{
  "aboutHtml": "<p>Voyage 3.5 Lite paverčia tekstą semantinei paieškai skirtais įterpiniais. Voyage AI šią versiją apibūdina kaip optimizuotą delsai ir kainai, todėl ją verta svarstyti paieškos sistemoms, kurios dažnai kuria gaunamų klausimų įterpinius arba tvarko didelį ieškomų ištraukų rinkinį. Išvestis yra skaitinė pateikto teksto reprezentacija, kurią paieškos programa palygina su šaltinių medžiagai išsaugotais vektoriais.</p><p>Pradėkite nuo rinkinio, kurio ribos atitinka vartotojo užduotį. Pagalbos centre viena ištrauka gali paaiškinti procedūrą ir jos prielaidas. Diskusijų archyve išsaugokite pakankamai atsakymų grandinės, kad būtų aišku, į ką atsakoma. Rezultatas turėtų nuvesti į perskaitomą pagrindžiančią medžiagą, todėl kartu su kiekvienu įterpiniu išsaugokite originalų tekstą, stabilią šaltinio nuorodą ir dokumento metaduomenis.</p><p>Bandomąsias užklausas formuluokite taip, kaip klaustų vartotojai. „Kur pakeisti adresą sąskaitoje?“ yra naudingesnis paieškos patikrinimas nei atitinkamo straipsnio antraštės kopija. Įtraukite trumpus klausimus, perfrazavimus, srities santrumpas ir atvejus, kuriuose minimos kelios sąvokos. Peržiūrėkite grąžintas ištraukas ir nustatykite, ar nerastą rezultatą lėmė trūkstamas šaltinio turinys, netinkamos ištraukų ribos ar paieškos pasirinkimas.</p><p>Gamintojas dokumentuoja 32 000 žetonų konteksto langą. Tai leidžia pateikti didelės apimties tekstą, tačiau ištraukos ilgis lieka paieškos sąsajos projektavimo sprendimu. Glaustą atsakymą išlaikykite kartu su būtinomis sąlygomis ir neatskirkite apibrėžimo nuo jo aiškinamo termino. Iš šaltinio išgaukite perskaitomą tekstą ir pašalinkite kiekviename puslapyje pasikartojančią navigaciją, jei ji užgožia vartotojo ieškomą informaciją.</p><p>Voyage 3.5 Lite palaiko 2 048, 1 024, 512 ir 256 matmenis. Slankiojo kablelio, aštuonių bitų sveikųjų skaičių ir dvejetainės reprezentacijos suteikia papildomų vektorinio indekso pasirinkimų. Mažesnę ar kvantizuotą reprezentaciją tikrinkite su tais pačiais klausimais ir tekstų rinkiniu kaip viso tikslumo pradinį variantą. Kartu su indeksu užfiksuokite pasirinktą modelį, matmenų skaičių ir duomenų tipą, kad užklausų vektoriai naudotų atitinkamus parametrus.</p><p>Gamintojo paieškos darbo eigoje indeksuojamos ištraukos pažymimos kaip dokumentai, o gaunamos paieškos — kaip užklausos. Apdorodami kelias ištraukas kartu išsaugokite kiekvieno grąžinto vektoriaus ryšį su jo įvesties tekstu. Sėkminga įterpinių kūrimo operacija pateikia vektorius, tačiau programa dar turi juos susieti su tinkamais įrašais ir parodyti šaltinio ištrauką vartotojui atvėrus rezultatą.</p><p>Šią versiją naudokite paieškai pagalbos medžiagos rinkinyje, dokumentų radimo priemonei arba asistento informacijos atrankos etapui. Daugiakalbę medžiagą vertinkite pagal savo rinkinyje esančius kalbų derinius, o ne vieną anglišką bandymą. Programai palikite prieigos teises ir kalbinio varianto metaduomenis, kad ji galėtų filtruoti aktualią atitiktį ir parodyti ją tinkamame kontekste.</p><p>Rinkiniui augant, pakeistų ištraukų vektorius atnaujinkite kartu su šaltinių versijomis. Išsaugokite tikrų klausimų rinkinį su lengvomis atitiktimis, sudėtingais perfrazavimais ir panašiais dokumentais, kuriuose pateikiami skirtingi atsakymai. Matuokite paieškos kokybę ir viso paieškos srauto veikimą esant numatomai apkrovai. Gamintojo Lite versijos pozicionavimas padeda pasirinkti kandidatą, o galutinį matmenų skaičių, ištraukų parinkimo būdą ir indekso parametrus lemia rezultatai, gauti su jūsų medžiaga.</p>",
