{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3 Rerank vertina kandidatinius tekstus pagal pateiktą užklausą ir rikiavimo instrukciją. Tikslus sukonfigūruotas modelio identifikatorius yra qwen3-rerank. Jo paskirtis — surikiuoti pateiktus kandidatus paieškai ir dokumentų atrankai; užklausoje klausimas, instrukcija bei kandidatinės ištraukos laikomi kartu, kad atitikties vertinimą būtų galima atsekti iki įvesčių.</p><p>Parenkite documents kaip eilučių masyvą, kiekviename elemente pateikdami vieną kandidatinę ištrauką. Atskirai išsaugokite kiekvienos masyvo pozicijos sąsają su savo dokumento identifikatoriumi, pavadinimu ar šaltinio vieta. Taip programa gali susieti surikiuotą rezultatą su pradine ištrauka nepridėdama nedokumentuotų identifikatorių objektų į eilučių masyvą. Pagalbos paieškai kandidatai gali būti aktualios dalys, jau atrinktos iš produkto vadovo; query turi nurodyti tikrąjį naudotojo informacijos poreikį.</p><p>Dokumentuotoje užklausoje privalomi model, documents, query, top_n ir instruct. Laukai query ir instruct yra eilutės, o top_n — aiškiai pateikiamas sveikasis skaičius. Paskelbtame pavyzdyje naudojami trys kandidatiniai tekstai, top_n=2 ir instrukcija atrinkti aktualias ištraukas, atsakančias į žiniatinklio paieškos užklausą. Naudokite instruct rikiavimui svarbiam ryšiui nurodyti, tikrąjį klausimą laikydami query, o vertintiną medžiagą — documents.</p><p>Operacijos vadove nurodytas maksimalus įvesties ilgis 30K. Kandidatines ištraukas sutelkite į atitikčiai įvertinti reikalingą tekstą, išsaugodami antraštes ar gretimą kontekstą, kai jie keičia prasmę. Išlaikykite šaltinių ribas, kad pasirinktą ištrauką vis dar būtų galima patikrinti pradiniame dokumente. Tikslus užklausos profilis ir jo privalomi laukai lieka įvesties parengimo pagrindas.</p><p>Grąžintame struktūruotame rezultate yra results įrašai su index ir relevance_score. Laukas index nurodo kandidato poziciją pradiniame documents masyve, o ne jo poziciją surikiuotų rezultatų sąraše. Išlaikykite grąžintą eilės tvarką ir kiekvieną index naudokite atitinkamam įvesties tekstui atkurti. Išsaugokite kiekvieną grąžintą rezultatą, kad programa galėtų kartu patikrinti pasirinktus kandidatus ir jų įverčius.</p><p>Išsaugokite visą JSON atsakymą, įskaitant jo model, atsakymo id ir usage.total_tokens. Grąžinto dokumento teksto gali nebūti, todėl apdorodami indeksus turėkite pradinį kandidatų masyvą. Atitikties įverčiai ir pateiktas naudojimas atlieka skirtingus vaidmenis: įverčiai aprašo rikiavimo rezultatą, o naudojimas — operacijai pateiktą kiekį. Nė vienas nepakeičia šaltinio ištraukos, pagrindžiančios vėlesnį atsakymą.</p><p>Paieškos darbo eigoje naudokite rikiavimą ištraukoms, kurias kitas žingsnis turi patikrinti ar cituoti, atrinkti. Prieš pateikdami pasirinktos ištraukos turinį kaip pagrindą palyginkite ją su užklausa ir instrukcija. Aukšta vieta rezultatų sąraše nurodo kandidatą peržiūrai; galutinis programos atsakymas turi likti susietas su tikruoju tekstu ir jo šaltinio identifikatoriumi.</p><p>Rezultatą tikrinkite naudodami būdingas užklausas ir programos naudojamus kandidatų rinkinius. Tikrinkite, ar indeksai nurodo numatytus pradinius tekstus, ar eilės tvarka atitinka pateiktą instrukciją ir ar pasirinktos ištraukos atsako į klausimą. Tikslų modelio identifikatorių, query, instrukciją, kandidatų susiejimą ir visą atsakymą laikykite kartu, sukurdami pakartotinai naudojamą atrankos pagal atitiktį įrašą kitam paieškos ar dokumento žingsniui.</p>",
  "aboutText": "Qwen3 Rerank vertina kandidatinius tekstus pagal pateiktą užklausą ir rikiavimo instrukciją. Tikslus sukonfigūruotas modelio identifikatorius yra qwen3-rerank. Jo paskirtis — surikiuoti pateiktus kandidatus paieškai ir dokumentų atrankai; užklausoje klausimas, instrukcija bei kandidatinės ištraukos laikomi kartu, kad atitikties vertinimą būtų galima atsekti iki įvesčių.\n\nParenkite documents kaip eilučių masyvą, kiekviename elemente pateikdami vieną kandidatinę ištrauką. Atskirai išsaugokite kiekvienos masyvo pozicijos sąsają su savo dokumento identifikatoriumi, pavadinimu ar šaltinio vieta. Taip programa gali susieti surikiuotą rezultatą su pradine ištrauka nepridėdama nedokumentuotų identifikatorių objektų į eilučių masyvą. Pagalbos paieškai kandidatai gali būti aktualios dalys, jau atrinktos iš produkto vadovo; query turi nurodyti tikrąjį naudotojo informacijos poreikį.