{
  "aboutHtml": "<p>voyage-multimodal-3.5는 텍스트, 이미지, 비디오를 아우르는 검색을 위한 Voyage AI의 임베딩 모델입니다. 텍스트와 시각 콘텐츠가 섞인 입력을 단일 트랜스포머 인코더로 처리해, 완전한 멀티모달 입력을 공통 벡터 공간에 표현합니다. 3.5 에디션은 명시적인 비디오 프레임 지원과 유연한 임베딩 차원을 추가합니다.</p><h4>텍스트와 시각 자료의 관계 보존하기</h4><p>문서 페이지나 섹션은 유용한 시각 정보를 보존하는 형태로 준비하세요. 차트와 짧은 설명을 담은 슬라이드는 슬라이드 이미지와 첨부 텍스트를 같은 순서 있는 입력에 넣어 표현할 수 있습니다. PDF 기반 컬렉션에서 문서화된 시각 입력은 페이지 스크린샷 또는 문서를 이미지로 표현한 자료입니다.</p><p>보고서 차트에서는 제목, 축 레이블, 범례를 이미지에 보존하세요. 시각 자료를 해석하는 데 필요한 맥락을 제공한다면 설명 텍스트를 첨부하세요. 검색 후보가 문서 이름만 반환하는 대신 관련 페이지를 열 수 있도록, 결과 벡터 옆에 페이지 번호와 원본 식별자를 저장하세요.</p><p>제조사의 입력 형식은 텍스트, 이미지, 비디오의 시퀀스를 지원합니다. 공개된 이미지 형식은 PNG, JPEG, WebP, GIF이며 비디오는 MP4입니다. 문서화된 방식에서 시각 콘텐츠는 URL 또는 Base64 데이터로 표현할 수 있습니다. 한 요청 안에서는 표현 방식을 일관되게 유지하세요.</p><h4>긴 비디오 전체 대신 장면 검색하기</h4><p>모델은 비디오를 순서 있는 프레임 시퀀스로 표현합니다. 제조사는 긴 비디오를 관련 장면으로 나누고, 사용 가능한 전사문 타임스탬프에 장면 경계를 맞추며, 해당 전사문 텍스트를 유지할 것을 권장합니다. 해상도나 프레임률을 낮추면 의미적으로 연속된 장면을 컨텍스트 예산 안에 넣는 데 도움이 됩니다.</p><p>교육 비디오 컬렉션에서는 특정 조작부 조정법을 시연하는 장면을 찾는 질의를 사용할 수 있습니다. 색인한 각 장면에 시간 범위를 연결하세요. 일치하는 장면을 반환하고 프레임이나 원본 클립에서 실제 동작을 살펴보세요. 검색된 벡터를 녹화 내용 전체에 대한 글로 된 설명처럼 취급하지 마세요.</p><p>전사문 텍스트를 멀티모달 입력의 일부로 준비하면 검색에 기여할 수 있습니다. 비디오 프레임 임베딩 자체가 발화 전사문을 제공하는 것은 아닙니다.</p><h4>컨텍스트와 준비 제한</h4><p>명시된 컨텍스트 길이는 입력당 32,000토큰입니다. Voyage의 공개 계산은 이미지 560픽셀마다, 비디오 1120픽셀마다 1토큰을 계산하므로 시각 콘텐츠가 텍스트와 예산을 공유합니다. 문서화된 제한에는 이미지당 1,600만 픽셀과 20 MB, 비디오당 20 MB도 포함됩니다. 목록에는 최대 1000개 입력과 합계 320,000토큰을 넣을 수 있습니다.</p><p>기본 잘림 설정은 너무 긴 입력을 자릅니다. 경계가 이미지 중간에 있으면 이미지 전체를 버립니다. 따라서 예산 안에서 완전한 페이지나 장면을 준비하면 입력 내용을 더 예측 가능하게 유지할 수 있습니다. 문서에 제시된 다른 설정은 너무 긴 입력을 자르지 않고 거부합니다.</p><h4>벡터 차원과 검색 역할</h4><p>기본 출력 차원은 1024이며, 이 에디션에는 256, 512, 2048차원도 문서화되어 있습니다. 발표 자료는 Matryoshka 임베딩과 부동소수점, 부호 있는 또는 없는 8비트, 바이너리 표현을 설명합니다. 선택한 차원과 표현을 색인과 함께 보관하세요.</p><p>Voyage의 검색 방식은 query와 document 입력을 구분합니다. 질의는 텍스트 또는 이미지일 수 있고, 색인 문서는 텍스트와 시각 자료를 결합할 수 있습니다. 완전한 입력 시퀀스마다 벡터 하나가 생성됩니다. 순위 결과를 살펴볼 수 있도록 원본 페이지, 이미지, 장면과의 연결을 저장하세요.</p><h4>반환된 시각 원본 활용하기</h4><p>검색 단계는 질의에 관련된 보고서 페이지, 표, 슬라이드, 장면을 찾을 수 있습니다. 답변 작성이나 분석 단계는 이후 해당 원본 자료를 읽습니다. 표라면 결과를 사용하기 전에 실제 머리글과 값을 살펴보고, 장면이라면 관련 프레임과 연결된 텍스트를 살펴보세요.</p><p>voyage-multimodal-3와의 실질적인 차이는 3.5 에디션의 명시적인 비디오 지원과 추가 표현 선택지입니다. 이는 원본 자료를 찾는 임베딩 기능이며, 출력은 생성된 이미지, 비디오, 서술형 답변이 아니라 수치 벡터입니다.</p>",
