{
  "aboutHtml": "<p>all-mpnet-base-v2 yra Sentence Transformers modelis, atvaizduojantis sakinius ir trumpas pastraipas 768 matmenų tankiaisiais vektoriais. Jis papildomai mokytas iš bazinio MPNet modelio taikant kontrastinį mokymąsi milijardo sakinių porų rinkinyje. Gamintojas kaip numatytas paskirtis nurodo informacijos paiešką, grupavimą į klasterius ir sakinių panašumo vertinimą.</p><h4>Užkoduokite sakinį arba trumpą pastraipą</h4><p>Paruoškite tekstą, kurį reikia palyginti, išsaugodami pagrindinę mintį ir skiriamąsias detales. Vidinių dokumentų kolekcijoje trumpas skyrius gali aprašyti, kaip paprašyti pakeisti įrangą arba kokia informacija turi būti techninės priežiūros ataskaitoje. Kartu su vektoriumi išlaikykite prieinamą dokumento pavadinimą ir vietą šaltinyje.</p><p>Tuo pačiu modeliu sukurtas užklausos įterpinys gali padėti rasti susijusius skyrius, net jei jų formuluotės skiriasi. Patikrinkite, ar tuose skyriuose yra skaitytojui iš tikrųjų reikalinga instrukcija. Panašumo vertinimo procese po paieškos palyginkite pačius kandidatinius sakinius, ypač kai viename yra išimtis ar sąlyga, kurios kitame nėra.</p><h4>Vidurkinimas ir normalizavimas</h4><p>Etaloniniame kodavimo pavyzdyje kontekstiniai žetonų atvaizdai vidurkinami atsižvelgiant į dėmesio kaukę, į vidurkį neįtraukiant užpildymo žetonų. Tada gauti sakinių įterpiniai normalizuojami pagal L2 normą. Kurdami vektorius kolekcijai ir vėlesnėms užklausoms išsaugokite abu veiksmus.</p><p>Kiekvienas vektorius turi 768 komponentus. Kosinuso panašumu galima palyginti šiuos normalizuotus atvaizdus, o šaltinio tekstas pateikia rezultatą pagrindžiančius duomenis. Vienodas komponentų skaičius nedaro šio modelio suderinamo su multi-qa-mpnet-base-dot-v1: toje atskiroje versijoje nurodytas CLS agregavimas ir nenormalizuoti vektoriai, kurių balai skaičiuojami skaliarine sandauga.</p><h4>Numatytasis nukirpimas ir ištraukų paruošimas</h4><p>Gamintojas nurodo, kad įvestis, viršijanti 384 žodžių dalis, pagal numatytuosius nustatymus nukerpama. Svarbų skyrių išlaikykite šios tokenizatoriaus ribos viduje. Ilgą procedūrą skaidykite prasmingose skyrių ribose ir pridėkite pakankamai vietinio konteksto, paaiškinančio, kam taikomas veiksmas. Tokiam fragmentui kaip „Pateikite per penkias dienas“ reikia įvykio ar proceso, nuo kurio pradedamas skaičiuoti terminas.</p><p>Mokymo procedūroje sekos buvo ribojamos iki 128 žetonų; tai atskira riba nuo paskelbtos numatytosios 384 žodžių dalių kodavimo ribos. Vertindami ilgesnes pastraipas ar jūsų kolekcijai būdingą žodyną naudokite reprezentatyvią medžiagą. Tai, kad į įvestį telpa daugiau teksto, neįrodo, jog kiekviena detalė vienodai paveiks paieškos rezultatą.</p><h4>Paieška, grupavimas ir palyginimas</h4><p>Paieškai išsaugokite vektoriaus ryšį su dokumentu, kad surikiuoti kandidatai leistų grąžinti originalius skyrius. RAG procese atrinkti skyriai tampa atsakymo rašymo etapo kontekstu. Modelis pateikia skaitinius atvaizdus; jis negeneruoja šaltiniais pagrįsto atsakymo ir nesprendžia, kuris dokumentas laikytinas autoritetingu.</p><p>Grupuodami į klasterius palyginkite kiekvienos siūlomos grupės įrašus prieš suteikdami žymas. Techninės priežiūros pastabų rinkinyje gali būti panašių formuluočių, tačiau jos gali būti susijusios su skirtingais įrenginiais ar gedimo sąlygomis. Į užkoduojamą tekstą įtraukite šias skiriamąsias detales ir tikrinkite jas grąžintoje medžiagoje, užuot pasikliovę vien balu.</p><p>Ši konkreti all-mpnet-base-v2 modelio versija yra anglų kalbos sakinių įterpinių profilis su savais vidurkinimo, normalizavimo ir numatytojo nukirpimo nustatymais. Saugokite šiuos nustatymus kartu su indeksuota kolekcija, o vektorius naudokite kaip pagalbą ieškant ir lyginant užduočiai svarbias šaltinio ištraukas.</p>",