\n\nDokumentuotoje užklausoje privalomi model, documents, query, top_n ir instruct. Laukai query ir instruct yra eilutės, o top_n — aiškiai pateikiamas sveikasis skaičius. Paskelbtame pavyzdyje naudojami trys kandidatiniai tekstai, top_n=2 ir instrukcija atrinkti aktualias ištraukas, atsakančias į žiniatinklio paieškos užklausą. Naudokite instruct rikiavimui svarbiam ryšiui nurodyti, tikrąjį klausimą laikydami query, o vertintiną medžiagą — documents.\n\nOperacijos vadove nurodytas maksimalus įvesties ilgis 30K. Kandidatines ištraukas sutelkite į atitikčiai įvertinti reikalingą tekstą, išsaugodami antraštes ar gretimą kontekstą, kai jie keičia prasmę. Išlaikykite šaltinių ribas, kad pasirinktą ištrauką vis dar būtų galima patikrinti pradiniame dokumente. Tikslus užklausos profilis ir jo privalomi laukai lieka įvesties parengimo pagrindas.\n\nGrąžintame struktūruotame rezultate yra results įrašai su index ir relevance_score. Laukas index nurodo kandidato poziciją pradiniame documents masyve, o ne jo poziciją surikiuotų rezultatų sąraše. Išlaikykite grąžintą eilės tvarką ir kiekvieną index naudokite atitinkamam įvesties tekstui atkurti. Išsaugokite kiekvieną grąžintą rezultatą, kad programa galėtų kartu patikrinti pasirinktus kandidatus ir jų įverčius.\n\nIšsaugokite visą JSON atsakymą, įskaitant jo model, atsakymo id ir usage.total_tokens. Grąžinto dokumento teksto gali nebūti, todėl apdorodami indeksus turėkite pradinį kandidatų masyvą. Atitikties įverčiai ir pateiktas naudojimas atlieka skirtingus vaidmenis: įverčiai aprašo rikiavimo rezultatą, o naudojimas — operacijai pateiktą kiekį. Nė vienas nepakeičia šaltinio ištraukos, pagrindžiančios vėlesnį atsakymą.\n\nPaieškos darbo eigoje naudokite rikiavimą ištraukoms, kurias kitas žingsnis turi patikrinti ar cituoti, atrinkti. Prieš pateikdami pasirinktos ištraukos turinį kaip pagrindą palyginkite ją su užklausa ir instrukcija. Aukšta vieta rezultatų sąraše nurodo kandidatą peržiūrai; galutinis programos atsakymas turi likti susietas su tikruoju tekstu ir jo šaltinio identifikatoriumi.\n\nRezultatą tikrinkite naudodami būdingas užklausas ir programos naudojamus kandidatų rinkinius. Tikrinkite, ar indeksai nurodo numatytus pradinius tekstus, ar eilės tvarka atitinka pateiktą instrukciją ir ar pasirinktos ištraukos atsako į klausimą. Tikslų modelio identifikatorių, query, instrukciją, kandidatų susiejimą ir visą atsakymą laikykite kartu, sukurdami pakartotinai naudojamą atrankos pagal atitiktį įrašą kitam paieškos ar dokumento žingsniui.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "0418bd245c781ee26280b5bd95848216ab8ff84084710a9be9195cae764c4480",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "lt",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Qwen: Qwen3 Rerank</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Qwen /</span><code>qwen3-rerank</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopijuoti ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modelio kortelės skyriai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Pradžia</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Įvestys ir metodai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Planai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Pavyzdžiai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Rezultatai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Pseudonimai</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API metodai\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|rerank|/v1/rerank|qwen3-rerank\">Perrikiavimas</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\">Pradžia</h3><p class=\"mdesc-full\">Qwen3 Rerank surikiuoja kandidatinius tekstus pagal pateiktą užklausą ir instrukciją. Tikslus qwen3-rerank profilis priima tekstinių dokumentų sąrašus ir grąžina indeksuotus atitikties įverčius su naudojimo metaduomenimis paieškos bei dokumentų atrankos darbo eigoms.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Leidžiamos įvestys</dt><dd>Tekstas</dd></div><div><dt>Rezultatai</dt><dd>structured</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Apie modelį</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3 Rerank vertina kandidatinius tekstus pagal pateiktą užklausą ir rikiavimo instrukciją. Tikslus sukonfigūruotas modelio identifikatorius yra qwen3-rerank. Jo paskirtis — surikiuoti pateiktus kandidatus paieškai ir dokumentų atrankai; užklausoje klausimas, instrukcija bei kandidatinės ištraukos laikomi kartu, kad atitikties vertinimą būtų galima atsekti iki įvesčių.