{
  "aboutHtml": "<p>multi-qa-mpnet-base-dot-v1는 질문이나 질의에 맞는 텍스트 지문을 검색하도록 설계된 Sentence Transformers 모델입니다. 학습에는 약 2억 1,500만 개의 질문–답변 쌍이 사용됐습니다. 각 입력은 768차원 밀집 벡터가 되며, CLS 풀링과 내적 점수 계산이 이 정확한 에디션의 특징입니다.</p><h4>질문과 후보 지문 준비하기</h4><p>질의에는 필요한 정보를 쓰고, 코퍼스 항목은 읽을 수 있는 텍스트 지문으로 준비하세요. 예를 들어 배송지 변경 질문을 주소 변경, 주문 취소, 배송 추적을 각각 다루는 문단과 비교할 수 있습니다. 주소 변경 지문에는 주문이 이미 발송됐는지 같은 관련 조건을 유지하세요.</p><p>같은 모델로 질의와 지문을 인코딩하세요. 공개된 예제는 query/document 접두사 없이 직접 인코딩하고, 내적 점수로 지문을 정렬합니다. 순위 결과가 실제로 색인한 자료를 보여줄 수 있도록, 각 벡터를 원문 지문 및 문서 식별자와 연결해 두세요.</p><h4>CLS 풀링과 내적 에디션</h4><p>모델의 참조 방식은 CLS 풀링이라고 하는 첫 번째 토큰의 표현을 사용합니다. 기술 표에는 임베딩이 정규화되지 않는다고 명시되어 있으며, 적합한 점수 함수로 내적을 제시합니다. 컬렉션과 질의 쪽을 설정할 때 이 방식을 유지하세요.</p><p>이 벡터를 L2 정규화하면 점수 계산의 기하학적 성질이 달라집니다. 정규화된 all-mpnet-base-v2 프로필은 다른 방식을 사용하는 별도의 체크포인트입니다. MPNet 계열과 768개 성분 출력을 공유해도 이 구분은 유지됩니다. 벡터 길이만으로 선택하지 말고, 정확한 에디션과 비교 함수를 저장된 컬렉션과 함께 관리하세요.</p><h4>길이 제한과 긴 지문</h4><p>명시된 입력 한도는 512 워드피스이며, 더 긴 텍스트는 잘립니다. 제조사는 학습 입력이 최대 250 워드피스였고, 더 긴 텍스트에서는 성능이 낮아질 수 있다고도 설명합니다. 따라서 토크나이저가 허용하는 길이와 학습 길이에 대한 주의 사항은 서로 다른 실질적 경계를 설명합니다.</p><p>큰 도움말 문서는 특정 질문에 답하는 짧은 섹션으로 준비하세요. 제목이 주제를 식별하면 유지하고, 규칙을 올바르게 읽는 데 필요한 예외를 함께 보존하세요. 페이지 전체를 하나의 입력으로 넣으면 잘림으로 뒤쪽 자료를 잃을 수 있고, 너무 작은 조각은 유용성을 결정하는 조건을 잃을 수 있습니다.</p><h4>검색과 RAG에서 순위 활용하기</h4><p>밀집 벡터는 첫 검색 단계를 지원합니다. 점수가 가장 높은 후보 지문을 출처 참조와 함께 반환한 뒤, 실제 질문에 답하는지 살펴보세요. RAG 워크플로에서는 해당 지문을 원본 자료로 답변 작성 단계에 전달합니다. 검색 자체가 답변을 작성하는 것은 아닙니다.</p><p>관련 지문이 알려진 대표 질문을 사용해 결과 수를 정하고 순위를 평가하세요. 주소 수정과 현재 주소 보기처럼 어휘는 비슷하지만 의도가 다른 예시도 포함하세요. 점수는 정확성에 대한 보정된 확률이 아니라, 같은 모델과 점수 설정 아래의 후보들 사이에서 상대적으로 해석하세요.</p><p>이 체크포인트의 유용한 출력은 의미 검색을 위한 질문–지문 임베딩 공간입니다. 결과를 준비하고 활용할 때에는 비정규화 벡터, CLS 풀링, 내적 점수, 공개된 긴 입력 주의 사항을 유지해야 합니다.</p>",
  "aboutText": "multi-qa-mpnet-base-dot-v1는 질문이나 질의에 맞는 텍스트 지문을 검색하도록 설계된 Sentence Transformers 모델입니다. 학습에는 약 2억 1,500만 개의 질문–답변 쌍이 사용됐습니다. 각 입력은 768차원 밀집 벡터가 되며, CLS 풀링과 내적 점수 계산이 이 정확한 에디션의 특징입니다.\n\n### 질문과 후보 지문 준비하기\n\n질의에는 필요한 정보를 쓰고, 코퍼스 항목은 읽을 수 있는 텍스트 지문으로 준비하세요. 예를 들어 배송지 변경 질문을 주소 변경, 주문 취소, 배송 추적을 각각 다루는 문단과 비교할 수 있습니다. 주소 변경 지문에는 주문이 이미 발송됐는지 같은 관련 조건을 유지하세요.\n\n같은 모델로 질의와 지문을 인코딩하세요. 공개된 예제는 query/document 접두사 없이 직접 인코딩하고, 내적 점수로 지문을 정렬합니다. 순위 결과가 실제로 색인한 자료를 보여줄 수 있도록, 각 벡터를 원문 지문 및 문서 식별자와 연결해 두세요.\n\n### CLS 풀링과 내적 에디션\n\n모델의 참조 방식은 CLS 풀링이라고 하는 첫 번째 토큰의 표현을 사용합니다. 기술 표에는 임베딩이 정규화되지 않는다고 명시되어 있으며, 적합한 점수 함수로 내적을 제시합니다. 컬렉션과 질의 쪽을 설정할 때 이 방식을 유지하세요.\n\n이 벡터를 L2 정규화하면 점수 계산의 기하학적 성질이 달라집니다. 정규화된 all-mpnet-base-v2 프로필은 다른 방식을 사용하는 별도의 체크포인트입니다. MPNet 계열과 768개 성분 출력을 공유해도 이 구분은 유지됩니다. 벡터 길이만으로 선택하지 말고, 정확한 에디션과 비교 함수를 저장된 컬렉션과 함께 관리하세요.\n\n### 길이 제한과 긴 지문\n\n명시된 입력 한도는 512 워드피스이며, 더 긴 텍스트는 잘립니다. 제조사는 학습 입력이 최대 250 워드피스였고, 더 긴 텍스트에서는 성능이 낮아질 수 있다고도 설명합니다. 따라서 토크나이저가 허용하는 길이와 학습 길이에 대한 주의 사항은 서로 다른 실질적 경계를 설명합니다.