  "aboutText": "all-mpnet-base-v2 yra Sentence Transformers modelis, atvaizduojantis sakinius ir trumpas pastraipas 768 matmenų tankiaisiais vektoriais. Jis papildomai mokytas iš bazinio MPNet modelio taikant kontrastinį mokymąsi milijardo sakinių porų rinkinyje. Gamintojas kaip numatytas paskirtis nurodo informacijos paiešką, grupavimą į klasterius ir sakinių panašumo vertinimą.\n\n### Užkoduokite sakinį arba trumpą pastraipą\n\nParuoškite tekstą, kurį reikia palyginti, išsaugodami pagrindinę mintį ir skiriamąsias detales. Vidinių dokumentų kolekcijoje trumpas skyrius gali aprašyti, kaip paprašyti pakeisti įrangą arba kokia informacija turi būti techninės priežiūros ataskaitoje. Kartu su vektoriumi išlaikykite prieinamą dokumento pavadinimą ir vietą šaltinyje.\n\nTuo pačiu modeliu sukurtas užklausos įterpinys gali padėti rasti susijusius skyrius, net jei jų formuluotės skiriasi. Patikrinkite, ar tuose skyriuose yra skaitytojui iš tikrųjų reikalinga instrukcija. Panašumo vertinimo procese po paieškos palyginkite pačius kandidatinius sakinius, ypač kai viename yra išimtis ar sąlyga, kurios kitame nėra.\n\n### Vidurkinimas ir normalizavimas\n\nEtaloniniame kodavimo pavyzdyje kontekstiniai žetonų atvaizdai vidurkinami atsižvelgiant į dėmesio kaukę, į vidurkį neįtraukiant užpildymo žetonų. Tada gauti sakinių įterpiniai normalizuojami pagal L2 normą. Kurdami vektorius kolekcijai ir vėlesnėms užklausoms išsaugokite abu veiksmus.\n\nKiekvienas vektorius turi 768 komponentus. Kosinuso panašumu galima palyginti šiuos normalizuotus atvaizdus, o šaltinio tekstas pateikia rezultatą pagrindžiančius duomenis. Vienodas komponentų skaičius nedaro šio modelio suderinamo su multi-qa-mpnet-base-dot-v1: toje atskiroje versijoje nurodytas CLS agregavimas ir nenormalizuoti vektoriai, kurių balai skaičiuojami skaliarine sandauga.\n\n### Numatytasis nukirpimas ir ištraukų paruošimas\n\nGamintojas nurodo, kad įvestis, viršijanti 384 žodžių dalis, pagal numatytuosius nustatymus nukerpama. Svarbų skyrių išlaikykite šios tokenizatoriaus ribos viduje. Ilgą procedūrą skaidykite prasmingose skyrių ribose ir pridėkite pakankamai vietinio konteksto, paaiškinančio, kam taikomas veiksmas. Tokiam fragmentui kaip „Pateikite per penkias dienas“ reikia įvykio ar proceso, nuo kurio pradedamas skaičiuoti terminas.\n\nMokymo procedūroje sekos buvo ribojamos iki 128 žetonų; tai atskira riba nuo paskelbtos numatytosios 384 žodžių dalių kodavimo ribos. Vertindami ilgesnes pastraipas ar jūsų kolekcijai būdingą žodyną naudokite reprezentatyvią medžiagą. Tai, kad į įvestį telpa daugiau teksto, neįrodo, jog kiekviena detalė vienodai paveiks paieškos rezultatą.\n\n### Paieška, grupavimas ir palyginimas\n\nPaieškai išsaugokite vektoriaus ryšį su dokumentu, kad surikiuoti kandidatai leistų grąžinti originalius skyrius. RAG procese atrinkti skyriai tampa atsakymo rašymo etapo kontekstu. Modelis pateikia skaitinius atvaizdus; jis negeneruoja šaltiniais pagrįsto atsakymo ir nesprendžia, kuris dokumentas laikytinas autoritetingu.\n\nGrupuodami į klasterius palyginkite kiekvienos siūlomos grupės įrašus prieš suteikdami žymas. Techninės priežiūros pastabų rinkinyje gali būti panašių formuluočių, tačiau jos gali būti susijusios su skirtingais įrenginiais ar gedimo sąlygomis. Į užkoduojamą tekstą įtraukite šias skiriamąsias detales ir tikrinkite jas grąžintoje medžiagoje, užuot pasikliovę vien balu.\n\nŠi konkreti all-mpnet-base-v2 modelio versija yra anglų kalbos sakinių įterpinių profilis su savais vidurkinimo, normalizavimo ir numatytojo nukirpimo nustatymais. Saugokite šiuos nustatymus kartu su indeksuota kolekcija, o vektorius naudokite kaip pagalbą ieškant ir lyginant užduočiai svarbias šaltinio ištraukas.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "29f479a6a2b46e04f601b71efc8e448c235f0d411f683cc6172dfd4cdfabf777",
    "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\">Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sentence Transformers /</span><code>sentence-transformers/all-mpnet-base-v2</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|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2\">Įterpiniai</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\">Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 sakinius ir trumpas pastraipas paverčia 768 matmenų vektoriais, skirtais informacijos paieškai, grupavimui į klasterius ir panašumo vertinimui. Paskelbtoje procedūroje naudojamas vidurkinimas ir L2 normalizavimas, o pagal numatytuosius nustatymus įvestis nukerpama ties 384 žodžių dalimis.