{
  "aboutHtml": "<p>voyage-code-4 yra Voyage AI kodo įterpinių modelis, skirtas paieškai saugyklose ir programavimo agentų informacijos paieškai. Jis sukurtas padėti rasti aktualų šaltinio kodą, kai atspirties taškas yra klausimas, simptomas ar užduoties aprašymas, o ne žinomas identifikatorius. Kodą ir tekstinę informaciją jis atvaizduoja skaitiniais vektoriais paieškai; saugyklos neredaguoja ir pataisos negeneruoja.</p><h4>Raskite kodą pagal tiriamą problemą</h4><p>Gamintojas aprašo mokymo korpusą, atrinktą iš užbaigtų pull requestų, jungiantį natūraliosios kalbos užklausas su kodu. Tai reikšmingas skirtumas nuo mokymo pavyzdžių, daugiausia sudarytų iš šaltinio failų ir jų dokumentavimo eilučių: paieškos užduotis gali prasidėti nuo elgsenos, kurią reikia ištirti.</p><p>Paruoškite užklausą, pavyzdžiui, „Raskite vietą, kur tuščias rezultatas lemia, kad sėkminga operacija pranešama kaip nesėkmė“. Indeksuokite skaitomus šaltinio kodo skyrius su failų keliais ir aktualiais komentarais. Išsaugokite funkciją supančias sąlygas, kai jos paaiškina jos elgseną. Grąžintas kandidatas turėtų nuvesti skaitytoją ar agentą atgal į jo atvaizduojamą šaltinio skyrių.</p><p>Semantinė paieška gali papildyti tikslių identifikatorių ir viso teksto paiešką. Jei funkcijos pavadinimas jau žinomas, tiksli paieška išlieka naudinga. Jei žinomas tik simptomas, vektorinė paieška gali pateikti kandidatus, kuriuos galima patikrinti ir patikslinti kita užklausa.</p><h4>Užklausos ir dokumento vaidmenys</h4><p>Voyage paieškos gairės skiria užklausą nuo korpuso dokumento per query/document įvesties tipus. Ieškodami kodo problemos ar užduoties aprašymą naudokite kaip užklausą, o indeksuotą šaltinio kodą ar dokumentaciją – kaip dokumentą. Paskelbta procedūra kuriant įterpinius prideda vaidmeniui būdingas paieškos instrukcijas.</p><p>Originalų kodo formatavimą, pavadinimus ir aktualią dokumentaciją išlaikykite prieinamus už vektoriaus ribų. Šaltinio skyriui išsaugokite failo kelią ir vietą, o programavimo vadovui – antraštę. Po paieškos patikrinkite tikrąjį kodą ir jį iškviečiančias vietas prieš pasirinkdami redagavimą. Kandidato aktualumas neįrodo, kad jis yra vienintelė praneštos problemos priežastis.</p><h4>Konteksto ir reprezentacijos pasirinkimai</h4><p>Paskelbtas šio konkretaus modelio konteksto ilgis yra 32 000 žetonų. Jo numatytasis įterpinys turi 1024 matmenis, o Matryoshka mokymasis taip pat palaiko 256, 512 ir 2048 matmenis. Pranešime dokumentuojamos 32 bitų slankiojo kablelio, 8 bitų sveikųjų skaičių su ženklu ir be ženklo bei dvejetainės reprezentacijos.</p><p>Kolekcijai pasirinkite vieną matmenų skaičių ir reprezentaciją bei saugokite juos su jos metaduomenimis. Slankiojo kablelio vektoriams ir kvantuotoms reprezentacijoms reikia atitinkamo saugojimo ir palyginimo apdorojimo. Dvejetainė reprezentacija vektoriaus informaciją koduoja kitaip nei įprastų slankiojo kablelio koordinačių sąrašas; ruošdami rezultatus paieškai išsaugokite šį skirtumą.</p><p>Ilgame faile rinkitės rišlius skyrius, kurių vietas šaltinyje galima atkurti. Funkcijai gali reikėti gretimo tipo apibrėžimo ar komentaro sąlygai paaiškinti, o visas pernelyg didelis failas gali turėti nesusijusios medžiagos. Skyrių suderinkite su užduotimi, pagal kurią bus ieškoma, užuot didžiausią kontekstą laikę pageidaujamu fragmento dydžiu.</p><h4>Rastą šaltinio kodą naudokite kaip pagrindimą</h4><p>Praktinis programavimo agento procesas suranda kandidatinius šaltinio fragmentus, perskaito tuos failus, seka aktualias nuorodas ir siaurina paiešką tyrimui tęsiantis. Rastas tekstas tampa samprotavimo ar redagavimo etapo kontekstu. Išsaugokite jo ryšį su indeksuota saugyklos versija, kad kandidatas būtų tikrinamas pagal tinkamą šaltinį.</p><p>Konkrečios voyage-code-4 versijos indėlis yra dėmesys programavimo agentų naudojamam paieškos nuo problemos iki kodo etapui kartu su lanksčiais matmenimis ir reprezentacijomis. Jo išvestis yra paieškos vektorius, o diagnostika, redagavimas ir tikrinimas lieka atskiromis užduotimis, pagrįstomis tikrąja saugykla.</p>",