\n\n큰 도움말 문서는 특정 질문에 답하는 짧은 섹션으로 준비하세요. 제목이 주제를 식별하면 유지하고, 규칙을 올바르게 읽는 데 필요한 예외를 함께 보존하세요. 페이지 전체를 하나의 입력으로 넣으면 잘림으로 뒤쪽 자료를 잃을 수 있고, 너무 작은 조각은 유용성을 결정하는 조건을 잃을 수 있습니다.\n\n### 검색과 RAG에서 순위 활용하기\n\n밀집 벡터는 첫 검색 단계를 지원합니다. 점수가 가장 높은 후보 지문을 출처 참조와 함께 반환한 뒤, 실제 질문에 답하는지 살펴보세요. RAG 워크플로에서는 해당 지문을 원본 자료로 답변 작성 단계에 전달합니다. 검색 자체가 답변을 작성하는 것은 아닙니다.\n\n관련 지문이 알려진 대표 질문을 사용해 결과 수를 정하고 순위를 평가하세요. 주소 수정과 현재 주소 보기처럼 어휘는 비슷하지만 의도가 다른 예시도 포함하세요. 점수는 정확성에 대한 보정된 확률이 아니라, 같은 모델과 점수 설정 아래의 후보들 사이에서 상대적으로 해석하세요.\n\n이 체크포인트의 유용한 출력은 의미 검색을 위한 질문–지문 임베딩 공간입니다. 결과를 준비하고 활용할 때에는 비정규화 벡터, CLS 풀링, 내적 점수, 공개된 긴 입력 주의 사항을 유지해야 합니다.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "01b1ccf8721fc3f4c440ea9c0fcb05a7d17e3a49640d0de14da0404156579cf5",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ko",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"닫기\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sentence Transformers /</span><code>sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID 복사</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"모델 카드 섹션\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">시작하기</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">입력 및 메서드</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">요금</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">예제</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">결과</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">별칭</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API 메서드\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fmulti-qa-mpnet-base-dot-v1\">임베딩</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">시작하기</h3><p class=\"mdesc-full\">Sentence Transformers multi-qa-mpnet-base-dot-v1는 의미 검색을 위해 질문과 지문을 768차원 벡터로 인코딩합니다. CLS 풀링과 내적 점수 계산용으로 설계된 비정규화 임베딩을 사용하며, 입력 한도는 512 워드피스입니다.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>허용 입력</dt><dd>텍스트 · token_ids</dd></div><div><dt>결과</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>모델 소개</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>multi-qa-mpnet-base-dot-v1는 질문이나 질의에 맞는 텍스트 지문을 검색하도록 설계된 Sentence Transformers 모델입니다. 학습에는 약 2억 1,500만 개의 질문–답변 쌍이 사용됐습니다. 각 입력은 768차원 밀집 벡터가 되며, CLS 풀링과 내적 점수 계산이 이 정확한 에디션의 특징입니다.</p><h4>질문과 후보 지문 준비하기</h4><p>질의에는 필요한 정보를 쓰고, 코퍼스 항목은 읽을 수 있는 텍스트 지문으로 준비하세요. 예를 들어 배송지 변경 질문을 주소 변경, 주문 취소, 배송 추적을 각각 다루는 문단과 비교할 수 있습니다. 주소 변경 지문에는 주문이 이미 발송됐는지 같은 관련 조건을 유지하세요.</p><p>같은 모델로 질의와 지문을 인코딩하세요. 공개된 예제는 query/document 접두사 없이 직접 인코딩하고, 내적 점수로 지문을 정렬합니다. 순위 결과가 실제로 색인한 자료를 보여줄 수 있도록, 각 벡터를 원문 지문 및 문서 식별자와 연결해 두세요.</p><h4>CLS 풀링과 내적 에디션</h4><p>모델의 참조 방식은 CLS 풀링이라고 하는 첫 번째 토큰의 표현을 사용합니다. 기술 표에는 임베딩이 정규화되지 않는다고 명시되어 있으며, 적합한 점수 함수로 내적을 제시합니다. 컬렉션과 질의 쪽을 설정할 때 이 방식을 유지하세요.