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  "aboutHtml": "<p>all-MiniLM-L6-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 인코더입니다. 검색, 군집화, 문장 유사도를 위해 각 텍스트를 384차원 밀집 벡터로 매핑합니다. MiniLM-L6-H384-uncased 백본을 10억 개 문장 쌍 컬렉션에서 대조 학습으로 미세조정한 모델입니다.</p><h4>간결하고 의미 있는 레코드 준비하기</h4><p>검색 결과에 나타나야 할 문장이나 문단을 선택하세요. FAQ 컬렉션에서는 질문과 주제를 구별해 주는 짧은 설명을 유지하세요. 잊어버린 비밀번호 재설정에 관한 지문은 “계정” 같은 고립된 단어로 줄이지 말고 재설정 절차를 보존해야 합니다.</p><p>긴 글은 의미적으로 연결된 짧은 섹션으로 색인하고 출처 위치를 보관하세요. 질의 벡터와 저장된 표현을 비교해 후보 섹션을 검색한 뒤, 독자가 실제 지침을 살펴볼 수 있도록 원문 지문을 보여주세요.</p><h4>문장 표현 얻기</h4><p>제조사의 직접 인코딩 방식은 어텐션 마스크로 패딩 위치를 평균에서 제외하면서 토큰 표현을 평균 냅니다. 그런 다음 L2 정규화를 적용합니다. 이 단계들은 비교에 사용하는 문장 임베딩을 만듭니다. 기반 트랜스포머의 개별 토큰 표현은 다른 역할을 합니다.</p><p>각 출력에는 384개 성분이 있습니다. 컬렉션을 구축할 때와 후속 질의를 인코딩할 때 같은 체크포인트, 풀링, 정규화를 사용하세요. 결과 벡터는 코사인 유사도로 비교할 수 있습니다. 유사도 값은 해당 설정에서 후보 순위를 정하는 데 유용하지만, 후보가 질문에 답하는지 여부는 원문이 결정합니다.</p><h4>길이와 에디션 경계</h4><p>공개된 기본값은 256 워드피스를 넘는 입력을 잘라냅니다. 이 토크나이저 단위는 일반 단어나 글자에 직접 대응하지 않습니다. 중요한 조건은 색인 단위 안에 유지하고, 긴 절차는 인코딩 전에 의미 있는 경계에서 나누세요.</p><p>학습 시퀀스는 128토큰으로 제한됐습니다. 그 학습 설정은 인코딩에 사용하는 256 워드피스 기본값과 별개입니다. 유난히 길거나 전문적인 지문에서는, 입력 경계 안에 들어오면 모든 세부 정보가 똑같이 처리된다고 가정하지 말고 대표적인 질의–지문 예시로 검색 동작을 평가하세요.</p><p>이 정확한 L6-v2 에디션은 영어 임베딩 프로필입니다. L12-v2와 paraphrase-MiniLM 에디션에는 별도 모델 정체성과 구성이 있습니다. 공통 MiniLM 이름이나 384차원 출력만으로 벡터를 서로 바꿔 쓸 수 있다고 할 수는 없습니다.</p><h4>검색, 유사도, 그룹화</h4><p>중복 질문을 검토할 때에는 비슷한 질문을 검색하고, 레코드를 합치기 전에 실제 표현을 비교하세요. “제 비밀번호를 재설정할 수 있나요?”와 “관리자가 다른 사용자의 비밀번호를 재설정할 수 있나요?”는 관련 주제지만 서로 다른 권한을 다룹니다. 인코딩할 텍스트와 검토 단계에서 이 차이를 유지하세요.</p><p>군집화에서는 임베딩을 그룹화 과정의 수치 입력으로 사용하고, 그룹에 이름을 붙이기 전에 대표 레코드를 살펴보세요. 이 모델은 벡터를 제공하며, 글로 된 군집 레이블이나 생성된 FAQ 답변을 제공하지 않습니다. 유용한 결과는 원본 레코드에 계속 연결된 짧은 원문 지문의 간결한 표현입니다.</p>",
  "aboutText": "all-MiniLM-L6-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 인코더입니다. 검색, 군집화, 문장 유사도를 위해 각 텍스트를 384차원 밀집 벡터로 매핑합니다. MiniLM-L6-H384-uncased 백본을 10억 개 문장 쌍 컬렉션에서 대조 학습으로 미세조정한 모델입니다.\n\n### 간결하고 의미 있는 레코드 준비하기\n\n검색 결과에 나타나야 할 문장이나 문단을 선택하세요. FAQ 컬렉션에서는 질문과 주제를 구별해 주는 짧은 설명을 유지하세요. 잊어버린 비밀번호 재설정에 관한 지문은 “계정” 같은 고립된 단어로 줄이지 말고 재설정 절차를 보존해야 합니다.\n\n긴 글은 의미적으로 연결된 짧은 섹션으로 색인하고 출처 위치를 보관하세요. 질의 벡터와 저장된 표현을 비교해 후보 섹션을 검색한 뒤, 독자가 실제 지침을 살펴볼 수 있도록 원문 지문을 보여주세요.\n\n### 문장 표현 얻기\n\n제조사의 직접 인코딩 방식은 어텐션 마스크로 패딩 위치를 평균에서 제외하면서 토큰 표현을 평균 냅니다. 그런 다음 L2 정규화를 적용합니다. 이 단계들은 비교에 사용하는 문장 임베딩을 만듭니다. 기반 트랜스포머의 개별 토큰 표현은 다른 역할을 합니다.\n\n각 출력에는 384개 성분이 있습니다. 컬렉션을 구축할 때와 후속 질의를 인코딩할 때 같은 체크포인트, 풀링, 정규화를 사용하세요. 결과 벡터는 코사인 유사도로 비교할 수 있습니다. 유사도 값은 해당 설정에서 후보 순위를 정하는 데 유용하지만, 후보가 질문에 답하는지 여부는 원문이 결정합니다.\n\n### 길이와 에디션 경계\n\n공개된 기본값은 256 워드피스를 넘는 입력을 잘라냅니다. 이 토크나이저 단위는 일반 단어나 글자에 직접 대응하지 않습니다. 중요한 조건은 색인 단위 안에 유지하고, 긴 절차는 인코딩 전에 의미 있는 경계에서 나누세요.\n\n학습 시퀀스는 128토큰으로 제한됐습니다. 그 학습 설정은 인코딩에 사용하는 256 워드피스 기본값과 별개입니다. 유난히 길거나 전문적인 지문에서는, 입력 경계 안에 들어오면 모든 세부 정보가 똑같이 처리된다고 가정하지 말고 대표적인 질의–지문 예시로 검색 동작을 평가하세요.\n\n이 정확한 L6-v2 에디션은 영어 임베딩 프로필입니다. L12-v2와 paraphrase-MiniLM 에디션에는 별도 모델 정체성과 구성이 있습니다. 공통 MiniLM 이름이나 384차원 출력만으로 벡터를 서로 바꿔 쓸 수 있다고 할 수는 없습니다.\n\n### 검색, 유사도, 그룹화\n\n중복 질문을 검토할 때에는 비슷한 질문을 검색하고, 레코드를 합치기 전에 실제 표현을 비교하세요. “제 비밀번호를 재설정할 수 있나요?”와 “관리자가 다른 사용자의 비밀번호를 재설정할 수 있나요?”는 관련 주제지만 서로 다른 권한을 다룹니다. 인코딩할 텍스트와 검토 단계에서 이 차이를 유지하세요.\n\n군집화에서는 임베딩을 그룹화 과정의 수치 입력으로 사용하고, 그룹에 이름을 붙이기 전에 대표 레코드를 살펴보세요. 이 모델은 벡터를 제공하며, 글로 된 군집 레이블이나 생성된 FAQ 답변을 제공하지 않습니다. 유용한 결과는 원본 레코드에 계속 연결된 짧은 원문 지문의 간결한 표현입니다.",