  "aboutText": "Voyage 3.5 Lite paverčia tekstą semantinei paieškai skirtais įterpiniais. Voyage AI šią versiją apibūdina kaip optimizuotą delsai ir kainai, todėl ją verta svarstyti paieškos sistemoms, kurios dažnai kuria gaunamų klausimų įterpinius arba tvarko didelį ieškomų ištraukų rinkinį. Išvestis yra skaitinė pateikto teksto reprezentacija, kurią paieškos programa palygina su šaltinių medžiagai išsaugotais vektoriais.\n\nPradėkite nuo rinkinio, kurio ribos atitinka vartotojo užduotį. Pagalbos centre viena ištrauka gali paaiškinti procedūrą ir jos prielaidas. Diskusijų archyve išsaugokite pakankamai atsakymų grandinės, kad būtų aišku, į ką atsakoma. Rezultatas turėtų nuvesti į perskaitomą pagrindžiančią medžiagą, todėl kartu su kiekvienu įterpiniu išsaugokite originalų tekstą, stabilią šaltinio nuorodą ir dokumento metaduomenis.\n\nBandomąsias užklausas formuluokite taip, kaip klaustų vartotojai. „Kur pakeisti adresą sąskaitoje?“ yra naudingesnis paieškos patikrinimas nei atitinkamo straipsnio antraštės kopija. Įtraukite trumpus klausimus, perfrazavimus, srities santrumpas ir atvejus, kuriuose minimos kelios sąvokos. Peržiūrėkite grąžintas ištraukas ir nustatykite, ar nerastą rezultatą lėmė trūkstamas šaltinio turinys, netinkamos ištraukų ribos ar paieškos pasirinkimas.\n\nGamintojas dokumentuoja 32 000 žetonų konteksto langą. Tai leidžia pateikti didelės apimties tekstą, tačiau ištraukos ilgis lieka paieškos sąsajos projektavimo sprendimu. Glaustą atsakymą išlaikykite kartu su būtinomis sąlygomis ir neatskirkite apibrėžimo nuo jo aiškinamo termino. Iš šaltinio išgaukite perskaitomą tekstą ir pašalinkite kiekviename puslapyje pasikartojančią navigaciją, jei ji užgožia vartotojo ieškomą informaciją.\n\nVoyage 3.5 Lite palaiko 2 048, 1 024, 512 ir 256 matmenis. Slankiojo kablelio, aštuonių bitų sveikųjų skaičių ir dvejetainės reprezentacijos suteikia papildomų vektorinio indekso pasirinkimų. Mažesnę ar kvantizuotą reprezentaciją tikrinkite su tais pačiais klausimais ir tekstų rinkiniu kaip viso tikslumo pradinį variantą. Kartu su indeksu užfiksuokite pasirinktą modelį, matmenų skaičių ir duomenų tipą, kad užklausų vektoriai naudotų atitinkamus parametrus.\n\nGamintojo paieškos darbo eigoje indeksuojamos ištraukos pažymimos kaip dokumentai, o gaunamos paieškos — kaip užklausos. Apdorodami kelias ištraukas kartu išsaugokite kiekvieno grąžinto vektoriaus ryšį su jo įvesties tekstu. Sėkminga įterpinių kūrimo operacija pateikia vektorius, tačiau programa dar turi juos susieti su tinkamais įrašais ir parodyti šaltinio ištrauką vartotojui atvėrus rezultatą.\n\nŠią versiją naudokite paieškai pagalbos medžiagos rinkinyje, dokumentų radimo priemonei arba asistento informacijos atrankos etapui. Daugiakalbę medžiagą vertinkite pagal savo rinkinyje esančius kalbų derinius, o ne vieną anglišką bandymą. Programai palikite prieigos teises ir kalbinio varianto metaduomenis, kad ji galėtų filtruoti aktualią atitiktį ir parodyti ją tinkamame kontekste.\n\nRinkiniui augant, pakeistų ištraukų vektorius atnaujinkite kartu su šaltinių versijomis. Išsaugokite tikrų klausimų rinkinį su lengvomis atitiktimis, sudėtingais perfrazavimais ir panašiais dokumentais, kuriuose pateikiami skirtingi atsakymai. Matuokite paieškos kokybę ir viso paieškos srauto veikimą esant numatomai apkrovai. Gamintojo Lite versijos pozicionavimas padeda pasirinkti kandidatą, o galutinį matmenų skaičių, ištraukų parinkimo būdą ir indekso parametrus lemia rezultatai, gauti su jūsų medžiaga.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "424903d114a1e73f11946788f7014688cab241ce0877423fcb3f496fb1c33b90",