</p><p>Parenkite documents kaip eilučių masyvą, kiekviename elemente pateikdami vieną kandidatinę ištrauką. Atskirai išsaugokite kiekvienos masyvo pozicijos sąsają su savo dokumento identifikatoriumi, pavadinimu ar šaltinio vieta. Taip programa gali susieti surikiuotą rezultatą su pradine ištrauka nepridėdama nedokumentuotų identifikatorių objektų į eilučių masyvą. Pagalbos paieškai kandidatai gali būti aktualios dalys, jau atrinktos iš produkto vadovo; query turi nurodyti tikrąjį naudotojo informacijos poreikį.</p><p>Dokumentuotoje užklausoje privalomi model, documents, query, top_n ir instruct. Laukai query ir instruct yra eilutės, o top_n — aiškiai pateikiamas sveikasis skaičius. Paskelbtame pavyzdyje naudojami trys kandidatiniai tekstai, top_n=2 ir instrukcija atrinkti aktualias ištraukas, atsakančias į žiniatinklio paieškos užklausą. Naudokite instruct rikiavimui svarbiam ryšiui nurodyti, tikrąjį klausimą laikydami query, o vertintiną medžiagą — documents.</p><p>Operacijos vadove nurodytas maksimalus įvesties ilgis 30K. Kandidatines ištraukas sutelkite į atitikčiai įvertinti reikalingą tekstą, išsaugodami antraštes ar gretimą kontekstą, kai jie keičia prasmę. Išlaikykite šaltinių ribas, kad pasirinktą ištrauką vis dar būtų galima patikrinti pradiniame dokumente. Tikslus užklausos profilis ir jo privalomi laukai lieka įvesties parengimo pagrindas.</p><p>Grąžintame struktūruotame rezultate yra results įrašai su index ir relevance_score. Laukas index nurodo kandidato poziciją pradiniame documents masyve, o ne jo poziciją surikiuotų rezultatų sąraše. Išlaikykite grąžintą eilės tvarką ir kiekvieną index naudokite atitinkamam įvesties tekstui atkurti. Išsaugokite kiekvieną grąžintą rezultatą, kad programa galėtų kartu patikrinti pasirinktus kandidatus ir jų įverčius.</p><p>Išsaugokite visą JSON atsakymą, įskaitant jo model, atsakymo id ir usage.total_tokens. Grąžinto dokumento teksto gali nebūti, todėl apdorodami indeksus turėkite pradinį kandidatų masyvą. Atitikties įverčiai ir pateiktas naudojimas atlieka skirtingus vaidmenis: įverčiai aprašo rikiavimo rezultatą, o naudojimas — operacijai pateiktą kiekį. Nė vienas nepakeičia šaltinio ištraukos, pagrindžiančios vėlesnį atsakymą.</p><p>Paieškos darbo eigoje naudokite rikiavimą ištraukoms, kurias kitas žingsnis turi patikrinti ar cituoti, atrinkti. Prieš pateikdami pasirinktos ištraukos turinį kaip pagrindą palyginkite ją su užklausa ir instrukcija. Aukšta vieta rezultatų sąraše nurodo kandidatą peržiūrai; galutinis programos atsakymas turi likti susietas su tikruoju tekstu ir jo šaltinio identifikatoriumi.</p><p>Rezultatą tikrinkite naudodami būdingas užklausas ir programos naudojamus kandidatų rinkinius. Tikrinkite, ar indeksai nurodo numatytus pradinius tekstus, ar eilės tvarka atitinka pateiktą instrukciją ir ar pasirinktos ištraukos atsako į klausimą. Tikslų modelio identifikatorių, query, instrukciją, kandidatų susiejimą ir visą atsakymą laikykite kartu, sukurdami pakartotinai naudojamą atrankos pagal atitiktį įrašą kitam paieškos ar dokumento žingsniui.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Perrikiavimas</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>structured</code></dd></div><div><dt>Išvesties formatas</dt><dd>application/json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Laukas</th><th>Tipas</th><th>Reikalavimas</th><th>Reikšmės ir ribos</th><th>Numatyta</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>qwen3-rerank</div><div>Sąlygos: Tiesioginė modelio parinkiklio reikšmė.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Sąlygos: Teksto fragmentai kandidatai, išsaugoti pradine įvesties tvarka.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">query</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Sąlygos: Aktualumo paieškos užklausa.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">top_n</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Sąlygos: Pageidaujamas surikiuotų rezultatų skaičius; dokumentacijoje nenurodyti minimumas, maksimumas ar numatytoji reikšmė netvirtinami.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">instruct</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Sąlygos: Informacijos gavimo užduotį apibūdinanti instrukcija.