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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-L6-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 인코더입니다. 검색, 군집화, 문장 유사도를 위해 각 텍스트를 384차원 밀집 벡터로 매핑합니다. MiniLM-L6-H384-uncased 백본을 10억 개 문장 쌍 컬렉션에서 대조 학습으로 미세조정한 모델입니다.</p><h4>간결하고 의미 있는 레코드 준비하기</h4><p>검색 결과에 나타나야 할 문장이나 문단을 선택하세요. FAQ 컬렉션에서는 질문과 주제를 구별해 주는 짧은 설명을 유지하세요. 잊어버린 비밀번호 재설정에 관한 지문은 “계정” 같은 고립된 단어로 줄이지 말고 재설정 절차를 보존해야 합니다.</p><p>긴 글은 의미적으로 연결된 짧은 섹션으로 색인하고 출처 위치를 보관하세요. 질의 벡터와 저장된 표현을 비교해 후보 섹션을 검색한 뒤, 독자가 실제 지침을 살펴볼 수 있도록 원문 지문을 보여주세요.</p><h4>문장 표현 얻기</h4><p>제조사의 직접 인코딩 방식은 어텐션 마스크로 패딩 위치를 평균에서 제외하면서 토큰 표현을 평균 냅니다. 그런 다음 L2 정규화를 적용합니다. 이 단계들은 비교에 사용하는 문장 임베딩을 만듭니다. 기반 트랜스포머의 개별 토큰 표현은 다른 역할을 합니다.</p><p>각 출력에는 384개 성분이 있습니다. 컬렉션을 구축할 때와 후속 질의를 인코딩할 때 같은 체크포인트, 풀링, 정규화를 사용하세요. 결과 벡터는 코사인 유사도로 비교할 수 있습니다. 유사도 값은 해당 설정에서 후보 순위를 정하는 데 유용하지만, 후보가 질문에 답하는지 여부는 원문이 결정합니다.</p><h4>길이와 에디션 경계</h4><p>공개된 기본값은 256 워드피스를 넘는 입력을 잘라냅니다. 이 토크나이저 단위는 일반 단어나 글자에 직접 대응하지 않습니다. 중요한 조건은 색인 단위 안에 유지하고, 긴 절차는 인코딩 전에 의미 있는 경계에서 나누세요.</p><p>학습 시퀀스는 128토큰으로 제한됐습니다. 그 학습 설정은 인코딩에 사용하는 256 워드피스 기본값과 별개입니다. 유난히 길거나 전문적인 지문에서는, 입력 경계 안에 들어오면 모든 세부 정보가 똑같이 처리된다고 가정하지 말고 대표적인 질의–지문 예시로 검색 동작을 평가하세요.</p><p>이 정확한 L6-v2 에디션은 영어 임베딩 프로필입니다. L12-v2와 paraphrase-MiniLM 에디션에는 별도 모델 정체성과 구성이 있습니다. 공통 MiniLM 이름이나 384차원 출력만으로 벡터를 서로 바꿔 쓸 수 있다고 할 수는 없습니다.</p><h4>검색, 유사도, 그룹화</h4><p>중복 질문을 검토할 때에는 비슷한 질문을 검색하고, 레코드를 합치기 전에 실제 표현을 비교하세요. “제 비밀번호를 재설정할 수 있나요?”와 “관리자가 다른 사용자의 비밀번호를 재설정할 수 있나요?”는 관련 주제지만 서로 다른 권한을 다룹니다. 인코딩할 텍스트와 검토 단계에서 이 차이를 유지하세요.</p><p>군집화에서는 임베딩을 그룹화 과정의 수치 입력으로 사용하고, 그룹에 이름을 붙이기 전에 대표 레코드를 살펴보세요. 이 모델은 벡터를 제공하며, 글로 된 군집 레이블이나 생성된 FAQ 답변을 제공하지 않습니다. 유용한 결과는 원본 레코드에 계속 연결된 짧은 원문 지문의 간결한 표현입니다.</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-l6-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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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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2597-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2597-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2597-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2597-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2597-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2597-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-l6-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-2597-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2597-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-l6-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-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-minilm-l6-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-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-minilm-l6-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-minilm-l6-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-l6-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",
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                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "out",
                "unit": "output_token"
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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",
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                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
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                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
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            ]
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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-l6-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-l6-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": {
