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  "aboutHtml": "<p>all-MiniLM-L12-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 인코더입니다. 의미 검색, 정보 검색, 군집화, 문장 유사도를 위해 텍스트마다 384차원 밀집 벡터 하나를 생성합니다. MiniLM-L12-H384-uncased 백본을 사용하며, 10억 개 문장 쌍 컬렉션에서 대조 학습으로 미세조정됐습니다.</p><h4>검색할 단위 인코딩하기</h4><p>유용한 생각 하나를 표현하는 문장이나 짧은 문단을 사용하세요. 제품 설명 컬렉션에서는 항목을 구별하는 기능과 조건을 유지하세요. “이 어댑터는 유선 헤드셋을 USB-C 포트에 연결합니다”가 “오디오 액세서리”보다 더 많은 정보를 줍니다. 레코드 식별자와 원래 설명을 벡터 옆에 저장하세요.</p><p>검색 질의는 인코딩된 설명과 비교할 수 있습니다. 최종 선택을 제시하기 전에 반환된 후보에서 커넥터 유형이나 장치 호환성 같은 정확한 요구 사항을 살펴보세요. 벡터는 텍스트의 의미를 표현하며, 주변 검색 애플리케이션이 해당 레코드를 검색합니다.</p><h4>평균 풀링과 정규화 벡터</h4><p>공개된 인코딩 예제는 어텐션 마스크로 토큰 표현을 평균 내므로, 패딩 위치는 평균에 기여하지 않습니다. 그런 다음 L2 정규화를 적용합니다. 이 단계들은 문장 벡터를 얻기 위한 참조 방식의 일부이며, 기반 트랜스포머에서 임의의 토큰을 가져오라는 지시가 아닙니다.</p><p>색인한 텍스트와 새 질의 사이에서 모델, 풀링, 정규화 구성을 일관되게 유지하세요. 결과인 384개 성분 표현은 코사인 유사도로 비교할 수 있습니다. 컬렉션과 함께 그 구성을 기록하세요. 다른 384차원 인코더가 벡터 길이가 같다는 이유만으로 호환되는 것은 아닙니다.</p><h4>기본 입력 길이와 학습 범위</h4><p>제조사는 256 워드피스를 넘으면 기본적으로 잘린다고 명시합니다. 이는 토크나이저 한도이며, 일반 단어나 글자 수가 아닙니다. 더 긴 레코드는 의미적으로 연결된 짧은 섹션을 선택하고, 각 섹션을 해석하는 데 필요한 제목이나 식별 정보를 보존하세요.</p><p>모델의 학습 절차는 최대 128토큰의 시퀀스를 사용했습니다. 그 학습 설정은 공개된 인코딩 시점의 256 워드피스 기본값과 별개입니다. 기본값 안에 들어가는 지문이라도 학습에 사용된 짧은 문장 자료와 상당히 다를 수 있으므로, 길거나 전문적인 설명은 대표 예시로 평가하세요.</p><h4>유사도와 군집화 워크플로</h4><p>지원 메시지 집합에서는 임베딩이 그룹화 단계의 수치 입력을 제공할 수 있습니다. 사람이 읽을 수 있는 레이블을 부여하기 전에 제안된 각 그룹의 여러 메시지와 경계 근처 메시지를 검토하세요. 중복 콘텐츠 검토에서는 비슷한 레코드를 검색하고 실제 표현을 비교하세요. 두 지문이 같은 주제를 다루면서도 다른 지침을 제시할 수 있습니다.</p><p>이 정확한 L12-v2 에디션은 영어 문장 임베딩 프로필입니다. all-MiniLM-L6-v2 및 paraphrase-MiniLM 체크포인트와 구분됩니다. 계열명이 같다고 시퀀스 구성이나 풀링 방식이 그대로 적용되는 것은 아닙니다. 유사도 값을 검증된 답변이나 최종 편집 결정으로 취급하기보다, 간결한 밀집 벡터를 원본 레코드 및 작업별 평가와 함께 사용하세요.</p>",
  "aboutText": "all-MiniLM-L12-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 인코더입니다. 의미 검색, 정보 검색, 군집화, 문장 유사도를 위해 텍스트마다 384차원 밀집 벡터 하나를 생성합니다. MiniLM-L12-H384-uncased 백본을 사용하며, 10억 개 문장 쌍 컬렉션에서 대조 학습으로 미세조정됐습니다.\n\n### 검색할 단위 인코딩하기\n\n유용한 생각 하나를 표현하는 문장이나 짧은 문단을 사용하세요. 제품 설명 컬렉션에서는 항목을 구별하는 기능과 조건을 유지하세요. “이 어댑터는 유선 헤드셋을 USB-C 포트에 연결합니다”가 “오디오 액세서리”보다 더 많은 정보를 줍니다. 레코드 식별자와 원래 설명을 벡터 옆에 저장하세요.\n\n검색 질의는 인코딩된 설명과 비교할 수 있습니다. 최종 선택을 제시하기 전에 반환된 후보에서 커넥터 유형이나 장치 호환성 같은 정확한 요구 사항을 살펴보세요. 벡터는 텍스트의 의미를 표현하며, 주변 검색 애플리케이션이 해당 레코드를 검색합니다.\n\n### 평균 풀링과 정규화 벡터\n\n공개된 인코딩 예제는 어텐션 마스크로 토큰 표현을 평균 내므로, 패딩 위치는 평균에 기여하지 않습니다. 그런 다음 L2 정규화를 적용합니다. 이 단계들은 문장 벡터를 얻기 위한 참조 방식의 일부이며, 기반 트랜스포머에서 임의의 토큰을 가져오라는 지시가 아닙니다.\n\n색인한 텍스트와 새 질의 사이에서 모델, 풀링, 정규화 구성을 일관되게 유지하세요. 결과인 384개 성분 표현은 코사인 유사도로 비교할 수 있습니다. 컬렉션과 함께 그 구성을 기록하세요. 다른 384차원 인코더가 벡터 길이가 같다는 이유만으로 호환되는 것은 아닙니다.\n\n### 기본 입력 길이와 학습 범위\n\n제조사는 256 워드피스를 넘으면 기본적으로 잘린다고 명시합니다. 이는 토크나이저 한도이며, 일반 단어나 글자 수가 아닙니다. 더 긴 레코드는 의미적으로 연결된 짧은 섹션을 선택하고, 각 섹션을 해석하는 데 필요한 제목이나 식별 정보를 보존하세요.\n\n모델의 학습 절차는 최대 128토큰의 시퀀스를 사용했습니다. 그 학습 설정은 공개된 인코딩 시점의 256 워드피스 기본값과 별개입니다. 기본값 안에 들어가는 지문이라도 학습에 사용된 짧은 문장 자료와 상당히 다를 수 있으므로, 길거나 전문적인 설명은 대표 예시로 평가하세요.\n\n### 유사도와 군집화 워크플로\n\n지원 메시지 집합에서는 임베딩이 그룹화 단계의 수치 입력을 제공할 수 있습니다. 사람이 읽을 수 있는 레이블을 부여하기 전에 제안된 각 그룹의 여러 메시지와 경계 근처 메시지를 검토하세요. 중복 콘텐츠 검토에서는 비슷한 레코드를 검색하고 실제 표현을 비교하세요. 두 지문이 같은 주제를 다루면서도 다른 지침을 제시할 수 있습니다.\n\n이 정확한 L12-v2 에디션은 영어 문장 임베딩 프로필입니다. all-MiniLM-L6-v2 및 paraphrase-MiniLM 체크포인트와 구분됩니다. 계열명이 같다고 시퀀스 구성이나 풀링 방식이 그대로 적용되는 것은 아닙니다. 유사도 값을 검증된 답변이나 최종 편집 결정으로 취급하기보다, 간결한 밀집 벡터를 원본 레코드 및 작업별 평가와 함께 사용하세요.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>all-MiniLM-L12-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 인코더입니다. 의미 검색, 정보 검색, 군집화, 문장 유사도를 위해 텍스트마다 384차원 밀집 벡터 하나를 생성합니다. MiniLM-L12-H384-uncased 백본을 사용하며, 10억 개 문장 쌍 컬렉션에서 대조 학습으로 미세조정됐습니다.</p><h4>검색할 단위 인코딩하기</h4><p>유용한 생각 하나를 표현하는 문장이나 짧은 문단을 사용하세요. 제품 설명 컬렉션에서는 항목을 구별하는 기능과 조건을 유지하세요. “이 어댑터는 유선 헤드셋을 USB-C 포트에 연결합니다”가 “오디오 액세서리”보다 더 많은 정보를 줍니다. 레코드 식별자와 원래 설명을 벡터 옆에 저장하세요.</p><p>검색 질의는 인코딩된 설명과 비교할 수 있습니다. 최종 선택을 제시하기 전에 반환된 후보에서 커넥터 유형이나 장치 호환성 같은 정확한 요구 사항을 살펴보세요. 벡터는 텍스트의 의미를 표현하며, 주변 검색 애플리케이션이 해당 레코드를 검색합니다.</p><h4>평균 풀링과 정규화 벡터</h4><p>공개된 인코딩 예제는 어텐션 마스크로 토큰 표현을 평균 내므로, 패딩 위치는 평균에 기여하지 않습니다. 그런 다음 L2 정규화를 적용합니다. 이 단계들은 문장 벡터를 얻기 위한 참조 방식의 일부이며, 기반 트랜스포머에서 임의의 토큰을 가져오라는 지시가 아닙니다.