  "aboutText": "voyage-multimodal-3.5는 텍스트, 이미지, 비디오를 아우르는 검색을 위한 Voyage AI의 임베딩 모델입니다. 텍스트와 시각 콘텐츠가 섞인 입력을 단일 트랜스포머 인코더로 처리해, 완전한 멀티모달 입력을 공통 벡터 공간에 표현합니다. 3.5 에디션은 명시적인 비디오 프레임 지원과 유연한 임베딩 차원을 추가합니다.\n\n### 텍스트와 시각 자료의 관계 보존하기\n\n문서 페이지나 섹션은 유용한 시각 정보를 보존하는 형태로 준비하세요. 차트와 짧은 설명을 담은 슬라이드는 슬라이드 이미지와 첨부 텍스트를 같은 순서 있는 입력에 넣어 표현할 수 있습니다. PDF 기반 컬렉션에서 문서화된 시각 입력은 페이지 스크린샷 또는 문서를 이미지로 표현한 자료입니다.\n\n보고서 차트에서는 제목, 축 레이블, 범례를 이미지에 보존하세요. 시각 자료를 해석하는 데 필요한 맥락을 제공한다면 설명 텍스트를 첨부하세요. 검색 후보가 문서 이름만 반환하는 대신 관련 페이지를 열 수 있도록, 결과 벡터 옆에 페이지 번호와 원본 식별자를 저장하세요.\n\n제조사의 입력 형식은 텍스트, 이미지, 비디오의 시퀀스를 지원합니다. 공개된 이미지 형식은 PNG, JPEG, WebP, GIF이며 비디오는 MP4입니다. 문서화된 방식에서 시각 콘텐츠는 URL 또는 Base64 데이터로 표현할 수 있습니다. 한 요청 안에서는 표현 방식을 일관되게 유지하세요.\n\n### 긴 비디오 전체 대신 장면 검색하기\n\n모델은 비디오를 순서 있는 프레임 시퀀스로 표현합니다. 제조사는 긴 비디오를 관련 장면으로 나누고, 사용 가능한 전사문 타임스탬프에 장면 경계를 맞추며, 해당 전사문 텍스트를 유지할 것을 권장합니다. 해상도나 프레임률을 낮추면 의미적으로 연속된 장면을 컨텍스트 예산 안에 넣는 데 도움이 됩니다.\n\n교육 비디오 컬렉션에서는 특정 조작부 조정법을 시연하는 장면을 찾는 질의를 사용할 수 있습니다. 색인한 각 장면에 시간 범위를 연결하세요. 일치하는 장면을 반환하고 프레임이나 원본 클립에서 실제 동작을 살펴보세요. 검색된 벡터를 녹화 내용 전체에 대한 글로 된 설명처럼 취급하지 마세요.\n\n전사문 텍스트를 멀티모달 입력의 일부로 준비하면 검색에 기여할 수 있습니다. 비디오 프레임 임베딩 자체가 발화 전사문을 제공하는 것은 아닙니다.\n\n### 컨텍스트와 준비 제한\n\n명시된 컨텍스트 길이는 입력당 32,000토큰입니다. Voyage의 공개 계산은 이미지 560픽셀마다, 비디오 1120픽셀마다 1토큰을 계산하므로 시각 콘텐츠가 텍스트와 예산을 공유합니다. 문서화된 제한에는 이미지당 1,600만 픽셀과 20 MB, 비디오당 20 MB도 포함됩니다. 목록에는 최대 1000개 입력과 합계 320,000토큰을 넣을 수 있습니다.\n\n기본 잘림 설정은 너무 긴 입력을 자릅니다. 경계가 이미지 중간에 있으면 이미지 전체를 버립니다. 따라서 예산 안에서 완전한 페이지나 장면을 준비하면 입력 내용을 더 예측 가능하게 유지할 수 있습니다. 문서에 제시된 다른 설정은 너무 긴 입력을 자르지 않고 거부합니다.\n\n### 벡터 차원과 검색 역할\n\n기본 출력 차원은 1024이며, 이 에디션에는 256, 512, 2048차원도 문서화되어 있습니다. 발표 자료는 Matryoshka 임베딩과 부동소수점, 부호 있는 또는 없는 8비트, 바이너리 표현을 설명합니다. 선택한 차원과 표현을 색인과 함께 보관하세요.\n\nVoyage의 검색 방식은 query와 document 입력을 구분합니다. 질의는 텍스트 또는 이미지일 수 있고, 색인 문서는 텍스트와 시각 자료를 결합할 수 있습니다. 완전한 입력 시퀀스마다 벡터 하나가 생성됩니다. 순위 결과를 살펴볼 수 있도록 원본 페이지, 이미지, 장면과의 연결을 저장하세요.\n\n### 반환된 시각 원본 활용하기\n\n검색 단계는 질의에 관련된 보고서 페이지, 표, 슬라이드, 장면을 찾을 수 있습니다. 답변 작성이나 분석 단계는 이후 해당 원본 자료를 읽습니다. 표라면 결과를 사용하기 전에 실제 머리글과 값을 살펴보고, 장면이라면 관련 프레임과 연결된 텍스트를 살펴보세요.\n\nvoyage-multimodal-3와의 실질적인 차이는 3.5 에디션의 명시적인 비디오 지원과 추가 표현 선택지입니다. 이는 원본 자료를 찾는 임베딩 기능이며, 출력은 생성된 이미지, 비디오, 서술형 답변이 아니라 수치 벡터입니다.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "320eac6091794de3386babf08d4525f3fe8a42e629cd126e299706ebbdfd2e66",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ko",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"닫기\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>VoyageAI by MongoDB /</span><code>voyageai/voyage-multimodal-3.5</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID 복사</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"모델 카드 섹션\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">시작하기</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">입력 및 