</p><p>이 벡터를 L2 정규화하면 점수 계산의 기하학적 성질이 달라집니다. 정규화된 all-mpnet-base-v2 프로필은 다른 방식을 사용하는 별도의 체크포인트입니다. MPNet 계열과 768개 성분 출력을 공유해도 이 구분은 유지됩니다. 벡터 길이만으로 선택하지 말고, 정확한 에디션과 비교 함수를 저장된 컬렉션과 함께 관리하세요.</p><h4>길이 제한과 긴 지문</h4><p>명시된 입력 한도는 512 워드피스이며, 더 긴 텍스트는 잘립니다. 제조사는 학습 입력이 최대 250 워드피스였고, 더 긴 텍스트에서는 성능이 낮아질 수 있다고도 설명합니다. 따라서 토크나이저가 허용하는 길이와 학습 길이에 대한 주의 사항은 서로 다른 실질적 경계를 설명합니다.</p><p>큰 도움말 문서는 특정 질문에 답하는 짧은 섹션으로 준비하세요. 제목이 주제를 식별하면 유지하고, 규칙을 올바르게 읽는 데 필요한 예외를 함께 보존하세요. 페이지 전체를 하나의 입력으로 넣으면 잘림으로 뒤쪽 자료를 잃을 수 있고, 너무 작은 조각은 유용성을 결정하는 조건을 잃을 수 있습니다.</p><h4>검색과 RAG에서 순위 활용하기</h4><p>밀집 벡터는 첫 검색 단계를 지원합니다. 점수가 가장 높은 후보 지문을 출처 참조와 함께 반환한 뒤, 실제 질문에 답하는지 살펴보세요. RAG 워크플로에서는 해당 지문을 원본 자료로 답변 작성 단계에 전달합니다. 검색 자체가 답변을 작성하는 것은 아닙니다.</p><p>관련 지문이 알려진 대표 질문을 사용해 결과 수를 정하고 순위를 평가하세요. 주소 수정과 현재 주소 보기처럼 어휘는 비슷하지만 의도가 다른 예시도 포함하세요. 점수는 정확성에 대한 보정된 확률이 아니라, 같은 모델과 점수 설정 아래의 후보들 사이에서 상대적으로 해석하세요.</p><p>이 체크포인트의 유용한 출력은 의미 검색을 위한 질문–지문 임베딩 공간입니다. 결과를 준비하고 활용할 때에는 비정규화 벡터, CLS 풀링, 내적 점수, 공개된 긴 입력 주의 사항을 유지해야 합니다.</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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1</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 class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</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>최소 항목 수: 1</div><div>조건: 비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.</div><div>입력 허용량: 최댓값: 512 · 텍스트 단위: UTF8 바이트 · 토큰 단위: 토큰 배열 요소</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\">encoding_format</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>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>지원되지 않음</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>최솟값: 1</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.</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\">provider</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span 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\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>dimensions_override</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>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span 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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2599-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2599-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2599-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2599-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2599-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2599-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1&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-2599-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2599-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