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Leidžiamos įvestys</dt><dd>Tekstas · token_ids</dd></div><div><dt>Rezultatai</dt><dd>embedding</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>all-mpnet-base-v2 yra Sentence Transformers modelis, atvaizduojantis sakinius ir trumpas pastraipas 768 matmenų tankiaisiais vektoriais. Jis papildomai mokytas iš bazinio MPNet modelio taikant kontrastinį mokymąsi milijardo sakinių porų rinkinyje. Gamintojas kaip numatytas paskirtis nurodo informacijos paiešką, grupavimą į klasterius ir sakinių panašumo vertinimą.</p><h4>Užkoduokite sakinį arba trumpą pastraipą</h4><p>Paruoškite tekstą, kurį reikia palyginti, išsaugodami pagrindinę mintį ir skiriamąsias detales. Vidinių dokumentų kolekcijoje trumpas skyrius gali aprašyti, kaip paprašyti pakeisti įrangą arba kokia informacija turi būti techninės priežiūros ataskaitoje. Kartu su vektoriumi išlaikykite prieinamą dokumento pavadinimą ir vietą šaltinyje.</p><p>Tuo pačiu modeliu sukurtas užklausos įterpinys gali padėti rasti susijusius skyrius, net jei jų formuluotės skiriasi. Patikrinkite, ar tuose skyriuose yra skaitytojui iš tikrųjų reikalinga instrukcija. Panašumo vertinimo procese po paieškos palyginkite pačius kandidatinius sakinius, ypač kai viename yra išimtis ar sąlyga, kurios kitame nėra.</p><h4>Vidurkinimas ir normalizavimas</h4><p>Etaloniniame kodavimo pavyzdyje kontekstiniai žetonų atvaizdai vidurkinami atsižvelgiant į dėmesio kaukę, į vidurkį neįtraukiant užpildymo žetonų. Tada gauti sakinių įterpiniai normalizuojami pagal L2 normą. Kurdami vektorius kolekcijai ir vėlesnėms užklausoms išsaugokite abu veiksmus.</p><p>Kiekvienas vektorius turi 768 komponentus. Kosinuso panašumu galima palyginti šiuos normalizuotus atvaizdus, o šaltinio tekstas pateikia rezultatą pagrindžiančius duomenis. Vienodas komponentų skaičius nedaro šio modelio suderinamo su multi-qa-mpnet-base-dot-v1: toje atskiroje versijoje nurodytas CLS agregavimas ir nenormalizuoti vektoriai, kurių balai skaičiuojami skaliarine sandauga.</p><h4>Numatytasis nukirpimas ir ištraukų paruošimas</h4><p>Gamintojas nurodo, kad įvestis, viršijanti 384 žodžių dalis, pagal numatytuosius nustatymus nukerpama. Svarbų skyrių išlaikykite šios tokenizatoriaus ribos viduje. Ilgą procedūrą skaidykite prasmingose skyrių ribose ir pridėkite pakankamai vietinio konteksto, paaiškinančio, kam taikomas veiksmas. Tokiam fragmentui kaip „Pateikite per penkias dienas“ reikia įvykio ar proceso, nuo kurio pradedamas skaičiuoti terminas.</p><p>Mokymo procedūroje sekos buvo ribojamos iki 128 žetonų; tai atskira riba nuo paskelbtos numatytosios 384 žodžių dalių kodavimo ribos. Vertindami ilgesnes pastraipas ar jūsų kolekcijai būdingą žodyną naudokite reprezentatyvią medžiagą. Tai, kad į įvestį telpa daugiau teksto, neįrodo, jog kiekviena detalė vienodai paveiks paieškos rezultatą.</p><h4>Paieška, grupavimas ir palyginimas</h4><p>Paieškai išsaugokite vektoriaus ryšį su dokumentu, kad surikiuoti kandidatai leistų grąžinti originalius skyrius. RAG procese atrinkti skyriai tampa atsakymo rašymo etapo kontekstu. Modelis pateikia skaitinius atvaizdus; jis negeneruoja šaltiniais pagrįsto atsakymo ir nesprendžia, kuris dokumentas laikytinas autoritetingu.</p><p>Grupuodami į klasterius palyginkite kiekvienos siūlomos grupės įrašus prieš suteikdami žymas. Techninės priežiūros pastabų rinkinyje gali būti panašių formuluočių, tačiau jos gali būti susijusios su skirtingais įrenginiais ar gedimo sąlygomis. Į užkoduojamą tekstą įtraukite šias skiriamąsias detales ir tikrinkite jas grąžintoje medžiagoje, užuot pasikliovę vien balu.</p><p>Ši konkreti all-mpnet-base-v2 modelio versija yra anglų kalbos sakinių įterpinių profilis su savais vidurkinimo, normalizavimo ir numatytojo nukirpimo nustatymais. Saugokite šiuos nustatymus kartu su indeksuota kolekcija, o vektorius naudokite kaip pagalbą ieškant ir lyginant užduočiai svarbias šaltinio ištraukas.