 표시된 입력을 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "유효하지 않은 API 키입니다.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "유효한 Ailoot API 키를 사용하세요.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "구조화된 메서드 요금 정보 또는 접근 허용 정보를 사용할 수 없습니다.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "원본 응답을 보존하세요. 전송 결과가 불명확한 요청을 재전송하지 마세요.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "전송 결과가 불명확하면 원본 응답과 요청 id를 보존하고 절대로 재전송하지 마세요."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "대응하는 원본 입력 문서의 인덱스입니다.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "반환된 관련성 점수입니다.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "실제 응답 모델입니다.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "실제 응답 식별자입니다.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "청구에 사용하는 측정된 총 토큰 수입니다.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "인덱스와 관련성 점수를 읽고 각 인덱스를 원본 문서에 대응시키세요. 응답에 원본 문서가 포함되지 않을 수 있습니다."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "리터럴 모델 선택자입니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "원래 입력 순서대로 유지되는 후보 텍스트 구절입니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "관련성 검색 쿼리입니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "요청한 순위 결과 수입니다. 문서에 없는 최솟값, 최댓값 또는 기본값을 단정하지 않습니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "검색 작업을 설명하는 지시문입니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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",
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    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/qwen3-rerank/",
    "description": "Qwen3 Rerank는 제공된 쿼리와 지시에 따라 후보 텍스트의 순위를 정합니다. 정확한 qwen3-rerank 프로필은 텍스트 문서 목록을 받고, 검색 및 문서 선택 워크플로에 사용할 인덱스가 붙은 관련성 점수와 사용량 메타데이터를 반환합니다.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/qwen3-rerank/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Rerank — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/qwen3-rerank/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3 Rerank는 제공된 쿼리와 순위 지정 지시에 비추어 후보 텍스트를 평가합니다. 설정된 정확한 모델 선택 값은 qwen3-rerank입니다. 검색 및 문서 선택 작업을 위해 제공된 후보의 순서를 정하는 역할을 합니다. 요청에서는 쿼리, 지시, 후보 구절을 함께 유지하여 관련성 판단을 원래 입력까지 추적할 수 있게 합니다.\n\n문서는 문자열 배열로 준비하고, 각 항목에 후보 구절을 하나씩 넣으세요. 각 배열 위치와 자체 문서 식별자, 제목 또는 출처 위치를 연결하는 매핑을 따로 보관하세요. 그러면 문자열 배열에 문서화되지 않은 식별자 객체를 추가하지 않고도 애플리케이션이 순위 결과를 원래 구절과 다시 연결할 수 있습니다. 지원 검색이라면 후보는 제품 가이드에서 이미 검색한 관련 섹션일 수 있습니다. 쿼리에는 사용자가 실제로 필요로 하는 정보를 명시하세요.\n\n문서화된 요청에는 model, documents, query, top_n, instruct가 필수입니다. query와 instruct 필드는 문자열이고, top_n은 명시적으로 제공하는 정수입니다. 공개된 예제는 후보 텍스트 세 개, top_n=2, 웹 검색 쿼리에 답하는 관련 구절을 찾으라는 지시를 사용합니다. 순위 지정에서 중요한 관계는 instruct에 명시하고, 실제 질문은 query에, 평가할 자료는 documents에 넣으세요.\n\n작업 가이드는 최대 입력 길이를 30K로 명시합니다. 관련성을 판단하는 데 필요한 텍스트에 후보 구절을 집중시키되, 의미가 달라지는 경우에는 제목이나 주변 맥락을 유지하세요. 선택한 구절을 원래 문서에서 확인할 수 있도록 출처 경계를 보존하세요. 정확한 요청 프로필과 필수 필드가 입력 준비의 기준입니다.\n\n반환되는 구조화 결과에는 index와 relevance_score가 있는 results 항목이 포함됩니다. index는 정렬된 결과 목록에서의 위치가 아니라 원래 documents 배열에서 후보가 있던 위치를 뜻합니다. 반환된 순서를 유지하고 각 index로 해당 입력 텍스트를 복원하세요. 애플리케이션이 선택된 후보와 점수를 함께 살펴볼 수 있도록 반환된 모든 결과를 보관하세요.\n\nmodel, 응답 id, usage.total_tokens를 포함한 전체 JSON 응답을 보관하세요. 반환 결과에 문서 텍스트가 없을 수 있으므로 인덱스를 처리할 때 원래 후보 배열을 사용할 수 있게 유지하세요. 관련성 점수와 보고된 사용량은 서로 다른 역할을 합니다. 점수는 순위 결과를 설명하고, 사용량은 해당 작업에서 보고된 양을 기록합니다. 어느 쪽도 이후 답변을 뒷받침하는 원문 구절을 대신하지 않습니다.\n\n검색 워크플로에서는 이 순위로 다음 단계가 검토하거나 인용할 구절을 선택하세요. 내용을 근거로 제시하기 전에 선택한 구절을 쿼리 및 지시와 대조하세요. 결과 목록에서 높은 위치는 검토할 후보임을 나타냅니다. 애플리케이션의 최종 답변은 실제 텍스트 및 그 출처 식별자와 연결되어 있어야 합니다.\n\n대표적인 쿼리와 애플리케이션이 사용하는 후보 집합으로 결과를 검토하세요. 인덱스가 의도한 원문 텍스트로 연결되는지, 순서가 제공된 지시에 부합하는지, 선택한 구절이 질문을 다루는지 확인하세요. 정확한 모델 선택 값, 쿼리, 지시, 후보 매핑, 전체 응답을 함께 보관하여 다음 검색 또는 문서 처리 단계에서 재사용할 수 있는 관련 정보 선택 기록을 만드세요.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Qwen",
    "capabilities": {
      "context_length": 30000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
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        "rerank"