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Įvesties medžiagos deriniai</summary><p class=\"note-s\"><b></b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametras</th><th>Specifikacija</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>model, documents, query, top_n, instruct</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>additional_properties</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>true</td></tr></tbody></table></div><p>Gyvavimo ciklas: <code>synchronous</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Planai</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.</p><dl data-price-conditions><dt>Spartusis režimas</dt><dd>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Pasirinkus spartųjį režimą</span></dd><dt>Flex režimas</dt><dd>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Pasirinkus flex režimą</span></dd><dt>Didžiausios samprotavimo pastangos</dt><dd>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot įkainiai</h4><h4>Kainos pagal konfigūraciją</h4><p class=\"note-s\">Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</th><th>Apskaitos vienetas</th><th>Mokestis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Baziniai žetonų įkainiai</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>Bazinis įkainis</td><td data-cell-label=\"Apskaitos vienetas\"><span class=\"card-cell-label\">Apskaitos vienetas</span>—</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Talpyklos skaitymas</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>žetonai iš viso</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>—</td><td data-cell-label=\"Apskaitos vienetas\"><span class=\"card-cell-label\">Apskaitos vienetas</span>/ 1K tokenų</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · žetonai iš viso</span> <b>$0.00014</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. <a href=\"/docs/lt/billing/reserve/\">Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Užklausų pavyzdžiai</h3><h4>Ailoot Ultra · Perrikiavimas</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodo variantai\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2786-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2786-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">JSON · pakartotinai reitinguokite tekstą</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopijuoti kodą\"><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-2786-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2786-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;qwen3-rerank&quot;,\n  &quot;query&quot;: &quot;Which passage discusses text ranking?&quot;,\n  &quot;documents&quot;: [\n    &quot;Text ranking orders candidate passages by relevance.&quot;,\n    &quot;Quantum computing studies computation using quantum systems.&quot;,\n    &quot;Pretrained language models can improve text ranking.&quot;\n  ],\n  &quot;top_n&quot;: 2,\n  &quot;instruct&quot;: &quot;Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.&quot;\n}</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Gauti ir išsaugoti rezultatus</h3><h4>Ailoot Ultra · Perrikiavimas</h4><p class=\"note-s\">Perskaitykite indeksus ir aktualumo balus, o kiekvieną indeksą susiekite su pradiniais savo dokumentais. Pakartotinai pateikto dokumento gali nebūti.</p><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą</h5><p class=\"note-s\">Po siuntimo, kurio baigtis neaiški, išsaugokite pradinį atsakymą ir užklausos id; niekada jos nekartokite.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Atsakymo laukai</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Laukas</th><th>Tipas</th><th>Reikšmė</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>integer</td><td data-cell-label=\"Reikšmė\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmė</span>Atitinkamo pradinio įvesties dokumento indeksas.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>number</td><td data-cell-label=\"Reikšmė\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmė</span>Grąžintas aktualumo balas.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>string</td><td data-cell-label=\"Reikšmė\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmė</span>Tikras atsakyme nurodytas modelis.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>string</td><td data-cell-label=\"Reikšmė\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmė</span>Tikras atsakymo identifikatorius.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>integer</td><td data-cell-label=\"Reikšmė\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmė</span>Išmatuotas bendras atsiskaitymui naudojamas žetonų skaičius.