</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 · Įterpiniai</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Išvesties formatas</dt><dd>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>sentence-transformers/all-mpnet-base-v2</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\">input</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string|string[]|integer[]|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>Mažiausias elementų skaičius: 1</div><div>Sąlygos: Netuščias vienalyčių įvesčių paketas. Žetonų ID yra neneigiami sveikieji skaičiai.</div><div>Įvesties biudžetas: Didžiausia reikšmė: 512 · Teksto vienetas: UTF8 baitai · Tokenų vienetas: žetonų masyvo elementai</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\">encoding_format</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>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</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>Nepalaikoma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Mažiausia reikšmė: 1</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Sąlygos: Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.</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\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Sąlygos: provider.options atmetamas</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>text_to_embedding</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, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>false</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, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Gyvavimo ciklas: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Išsaugokite kiekvieną vektoriaus indeksą ir matmenį.</p><p class=\"note-s\">Tai, kad modelio pavadinimas nurodo multimodalumą, nereiškia, jog šiuo konkrečiu keliu priimami vaizdų objektai.</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><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</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=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai</span> <b>$0.00001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0</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></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 · Įterpiniai</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-2598-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2598-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2598-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2598-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=\"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-2598-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2598-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;sentence-transformers/all-mpnet-base-v2&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2598-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2598-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;sentence-transformers/all-mpnet-base-v2&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Gauti ir išsaugoti rezultatus</h3><h4>Ailoot Ultra · Įterpiniai</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Išsaugoti visus baigtus rezultatus</h5><p class=\"note-s\">Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.</p><p class=\"note-s\">Išsaugokite kiekvieną vektorių su jo indeksu. Vektorių skaičius turi sutapti su įvesčių skaičiumi; jų matmenų skaičius turi būti vienodas.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą</h5><p class=\"note-s\">Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas.</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></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>string</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></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span>object</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>Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.</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=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-mpnet-base-v2</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=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-mpnet-base-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas."