  "aboutText": "voyage-code-4 yra Voyage AI kodo įterpinių modelis, skirtas paieškai saugyklose ir programavimo agentų informacijos paieškai. Jis sukurtas padėti rasti aktualų šaltinio kodą, kai atspirties taškas yra klausimas, simptomas ar užduoties aprašymas, o ne žinomas identifikatorius. Kodą ir tekstinę informaciją jis atvaizduoja skaitiniais vektoriais paieškai; saugyklos neredaguoja ir pataisos negeneruoja.\n\n### Raskite kodą pagal tiriamą problemą\n\nGamintojas aprašo mokymo korpusą, atrinktą iš užbaigtų pull requestų, jungiantį natūraliosios kalbos užklausas su kodu. Tai reikšmingas skirtumas nuo mokymo pavyzdžių, daugiausia sudarytų iš šaltinio failų ir jų dokumentavimo eilučių: paieškos užduotis gali prasidėti nuo elgsenos, kurią reikia ištirti.\n\nParuoškite užklausą, pavyzdžiui, „Raskite vietą, kur tuščias rezultatas lemia, kad sėkminga operacija pranešama kaip nesėkmė“. Indeksuokite skaitomus šaltinio kodo skyrius su failų keliais ir aktualiais komentarais. Išsaugokite funkciją supančias sąlygas, kai jos paaiškina jos elgseną. Grąžintas kandidatas turėtų nuvesti skaitytoją ar agentą atgal į jo atvaizduojamą šaltinio skyrių.\n\nSemantinė paieška gali papildyti tikslių identifikatorių ir viso teksto paiešką. Jei funkcijos pavadinimas jau žinomas, tiksli paieška išlieka naudinga. Jei žinomas tik simptomas, vektorinė paieška gali pateikti kandidatus, kuriuos galima patikrinti ir patikslinti kita užklausa.\n\n### Užklausos ir dokumento vaidmenys\n\nVoyage paieškos gairės skiria užklausą nuo korpuso dokumento per query/document įvesties tipus. Ieškodami kodo problemos ar užduoties aprašymą naudokite kaip užklausą, o indeksuotą šaltinio kodą ar dokumentaciją – kaip dokumentą. Paskelbta procedūra kuriant įterpinius prideda vaidmeniui būdingas paieškos instrukcijas.\n\nOriginalų kodo formatavimą, pavadinimus ir aktualią dokumentaciją išlaikykite prieinamus už vektoriaus ribų. Šaltinio skyriui išsaugokite failo kelią ir vietą, o programavimo vadovui – antraštę. Po paieškos patikrinkite tikrąjį kodą ir jį iškviečiančias vietas prieš pasirinkdami redagavimą. Kandidato aktualumas neįrodo, kad jis yra vienintelė praneštos problemos priežastis.\n\n### Konteksto ir reprezentacijos pasirinkimai\n\nPaskelbtas šio konkretaus modelio konteksto ilgis yra 32 000 žetonų. Jo numatytasis įterpinys turi 1024 matmenis, o Matryoshka mokymasis taip pat palaiko 256, 512 ir 2048 matmenis. Pranešime dokumentuojamos 32 bitų slankiojo kablelio, 8 bitų sveikųjų skaičių su ženklu ir be ženklo bei dvejetainės reprezentacijos.\n\nKolekcijai pasirinkite vieną matmenų skaičių ir reprezentaciją bei saugokite juos su jos metaduomenimis. Slankiojo kablelio vektoriams ir kvantuotoms reprezentacijoms reikia atitinkamo saugojimo ir palyginimo apdorojimo. Dvejetainė reprezentacija vektoriaus informaciją koduoja kitaip nei įprastų slankiojo kablelio koordinačių sąrašas; ruošdami rezultatus paieškai išsaugokite šį skirtumą.\n\nIlgame faile rinkitės rišlius skyrius, kurių vietas šaltinyje galima atkurti. Funkcijai gali reikėti gretimo tipo apibrėžimo ar komentaro sąlygai paaiškinti, o visas pernelyg didelis failas gali turėti nesusijusios medžiagos. Skyrių suderinkite su užduotimi, pagal kurią bus ieškoma, užuot didžiausią kontekstą laikę pageidaujamu fragmento dydžiu.\n\n### Rastą šaltinio kodą naudokite kaip pagrindimą\n\nPraktinis programavimo agento procesas suranda kandidatinius šaltinio fragmentus, perskaito tuos failus, seka aktualias nuorodas ir siaurina paiešką tyrimui tęsiantis. Rastas tekstas tampa samprotavimo ar redagavimo etapo kontekstu. Išsaugokite jo ryšį su indeksuota saugyklos versija, kad kandidatas būtų tikrinamas pagal tinkamą šaltinį.