</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Klaidos ir tolesni veiksmai</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Atsakymas</th><th>Sąlyga</th><th>Kitas žingsnis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Netinkamas JSON arba netinkamas privalomo modelio pasirinkimas.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Prieš naują užklausą pataisykite nurodytą įvestį.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Negaliojantis API raktas.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Naudokite savo galiojantį Ailoot API raktą.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>503 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Struktūruota metodo kainodara arba prieigos suteikimas nepasiekiami.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Išsaugokite pradinį atsakymą; nekartokite siuntimo, kurio baigtis neaiški.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Pseudonimai</h3><h4>Modelių pseudonimai</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</code></a></span></p><h4>Metodų kelių pseudonimai</h4><p class=\"note-s\">Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.</p><h4>Susiję ID iškvietimui</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen3-rerank",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|qwen3-rerank",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "errors": [
              {
                "condition": "Netinkamas JSON arba netinkamas privalomo modelio pasirinkimas.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prieš naują užklausą pataisykite nurodytą įvestį.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Negaliojantis API raktas.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Naudokite savo galiojantį Ailoot API raktą.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "Struktūruota metodo kainodara arba prieigos suteikimas nepasiekiami.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Išsaugokite pradinį atsakymą; nekartokite siuntimo, kurio baigtis neaiški.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "Po siuntimo, kurio baigtis neaiški, išsaugokite pradinį atsakymą ir užklausos id; niekada jos nekartokite."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "Atitinkamo pradinio įvesties dokumento indeksas.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Grąžintas aktualumo balas.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Tikras atsakyme nurodytas modelis.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Tikras atsakymo identifikatorius.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Išmatuotas bendras atsiskaitymui naudojamas žetonų skaičius.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "Perskaitykite indeksus ir aktualumo balus, o kiekvieną indeksą susiekite su pradiniais savo dokumentais. Pakartotinai pateikto dokumento gali nebūti."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Tiesioginė modelio parinkiklio reikšmė.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Teksto fragmentai kandidatai, išsaugoti pradine įvesties tvarka.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Aktualumo paieškos užklausa.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Pageidaujamas surikiuotų rezultatų skaičius; dokumentacijoje nenurodyti minimumas, maksimumas ar numatytoji reikšmė netvirtinami.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Informacijos gavimo užduotį apibūdinanti instrukcija.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"qwen3-rerank\",\n  \"query\": \"Which passage discusses text ranking?\",\n  \"documents\": [\n    \"Text ranking orders candidate passages by relevance.\",\n    \"Quantum computing studies computation using quantum systems.\",\n    \"Pretrained language models can improve text ranking.\"\n  ],\n  \"top_n\": 2,\n  \"instruct\": \"Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\"\n}",
            "label": "JSON · rerank text",
            "language": "json"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
          "Billing uses measured total tokens."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Perrikiavimas",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "structured"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 1.4e-07