메서드</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">요금</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">예제</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">결과</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">별칭</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API 메서드\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5\">임베딩</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">시작하기</h3><p class=\"mdesc-full\">Voyage AI voyage-multimodal-3.5는 텍스트, 이미지, 비디오 프레임을 공통 검색 공간에 임베딩합니다. 문서 스크린샷, 표, 장면처럼 섞여 있는 콘텐츠를 처리하며, 32,000토큰 입력과 기본 1024차원 표현을 제공합니다.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>허용 입력</dt><dd>텍스트 · token_ids</dd></div><div><dt>결과</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>모델 소개</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>voyage-multimodal-3.5는 텍스트, 이미지, 비디오를 아우르는 검색을 위한 Voyage AI의 임베딩 모델입니다. 텍스트와 시각 콘텐츠가 섞인 입력을 단일 트랜스포머 인코더로 처리해, 완전한 멀티모달 입력을 공통 벡터 공간에 표현합니다. 3.5 에디션은 명시적인 비디오 프레임 지원과 유연한 임베딩 차원을 추가합니다.</p><h4>텍스트와 시각 자료의 관계 보존하기</h4><p>문서 페이지나 섹션은 유용한 시각 정보를 보존하는 형태로 준비하세요. 차트와 짧은 설명을 담은 슬라이드는 슬라이드 이미지와 첨부 텍스트를 같은 순서 있는 입력에 넣어 표현할 수 있습니다. PDF 기반 컬렉션에서 문서화된 시각 입력은 페이지 스크린샷 또는 문서를 이미지로 표현한 자료입니다.</p><p>보고서 차트에서는 제목, 축 레이블, 범례를 이미지에 보존하세요. 시각 자료를 해석하는 데 필요한 맥락을 제공한다면 설명 텍스트를 첨부하세요. 검색 후보가 문서 이름만 반환하는 대신 관련 페이지를 열 수 있도록, 결과 벡터 옆에 페이지 번호와 원본 식별자를 저장하세요.</p><p>제조사의 입력 형식은 텍스트, 이미지, 비디오의 시퀀스를 지원합니다. 공개된 이미지 형식은 PNG, JPEG, WebP, GIF이며 비디오는 MP4입니다. 문서화된 방식에서 시각 콘텐츠는 URL 또는 Base64 데이터로 표현할 수 있습니다. 한 요청 안에서는 표현 방식을 일관되게 유지하세요.</p><h4>긴 비디오 전체 대신 장면 검색하기</h4><p>모델은 비디오를 순서 있는 프레임 시퀀스로 표현합니다. 제조사는 긴 비디오를 관련 장면으로 나누고, 사용 가능한 전사문 타임스탬프에 장면 경계를 맞추며, 해당 전사문 텍스트를 유지할 것을 권장합니다. 해상도나 프레임률을 낮추면 의미적으로 연속된 장면을 컨텍스트 예산 안에 넣는 데 도움이 됩니다.</p><p>교육 비디오 컬렉션에서는 특정 조작부 조정법을 시연하는 장면을 찾는 질의를 사용할 수 있습니다. 색인한 각 장면에 시간 범위를 연결하세요. 일치하는 장면을 반환하고 프레임이나 원본 클립에서 실제 동작을 살펴보세요. 검색된 벡터를 녹화 내용 전체에 대한 글로 된 설명처럼 취급하지 마세요.</p><p>전사문 텍스트를 멀티모달 입력의 일부로 준비하면 검색에 기여할 수 있습니다. 비디오 프레임 임베딩 자체가 발화 전사문을 제공하는 것은 아닙니다.</p><h4>컨텍스트와 준비 제한</h4><p>명시된 컨텍스트 길이는 입력당 32,000토큰입니다. Voyage의 공개 계산은 이미지 560픽셀마다, 비디오 1120픽셀마다 1토큰을 계산하므로 시각 콘텐츠가 텍스트와 예산을 공유합니다. 문서화된 제한에는 이미지당 1,600만 픽셀과 20 MB, 비디오당 20 MB도 포함됩니다. 목록에는 최대 1000개 입력과 합계 320,000토큰을 넣을 수 있습니다.</p><p>기본 잘림 설정은 너무 긴 입력을 자릅니다. 경계가 이미지 중간에 있으면 이미지 전체를 버립니다. 따라서 예산 안에서 완전한 페이지나 장면을 준비하면 입력 내용을 더 예측 가능하게 유지할 수 있습니다. 문서에 제시된 다른 설정은 너무 긴 입력을 자르지 않고 거부합니다.</p><h4>벡터 차원과 검색 역할</h4><p>기본 출력 차원은 1024이며, 이 에디션에는 256, 512, 2048차원도 문서화되어 있습니다. 발표 자료는 Matryoshka 임베딩과 부동소수점, 부호 있는 또는 없는 8비트, 바이너리 표현을 설명합니다. 선택한 차원과 표현을 색인과 함께 보관하세요.