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  "aboutHtml": "<p>paraphrase-MiniLM-L6-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 임베딩 모델입니다. 각 텍스트를 384차원 밀집 벡터 공간으로 매핑하며, 제조사가 명시한 작업에는 의미 검색과 군집화가 포함됩니다. 공개된 아키텍처는 트랜스포머와 평균 풀링을 결합하고, 설정된 시퀀스 길이는 128토큰입니다.</p><h4>비교하려는 지문 표현하기</h4><p>실제 문장이나 짧은 문단을 준비하고, 주제와 중요한 조건을 온전히 유지하세요. 실제 컬렉션에는 표현이 서로 다른 질문이나 관련 주제의 짧은 설명을 담을 수 있습니다. 각 레코드를 임베딩하고 원문 및 식별자를 보관해, 후속 비교에서 텍스트 자체를 반환할 수 있도록 하세요.</p><p>예를 들어 여러 도움말 질문이 서로 다른 용어로 같은 어려움을 설명할 수 있습니다. 유사도 단계에서 이러한 후보를 모은 뒤, 실제 문제가 무엇인지 표현을 살펴볼 수 있습니다. 임베딩은 그 비교에 사용하는 수치 표현입니다. 스스로 패러프레이즈를 작성하거나 최종 군집 레이블을 부여하지는 않습니다.</p><h4>평균 풀링과 벡터 활용</h4><p>제조사의 직접 인코딩 예제는 토큰 표현의 평균을 계산할 때 어텐션 마스크를 반영해 패딩 위치를 제외합니다. 아키텍처는 평균 풀링을 명시적으로 선택하고, CLS나 최대 풀링은 선택하지 않습니다. 비교 가능한 벡터를 준비할 때에는 이 풀링 방식을 모델과 함께 유지하세요.</p><p>반환되는 각 표현에는 384개 성분이 있습니다. 색인이나 군집화 단계는 선택한 유사도 구성으로 이 벡터를 사용하며, 기반이 되는 원본 레코드는 검토할 수 있도록 남겨둡니다. 비교하는 항목 전반에 같은 모델, 입력 준비, 비교 설정을 사용하세요. 다른 모델이 384개 값을 반환하더라도, 그 형태만으로 같은 임베딩 공간이라고 할 수는 없습니다.</p><h4>공개된 구성의 짧은 입력</h4><p>참조 Sentence Transformer 구성은 최대 시퀀스 길이로 128토큰을 사용합니다. 긴 원문은 지나치게 큰 문단 하나가 아니라 의미적으로 연결된 짧은 단위로 준비하세요. 규칙을 담은 문장에는 다음 문장의 예외가 필요할 수 있습니다. 범위 안에 들어오면 그 작은 단위를 함께 보존하세요. 단어 수나 글자 수만으로 토큰 길이가 직접 정해지지는 않습니다.</p><p>짧은 설명의 집합에서는 비교에 중요한 이름과 구별되는 속성을 보존하세요. 모호한 범주만 담은 레코드는 같은 유형의 다른 레코드와 분리하기 어려울 수 있습니다. 반환된 후보를 원본 자료와 대조할 수 있도록 출처 연결을 벡터 외부에 저장하세요.</p><h4>검색과 군집화 결과</h4><p>의미 검색에서는 같은 모델로 질의와 코퍼스 자료를 표현하고, 원문과 함께 후보 레코드를 반환하세요. 군집화에서는 다른 단계가 벡터로 그룹을 만듭니다. 그룹화를 제품 결정이나 자동 레이블로 사용하기 전에 군집 경계 근처의 레코드를 살펴보세요.</p><p>유용한 출력은 원본 레코드에 연결된 짧은 텍스트의 간결한 표현입니다. 이 정확한 paraphrase-MiniLM-L6-v2 체크포인트에는 고유한 풀링 및 시퀀스 구성이 있습니다. all-MiniLM과 다국어 paraphrase 변형은 별도의 모델 프로필입니다. 공통 MiniLM 이름만으로 학습, 언어 범위, 입력 설정이 정해지지는 않습니다.</p>",
  "aboutText": "paraphrase-MiniLM-L6-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 임베딩 모델입니다. 각 텍스트를 384차원 밀집 벡터 공간으로 매핑하며, 제조사가 명시한 작업에는 의미 검색과 군집화가 포함됩니다. 공개된 아키텍처는 트랜스포머와 평균 풀링을 결합하고, 설정된 시퀀스 길이는 128토큰입니다.\n\n### 비교하려는 지문 표현하기\n\n실제 문장이나 짧은 문단을 준비하고, 주제와 중요한 조건을 온전히 유지하세요. 실제 컬렉션에는 표현이 서로 다른 질문이나 관련 주제의 짧은 설명을 담을 수 있습니다. 각 레코드를 임베딩하고 원문 및 식별자를 보관해, 후속 비교에서 텍스트 자체를 반환할 수 있도록 하세요.\n\n예를 들어 여러 도움말 질문이 서로 다른 용어로 같은 어려움을 설명할 수 있습니다. 유사도 단계에서 이러한 후보를 모은 뒤, 실제 문제가 무엇인지 표현을 살펴볼 수 있습니다. 임베딩은 그 비교에 사용하는 수치 표현입니다. 스스로 패러프레이즈를 작성하거나 최종 군집 레이블을 부여하지는 않습니다.\n\n### 평균 풀링과 벡터 활용\n\n제조사의 직접 인코딩 예제는 토큰 표현의 평균을 계산할 때 어텐션 마스크를 반영해 패딩 위치를 제외합니다. 아키텍처는 평균 풀링을 명시적으로 선택하고, CLS나 최대 풀링은 선택하지 않습니다. 비교 가능한 벡터를 준비할 때에는 이 풀링 방식을 모델과 함께 유지하세요.\n\n반환되는 각 표현에는 384개 성분이 있습니다. 색인이나 군집화 단계는 선택한 유사도 구성으로 이 벡터를 사용하며, 기반이 되는 원본 레코드는 검토할 수 있도록 남겨둡니다. 비교하는 항목 전반에 같은 모델, 입력 준비, 비교 설정을 사용하세요. 다른 모델이 384개 값을 반환하더라도, 그 형태만으로 같은 임베딩 공간이라고 할 수는 없습니다.\n\n### 공개된 구성의 짧은 입력\n\n참조 Sentence Transformer 구성은 최대 시퀀스 길이로 128토큰을 사용합니다. 긴 원문은 지나치게 큰 문단 하나가 아니라 의미적으로 연결된 짧은 단위로 준비하세요. 규칙을 담은 문장에는 다음 문장의 예외가 필요할 수 있습니다. 범위 안에 들어오면 그 작은 단위를 함께 보존하세요. 단어 수나 글자 수만으로 토큰 길이가 직접 정해지지는 않습니다.\n\n짧은 설명의 집합에서는 비교에 중요한 이름과 구별되는 속성을 보존하세요. 모호한 범주만 담은 레코드는 같은 유형의 다른 레코드와 분리하기 어려울 수 있습니다. 반환된 후보를 원본 자료와 대조할 수 있도록 출처 연결을 벡터 외부에 저장하세요.\n\n### 검색과 군집화 결과\n\n의미 검색에서는 같은 모델로 질의와 코퍼스 자료를 표현하고, 원문과 함께 후보 레코드를 반환하세요. 군집화에서는 다른 단계가 벡터로 그룹을 만듭니다. 그룹화를 제품 결정이나 자동 레이블로 사용하기 전에 군집 경계 근처의 레코드를 살펴보세요.\n\n유용한 출력은 원본 레코드에 연결된 짧은 텍스트의 간결한 표현입니다. 이 정확한 paraphrase-MiniLM-L6-v2 체크포인트에는 고유한 풀링 및 시퀀스 구성이 있습니다. all-MiniLM과 다국어 paraphrase 변형은 별도의 모델 프로필입니다. 공통 MiniLM 이름만으로 학습, 언어 범위, 입력 설정이 정해지지는 않습니다.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>paraphrase-MiniLM-L6-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 임베딩 모델입니다. 각 텍스트를 384차원 밀집 벡터 공간으로 매핑하며, 제조사가 명시한 작업에는 의미 검색과 군집화가 포함됩니다. 공개된 아키텍처는 트랜스포머와 평균 풀링을 결합하고, 설정된 시퀀스 길이는 128토큰입니다.</p><h4>비교하려는 지문 표현하기</h4><p>실제 문장이나 짧은 문단을 준비하고, 주제와 중요한 조건을 온전히 유지하세요. 실제 컬렉션에는 표현이 서로 다른 질문이나 관련 주제의 짧은 설명을 담을 수 있습니다. 각 레코드를 임베딩하고 원문 및 식별자를 보관해, 후속 비교에서 텍스트 자체를 반환할 수 있도록 하세요.</p><p>예를 들어 여러 도움말 질문이 서로 다른 용어로 같은 어려움을 설명할 수 있습니다. 유사도 단계에서 이러한 후보를 모은 뒤, 실제 문제가 무엇인지 표현을 살펴볼 수 있습니다. 임베딩은 그 비교에 사용하는 수치 표현입니다. 스스로 패러프레이즈를 작성하거나 최종 군집 레이블을 부여하지는 않습니다.</p><h4>평균 풀링과 벡터 활용</h4><p>제조사의 직접 인코딩 예제는 토큰 표현의 평균을 계산할 때 어텐션 마스크를 반영해 패딩 위치를 제외합니다. 