            },
            "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": "Išsaugokite kiekvieną vektorių su jo indeksu. Vektorių skaičius turi sutapti su įvesčių skaičiumi; jų matmenų skaičius turi būti vienodas.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 baitai",
                  "token_unit": "žetonų masyvo elementai"
                },
                "conditions": "Netuščias vienalyčių įvesčių paketas. Žetonų ID yra neneigiami sveikieji skaičiai.",
                "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": "Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options atmetamas",
                "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": [
            "Išsaugokite kiekvieną vektoriaus indeksą ir matmenį.",
            "Tai, kad modelio pavadinimas nurodo multimodalumą, nereiškia, jog šiuo konkrečiu keliu priimami vaizdų objektai."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"sentence-transformers/all-mpnet-base-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/all-mpnet-base-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "0c8afcd270671874f3e43b990b2b903a5f60798278865e1e994845896da0e6e3",
    "input_html_sha256": "b77c38d286b1ee1c4d0822ea85a33987ef02faaddce62681528cb1d1dca072e6",
    "private_audit_sha256": "3d902645a19e1bdf1a9cf218b9d372cb0866719fecc492a7e94e7e61cb7754f2",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/",
    "description": "Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 sakinius ir trumpas pastraipas paverčia 768 matmenų vektoriais, skirtais informacijos paieškai, grupavimui į klasterius ir panašumo vertinimui. Paskelbtoje procedūroje naudojamas vidurkinimas ir L2 normalizavimas, o pagal numatytuosius nustatymus įvestis nukerpama ties 384 žodžių dalimis.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/index.md",
    "title": "Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "all-mpnet-base-v2 yra Sentence Transformers modelis, atvaizduojantis sakinius ir trumpas pastraipas 768 matmenų tankiaisiais vektoriais. Jis papildomai mokytas iš bazinio MPNet modelio taikant kontrastinį mokymąsi milijardo sakinių porų rinkinyje. Gamintojas kaip numatytas paskirtis nurodo informacijos paiešką, grupavimą į klasterius ir sakinių panašumo vertinimą.\n\n### Užkoduokite sakinį arba trumpą pastraipą\n\nParuoškite tekstą, kurį reikia palyginti, išsaugodami pagrindinę mintį ir skiriamąsias detales. Vidinių dokumentų kolekcijoje trumpas skyrius gali aprašyti, kaip paprašyti pakeisti įrangą arba kokia informacija turi būti techninės priežiūros ataskaitoje. Kartu su vektoriumi išlaikykite prieinamą dokumento pavadinimą ir vietą šaltinyje.\n\nTuo pačiu modeliu sukurtas užklausos įterpinys gali padėti rasti susijusius skyrius, net jei jų formuluotės skiriasi. Patikrinkite, ar tuose skyriuose yra skaitytojui iš tikrųjų reikalinga instrukcija. Panašumo vertinimo procese po paieškos palyginkite pačius kandidatinius sakinius, ypač kai viename yra išimtis ar sąlyga, kurios kitame nėra.\n\n### Vidurkinimas ir normalizavimas\n\nEtaloniniame kodavimo pavyzdyje kontekstiniai žetonų atvaizdai vidurkinami atsižvelgiant į dėmesio kaukę, į vidurkį neįtraukiant užpildymo žetonų. Tada gauti sakinių įterpiniai normalizuojami pagal L2 normą. Kurdami vektorius kolekcijai ir vėlesnėms užklausoms išsaugokite abu veiksmus.\n\nKiekvienas vektorius turi 768 komponentus. Kosinuso panašumu galima palyginti šiuos normalizuotus atvaizdus, o šaltinio tekstas pateikia rezultatą pagrindžiančius duomenis. Vienodas komponentų skaičius nedaro šio modelio suderinamo su multi-qa-mpnet-base-dot-v1: toje atskiroje versijoje nurodytas CLS agregavimas ir nenormalizuoti vektoriai, kurių balai skaičiuojami skaliarine sandauga.\n\n### Numatytasis nukirpimas ir ištraukų paruošimas\n\nGamintojas nurodo, kad įvestis, viršijanti 384 žodžių dalis, pagal numatytuosius nustatymus nukerpama. Svarbų skyrių išlaikykite šios tokenizatoriaus ribos viduje. Ilgą procedūrą skaidykite prasmingose skyrių ribose ir pridėkite pakankamai vietinio konteksto, paaiškinančio, kam taikomas veiksmas. Tokiam fragmentui kaip „Pateikite per penkias dienas“ reikia įvykio ar proceso, nuo kurio pradedamas skaičiuoti terminas.