</p><p>Voyage의 검색 방식은 query와 document 입력을 구분합니다. 질의는 텍스트 또는 이미지일 수 있고, 색인 문서는 텍스트와 시각 자료를 결합할 수 있습니다. 완전한 입력 시퀀스마다 벡터 하나가 생성됩니다. 순위 결과를 살펴볼 수 있도록 원본 페이지, 이미지, 장면과의 연결을 저장하세요.</p><h4>반환된 시각 원본 활용하기</h4><p>검색 단계는 질의에 관련된 보고서 페이지, 표, 슬라이드, 장면을 찾을 수 있습니다. 답변 작성이나 분석 단계는 이후 해당 원본 자료를 읽습니다. 표라면 결과를 사용하기 전에 실제 머리글과 값을 살펴보고, 장면이라면 관련 프레임과 연결된 텍스트를 살펴보세요.</p><p>voyage-multimodal-3와의 실질적인 차이는 3.5 에디션의 명시적인 비디오 지원과 추가 표현 선택지입니다. 이는 원본 자료를 찾는 임베딩 기능이며, 출력은 생성된 이미지, 비디오, 서술형 답변이 아니라 수치 벡터입니다.</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 한도</span><div>voyageai/voyage-multimodal-3.5</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>최소 항목 수: 1</div><div>조건: 비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.</div><div>입력 허용량: 최댓값: 32,000 · 텍스트 단위: UTF8 바이트 · 토큰 단위: 토큰 배열 요소</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>지원되지 않음</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>최솟값: 1</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: 원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>조건: provider.options가 거부됨</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>입력 자료 조합</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>메서드 매개변수와 수명 주기</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>명세</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>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>$0.00024</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2705-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2705-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2705-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2705-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2705-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2705-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-multimodal-3.5&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-2705-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2705-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-multimodal-3.5&#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-multimodal-3.5&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-multimodal-3.5</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-multimodal-3.5&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-multimodal-3.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-multimodal-3.5",
      "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-multimodal-3.5"
                ],