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1&#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%2Fmulti-qa-mpnet-base-dot-v1&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fmulti-qa-mpnet-base-dot-v1&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1</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%2Fmulti-qa-mpnet-base-dot-v1&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fmulti-qa-mpnet-base-dot-v1&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fmulti-qa-mpnet-base-dot-v1",
      "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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1"
                ],
                "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",
                "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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1\", \"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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1',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",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "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",
            "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"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "98d48a63676b2e9e5196a5a87f19fc56baf41c92c43d40ac13c7148980a0a737",
    "input_html_sha256": "93be3bb9fddd23ae6b4defbd3cb09da0887d901d8834da3094468815a73efb7a",
    "private_audit_sha256": "2e73c0761ed516b829d7b953492d245eec58e55265e41f373667808a5057fdbf",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/sentence-transformers-multi-qa-mpnet-base-dot-v1/",
    "description": "Sentence Transformers multi-qa-mpnet-base-dot-v1는 의미 검색을 위해 질문과 지문을 768차원 벡터로 인코딩합니다. CLS 풀링과 내적 점수 계산용으로 설계된 비정규화 임베딩을 사용하며, 입력 한도는 512 워드피스입니다.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/sentence-transformers-multi-qa-mpnet-base-dot-v1/index.md",
    "title": "Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/sentence-transformers-multi-qa-mpnet-base-dot-v1/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "multi-qa-mpnet-base-dot-v1는 질문이나 질의에 맞는 텍스트 지문을 검색하도록 설계된 Sentence Transformers 모델입니다. 학습에는 약 2억 1,500만 개의 질문–답변 쌍이 사용됐습니다. 각 입력은 768차원 밀집 벡터가 되며, CLS 풀링과 내적 점수 계산이 이 정확한 에디션의 특징입니다.\n\n### 질문과 후보 지문 준비하기\n\n질의에는 필요한 정보를 쓰고, 코퍼스 항목은 읽을 수 있는 텍스트 지문으로 준비하세요. 예를 들어 배송지 변경 질문을 주소 변경, 주문 취소, 배송 추적을 각각 다루는 문단과 비교할 수 있습니다. 주소 변경 지문에는 주문이 이미 발송됐는지 같은 관련 조건을 유지하세요.\n\n같은 모델로 질의와 지문을 인코딩하세요. 공개된 예제는 query/document 접두사 없이 직접 인코딩하고, 내적 점수로 지문을 정렬합니다. 순위 결과가 실제로 색인한 자료를 보여줄 수 있도록, 각 벡터를 원문 지문 및 문서 식별자와 연결해 두세요.\n\n### CLS 풀링과 내적 에디션\n\n모델의 참조 방식은 CLS 풀링이라고 하는 첫 번째 토큰의 표현을 사용합니다. 기술 표에는 임베딩이 정규화되지 않는다고 명시되어 있으며, 적합한 점수 함수로 내적을 제시합니다. 