</p><p>색인한 텍스트와 새 질의 사이에서 모델, 풀링, 정규화 구성을 일관되게 유지하세요. 결과인 384개 성분 표현은 코사인 유사도로 비교할 수 있습니다. 컬렉션과 함께 그 구성을 기록하세요. 다른 384차원 인코더가 벡터 길이가 같다는 이유만으로 호환되는 것은 아닙니다.</p><h4>기본 입력 길이와 학습 범위</h4><p>제조사는 256 워드피스를 넘으면 기본적으로 잘린다고 명시합니다. 이는 토크나이저 한도이며, 일반 단어나 글자 수가 아닙니다. 더 긴 레코드는 의미적으로 연결된 짧은 섹션을 선택하고, 각 섹션을 해석하는 데 필요한 제목이나 식별 정보를 보존하세요.</p><p>모델의 학습 절차는 최대 128토큰의 시퀀스를 사용했습니다. 그 학습 설정은 공개된 인코딩 시점의 256 워드피스 기본값과 별개입니다. 기본값 안에 들어가는 지문이라도 학습에 사용된 짧은 문장 자료와 상당히 다를 수 있으므로, 길거나 전문적인 설명은 대표 예시로 평가하세요.</p><h4>유사도와 군집화 워크플로</h4><p>지원 메시지 집합에서는 임베딩이 그룹화 단계의 수치 입력을 제공할 수 있습니다. 사람이 읽을 수 있는 레이블을 부여하기 전에 제안된 각 그룹의 여러 메시지와 경계 근처 메시지를 검토하세요. 중복 콘텐츠 검토에서는 비슷한 레코드를 검색하고 실제 표현을 비교하세요. 두 지문이 같은 주제를 다루면서도 다른 지침을 제시할 수 있습니다.</p><p>이 정확한 L12-v2 에디션은 영어 문장 임베딩 프로필입니다. all-MiniLM-L6-v2 및 paraphrase-MiniLM 체크포인트와 구분됩니다. 계열명이 같다고 시퀀스 구성이나 풀링 방식이 그대로 적용되는 것은 아닙니다. 유사도 값을 검증된 답변이나 최종 편집 결정으로 취급하기보다, 간결한 밀집 벡터를 원본 레코드 및 작업별 평가와 함께 사용하세요.</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>출력 형식</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>sentence-transformers/all-minilm-l12-v2</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span 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class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: provider.options가 거부됨</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>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>메서드 매개변수와 수명 주기</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>명세</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" 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class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>수명 주기: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">요금</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.</p><dl data-price-conditions><dt>빠른 모드</dt><dd>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><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>$0.00001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2596-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2596-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2596-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2596-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2596-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2596-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;sentence-transformers/all-minilm-l12-v2&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-2596-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2596-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;sentence-transformers/all-minilm-l12-v2&#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=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-minilm-l12-v2</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=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-minilm-l12-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2",
      "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": [
                  "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 바이트",
                  "token_unit": "토큰 배열 요소"
                },
                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "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,
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              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
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              }
            ]
          }
        ],
        "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\": \"sentence-transformers/all-minilm-l12-v2\", \"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='sentence-transformers/all-minilm-l12-v2',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
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        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "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": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
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        "pricing_profiles": [
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            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
