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  "aboutHtml": "<p>voyage-4-lite는 Voyage AI의 Voyage 4 계열에서 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 임베딩 모델입니다. 범용 검색을 위해 질의와 문서를 수치 벡터로 표현합니다. 계열의 구별되는 특징은 voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-nano와 공유하는 임베딩 공간이며, 이를 통해 질의와 문서 모델을 따로 선택할 수 있습니다.</p><h4>검색 역할부터 정하기</h4><p>사용자의 정보 요구를 질의로, 검색할 자료를 문서로 준비하세요. Voyage는 검색에 query/document 입력 유형을 권장하며, 공개된 방식은 텍스트를 벡터화할 때 해당 검색 지시를 추가합니다.</p><p>직원 안내서 컬렉션에서는 사용하지 않은 휴가를 다음 기간으로 이월하는 질문을 관련 정책 섹션과 비교해야 합니다. 색인 지문에 규칙, 조건, 관련 예외를 유지하세요. 애플리케이션이 실제 정책 텍스트를 반환할 수 있도록 원본 문서와 섹션 식별자를 벡터 옆에 보관하세요.</p><p>입력 유형을 지정하지 않으면 텍스트를 직접 표현하고, query/document 역할은 검색에 맞게 조정합니다. 제조사는 역할 설정을 사용한 임베딩과 사용하지 않은 임베딩이 호환된다고 설명하지만, 일관된 준비 정책을 유지하면 컬렉션을 평가하기가 쉬워집니다.</p><h4>Voyage 4 텍스트 계열의 공통 공간</h4><p>Voyage는 문서를 voyage-4-large로 인코딩하고 voyage-4-lite의 질의 벡터로 검색하는 비대칭 검색 워크플로를 명시적으로 문서화합니다. 이는 두 모델이 같은 벡터 길이를 반환한다는 이유로 내린 결론이 아니라, 계열 수준의 호환성 설명입니다.</p><p>컬렉션과 질의 쪽에서 선택한 벡터 차원과 표현을 맞추세요. 공통 공간 덕분에 이름이 명시된 Voyage 4 텍스트 계열 안에서는 기존 문서를 다시 벡터화하지 않고 질의 모델을 변경할 수도 있습니다. 질의 에디션을 선택할 때 대표 질문으로 결과 순위를 평가하세요.</p><p>Lite 에디션의 역할은 더 작고 지연 시간에 초점을 둔 질의 및 텍스트 임베딩 선택지입니다. 제조사는 혼합 전문가 아키텍처를 voyage-4-large에 명시적으로 귀속합니다. 계열 이름만으로 Lite가 같은 아키텍처라고 볼 수는 없습니다.</p><h4>컨텍스트, 차원, 결과 형식</h4><p>공개된 컨텍스트 길이는 텍스트당 32,000토큰입니다. 기본 벡터는 1024차원이며, Matryoshka 학습으로 256, 512, 2048차원도 제공합니다. 제조사의 텍스트 임베딩 흐름은 voyage-4-lite에 부동소수점, 부호 있는 및 없는 8비트 정수, 비트 패킹 바이너리 표현을 문서화합니다.</p><p>표준 부동소수점 벡터에 대해 Voyage의 유사도 안내는 단위 길이 임베딩을 설명하므로, 코사인 유사도와 내적 유사도가 같습니다. 양자화 형태는 해당 표현 처리가 필요합니다. 예를 들어 비트 패킹 바이너리 목록은 바이트마다 임베딩 비트 8개를 저장하므로, 목록 길이가 의미 벡터 차원과 다릅니다.</p><p>Voyage의 문서화된 배치 방식에서 이 정확한 Lite 에디션의 목록에는 최대 1000개 텍스트와 총 100만 토큰을 넣을 수 있습니다. 기본 길이 초과 동작은 개별 텍스트를 컨텍스트 경계에 맞춰 자르고, 대체 설정은 길이 초과 입력을 거부합니다. 배치 제한과 개별 텍스트 제한은 구분됩니다.</p><h4>검색 결과 준비와 검토</h4><p>긴 원본 자료는 근거로 반환할 수 있는 의미적으로 연결된 섹션으로 나누세요. 32,000토큰 컨텍스트는 긴 입력을 허용하지만, 유용한 검색 단위는 여전히 관련 원본 섹션으로 이어져야 합니다. 규칙 해석에 필요한 제목이나 식별 정보를 포함하세요.</p><p>RAG에서는 후보 섹션을 검색하고, 원문을 출처 연결과 함께 답변 작성 단계로 전달하세요. 임베딩 모델은 벡터를 생성하며 정책 답변을 생성하지 않습니다. 유사도는 선택한 모델과 비교 설정 아래에서 후보 순위를 정합니다. 질문한 정확한 조건은 실제 지문에서 검토하세요.</p><p>voyage-4-lite의 유용한 에디션 고유 조합은 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 모델, 유연한 표현, 32,000토큰 컨텍스트, Voyage 4 텍스트 계열 안의 문서화된 호환성입니다. 이 특성을 색인 컬렉션과 함께 유지하고, 출처에 근거한 검색 결과로 주변 애플리케이션을 지원하세요.</p>",
  "aboutText": "voyage-4-lite는 Voyage AI의 Voyage 4 계열에서 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 임베딩 모델입니다. 범용 검색을 위해 질의와 문서를 수치 벡터로 표현합니다. 계열의 구별되는 특징은 voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-nano와 공유하는 임베딩 공간이며, 이를 통해 질의와 문서 모델을 따로 선택할 수 있습니다.\n\n### 검색 역할부터 정하기\n\n사용자의 정보 요구를 질의로, 검색할 자료를 문서로 준비하세요. Voyage는 검색에 query/document 입력 유형을 권장하며, 공개된 방식은 텍스트를 벡터화할 때 해당 검색 지시를 추가합니다.\n\n직원 안내서 컬렉션에서는 사용하지 않은 휴가를 다음 기간으로 이월하는 질문을 관련 정책 섹션과 비교해야 합니다. 색인 지문에 규칙, 조건, 관련 예외를 유지하세요. 애플리케이션이 실제 정책 텍스트를 반환할 수 있도록 원본 문서와 섹션 식별자를 벡터 옆에 보관하세요.\n\n입력 유형을 지정하지 않으면 텍스트를 직접 표현하고, query/document 역할은 검색에 맞게 조정합니다. 제조사는 역할 설정을 사용한 임베딩과 사용하지 않은 임베딩이 호환된다고 설명하지만, 일관된 준비 정책을 유지하면 컬렉션을 평가하기가 쉬워집니다.\n\n### Voyage 4 텍스트 계열의 공통 공간\n\nVoyage는 문서를 voyage-4-large로 인코딩하고 voyage-4-lite의 질의 벡터로 검색하는 비대칭 검색 워크플로를 명시적으로 문서화합니다. 이는 두 모델이 같은 벡터 길이를 반환한다는 이유로 내린 결론이 아니라, 계열 수준의 호환성 설명입니다.