\n\nMokymo procedūroje sekos buvo ribojamos iki 128 žetonų; tai atskira riba nuo paskelbtos numatytosios 384 žodžių dalių kodavimo ribos. Vertindami ilgesnes pastraipas ar jūsų kolekcijai būdingą žodyną naudokite reprezentatyvią medžiagą. Tai, kad į įvestį telpa daugiau teksto, neįrodo, jog kiekviena detalė vienodai paveiks paieškos rezultatą.\n\n### Paieška, grupavimas ir palyginimas\n\nPaieškai išsaugokite vektoriaus ryšį su dokumentu, kad surikiuoti kandidatai leistų grąžinti originalius skyrius. RAG procese atrinkti skyriai tampa atsakymo rašymo etapo kontekstu. Modelis pateikia skaitinius atvaizdus; jis negeneruoja šaltiniais pagrįsto atsakymo ir nesprendžia, kuris dokumentas laikytinas autoritetingu.\n\nGrupuodami į klasterius palyginkite kiekvienos siūlomos grupės įrašus prieš suteikdami žymas. Techninės priežiūros pastabų rinkinyje gali būti panašių formuluočių, tačiau jos gali būti susijusios su skirtingais įrenginiais ar gedimo sąlygomis. Į užkoduojamą tekstą įtraukite šias skiriamąsias detales ir tikrinkite jas grąžintoje medžiagoje, užuot pasikliovę vien balu.\n\nŠi konkreti all-mpnet-base-v2 modelio versija yra anglų kalbos sakinių įterpinių profilis su savais vidurkinimo, normalizavimo ir numatytojo nukirpimo nustatymais. Saugokite šiuos nustatymus kartu su indeksuota kolekcija, o vektorius naudokite kaip pagalbą ieškant ir lyginant užduočiai svarbias šaltinio ištraukas.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Visa konfigūracijos kainodara pateikta išsamioje informacijoje."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
    "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": "Netinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Prieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Vektorių generavimo užduotims atskiras API galinis taškas neįvedamas."
            },
            "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": "Išsaugokite kiekvieną vektorių su jo indeksu. Vektorių skaičius turi sutapti su įvesčių skaičiumi; jų matmenų skaičius turi būti vienodas.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "UTF8 baitai",
                  "token_unit": "žetonų masyvo elementai"
                },
                "conditions": "Netuščias vienalyčių įvesčių paketas. Žetonų ID yra neneigiami sveikieji skaičiai.",
                "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": "Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Šaltinis leidžia šį JSON metaduomenų lauką; tiksli jo reikšmė tiekėjo sistemoje priklauso nuo modelio.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options atmetamas",
                "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": [
            "Išsaugokite kiekvieną vektoriaus indeksą ir matmenį.",
            "Tai, kad modelio pavadinimas nurodo multimodalumą, nereiškia, jog šiuo konkrečiu keliu priimami vaizdų objektai."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"sentence-transformers/all-mpnet-base-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/all-mpnet-base-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2",
    "price": {
      "in": 0.01,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.01,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
    "short": "Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 sakinius ir trumpas pastraipas paverčia 768 matmenų vektoriais, skirtais informacijos paieškai, grupavimui į klasterius ir panašumo vertinimui. Paskelbtoje procedūroje naudojamas vidurkinimas ir L2 normalizavimas, o pagal numatytuosius nustatymus įvestis nukerpama ties 384 žodžių dalimis."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 sakinius ir trumpas pastraipas paverčia 768 matmenų vektoriais, skirtais informacijos paieškai, grupavimui į klasterius ir panašumo vertinimui. Paskelbtoje procedūroje naudojamas vidurkinimas ir L2 normalizavimas, o pagal numatytuosius nustatymus įvestis nukerpama ties 384 žodžių dalimis.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "f2561d7a98991ff9e9c950ee2f4ead056de28bf891c3a15b616fb3a21b10d1bb",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "54f82b1072ab0d9cccb74d1c34039eb3f598af82006de2a286cf3bfe2e5b97a2"
}