\n\nKonkrečios voyage-code-4 versijos indėlis yra dėmesys programavimo agentų naudojamam paieškos nuo problemos iki kodo etapui kartu su lanksčiais matmenimis ir reprezentacijomis. Jo išvestis yra paieškos vektorius, o diagnostika, redagavimas ir tikrinimas lieka atskiromis užduotimis, pagrįstomis tikrąja saugykla.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "c2b383b646f6f5d497fad8bd2d85e2568f56f559271e2d82d6840f582649e160",
    "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\">VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>VoyageAI by MongoDB /</span><code>voyageai/voyage-code-4</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|voyageai%2Fvoyage-code-4\">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 AI voyage-code-4 yra kodo įterpinių modelis, skirtas aktualiam šaltinio kodui rasti pagal klausimus, problemų aprašymus ir programavimo agentų tikslus. Jis palaiko 32 000 žetonų įvestis ir 256, 512, 1024 arba 2048 matmenis, naudodamas slankiojo kablelio ir kvantuotas reprezentacijas.</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>voyage-code-4 yra Voyage AI kodo įterpinių modelis, skirtas paieškai saugyklose ir programavimo agentų informacijos paieškai. Jis sukurtas padėti rasti aktualų šaltinio kodą, kai atspirties taškas yra klausimas, simptomas ar užduoties aprašymas, o ne žinomas identifikatorius. Kodą ir tekstinę informaciją jis atvaizduoja skaitiniais vektoriais paieškai; saugyklos neredaguoja ir pataisos negeneruoja.</p><h4>Raskite kodą pagal tiriamą problemą</h4><p>Gamintojas aprašo mokymo korpusą, atrinktą iš užbaigtų pull requestų, jungiantį natūraliosios kalbos užklausas su kodu. Tai reikšmingas skirtumas nuo mokymo pavyzdžių, daugiausia sudarytų iš šaltinio failų ir jų dokumentavimo eilučių: paieškos užduotis gali prasidėti nuo elgsenos, kurią reikia ištirti.</p><p>Paruoškite užklausą, pavyzdžiui, „Raskite vietą, kur tuščias rezultatas lemia, kad sėkminga operacija pranešama kaip nesėkmė“. Indeksuokite skaitomus šaltinio kodo skyrius su failų keliais ir aktualiais komentarais. Išsaugokite funkciją supančias sąlygas, kai jos paaiškina jos elgseną. Grąžintas kandidatas turėtų nuvesti skaitytoją ar agentą atgal į jo atvaizduojamą šaltinio skyrių.</p><p>Semantinė paieška gali papildyti tikslių identifikatorių ir viso teksto paiešką. Jei funkcijos pavadinimas jau žinomas, tiksli paieška išlieka naudinga. Jei žinomas tik simptomas, vektorinė paieška gali pateikti kandidatus, kuriuos galima patikrinti ir patikslinti kita užklausa.</p><h4>Užklausos ir dokumento vaidmenys</h4><p>Voyage paieškos gairės skiria užklausą nuo korpuso dokumento per query/document įvesties tipus. Ieškodami kodo problemos ar užduoties aprašymą naudokite kaip užklausą, o indeksuotą šaltinio kodą ar dokumentaciją – kaip dokumentą. Paskelbta procedūra kuriant įterpinius prideda vaidmeniui būdingas paieškos instrukcijas.</p><p>Originalų kodo formatavimą, pavadinimus ir aktualią dokumentaciją išlaikykite prieinamus už vektoriaus ribų. Šaltinio skyriui išsaugokite failo kelią ir vietą, o programavimo vadovui – antraštę. Po paieškos patikrinkite tikrąjį kodą ir jį iškviečiančias vietas prieš pasirinkdami redagavimą. Kandidato aktualumas neįrodo, kad jis yra vienintelė praneštos problemos priežastis.</p><h4>Konteksto ir reprezentacijos pasirinkimai</h4><p>Paskelbtas šio konkretaus modelio konteksto ilgis yra 32 000 žetonų. Jo numatytasis įterpinys turi 1024 matmenis, o Matryoshka mokymasis taip pat palaiko 256, 512 ir 2048 matmenis. Pranešime dokumentuojamos 32 bitų slankiojo kablelio, 8 bitų sveikųjų skaičių su ženklu ir be ženklo bei dvejetainės reprezentacijos.