    "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\">Voyage AI: Voyage 3.5 Lite</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-3.5-lite</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|voyage-3.5-lite\">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\">Voyage 3.5 Lite kuria teksto įterpinius semantinei paieškai, daugiausia dėmesio skirdamas delsai ir efektyviam informacijos radimui. 32 000 žetonų konteksto langas, keturi vektorių dydžiai ir kvantizuota išvestis tinka paieškai žinių bazėse, dokumentų atitikčių nustatymui ir RAG.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Leidžiamos įvestys</dt><dd>Tekstas</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>Voyage 3.5 Lite paverčia tekstą semantinei paieškai skirtais įterpiniais. Voyage AI šią versiją apibūdina kaip optimizuotą delsai ir kainai, todėl ją verta svarstyti paieškos sistemoms, kurios dažnai kuria gaunamų klausimų įterpinius arba tvarko didelį ieškomų ištraukų rinkinį. Išvestis yra skaitinė pateikto teksto reprezentacija, kurią paieškos programa palygina su šaltinių medžiagai išsaugotais vektoriais.</p><p>Pradėkite nuo rinkinio, kurio ribos atitinka vartotojo užduotį. Pagalbos centre viena ištrauka gali paaiškinti procedūrą ir jos prielaidas. Diskusijų archyve išsaugokite pakankamai atsakymų grandinės, kad būtų aišku, į ką atsakoma. Rezultatas turėtų nuvesti į perskaitomą pagrindžiančią medžiagą, todėl kartu su kiekvienu įterpiniu išsaugokite originalų tekstą, stabilią šaltinio nuorodą ir dokumento metaduomenis.</p><p>Bandomąsias užklausas formuluokite taip, kaip klaustų vartotojai. „Kur pakeisti adresą sąskaitoje?“ yra naudingesnis paieškos patikrinimas nei atitinkamo straipsnio antraštės kopija. Įtraukite trumpus klausimus, perfrazavimus, srities santrumpas ir atvejus, kuriuose minimos kelios sąvokos. Peržiūrėkite grąžintas ištraukas ir nustatykite, ar nerastą rezultatą lėmė trūkstamas šaltinio turinys, netinkamos ištraukų ribos ar paieškos pasirinkimas.</p><p>Gamintojas dokumentuoja 32 000 žetonų konteksto langą. Tai leidžia pateikti didelės apimties tekstą, tačiau ištraukos ilgis lieka paieškos sąsajos projektavimo sprendimu. Glaustą atsakymą išlaikykite kartu su būtinomis sąlygomis ir neatskirkite apibrėžimo nuo jo aiškinamo termino. Iš šaltinio išgaukite perskaitomą tekstą ir pašalinkite kiekviename puslapyje pasikartojančią navigaciją, jei ji užgožia vartotojo ieškomą informaciją.</p><p>Voyage 3.5 Lite palaiko 2 048, 1 024, 512 ir 256 matmenis. Slankiojo kablelio, aštuonių bitų sveikųjų skaičių ir dvejetainės reprezentacijos suteikia papildomų vektorinio indekso pasirinkimų. Mažesnę ar kvantizuotą reprezentaciją tikrinkite su tais pačiais klausimais ir tekstų rinkiniu kaip viso tikslumo pradinį variantą. Kartu su indeksu užfiksuokite pasirinktą modelį, matmenų skaičių ir duomenų tipą, kad užklausų vektoriai naudotų atitinkamus parametrus.</p><p>Gamintojo paieškos darbo eigoje indeksuojamos ištraukos pažymimos kaip dokumentai, o gaunamos paieškos — kaip užklausos. Apdorodami kelias ištraukas kartu išsaugokite kiekvieno grąžinto vektoriaus ryšį su jo įvesties tekstu. Sėkminga įterpinių kūrimo operacija pateikia vektorius, tačiau programa dar turi juos susieti su tinkamais įrašais ir parodyti šaltinio ištrauką vartotojui atvėrus rezultatą.</p><p>Šią versiją naudokite paieškai pagalbos medžiagos rinkinyje, dokumentų radimo priemonei arba asistento informacijos atrankos etapui. Daugiakalbę medžiagą vertinkite pagal savo rinkinyje esančius kalbų derinius, o ne vieną anglišką bandymą. Programai palikite prieigos teises ir kalbinio varianto metaduomenis, kad ji galėtų filtruoti aktualią atitiktį ir parodyti ją tinkamame kontekste.</p><p>Rinkiniui augant, pakeistų ištraukų vektorius atnaujinkite kartu su šaltinių versijomis. Išsaugokite tikrų klausimų rinkinį su lengvomis atitiktimis, sudėtingais perfrazavimais ir panašiais dokumentais, kuriuose pateikiami skirtingi atsakymai. Matuokite paieškos kokybę ir viso paieškos srauto veikimą esant numatomai apkrovai. Gamintojo Lite versijos pozicionavimas padeda pasirinkti kandidatą, o galutinį matmenų skaičių, ištraukų parinkimo būdą ir indekso parametrus lemia rezultatai, gauti su jūsų medžiaga.