\n\n컬렉션과 질의 쪽에서 선택한 벡터 차원과 표현을 맞추세요. 공통 공간 덕분에 이름이 명시된 Voyage 4 텍스트 계열 안에서는 기존 문서를 다시 벡터화하지 않고 질의 모델을 변경할 수도 있습니다. 질의 에디션을 선택할 때 대표 질문으로 결과 순위를 평가하세요.\n\nLite 에디션의 역할은 더 작고 지연 시간에 초점을 둔 질의 및 텍스트 임베딩 선택지입니다. 제조사는 혼합 전문가 아키텍처를 voyage-4-large에 명시적으로 귀속합니다. 계열 이름만으로 Lite가 같은 아키텍처라고 볼 수는 없습니다.\n\n### 컨텍스트, 차원, 결과 형식\n\n공개된 컨텍스트 길이는 텍스트당 32,000토큰입니다. 기본 벡터는 1024차원이며, Matryoshka 학습으로 256, 512, 2048차원도 제공합니다. 제조사의 텍스트 임베딩 흐름은 voyage-4-lite에 부동소수점, 부호 있는 및 없는 8비트 정수, 비트 패킹 바이너리 표현을 문서화합니다.\n\n표준 부동소수점 벡터에 대해 Voyage의 유사도 안내는 단위 길이 임베딩을 설명하므로, 코사인 유사도와 내적 유사도가 같습니다. 양자화 형태는 해당 표현 처리가 필요합니다. 예를 들어 비트 패킹 바이너리 목록은 바이트마다 임베딩 비트 8개를 저장하므로, 목록 길이가 의미 벡터 차원과 다릅니다.\n\nVoyage의 문서화된 배치 방식에서 이 정확한 Lite 에디션의 목록에는 최대 1000개 텍스트와 총 100만 토큰을 넣을 수 있습니다. 기본 길이 초과 동작은 개별 텍스트를 컨텍스트 경계에 맞춰 자르고, 대체 설정은 길이 초과 입력을 거부합니다. 배치 제한과 개별 텍스트 제한은 구분됩니다.\n\n### 검색 결과 준비와 검토\n\n긴 원본 자료는 근거로 반환할 수 있는 의미적으로 연결된 섹션으로 나누세요. 32,000토큰 컨텍스트는 긴 입력을 허용하지만, 유용한 검색 단위는 여전히 관련 원본 섹션으로 이어져야 합니다. 규칙 해석에 필요한 제목이나 식별 정보를 포함하세요.\n\nRAG에서는 후보 섹션을 검색하고, 원문을 출처 연결과 함께 답변 작성 단계로 전달하세요. 임베딩 모델은 벡터를 생성하며 정책 답변을 생성하지 않습니다. 유사도는 선택한 모델과 비교 설정 아래에서 후보 순위를 정합니다. 질문한 정확한 조건은 실제 지문에서 검토하세요.\n\nvoyage-4-lite의 유용한 에디션 고유 조합은 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 모델, 유연한 표현, 32,000토큰 컨텍스트, Voyage 4 텍스트 계열 안의 문서화된 호환성입니다. 이 특성을 색인 컬렉션과 함께 유지하고, 출처에 근거한 검색 결과로 주변 애플리케이션을 지원하세요.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>voyage-4-lite는 Voyage AI의 Voyage 4 계열에서 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 임베딩 모델입니다. 범용 검색을 위해 질의와 문서를 수치 벡터로 표현합니다. 계열의 구별되는 특징은 voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-nano와 공유하는 임베딩 공간이며, 이를 통해 질의와 문서 모델을 따로 선택할 수 있습니다.</p><h4>검색 역할부터 정하기</h4><p>사용자의 정보 요구를 질의로, 검색할 자료를 문서로 준비하세요. Voyage는 검색에 query/document 입력 유형을 권장하며, 공개된 방식은 텍스트를 벡터화할 때 해당 검색 지시를 추가합니다.</p><p>직원 안내서 컬렉션에서는 사용하지 않은 휴가를 다음 기간으로 이월하는 질문을 관련 정책 섹션과 비교해야 합니다. 색인 지문에 규칙, 조건, 관련 예외를 유지하세요. 애플리케이션이 실제 정책 텍스트를 반환할 수 있도록 원본 문서와 섹션 식별자를 벡터 옆에 보관하세요.</p><p>입력 유형을 지정하지 않으면 텍스트를 직접 표현하고, query/document 역할은 검색에 맞게 조정합니다. 제조사는 역할 설정을 사용한 임베딩과 사용하지 않은 임베딩이 호환된다고 설명하지만, 일관된 준비 정책을 유지하면 컬렉션을 평가하기가 쉬워집니다.</p><h4>Voyage 4 텍스트 계열의 공통 공간</h4><p>Voyage는 문서를 voyage-4-large로 인코딩하고 voyage-4-lite의 질의 벡터로 검색하는 비대칭 검색 워크플로를 명시적으로 문서화합니다. 이는 두 모델이 같은 벡터 길이를 반환한다는 이유로 내린 결론이 아니라, 계열 수준의 호환성 설명입니다.</p><p>컬렉션과 질의 쪽에서 선택한 벡터 차원과 표현을 맞추세요. 공통 공간 덕분에 이름이 명시된 Voyage 4 텍스트 계열 안에서는 기존 문서를 다시 벡터화하지 않고 질의 모델을 변경할 수도 있습니다. 질의 에디션을 선택할 때 대표 질문으로 결과 순위를 평가하세요.</p><p>Lite 에디션의 역할은 더 작고 지연 시간에 초점을 둔 질의 및 텍스트 임베딩 선택지입니다. 제조사는 혼합 전문가 아키텍처를 voyage-4-large에 명시적으로 귀속합니다. 계열 이름만으로 Lite가 같은 아키텍처라고 볼 수는 없습니다.</p><h4>컨텍스트, 차원, 결과 형식</h4><p>공개된 컨텍스트 길이는 텍스트당 32,000토큰입니다. 기본 벡터는 1024차원이며, Matryoshka 학습으로 256, 512, 2048차원도 제공합니다. 제조사의 텍스트 임베딩 흐름은 voyage-4-lite에 부동소수점, 부호 있는 및 없는 8비트 정수, 비트 패킹 바이너리 표현을 문서화합니다.</p><p>표준 부동소수점 벡터에 대해 Voyage의 유사도 안내는 단위 길이 임베딩을 설명하므로, 코사인 유사도와 내적 유사도가 같습니다. 양자화 형태는 해당 표현 처리가 필요합니다. 예를 들어 비트 패킹 바이너리 목록은 바이트마다 임베딩 비트 8개를 저장하므로, 목록 길이가 의미 벡터 차원과 다릅니다.</p><p>Voyage의 문서화된 배치 방식에서 이 정확한 Lite 에디션의 목록에는 최대 1000개 텍스트와 총 100만 토큰을 넣을 수 있습니다. 기본 길이 초과 동작은 개별 텍스트를 컨텍스트 경계에 맞춰 자르고, 대체 설정은 길이 초과 입력을 거부합니다. 배치 제한과 개별 텍스트 제한은 구분됩니다.</p><h4>검색 결과 준비와 검토</h4><p>긴 원본 자료는 근거로 반환할 수 있는 의미적으로 연결된 섹션으로 나누세요. 32,000토큰 컨텍스트는 긴 입력을 허용하지만, 유용한 검색 단위는 여전히 관련 원본 섹션으로 이어져야 합니다. 