아키텍처는 평균 풀링을 명시적으로 선택하고, CLS나 최대 풀링은 선택하지 않습니다. 비교 가능한 벡터를 준비할 때에는 이 풀링 방식을 모델과 함께 유지하세요.</p><p>반환되는 각 표현에는 384개 성분이 있습니다. 색인이나 군집화 단계는 선택한 유사도 구성으로 이 벡터를 사용하며, 기반이 되는 원본 레코드는 검토할 수 있도록 남겨둡니다. 비교하는 항목 전반에 같은 모델, 입력 준비, 비교 설정을 사용하세요. 다른 모델이 384개 값을 반환하더라도, 그 형태만으로 같은 임베딩 공간이라고 할 수는 없습니다.</p><h4>공개된 구성의 짧은 입력</h4><p>참조 Sentence Transformer 구성은 최대 시퀀스 길이로 128토큰을 사용합니다. 긴 원문은 지나치게 큰 문단 하나가 아니라 의미적으로 연결된 짧은 단위로 준비하세요. 규칙을 담은 문장에는 다음 문장의 예외가 필요할 수 있습니다. 범위 안에 들어오면 그 작은 단위를 함께 보존하세요. 단어 수나 글자 수만으로 토큰 길이가 직접 정해지지는 않습니다.</p><p>짧은 설명의 집합에서는 비교에 중요한 이름과 구별되는 속성을 보존하세요. 모호한 범주만 담은 레코드는 같은 유형의 다른 레코드와 분리하기 어려울 수 있습니다. 반환된 후보를 원본 자료와 대조할 수 있도록 출처 연결을 벡터 외부에 저장하세요.</p><h4>검색과 군집화 결과</h4><p>의미 검색에서는 같은 모델로 질의와 코퍼스 자료를 표현하고, 원문과 함께 후보 레코드를 반환하세요. 군집화에서는 다른 단계가 벡터로 그룹을 만듭니다. 그룹화를 제품 결정이나 자동 레이블로 사용하기 전에 군집 경계 근처의 레코드를 살펴보세요.</p><p>유용한 출력은 원본 레코드에 연결된 짧은 텍스트의 간결한 표현입니다. 이 정확한 paraphrase-MiniLM-L6-v2 체크포인트에는 고유한 풀링 및 시퀀스 구성이 있습니다. all-MiniLM과 다국어 paraphrase 변형은 별도의 모델 프로필입니다. 공통 MiniLM 이름만으로 학습, 언어 범위, 입력 설정이 정해지지는 않습니다.</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/paraphrase-minilm-l6-v2</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr 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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\" 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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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2600-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2600-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2600-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2600-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2600-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2600-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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/paraphrase-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-2600-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2600-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/paraphrase-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%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/paraphrase-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%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fparaphrase-minilm-l6-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fparaphrase-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/paraphrase-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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                "label": "Output tokens",
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
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                "side": "in",
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                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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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/paraphrase-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/paraphrase-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,
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            "dimensions": {
              "regime": "base"
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            "label": "Base token rates",
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              {
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                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
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                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "out",
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                "label": "Cache write",
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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  "nativeProvenance": {
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    "description": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2는 의미 검색과 군집화를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 변환합니다. 공개된 구성은 평균 풀링과 128토큰 시퀀스 설정을 사용합니다.",
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  },