</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></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>embedding</code></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><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>voyage-3.5-lite</div><div>Sąlygos: Naudokite tikslų Ailoot modelio parinkiklį.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><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 or array&lt;string&gt;</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: Tekstas arba tekstų sąrašas; išsaugokite po vieną vektorių kiekvienam grąžintam data elementui ir jo indeksą.</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr></tbody></table></div><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>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>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>Siųskite tekstą su pasirinktu modeliu; išsaugokite kiekvieną grąžintą vektorių ir jo indeksą.</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><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>$0.0001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Talpyklos skaitymas</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. <a href=\"/docs/lt/billing/reserve/\">Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Užklausų pavyzdžiai</h3><h4>Ailoot Ultra · Įterpiniai</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodo variantai\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2788-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2788-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · išsaugokite visus vektorius ir naudojimo duomenis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopijuoti kodą\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2788-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2788-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncat &gt; request.json &lt;&lt;&#39;JSON&#39;\n{\n  &quot;model&quot;: &quot;voyage-3.5-lite&quot;,\n  &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&quot;\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Gauti ir išsaugoti rezultatus</h3></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=voyage-3.5-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-3.5-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-3.5-lite</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=voyage-3.5-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-3.5-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-3.5-lite</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-3.5-lite",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Kad galėtumėte sutikrinti duomenis, išsaugokite pradinį atsakymą ir X-Client-Request-ID. Neaiškus atsakymas nėra leidimas dar kartą pateikti tą pačią kūrimo užklausą.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Išsaugokite visą JSON atsakymą, kiekvieną vektorių kartu su jo indeksu, visus naudojimo duomenų laukus ir užklausos antraštes.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Naudokite tikslų Ailoot modelio parinkiklį.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-3.5-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Tekstas arba tekstų sąrašas; išsaugokite po vieną vektorių kiekvienam grąžintam data elementui ir jo indeksą.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-3.5-lite"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-3.5-lite"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Siųskite tekstą su pasirinktu modeliu; išsaugokite kiekvieną grąžintą vektorių ir jo indeksą."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-3.5-lite\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Įterpiniai",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "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": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "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": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "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": "voyage-3.5-lite",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "3e0c01b88ead65dbc46171b5ec058fee638af78a0b2979984a15489dd618076f",