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0.00014000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "qwen3-rerank",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "bbbd462931ec45564601ab4dc6622513c740f5b8c0eb07c42399bbf8854317aa",
    "input_html_sha256": "4c9e66e9911b1076e82aecaf128bf29f88f53176069f6251b20647befa2ec2d8",
    "private_audit_sha256": "a5bfae0f7846b6bf49601c32904a61f3a5a7bf304162256e138083cb6bb4b965",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen3-rerank/",
    "description": "Qwen3 Rerank surikiuoja kandidatinius tekstus pagal pateiktą užklausą ir instrukciją. Tikslus qwen3-rerank profilis priima tekstinių dokumentų sąrašus ir grąžina indeksuotus atitikties įverčius su naudojimo metaduomenimis paieškos bei dokumentų atrankos darbo eigoms.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen3-rerank/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Rerank — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/qwen3-rerank/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3 Rerank vertina kandidatinius tekstus pagal pateiktą užklausą ir rikiavimo instrukciją. Tikslus sukonfigūruotas modelio identifikatorius yra qwen3-rerank. Jo paskirtis — surikiuoti pateiktus kandidatus paieškai ir dokumentų atrankai; užklausoje klausimas, instrukcija bei kandidatinės ištraukos laikomi kartu, kad atitikties vertinimą būtų galima atsekti iki įvesčių.\n\nParenkite documents kaip eilučių masyvą, kiekviename elemente pateikdami vieną kandidatinę ištrauką. Atskirai išsaugokite kiekvienos masyvo pozicijos sąsają su savo dokumento identifikatoriumi, pavadinimu ar šaltinio vieta. Taip programa gali susieti surikiuotą rezultatą su pradine ištrauka nepridėdama nedokumentuotų identifikatorių objektų į eilučių masyvą. Pagalbos paieškai kandidatai gali būti aktualios dalys, jau atrinktos iš produkto vadovo; query turi nurodyti tikrąjį naudotojo informacijos poreikį.\n\nDokumentuotoje užklausoje privalomi model, documents, query, top_n ir instruct. Laukai query ir instruct yra eilutės, o top_n — aiškiai pateikiamas sveikasis skaičius. Paskelbtame pavyzdyje naudojami trys kandidatiniai tekstai, top_n=2 ir instrukcija atrinkti aktualias ištraukas, atsakančias į žiniatinklio paieškos užklausą. Naudokite instruct rikiavimui svarbiam ryšiui nurodyti, tikrąjį klausimą laikydami query, o vertintiną medžiagą — documents.\n\nOperacijos vadove nurodytas maksimalus įvesties ilgis 30K. Kandidatines ištraukas sutelkite į atitikčiai įvertinti reikalingą tekstą, išsaugodami antraštes ar gretimą kontekstą, kai jie keičia prasmę. Išlaikykite šaltinių ribas, kad pasirinktą ištrauką vis dar būtų galima patikrinti pradiniame dokumente. Tikslus užklausos profilis ir jo privalomi laukai lieka įvesties parengimo pagrindas.\n\nGrąžintame struktūruotame rezultate yra results įrašai su index ir relevance_score. Laukas index nurodo kandidato poziciją pradiniame documents masyve, o ne jo poziciją surikiuotų rezultatų sąraše. Išlaikykite grąžintą eilės tvarką ir kiekvieną index naudokite atitinkamam įvesties tekstui atkurti. Išsaugokite kiekvieną grąžintą rezultatą, kad programa galėtų kartu patikrinti pasirinktus kandidatus ir jų įverčius.\n\nIšsaugokite visą JSON atsakymą, įskaitant jo model, atsakymo id ir usage.total_tokens. Grąžinto dokumento teksto gali nebūti, todėl apdorodami indeksus turėkite pradinį kandidatų masyvą. Atitikties įverčiai ir pateiktas naudojimas atlieka skirtingus vaidmenis: įverčiai aprašo rikiavimo rezultatą, o naudojimas — operacijai pateiktą kiekį. Nė vienas nepakeičia šaltinio ištraukos, pagrindžiančios vėlesnį atsakymą.\n\nPaieškos darbo eigoje naudokite rikiavimą ištraukoms, kurias kitas žingsnis turi patikrinti ar cituoti, atrinkti. Prieš pateikdami pasirinktos ištraukos turinį kaip pagrindą palyginkite ją su užklausa ir instrukcija. Aukšta vieta rezultatų sąraše nurodo kandidatą peržiūrai; galutinis programos atsakymas turi likti susietas su tikruoju tekstu ir jo šaltinio identifikatoriumi.\n\nRezultatą tikrinkite naudodami būdingas užklausas ir programos naudojamus kandidatų rinkinius. Tikrinkite, ar indeksai nurodo numatytus pradinius tekstus, ar eilės tvarka atitinka pateiktą instrukciją ir ar pasirinktos ištraukos atsako į klausimą. Tikslų modelio identifikatorių, query, instrukciją, kandidatų susiejimą ir visą atsakymą laikykite kartu, sukurdami pakartotinai naudojamą atrankos pagal atitiktį įrašą kitam paieškos ar dokumento žingsniui.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Qwen",
    "capabilities": {