규칙 해석에 필요한 제목이나 식별 정보를 포함하세요.</p><p>RAG에서는 후보 섹션을 검색하고, 원문을 출처 연결과 함께 답변 작성 단계로 전달하세요. 임베딩 모델은 벡터를 생성하며 정책 답변을 생성하지 않습니다. 유사도는 선택한 모델과 비교 설정 아래에서 후보 순위를 정합니다. 질문한 정확한 조건은 실제 지문에서 검토하세요.</p><p>voyage-4-lite의 유용한 에디션 고유 조합은 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 모델, 유연한 표현, 32,000토큰 컨텍스트, Voyage 4 텍스트 계열 안의 문서화된 호환성입니다. 이 특성을 색인 컬렉션과 함께 유지하고, 출처에 근거한 검색 결과로 주변 애플리케이션을 지원하세요.</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>컨텍스트</dt><dd>32,000 tokens</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 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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>32000</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>표준 요금 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>표준 요금 <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>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2703-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2703-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2703-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2703-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2703-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2703-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;voyageai/voyage-4-lite&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-2703-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2703-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;voyageai/voyage-4-lite&#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=voyageai%2Fvoyage-4-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-4-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-4-lite</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=voyageai%2Fvoyage-4-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-4-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-4-lite</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-4-lite",
      "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": [
                  "voyageai/voyage-4-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "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": 32000,
            "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": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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\": \"voyageai/voyage-4-lite\", \"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='voyageai/voyage-4-lite',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "빠른 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "빠른 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "Flex 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "flex 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "최대 추론 수준",
            "value": "표준 요금",
            "when": "최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우"
          }
        ],
        "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": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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": "voyageai/voyage-4-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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,