</p><p>Kolekcijai pasirinkite vieną matmenų skaičių ir reprezentaciją bei saugokite juos su jos metaduomenimis. Slankiojo kablelio vektoriams ir kvantuotoms reprezentacijoms reikia atitinkamo saugojimo ir palyginimo apdorojimo. Dvejetainė reprezentacija vektoriaus informaciją koduoja kitaip nei įprastų slankiojo kablelio koordinačių sąrašas; ruošdami rezultatus paieškai išsaugokite šį skirtumą.</p><p>Ilgame faile rinkitės rišlius skyrius, kurių vietas šaltinyje galima atkurti. Funkcijai gali reikėti gretimo tipo apibrėžimo ar komentaro sąlygai paaiškinti, o visas pernelyg didelis failas gali turėti nesusijusios medžiagos. Skyrių suderinkite su užduotimi, pagal kurią bus ieškoma, užuot didžiausią kontekstą laikę pageidaujamu fragmento dydžiu.</p><h4>Rastą šaltinio kodą naudokite kaip pagrindimą</h4><p>Praktinis programavimo agento procesas suranda kandidatinius šaltinio fragmentus, perskaito tuos failus, seka aktualias nuorodas ir siaurina paiešką tyrimui tęsiantis. Rastas tekstas tampa samprotavimo ar redagavimo etapo kontekstu. Išsaugokite jo ryšį su indeksuota saugyklos versija, kad kandidatas būtų tikrinamas pagal tinkamą šaltinį.</p><p>Konkrečios voyage-code-4 versijos indėlis yra dėmesys programavimo agentų naudojamam paieškos nuo problemos iki kodo etapui kartu su lanksčiais matmenimis ir reprezentacijomis. Jo išvestis yra paieškos vektorius, o diagnostika, redagavimas ir tikrinimas lieka atskiromis užduotimis, pagrįstomis tikrąja saugykla.</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>Kontekstas</dt><dd>32 000 tokens</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>voyageai/voyage-code-4</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: 32 000 · 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>32000</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>Standartinis įkainis <span class=\"note-s\">Pasirinkus spartųjį režimą</span></dd><dt>Flex režimas</dt><dd>Standartinis įkainis <span class=\"note-s\">Pasirinkus flex režimą</span></dd><dt>Didžiausios samprotavimo pastangos</dt><dd>Standartinis įkainis <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>$0.00024</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-2704-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2704-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2704-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2704-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-2704-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2704-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;voyageai/voyage-code-4&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-2704-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2704-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;voyageai/voyage-code-4&#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=voyageai%2Fvoyage-code-4&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-code-4&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-code-4</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=voyageai%2Fvoyage-code-4&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-code-4&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-code-4</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-code-4",
      "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": [
                  "voyageai/voyage-code-4"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "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": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"voyageai/voyage-code-4\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-code-4',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.24,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Spartusis režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus spartųjį režimą"