컬렉션과 질의 쪽을 설정할 때 이 방식을 유지하세요.\n\n이 벡터를 L2 정규화하면 점수 계산의 기하학적 성질이 달라집니다. 정규화된 all-mpnet-base-v2 프로필은 다른 방식을 사용하는 별도의 체크포인트입니다. MPNet 계열과 768개 성분 출력을 공유해도 이 구분은 유지됩니다. 벡터 길이만으로 선택하지 말고, 정확한 에디션과 비교 함수를 저장된 컬렉션과 함께 관리하세요.\n\n### 길이 제한과 긴 지문\n\n명시된 입력 한도는 512 워드피스이며, 더 긴 텍스트는 잘립니다. 제조사는 학습 입력이 최대 250 워드피스였고, 더 긴 텍스트에서는 성능이 낮아질 수 있다고도 설명합니다. 따라서 토크나이저가 허용하는 길이와 학습 길이에 대한 주의 사항은 서로 다른 실질적 경계를 설명합니다.\n\n큰 도움말 문서는 특정 질문에 답하는 짧은 섹션으로 준비하세요. 제목이 주제를 식별하면 유지하고, 규칙을 올바르게 읽는 데 필요한 예외를 함께 보존하세요. 페이지 전체를 하나의 입력으로 넣으면 잘림으로 뒤쪽 자료를 잃을 수 있고, 너무 작은 조각은 유용성을 결정하는 조건을 잃을 수 있습니다.\n\n### 검색과 RAG에서 순위 활용하기\n\n밀집 벡터는 첫 검색 단계를 지원합니다. 점수가 가장 높은 후보 지문을 출처 참조와 함께 반환한 뒤, 실제 질문에 답하는지 살펴보세요. RAG 워크플로에서는 해당 지문을 원본 자료로 답변 작성 단계에 전달합니다. 검색 자체가 답변을 작성하는 것은 아닙니다.\n\n관련 지문이 알려진 대표 질문을 사용해 결과 수를 정하고 순위를 평가하세요. 주소 수정과 현재 주소 보기처럼 어휘는 비슷하지만 의도가 다른 예시도 포함하세요. 점수는 정확성에 대한 보정된 확률이 아니라, 같은 모델과 점수 설정 아래의 후보들 사이에서 상대적으로 해석하세요.\n\n이 체크포인트의 유용한 출력은 의미 검색을 위한 질문–지문 임베딩 공간입니다. 결과를 준비하고 활용할 때에는 비정규화 벡터, CLS 풀링, 내적 점수, 공개된 긴 입력 주의 사항을 유지해야 합니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "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",
            "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"
          }
        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1"
                ],
                "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",
                "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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1\", \"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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1',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",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "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",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
        "request_model_id": "sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
    "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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
    "short": "Sentence Transformers multi-qa-mpnet-base-dot-v1는 의미 검색을 위해 질문과 지문을 768차원 벡터로 인코딩합니다. CLS 풀링과 내적 점수 계산용으로 설계된 비정규화 임베딩을 사용하며, 입력 한도는 512 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."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Sentence Transformers multi-qa-mpnet-base-dot-v1는 의미 검색을 위해 질문과 지문을 768차원 벡터로 인코딩합니다. CLS 풀링과 내적 점수 계산용으로 설계된 비정규화 임베딩을 사용하며, 입력 한도는 512 워드피스입니다.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "d12d67e0d6b5a66258c7e62053e291d91660ce7430c3daaea41ad9245327fabb",
    "renderer_sha256": "6825a317438b70ab0939441dcebefece462384e77f7e96cce899605c4b208caa"
  },
  "sourceRevision": "eb1c9d40ca746ab2e8aeb1c30eebc5dce627200717fb952fd3e43fd1ac7e5417"
}