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    "description": "Voyage AI voyage-4-lite는 Voyage 4 계열에서 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 임베딩 에디션입니다. 32,000토큰 입력, 네 가지 벡터 차원, 양자화 표현을 지원하며, 다른 Voyage 4 텍스트 모델과 호환되는 공통 임베딩 공간을 제공합니다.",
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    "title": "VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "voyage-4-lite는 Voyage AI의 Voyage 4 계열에서 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 임베딩 모델입니다. 범용 검색을 위해 질의와 문서를 수치 벡터로 표현합니다. 계열의 구별되는 특징은 voyage-4, voyage-4-large, voyage-4-nano와 공유하는 임베딩 공간이며, 이를 통해 질의와 문서 모델을 따로 선택할 수 있습니다.\n\n### 검색 역할부터 정하기\n\n사용자의 정보 요구를 질의로, 검색할 자료를 문서로 준비하세요. Voyage는 검색에 query/document 입력 유형을 권장하며, 공개된 방식은 텍스트를 벡터화할 때 해당 검색 지시를 추가합니다.\n\n직원 안내서 컬렉션에서는 사용하지 않은 휴가를 다음 기간으로 이월하는 질문을 관련 정책 섹션과 비교해야 합니다. 색인 지문에 규칙, 조건, 관련 예외를 유지하세요. 애플리케이션이 실제 정책 텍스트를 반환할 수 있도록 원본 문서와 섹션 식별자를 벡터 옆에 보관하세요.\n\n입력 유형을 지정하지 않으면 텍스트를 직접 표현하고, query/document 역할은 검색에 맞게 조정합니다. 제조사는 역할 설정을 사용한 임베딩과 사용하지 않은 임베딩이 호환된다고 설명하지만, 일관된 준비 정책을 유지하면 컬렉션을 평가하기가 쉬워집니다.\n\n### Voyage 4 텍스트 계열의 공통 공간\n\nVoyage는 문서를 voyage-4-large로 인코딩하고 voyage-4-lite의 질의 벡터로 검색하는 비대칭 검색 워크플로를 명시적으로 문서화합니다. 이는 두 모델이 같은 벡터 길이를 반환한다는 이유로 내린 결론이 아니라, 계열 수준의 호환성 설명입니다.\n\n컬렉션과 질의 쪽에서 선택한 벡터 차원과 표현을 맞추세요. 공통 공간 덕분에 이름이 명시된 Voyage 4 텍스트 계열 안에서는 기존 문서를 다시 벡터화하지 않고 질의 모델을 변경할 수도 있습니다. 질의 에디션을 선택할 때 대표 질문으로 결과 순위를 평가하세요.\n\nLite 에디션의 역할은 더 작고 지연 시간에 초점을 둔 질의 및 텍스트 임베딩 선택지입니다. 제조사는 혼합 전문가 아키텍처를 voyage-4-large에 명시적으로 귀속합니다. 계열 이름만으로 Lite가 같은 아키텍처라고 볼 수는 없습니다.\n\n### 컨텍스트, 차원, 결과 형식\n\n공개된 컨텍스트 길이는 텍스트당 32,000토큰입니다. 기본 벡터는 1024차원이며, Matryoshka 학습으로 256, 512, 2048차원도 제공합니다. 제조사의 텍스트 임베딩 흐름은 voyage-4-lite에 부동소수점, 부호 있는 및 없는 8비트 정수, 비트 패킹 바이너리 표현을 문서화합니다.\n\n표준 부동소수점 벡터에 대해 Voyage의 유사도 안내는 단위 길이 임베딩을 설명하므로, 코사인 유사도와 내적 유사도가 같습니다. 양자화 형태는 해당 표현 처리가 필요합니다. 예를 들어 비트 패킹 바이너리 목록은 바이트마다 임베딩 비트 8개를 저장하므로, 목록 길이가 의미 벡터 차원과 다릅니다.\n\nVoyage의 문서화된 배치 방식에서 이 정확한 Lite 에디션의 목록에는 최대 1000개 텍스트와 총 100만 토큰을 넣을 수 있습니다. 기본 길이 초과 동작은 개별 텍스트를 컨텍스트 경계에 맞춰 자르고, 대체 설정은 길이 초과 입력을 거부합니다. 배치 제한과 개별 텍스트 제한은 구분됩니다.\n\n### 검색 결과 준비와 검토\n\n긴 원본 자료는 근거로 반환할 수 있는 의미적으로 연결된 섹션으로 나누세요. 32,000토큰 컨텍스트는 긴 입력을 허용하지만, 유용한 검색 단위는 여전히 관련 원본 섹션으로 이어져야 합니다. 규칙 해석에 필요한 제목이나 식별 정보를 포함하세요.\n\nRAG에서는 후보 섹션을 검색하고, 원문을 출처 연결과 함께 답변 작성 단계로 전달하세요. 임베딩 모델은 벡터를 생성하며 정책 답변을 생성하지 않습니다. 유사도는 선택한 모델과 비교 설정 아래에서 후보 순위를 정합니다. 질문한 정확한 조건은 실제 지문에서 검토하세요.\n\nvoyage-4-lite의 유용한 에디션 고유 조합은 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 모델, 유연한 표현, 32,000토큰 컨텍스트, Voyage 4 텍스트 계열 안의 문서화된 호환성입니다. 이 특성을 색인 컬렉션과 함께 유지하고, 출처에 근거한 검색 결과로 주변 애플리케이션을 지원하세요.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
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    "capabilities": {
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      }
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    "ctx": 32000,
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              {
                "code": null,
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                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
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                "name": "input",
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                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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              {
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                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
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              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
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            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
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              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
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            "max_input_budget_units": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
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              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
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          "method": {
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          },
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            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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",
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                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "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\": \"voyageai/voyage-4-lite\", \"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='voyageai/voyage-4-lite',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "빠른 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "빠른 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "Flex 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "flex 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "최대 추론 수준",
            "value": "표준 요금",
            "when": "최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우"
          }
        ],
        "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": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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": "voyageai/voyage-4-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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",
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            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
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      }
    ],
    "public_id": "voyageai/voyage-4-lite",
    "short": "Voyage AI voyage-4-lite는 Voyage 4 계열에서 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 임베딩 에디션입니다. 32,000토큰 입력, 네 가지 벡터 차원, 양자화 표현을 지원하며, 다른 Voyage 4 텍스트 모델과 호환되는 공통 임베딩 공간을 제공합니다."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
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    "raw_input": {
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      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
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    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
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  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Voyage AI voyage-4-lite는 Voyage 4 계열에서 지연 시간에 초점을 둔 텍스트 임베딩 에디션입니다. 32,000토큰 입력, 네 가지 벡터 차원, 양자화 표현을 지원하며, 다른 Voyage 4 텍스트 모델과 호환되는 공통 임베딩 공간을 제공합니다.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
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