          },
          {
            "label": "Flex režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus flex režimą"
          },
          {
            "label": "Didžiausios samprotavimo pastangos",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "voyageai/voyage-code-4",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "ea0db69ef3cf1dfc3305a4e29b012eb134f11e7890dd22ac9000edd8a7aa170d",
    "input_html_sha256": "41d12d92976954c8bb351afb06a1df38a2798955e03ce2bad70cbcacb3b9a812",
    "private_audit_sha256": "c1ba4e38dc5a1646fb3be4e6739f1a111fe0a0b9a259dee44d2dbf2cfd57e267",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/voyageai-voyage-code-4/",
    "description": "Voyage AI voyage-code-4 yra kodo įterpinių modelis, skirtas aktualiam šaltinio kodui rasti pagal klausimus, problemų aprašymus ir programavimo agentų tikslus. Jis palaiko 32 000 žetonų įvestis ir 256, 512, 1024 arba 2048 matmenis, naudodamas slankiojo kablelio ir kvantuotas reprezentacijas.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/voyageai-voyage-code-4/index.md",
    "title": "VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/voyageai-voyage-code-4/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "voyage-code-4 yra Voyage AI kodo įterpinių modelis, skirtas paieškai saugyklose ir programavimo agentų informacijos paieškai. Jis sukurtas padėti rasti aktualų šaltinio kodą, kai atspirties taškas yra klausimas, simptomas ar užduoties aprašymas, o ne žinomas identifikatorius. Kodą ir tekstinę informaciją jis atvaizduoja skaitiniais vektoriais paieškai; saugyklos neredaguoja ir pataisos negeneruoja.\n\n### Raskite kodą pagal tiriamą problemą\n\nGamintojas aprašo mokymo korpusą, atrinktą iš užbaigtų pull requestų, jungiantį natūraliosios kalbos užklausas su kodu. Tai reikšmingas skirtumas nuo mokymo pavyzdžių, daugiausia sudarytų iš šaltinio failų ir jų dokumentavimo eilučių: paieškos užduotis gali prasidėti nuo elgsenos, kurią reikia ištirti.\n\nParuoškite užklausą, pavyzdžiui, „Raskite vietą, kur tuščias rezultatas lemia, kad sėkminga operacija pranešama kaip nesėkmė“. Indeksuokite skaitomus šaltinio kodo skyrius su failų keliais ir aktualiais komentarais. Išsaugokite funkciją supančias sąlygas, kai jos paaiškina jos elgseną. Grąžintas kandidatas turėtų nuvesti skaitytoją ar agentą atgal į jo atvaizduojamą šaltinio skyrių.\n\nSemantinė paieška gali papildyti tikslių identifikatorių ir viso teksto paiešką. Jei funkcijos pavadinimas jau žinomas, tiksli paieška išlieka naudinga. Jei žinomas tik simptomas, vektorinė paieška gali pateikti kandidatus, kuriuos galima patikrinti ir patikslinti kita užklausa.\n\n### Užklausos ir dokumento vaidmenys\n\nVoyage paieškos gairės skiria užklausą nuo korpuso dokumento per query/document įvesties tipus. Ieškodami kodo problemos ar užduoties aprašymą naudokite kaip užklausą, o indeksuotą šaltinio kodą ar dokumentaciją – kaip dokumentą. Paskelbta procedūra kuriant įterpinius prideda vaidmeniui būdingas paieškos instrukcijas.\n\nOriginalų kodo formatavimą, pavadinimus ir aktualią dokumentaciją išlaikykite prieinamus už vektoriaus ribų. Šaltinio skyriui išsaugokite failo kelią ir vietą, o programavimo vadovui – antraštę. Po paieškos patikrinkite tikrąjį kodą ir jį iškviečiančias vietas prieš pasirinkdami redagavimą. Kandidato aktualumas neįrodo, kad jis yra vienintelė praneštos problemos priežastis.\n\n### Konteksto ir reprezentacijos pasirinkimai\n\nPaskelbtas šio konkretaus modelio konteksto ilgis yra 32 000 žetonų. Jo numatytasis įterpinys turi 1024 matmenis, o Matryoshka mokymasis taip pat palaiko 256, 512 ir 2048 matmenis. Pranešime dokumentuojamos 32 bitų slankiojo kablelio, 8 bitų sveikųjų skaičių su ženklu ir be ženklo bei dvejetainės reprezentacijos.