                "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": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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-multimodal-3.5\", \"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-multimodal-3.5',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": 0.24,
        "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": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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-multimodal-3.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "352554b0b5fbfd2d39d69d7cdf13ebc0df6a3e08311de2360c6a42bcc49988a6",
    "input_html_sha256": "438039adbd10d30006b38276f87c80d74274526c86ebd77e8f81f1845b7ae421",
    "private_audit_sha256": "83bf29eb3977c43284461493c304e5ff21ec4c70f99a2a48f95a6cb5d8d3d018",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/voyageai-voyage-multimodal-3-5/",
    "description": "Voyage AI voyage-multimodal-3.5는 텍스트, 이미지, 비디오 프레임을 공통 검색 공간에 임베딩합니다. 문서 스크린샷, 표, 장면처럼 섞여 있는 콘텐츠를 처리하며, 32,000토큰 입력과 기본 1024차원 표현을 제공합니다.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/voyageai-voyage-multimodal-3-5/index.md",
    "title": "VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/voyageai-voyage-multimodal-3-5/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "voyage-multimodal-3.5는 텍스트, 이미지, 비디오를 아우르는 검색을 위한 Voyage AI의 임베딩 모델입니다. 텍스트와 시각 콘텐츠가 섞인 입력을 단일 트랜스포머 인코더로 처리해, 완전한 멀티모달 입력을 공통 벡터 공간에 표현합니다. 3.5 에디션은 명시적인 비디오 프레임 지원과 유연한 임베딩 차원을 추가합니다.\n\n### 텍스트와 시각 자료의 관계 보존하기\n\n문서 페이지나 섹션은 유용한 시각 정보를 보존하는 형태로 준비하세요. 차트와 짧은 설명을 담은 슬라이드는 슬라이드 이미지와 첨부 텍스트를 같은 순서 있는 입력에 넣어 표현할 수 있습니다. PDF 기반 컬렉션에서 문서화된 시각 입력은 페이지 스크린샷 또는 문서를 이미지로 표현한 자료입니다.\n\n보고서 차트에서는 제목, 축 레이블, 범례를 이미지에 보존하세요. 시각 자료를 해석하는 데 필요한 맥락을 제공한다면 설명 텍스트를 첨부하세요. 검색 후보가 문서 이름만 반환하는 대신 관련 페이지를 열 수 있도록, 결과 벡터 옆에 페이지 번호와 원본 식별자를 저장하세요.\n\n제조사의 입력 형식은 텍스트, 이미지, 비디오의 시퀀스를 지원합니다. 공개된 이미지 형식은 PNG, JPEG, WebP, GIF이며 비디오는 MP4입니다. 문서화된 방식에서 시각 콘텐츠는 URL 또는 Base64 데이터로 표현할 수 있습니다. 한 요청 안에서는 표현 방식을 일관되게 유지하세요.\n\n### 긴 비디오 전체 대신 장면 검색하기\n\n모델은 비디오를 순서 있는 프레임 시퀀스로 표현합니다. 제조사는 긴 비디오를 관련 장면으로 나누고, 사용 가능한 전사문 타임스탬프에 장면 경계를 맞추며, 해당 전사문 텍스트를 유지할 것을 권장합니다. 해상도나 프레임률을 낮추면 의미적으로 연속된 장면을 컨텍스트 예산 안에 넣는 데 도움이 됩니다.\n\n교육 비디오 컬렉션에서는 특정 조작부 조정법을 시연하는 장면을 찾는 질의를 사용할 수 있습니다. 색인한 각 장면에 시간 범위를 연결하세요. 일치하는 장면을 반환하고 프레임이나 원본 클립에서 실제 동작을 살펴보세요. 검색된 벡터를 녹화 내용 전체에 대한 글로 된 설명처럼 취급하지 마세요.\n\n전사문 텍스트를 멀티모달 입력의 일부로 준비하면 검색에 기여할 수 있습니다. 비디오 프레임 임베딩 자체가 발화 전사문을 제공하는 것은 아닙니다.\n\n### 컨텍스트와 준비 제한\n\n명시된 컨텍스트 길이는 입력당 32,000토큰입니다. Voyage의 공개 계산은 이미지 560픽셀마다, 비디오 1120픽셀마다 1토큰을 계산하므로 시각 콘텐츠가 텍스트와 예산을 공유합니다. 문서화된 제한에는 이미지당 1,600만 픽셀과 20 MB, 비디오당 20 MB도 포함됩니다. 