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                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "out",
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                "label": "Cache write",
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
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    "description": "Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2는 검색, 유사도 비교, 군집화를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 인코딩합니다. 참조 방식은 평균 풀링과 정규화를 사용하며, 기본적으로 256 워드피스에서 입력을 잘라냅니다.",
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  "rawModel": {
    "about": "all-MiniLM-L12-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 인코더입니다. 의미 검색, 정보 검색, 군집화, 문장 유사도를 위해 텍스트마다 384차원 밀집 벡터 하나를 생성합니다. MiniLM-L12-H384-uncased 백본을 사용하며, 10억 개 문장 쌍 컬렉션에서 대조 학습으로 미세조정됐습니다.\n\n### 검색할 단위 인코딩하기\n\n유용한 생각 하나를 표현하는 문장이나 짧은 문단을 사용하세요. 제품 설명 컬렉션에서는 항목을 구별하는 기능과 조건을 유지하세요. “이 어댑터는 유선 헤드셋을 USB-C 포트에 연결합니다”가 “오디오 액세서리”보다 더 많은 정보를 줍니다. 레코드 식별자와 원래 설명을 벡터 옆에 저장하세요.\n\n검색 질의는 인코딩된 설명과 비교할 수 있습니다. 최종 선택을 제시하기 전에 반환된 후보에서 커넥터 유형이나 장치 호환성 같은 정확한 요구 사항을 살펴보세요. 벡터는 텍스트의 의미를 표현하며, 주변 검색 애플리케이션이 해당 레코드를 검색합니다.\n\n### 평균 풀링과 정규화 벡터\n\n공개된 인코딩 예제는 어텐션 마스크로 토큰 표현을 평균 내므로, 패딩 위치는 평균에 기여하지 않습니다. 그런 다음 L2 정규화를 적용합니다. 이 단계들은 문장 벡터를 얻기 위한 참조 방식의 일부이며, 기반 트랜스포머에서 임의의 토큰을 가져오라는 지시가 아닙니다.\n\n색인한 텍스트와 새 질의 사이에서 모델, 풀링, 정규화 구성을 일관되게 유지하세요. 결과인 384개 성분 표현은 코사인 유사도로 비교할 수 있습니다. 컬렉션과 함께 그 구성을 기록하세요. 다른 384차원 인코더가 벡터 길이가 같다는 이유만으로 호환되는 것은 아닙니다.\n\n### 기본 입력 길이와 학습 범위\n\n제조사는 256 워드피스를 넘으면 기본적으로 잘린다고 명시합니다. 이는 토크나이저 한도이며, 일반 단어나 글자 수가 아닙니다. 더 긴 레코드는 의미적으로 연결된 짧은 섹션을 선택하고, 각 섹션을 해석하는 데 필요한 제목이나 식별 정보를 보존하세요.\n\n모델의 학습 절차는 최대 128토큰의 시퀀스를 사용했습니다. 그 학습 설정은 공개된 인코딩 시점의 256 워드피스 기본값과 별개입니다. 기본값 안에 들어가는 지문이라도 학습에 사용된 짧은 문장 자료와 상당히 다를 수 있으므로, 길거나 전문적인 설명은 대표 예시로 평가하세요.\n\n### 유사도와 군집화 워크플로\n\n지원 메시지 집합에서는 임베딩이 그룹화 단계의 수치 입력을 제공할 수 있습니다. 사람이 읽을 수 있는 레이블을 부여하기 전에 제안된 각 그룹의 여러 메시지와 경계 근처 메시지를 검토하세요. 중복 콘텐츠 검토에서는 비슷한 레코드를 검색하고 실제 표현을 비교하세요. 두 지문이 같은 주제를 다루면서도 다른 지침을 제시할 수 있습니다.\n\n이 정확한 L12-v2 에디션은 영어 문장 임베딩 프로필입니다. all-MiniLM-L6-v2 및 paraphrase-MiniLM 체크포인트와 구분됩니다. 계열명이 같다고 시퀀스 구성이나 풀링 방식이 그대로 적용되는 것은 아닙니다. 유사도 값을 검증된 답변이나 최종 편집 결정으로 취급하기보다, 간결한 밀집 벡터를 원본 레코드 및 작업별 평가와 함께 사용하세요.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
    "capabilities": {
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        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
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      "embeddings"
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          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
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              {
                "code": null,
                "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
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                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
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              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
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                  "string",
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                  "nonnegative_integer_token_array[]"
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              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
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              "fields": [
                {
                  "description": null,
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                  "description": null,
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                  "description": null,
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                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
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                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
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                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
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                "availability": "unsupported",
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                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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              {
                "availability": "pass_through_metadata",
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              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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              },
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                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
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                "enum": null,
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              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
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              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
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              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
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          },
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          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
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        },
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            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
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                "label": "Input tokens",
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              },
              {
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                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
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                "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\": \"sentence-transformers/all-minilm-l12-v2\", \"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='sentence-transformers/all-minilm-l12-v2',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "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": {
          "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
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                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
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                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
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            "label": "Input tokens",
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          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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            "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,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          {
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
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          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
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      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2",
    "price": {
      "in": 0.01,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.01,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
    "short": "Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2는 검색, 유사도 비교, 군집화를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 인코딩합니다. 참조 방식은 평균 풀링과 정규화를 사용하며, 기본적으로 256 워드피스에서 입력을 잘라냅니다."
  },
  "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": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
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        {
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      ],
      "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": "Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2는 검색, 유사도 비교, 군집화를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 인코딩합니다. 참조 방식은 평균 풀링과 정규화를 사용하며, 기본적으로 256 워드피스에서 입력을 잘라냅니다.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
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