\n\nKolekcijai pasirinkite vieną matmenų skaičių ir reprezentaciją bei saugokite juos su jos metaduomenimis. Slankiojo kablelio vektoriams ir kvantuotoms reprezentacijoms reikia atitinkamo saugojimo ir palyginimo apdorojimo. Dvejetainė reprezentacija vektoriaus informaciją koduoja kitaip nei įprastų slankiojo kablelio koordinačių sąrašas; ruošdami rezultatus paieškai išsaugokite šį skirtumą.\n\nIlgame faile rinkitės rišlius skyrius, kurių vietas šaltinyje galima atkurti. Funkcijai gali reikėti gretimo tipo apibrėžimo ar komentaro sąlygai paaiškinti, o visas pernelyg didelis failas gali turėti nesusijusios medžiagos. Skyrių suderinkite su užduotimi, pagal kurią bus ieškoma, užuot didžiausią kontekstą laikę pageidaujamu fragmento dydžiu.\n\n### Rastą šaltinio kodą naudokite kaip pagrindimą\n\nPraktinis programavimo agento procesas suranda kandidatinius šaltinio fragmentus, perskaito tuos failus, seka aktualias nuorodas ir siaurina paiešką tyrimui tęsiantis. Rastas tekstas tampa samprotavimo ar redagavimo etapo kontekstu. Išsaugokite jo ryšį su indeksuota saugyklos versija, kad kandidatas būtų tikrinamas pagal tinkamą šaltinį.\n\nKonkrečios voyage-code-4 versijos indėlis yra dėmesys programavimo agentų naudojamam paieškos nuo problemos iki kodo etapui kartu su lanksčiais matmenimis ir reprezentacijomis. Jo išvestis yra paieškos vektorius, o diagnostika, redagavimas ir tikrinimas lieka atskiromis užduotimis, pagrįstomis tikrąja saugykla.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
    "canonical_model": "voyageai/voyage-code-4",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Visa konfigūracijos kainodara pateikta išsamioje informacijoje."
      }
    ],
    "ctx": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyageai/voyage-code-4",
    "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": [
                  "voyageai/voyage-code-4"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "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": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Baziniai žetonų įkainiai",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"voyageai/voyage-code-4\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-code-4',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.24,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Spartusis režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus spartųjį režimą"
          },
          {
            "label": "Flex režimas",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Pasirinkus flex režimą"
          },
          {
            "label": "Didžiausios samprotavimo pastangos",
            "value": "Standartinis įkainis",
            "when": "Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4",
    "price": {
      "in": 0.24,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.24,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "voyageai/voyage-code-4",
    "short": "Voyage AI voyage-code-4 yra kodo įterpinių modelis, skirtas aktualiam šaltinio kodui rasti pagal klausimus, problemų aprašymus ir programavimo agentų tikslus. Jis palaiko 32 000 žetonų įvestis ir 256, 512, 1024 arba 2048 matmenis, naudodamas slankiojo kablelio ir kvantuotas reprezentacijas."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Voyage AI voyage-code-4 yra kodo įterpinių modelis, skirtas aktualiam šaltinio kodui rasti pagal klausimus, problemų aprašymus ir programavimo agentų tikslus. Jis palaiko 32 000 žetonų įvestis ir 256, 512, 1024 arba 2048 matmenis, naudodamas slankiojo kablelio ir kvantuotas reprezentacijas.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "5976a8419e38cb04add9f9869cfdebd5c0e464c141d9af59f3b8a5925bf6a1f9",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "cc0b00aef47bb0810a935b544bfe100239011c940d7f9faa2f43424d03eecb28"
}