      "context_length": 30000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "rerank"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00014000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ],
        "summary": "Visa konfigūracijos kainodara pateikta išsamioje informacijoje."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "qwen3-rerank",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "rerank",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "errors": [
              {
                "condition": "Netinkamas JSON arba netinkamas privalomo modelio pasirinkimas.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prieš naują užklausą pataisykite nurodytą įvestį.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Negaliojantis API raktas.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Naudokite savo galiojantį Ailoot API raktą.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "Struktūruota metodo kainodara arba prieigos suteikimas nepasiekiami.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Išsaugokite pradinį atsakymą; nekartokite siuntimo, kurio baigtis neaiški.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "Po siuntimo, kurio baigtis neaiški, išsaugokite pradinį atsakymą ir užklausos id; niekada jos nekartokite."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "Atitinkamo pradinio įvesties dokumento indeksas.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Grąžintas aktualumo balas.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Tikras atsakyme nurodytas modelis.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Tikras atsakymo identifikatorius.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Išmatuotas bendras atsiskaitymui naudojamas žetonų skaičius.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "Perskaitykite indeksus ir aktualumo balus, o kiekvieną indeksą susiekite su pradiniais savo dokumentais. Pakartotinai pateikto dokumento gali nebūti."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Tiesioginė modelio parinkiklio reikšmė.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Teksto fragmentai kandidatai, išsaugoti pradine įvesties tvarka.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Aktualumo paieškos užklausa.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Pageidaujamas surikiuotų rezultatų skaičius; dokumentacijoje nenurodyti minimumas, maksimumas ar numatytoji reikšmė netvirtinami.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Informacijos gavimo užduotį apibūdinanti instrukcija.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"qwen3-rerank\",\n  \"query\": \"Which passage discusses text ranking?\",\n  \"documents\": [\n    \"Text ranking orders candidate passages by relevance.\",\n    \"Quantum computing studies computation using quantum systems.\",\n    \"Pretrained language models can improve text ranking.\"\n  ],\n  \"top_n\": 2,\n  \"instruct\": \"Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\"\n}",
            "label": "JSON · rerank text",
            "language": "json"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
          "Billing uses measured total tokens."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Perrikiavimas",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "structured"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 1.4e-07
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0.00014000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "qwen3-rerank",
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Qwen: Qwen3 Rerank",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "Qwen3 Rerank surikiuoja kandidatinius tekstus pagal pateiktą užklausą ir instrukciją. Tikslus qwen3-rerank profilis priima tekstinių dokumentų sąrašus ir grąžina indeksuotus atitikties įverčius su naudojimo metaduomenimis paieškos bei dokumentų atrankos darbo eigoms."
  },
  "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": "Qwen3 Rerank surikiuoja kandidatinius tekstus pagal pateiktą užklausą ir instrukciją. Tikslus qwen3-rerank profilis priima tekstinių dokumentų sąrašus ir grąžina indeksuotus atitikties įverčius su naudojimo metaduomenimis paieškos bei dokumentų atrankos darbo eigoms.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "aec16f6f1d3f127b2dc9d51e93bd011e6eb885f06e7a76c08b57210c2ec9582b",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "ad151fc3f0522fcc70559d338248dc79763b3024aea6959dbfab41ea27d0c28c"
}