    "input_html_sha256": "503dc4cc6099271b76e9cb0b36b102c68806221c7485940dc13a87a3f21543ed",
    "private_audit_sha256": "0bb988c88a9adb3e4fac920f5260b43805a2033c63d2b0af59c24e5a188a202e",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/voyage-3-5-lite/",
    "description": "Voyage 3.5 Lite kuria teksto įterpinius semantinei paieškai, daugiausia dėmesio skirdamas delsai ir efektyviam informacijos radimui. 32 000 žetonų konteksto langas, keturi vektorių dydžiai ir kvantizuota išvestis tinka paieškai žinių bazėse, dokumentų atitikčių nustatymui ir RAG.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/voyage-3-5-lite/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/voyage-3-5-lite/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage 3.5 Lite paverčia tekstą semantinei paieškai skirtais įterpiniais. Voyage AI šią versiją apibūdina kaip optimizuotą delsai ir kainai, todėl ją verta svarstyti paieškos sistemoms, kurios dažnai kuria gaunamų klausimų įterpinius arba tvarko didelį ieškomų ištraukų rinkinį. Išvestis yra skaitinė pateikto teksto reprezentacija, kurią paieškos programa palygina su šaltinių medžiagai išsaugotais vektoriais.\n\nPradėkite nuo rinkinio, kurio ribos atitinka vartotojo užduotį. Pagalbos centre viena ištrauka gali paaiškinti procedūrą ir jos prielaidas. Diskusijų archyve išsaugokite pakankamai atsakymų grandinės, kad būtų aišku, į ką atsakoma. Rezultatas turėtų nuvesti į perskaitomą pagrindžiančią medžiagą, todėl kartu su kiekvienu įterpiniu išsaugokite originalų tekstą, stabilią šaltinio nuorodą ir dokumento metaduomenis.\n\nBandomąsias užklausas formuluokite taip, kaip klaustų vartotojai. „Kur pakeisti adresą sąskaitoje?“ yra naudingesnis paieškos patikrinimas nei atitinkamo straipsnio antraštės kopija. Įtraukite trumpus klausimus, perfrazavimus, srities santrumpas ir atvejus, kuriuose minimos kelios sąvokos. Peržiūrėkite grąžintas ištraukas ir nustatykite, ar nerastą rezultatą lėmė trūkstamas šaltinio turinys, netinkamos ištraukų ribos ar paieškos pasirinkimas.\n\nGamintojas dokumentuoja 32 000 žetonų konteksto langą. Tai leidžia pateikti didelės apimties tekstą, tačiau ištraukos ilgis lieka paieškos sąsajos projektavimo sprendimu. Glaustą atsakymą išlaikykite kartu su būtinomis sąlygomis ir neatskirkite apibrėžimo nuo jo aiškinamo termino. Iš šaltinio išgaukite perskaitomą tekstą ir pašalinkite kiekviename puslapyje pasikartojančią navigaciją, jei ji užgožia vartotojo ieškomą informaciją.\n\nVoyage 3.5 Lite palaiko 2 048, 1 024, 512 ir 256 matmenis. Slankiojo kablelio, aštuonių bitų sveikųjų skaičių ir dvejetainės reprezentacijos suteikia papildomų vektorinio indekso pasirinkimų. Mažesnę ar kvantizuotą reprezentaciją tikrinkite su tais pačiais klausimais ir tekstų rinkiniu kaip viso tikslumo pradinį variantą. Kartu su indeksu užfiksuokite pasirinktą modelį, matmenų skaičių ir duomenų tipą, kad užklausų vektoriai naudotų atitinkamus parametrus.\n\nGamintojo paieškos darbo eigoje indeksuojamos ištraukos pažymimos kaip dokumentai, o gaunamos paieškos — kaip užklausos. Apdorodami kelias ištraukas kartu išsaugokite kiekvieno grąžinto vektoriaus ryšį su jo įvesties tekstu. Sėkminga įterpinių kūrimo operacija pateikia vektorius, tačiau programa dar turi juos susieti su tinkamais įrašais ir parodyti šaltinio ištrauką vartotojui atvėrus rezultatą.