목록에는 최대 1000개 입력과 합계 320,000토큰을 넣을 수 있습니다.\n\n기본 잘림 설정은 너무 긴 입력을 자릅니다. 경계가 이미지 중간에 있으면 이미지 전체를 버립니다. 따라서 예산 안에서 완전한 페이지나 장면을 준비하면 입력 내용을 더 예측 가능하게 유지할 수 있습니다. 문서에 제시된 다른 설정은 너무 긴 입력을 자르지 않고 거부합니다.\n\n### 벡터 차원과 검색 역할\n\n기본 출력 차원은 1024이며, 이 에디션에는 256, 512, 2048차원도 문서화되어 있습니다. 발표 자료는 Matryoshka 임베딩과 부동소수점, 부호 있는 또는 없는 8비트, 바이너리 표현을 설명합니다. 선택한 차원과 표현을 색인과 함께 보관하세요.\n\nVoyage의 검색 방식은 query와 document 입력을 구분합니다. 질의는 텍스트 또는 이미지일 수 있고, 색인 문서는 텍스트와 시각 자료를 결합할 수 있습니다. 완전한 입력 시퀀스마다 벡터 하나가 생성됩니다. 순위 결과를 살펴볼 수 있도록 원본 페이지, 이미지, 장면과의 연결을 저장하세요.\n\n### 반환된 시각 원본 활용하기\n\n검색 단계는 질의에 관련된 보고서 페이지, 표, 슬라이드, 장면을 찾을 수 있습니다. 답변 작성이나 분석 단계는 이후 해당 원본 자료를 읽습니다. 표라면 결과를 사용하기 전에 실제 머리글과 값을 살펴보고, 장면이라면 관련 프레임과 연결된 텍스트를 살펴보세요.\n\nvoyage-multimodal-3와의 실질적인 차이는 3.5 에디션의 명시적인 비디오 지원과 추가 표현 선택지입니다. 이는 원본 자료를 찾는 임베딩 기능이며, 출력은 생성된 이미지, 비디오, 서술형 답변이 아니라 수치 벡터입니다.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
    "canonical_model": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text",
        "image"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/voyage-multimodal-3.5"
                ],
                "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": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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-multimodal-3.5\", \"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-multimodal-3.5',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": 0.24,
        "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": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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-multimodal-3.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5",
    "price": {
      "in": 0.24,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.24,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "voyageai/voyage-multimodal-3.5",
    "short": "Voyage AI voyage-multimodal-3.5는 텍스트, 이미지, 비디오 프레임을 공통 검색 공간에 임베딩합니다. 문서 스크린샷, 표, 장면처럼 섞여 있는 콘텐츠를 처리하며, 32,000토큰 입력과 기본 1024차원 표현을 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",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Voyage AI voyage-multimodal-3.5는 텍스트, 이미지, 비디오 프레임을 공통 검색 공간에 임베딩합니다. 문서 스크린샷, 표, 장면처럼 섞여 있는 콘텐츠를 처리하며, 32,000토큰 입력과 기본 1024차원 표현을 제공합니다.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "cce45b08ea72d79ced86347d63f0160295f3e01e08996fe7be9b42cc66f5e625",
    "renderer_sha256": "6825a317438b70ab0939441dcebefece462384e77f7e96cce899605c4b208caa"
  },
  "sourceRevision": "ab4718458a2744b8c294fbec02de737a3652c2eac81f1e64d21610d64ddcda77"
}