  "rawModel": {
    "about": "paraphrase-MiniLM-L6-v2는 문장과 짧은 문단을 위한 Sentence Transformers 임베딩 모델입니다. 각 텍스트를 384차원 밀집 벡터 공간으로 매핑하며, 제조사가 명시한 작업에는 의미 검색과 군집화가 포함됩니다. 공개된 아키텍처는 트랜스포머와 평균 풀링을 결합하고, 설정된 시퀀스 길이는 128토큰입니다.\n\n### 비교하려는 지문 표현하기\n\n실제 문장이나 짧은 문단을 준비하고, 주제와 중요한 조건을 온전히 유지하세요. 실제 컬렉션에는 표현이 서로 다른 질문이나 관련 주제의 짧은 설명을 담을 수 있습니다. 각 레코드를 임베딩하고 원문 및 식별자를 보관해, 후속 비교에서 텍스트 자체를 반환할 수 있도록 하세요.\n\n예를 들어 여러 도움말 질문이 서로 다른 용어로 같은 어려움을 설명할 수 있습니다. 유사도 단계에서 이러한 후보를 모은 뒤, 실제 문제가 무엇인지 표현을 살펴볼 수 있습니다. 임베딩은 그 비교에 사용하는 수치 표현입니다. 스스로 패러프레이즈를 작성하거나 최종 군집 레이블을 부여하지는 않습니다.\n\n### 평균 풀링과 벡터 활용\n\n제조사의 직접 인코딩 예제는 토큰 표현의 평균을 계산할 때 어텐션 마스크를 반영해 패딩 위치를 제외합니다. 아키텍처는 평균 풀링을 명시적으로 선택하고, CLS나 최대 풀링은 선택하지 않습니다. 비교 가능한 벡터를 준비할 때에는 이 풀링 방식을 모델과 함께 유지하세요.\n\n반환되는 각 표현에는 384개 성분이 있습니다. 색인이나 군집화 단계는 선택한 유사도 구성으로 이 벡터를 사용하며, 기반이 되는 원본 레코드는 검토할 수 있도록 남겨둡니다. 비교하는 항목 전반에 같은 모델, 입력 준비, 비교 설정을 사용하세요. 다른 모델이 384개 값을 반환하더라도, 그 형태만으로 같은 임베딩 공간이라고 할 수는 없습니다.\n\n### 공개된 구성의 짧은 입력\n\n참조 Sentence Transformer 구성은 최대 시퀀스 길이로 128토큰을 사용합니다. 긴 원문은 지나치게 큰 문단 하나가 아니라 의미적으로 연결된 짧은 단위로 준비하세요. 규칙을 담은 문장에는 다음 문장의 예외가 필요할 수 있습니다. 범위 안에 들어오면 그 작은 단위를 함께 보존하세요. 단어 수나 글자 수만으로 토큰 길이가 직접 정해지지는 않습니다.\n\n짧은 설명의 집합에서는 비교에 중요한 이름과 구별되는 속성을 보존하세요. 모호한 범주만 담은 레코드는 같은 유형의 다른 레코드와 분리하기 어려울 수 있습니다. 반환된 후보를 원본 자료와 대조할 수 있도록 출처 연결을 벡터 외부에 저장하세요.\n\n### 검색과 군집화 결과\n\n의미 검색에서는 같은 모델로 질의와 코퍼스 자료를 표현하고, 원문과 함께 후보 레코드를 반환하세요. 군집화에서는 다른 단계가 벡터로 그룹을 만듭니다. 그룹화를 제품 결정이나 자동 레이블로 사용하기 전에 군집 경계 근처의 레코드를 살펴보세요.\n\n유용한 출력은 원본 레코드에 연결된 짧은 텍스트의 간결한 표현입니다. 이 정확한 paraphrase-MiniLM-L6-v2 체크포인트에는 고유한 풀링 및 시퀀스 구성이 있습니다. all-MiniLM과 다국어 paraphrase 변형은 별도의 모델 프로필입니다. 공통 MiniLM 이름만으로 학습, 언어 범위, 입력 설정이 정해지지는 않습니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
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      ]
    },
    "card_routes": [
      {
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            "amount": "0",
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            "billing_input": true,
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            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
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          }
        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
    "input": [
      "text",
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    "methods": [
      {
        "available": null,
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          "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.",
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            ],
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            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
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                "http": "POST",
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              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
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              {
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                  "string",
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                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
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              }
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              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
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              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
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                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
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                {
                  "description": null,
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                },
                {
                  "description": null,
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                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 바이트",
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                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
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                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
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              {
                "availability": "source_interface",
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                ],
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                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
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                "name": "dimensions",
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                "type": "integer"
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              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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                "required": false,
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              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
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              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "default": null,
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                "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"
            ],
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              "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",
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                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
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                "native_unit": "input_token",
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                "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/paraphrase-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/paraphrase-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",
                "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,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
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              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
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                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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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,
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                "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/paraphrase-minilm-l6-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
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            "label": "Input tokens",
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          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
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            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
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          {
            "amount": null,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          {
            "amount": null,
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          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
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      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2",
    "price": {
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      "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/paraphrase-minilm-l6-v2",
    "short": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2는 의미 검색과 군집화를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 변환합니다. 공개된 구성은 평균 풀링과 128토큰 시퀀스 설정을 사용합니다."
  },
  "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",
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          "method_ordinal": 0
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      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Sentence Transformers paraphrase-MiniLM-L6-v2는 의미 검색과 군집화를 위해 문장과 짧은 문단을 384차원 벡터로 변환합니다. 공개된 구성은 평균 풀링과 128토큰 시퀀스 설정을 사용합니다.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
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