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          "image_input_price": null,
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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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                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "out",
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                "label": "Cache read",
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
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  "model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
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    "description": "Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2는 의미 검색, 군집화, 유사도 비교를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 표현합니다. 공개된 방식은 평균 풀링과 L2 정규화를 결합하며, 기본값은 256 워드피스입니다.",
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  "rawModel": {
    "about": "all-MiniLM-L6-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 인코더입니다. 검색, 군집화, 문장 유사도를 위해 각 텍스트를 384차원 밀집 벡터로 매핑합니다. MiniLM-L6-H384-uncased 백본을 10억 개 문장 쌍 컬렉션에서 대조 학습으로 미세조정한 모델입니다.\n\n### 간결하고 의미 있는 레코드 준비하기\n\n검색 결과에 나타나야 할 문장이나 문단을 선택하세요. FAQ 컬렉션에서는 질문과 주제를 구별해 주는 짧은 설명을 유지하세요. 잊어버린 비밀번호 재설정에 관한 지문은 “계정” 같은 고립된 단어로 줄이지 말고 재설정 절차를 보존해야 합니다.\n\n긴 글은 의미적으로 연결된 짧은 섹션으로 색인하고 출처 위치를 보관하세요. 질의 벡터와 저장된 표현을 비교해 후보 섹션을 검색한 뒤, 독자가 실제 지침을 살펴볼 수 있도록 원문 지문을 보여주세요.\n\n### 문장 표현 얻기\n\n제조사의 직접 인코딩 방식은 어텐션 마스크로 패딩 위치를 평균에서 제외하면서 토큰 표현을 평균 냅니다. 그런 다음 L2 정규화를 적용합니다. 이 단계들은 비교에 사용하는 문장 임베딩을 만듭니다. 기반 트랜스포머의 개별 토큰 표현은 다른 역할을 합니다.\n\n각 출력에는 384개 성분이 있습니다. 컬렉션을 구축할 때와 후속 질의를 인코딩할 때 같은 체크포인트, 풀링, 정규화를 사용하세요. 결과 벡터는 코사인 유사도로 비교할 수 있습니다. 유사도 값은 해당 설정에서 후보 순위를 정하는 데 유용하지만, 후보가 질문에 답하는지 여부는 원문이 결정합니다.\n\n### 길이와 에디션 경계\n\n공개된 기본값은 256 워드피스를 넘는 입력을 잘라냅니다. 이 토크나이저 단위는 일반 단어나 글자에 직접 대응하지 않습니다. 중요한 조건은 색인 단위 안에 유지하고, 긴 절차는 인코딩 전에 의미 있는 경계에서 나누세요.\n\n학습 시퀀스는 128토큰으로 제한됐습니다. 그 학습 설정은 인코딩에 사용하는 256 워드피스 기본값과 별개입니다. 유난히 길거나 전문적인 지문에서는, 입력 경계 안에 들어오면 모든 세부 정보가 똑같이 처리된다고 가정하지 말고 대표적인 질의–지문 예시로 검색 동작을 평가하세요.\n\n이 정확한 L6-v2 에디션은 영어 임베딩 프로필입니다. L12-v2와 paraphrase-MiniLM 에디션에는 별도 모델 정체성과 구성이 있습니다. 공통 MiniLM 이름이나 384차원 출력만으로 벡터를 서로 바꿔 쓸 수 있다고 할 수는 없습니다.\n\n### 검색, 유사도, 그룹화\n\n중복 질문을 검토할 때에는 비슷한 질문을 검색하고, 레코드를 합치기 전에 실제 표현을 비교하세요. “제 비밀번호를 재설정할 수 있나요?”와 “관리자가 다른 사용자의 비밀번호를 재설정할 수 있나요?”는 관련 주제지만 서로 다른 권한을 다룹니다. 인코딩할 텍스트와 검토 단계에서 이 차이를 유지하세요.\n\n군집화에서는 임베딩을 그룹화 과정의 수치 입력으로 사용하고, 그룹에 이름을 붙이기 전에 대표 레코드를 살펴보세요. 이 모델은 벡터를 제공하며, 글로 된 군집 레이블이나 생성된 FAQ 답변을 제공하지 않습니다. 유용한 결과는 원본 레코드에 계속 연결된 짧은 원문 지문의 간결한 표현입니다.",
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    "author": "Sentence Transformers",
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        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
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            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
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              {
                "code": null,
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                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
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                "conditions": "provider.options가 거부됨",
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            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
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              "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."
          ],
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            "content_type": "application/json",
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            ],
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            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
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          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
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          "method": {
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          },
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          "operation_modes": [
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          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
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            "label": "토큰의 기본 단가",
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              {
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              {
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                "quantity": 1000,
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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",
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "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,
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                "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-l6-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-l6-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",
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              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "out",
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                "amount": null,
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                "label": "Cache read",
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                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
                "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",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
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          {
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
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          {
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            "billing_input": true,
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            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
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          {
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            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
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    "name": "Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2",
    "price": {
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      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
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    },
    "public_id": "sentence-transformers/all-minilm-l6-v2",
    "short": "Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2는 의미 검색, 군집화, 유사도 비교를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 표현합니다. 공개된 방식은 평균 풀링과 L2 정규화를 결합하며, 기본값은 256 워드피스입니다."
  },
  "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."
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    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2는 의미 검색, 군집화, 유사도 비교를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 표현합니다. 공개된 방식은 평균 풀링과 L2 정규화를 결합하며, 기본값은 256 워드피스입니다.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
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