\n\nŠią versiją naudokite paieškai pagalbos medžiagos rinkinyje, dokumentų radimo priemonei arba asistento informacijos atrankos etapui. Daugiakalbę medžiagą vertinkite pagal savo rinkinyje esančius kalbų derinius, o ne vieną anglišką bandymą. Programai palikite prieigos teises ir kalbinio varianto metaduomenis, kad ji galėtų filtruoti aktualią atitiktį ir parodyti ją tinkamame kontekste.\n\nRinkiniui augant, pakeistų ištraukų vektorius atnaujinkite kartu su šaltinių versijomis. Išsaugokite tikrų klausimų rinkinį su lengvomis atitiktimis, sudėtingais perfrazavimais ir panašiais dokumentais, kuriuose pateikiami skirtingi atsakymai. Matuokite paieškos kokybę ir viso paieškos srauto veikimą esant numatomai apkrovai. Gamintojo Lite versijos pozicionavimas padeda pasirinkti kandidatą, o galutinį matmenų skaičių, ištraukų parinkimo būdą ir indekso parametrus lemia rezultatai, gauti su jūsų medžiaga.",
    "about_sha256": "6da9d6fd6cfde8d6f5bf8b7aa370b1ddd356c1c7303a01cbc8c52ded9e166385",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "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,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-3.5-lite",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "locale": "en",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Kad galėtumėte sutikrinti duomenis, išsaugokite pradinį atsakymą ir X-Client-Request-ID. Neaiškus atsakymas nėra leidimas dar kartą pateikti tą pačią kūrimo užklausą.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Išsaugokite visą JSON atsakymą, kiekvieną vektorių kartu su jo indeksu, visus naudojimo duomenų laukus ir užklausos antraštes.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Naudokite tikslų Ailoot modelio parinkiklį.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-3.5-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Tekstas arba tekstų sąrašas; išsaugokite po vieną vektorių kiekvienam grąžintam data elementui ir jo indeksą.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-3.5-lite"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-3.5-lite"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Siųskite tekstą su pasirinktu modeliu; išsaugokite kiekvieną grąžintą vektorių ir jo indeksą."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-3.5-lite\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.1,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Įterpiniai",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "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": "0.0001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
                "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": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001",
            "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": "voyage-3.5-lite",
        "request_model_id": "voyage-3.5-lite",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage 3.5 Lite",
    "price": {
      "in": 0.1,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.1,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Voyage 3.5 Lite kuria teksto įterpinius semantinei paieškai, daugiausia dėmesio skirdamas delsai ir efektyviam informacijos radimui. 32 000 žetonų konteksto langas, keturi vektorių dydžiai ir kvantizuota išvestis tinka paieškai žinių bazėse, dokumentų atitikčių nustatymui ir RAG.",
    "short_sha256": "61db24acd587cfab4f14b7f3c526314d69996c4d48e50298883531c74deb64a7"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Voyage 3.5 Lite kuria teksto įterpinius semantinei paieškai, daugiausia dėmesio skirdamas delsai ir efektyviam informacijos radimui. 32 000 žetonų konteksto langas, keturi vektorių dydžiai ir kvantizuota išvestis tinka paieškai žinių bazėse, dokumentų atitikčių nustatymui ir RAG.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "cedca9f1eba282af7dcb8af04f8cfe19162250b822ef5879ac4afca78d56d14c",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "4f75f754daa119d2e3ee2702bdfd5a9eacf061ef7d99a245609c9d2fea12ccc7"
}