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    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
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            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
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      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "qwen3-rerank",
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      "text"
    ],
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      {
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              {
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              },
              {
                "condition": "유효하지 않은 API 키입니다.",
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                "recovery": "유효한 Ailoot API 키를 사용하세요.",
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              },
              {
                "condition": "구조화된 메서드 요금 정보 또는 접근 허용 정보를 사용할 수 없습니다.",
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                "recovery": "원본 응답을 보존하세요. 전송 결과가 불명확한 요청을 재전송하지 마세요.",
                "type": "price_unavailable"
              }
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            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
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              "unknown": "전송 결과가 불명확하면 원본 응답과 요청 id를 보존하고 절대로 재전송하지 마세요."
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              "fields": [
                {
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                {
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                {
                  "description": "청구에 사용하는 측정된 총 토큰 수입니다.",
                  "name": "usage.total_tokens",
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              "format": "application/json",
              "result": "인덱스와 관련성 점수를 읽고 각 인덱스를 원본 문서에 대응시키세요. 응답에 원본 문서가 포함되지 않을 수 있습니다."
            },
            "parameters": [
              {
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                "conditions": "리터럴 모델 선택자입니다.",
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              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "요청한 순위 결과 수입니다. 문서에 없는 최솟값, 최댓값 또는 기본값을 단정하지 않습니다.",
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                "type": "integer"
              },
              {
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                "conditions": "검색 작업을 설명하는 지시문입니다.",
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            "request_schema": {
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              "type": "object"
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            "source_ambiguities": [
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                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
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            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
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            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
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            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
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                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
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              {
                "amount": null,
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          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
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  },
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  "shortText": "Qwen3 Rerank는 제공된 쿼리와 지시에 따라 후보 텍스트의 순위를 정합니다. 정확한 qwen3-rerank 프로필은 텍스트 문서 목록을 받고, 검색 및 문서 선택 워크플로에 사용할 인덱스가 붙은 관련성 점수와 사용량 메타데이터를 반환합니다.",
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