Source: https://ailoot.ai/models/ms/cohere-rerank-4-fast/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/cohere-rerank-4-fast/
Language: ms

# Cohere: Rerank 4 Fast

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-rerank-4-fast/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-rerank-4-fast/facts.json)

## [Cohere: Rerank 4 Fast](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-rerank-4-fast/)

Cohere Rerank 4 Fast menyusun dokumen calon mengikut kerelevanan kepada pertanyaan, dengan tumpuan pada dapatan maklumat berkependaman rendah dan berdaya pemprosesan tinggi. Model ini menyokong konteks 32K, lebih daripada 100 bahasa dan teks separa berstruktur untuk carian dan aliran kerja yang diperkaya dengan dapatan carian.

- [**Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula** `POST /v1/rerank` `cohere/rerank-4-fast`](https://ailoot.ai/models/ms/cohere-rerank-4-fast/#method-0)

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Cohere Rerank 4 Fast ialah edisi Rerank 4 yang lebih ringan, ditujukan kepada tugasan dapatan maklumat dengan kependaman lebih rendah dan daya pemprosesan lebih tinggi. Model ini menerima pertanyaan dan dokumen calon, kemudian mengembalikan susunan dan skor kerelevanannya. Model ini berguna untuk carian interaktif, pemilihan bukti berulang dan aplikasi yang perlu menyusun semula senarai hasil sedia ada. Fast kekal sebagai edisi berbeza daripada Rerank 4 Pro, yang ditujukan kepada kes lebih kompleks apabila kualiti dapatan maklumat menjadi keutamaan.

Kod pengeluar ialah rerank-v4.0-fast. Seperti Pro, model ini mempunyai konteks 32,768 token dan liputan berbilang bahasa merangkumi lebih daripada 100 bahasa. Pertanyaan dan satu dokumen berkongsi konteks; ia bukan dimensi vektor atau bajet bagi seluruh korpus berindeks. Bekalkan teks calon yang perlu dibandingkan, tanpa mengharapkan model mendapatkan dokumen daripada sumber yang tidak diberikan kepadanya.

Hasil yang didokumenkan menyertakan indeks dokumen asal dan relevance\_score. top\_n memilih bilangan hasil yang dikembalikan, manakala penggugurannya mengembalikan senarai berperingkat penuh. Simpan pengenal sumber di sisi input supaya susunan baharu boleh dipadankan dengan petikan sebenar. Untuk carian produk, terangkan atribut produk yang diperlukan dalam pertanyaan dan peringkatkan semula penerangan calon; kedudukan yang lebih tinggi patut kekal terhubung dengan rekod produk yang menghasilkannya.

Model ini boleh menggunakan dokumen bahasa Inggeris dan bahasa lain serta rekod separa berstruktur. Dalam aliran kerja V2, input dokumen ialah rentetan, dan Cohere mengesyorkan perwakilan data berstruktur sebagai YAML. Letakkan medan penting dahulu dan kekalkan susunannya supaya pemotongan tidak membuang kandungan yang diperlukan untuk menilai kerelevanan. Rekod sokongan boleh membawa tajuk, produk dan teks prosedur; mesej boleh membawa subjek dan isinya. Hubungan yang dinyatakan ini memberi pemeringkat maklumat melangkaui senarai kata kunci sepadan.

Had pertanyaan khusus model dalam panduan penyediaan Cohere ialah 16,384 token, dengan pertanyaan dan dokumen menggunakan konteks bersama. Panduan itu menerangkan pemprosesan cebisan dokumen lebih panjang, manakala rujukan V2 secara berasingan menetapkan lalai pemotongan dokumen kepada 4096 token melalui max\_tokens\_per\_doc. Semak tetapan dokumen berkesan itu, tanpa menganggap seluruh tetingkap model 32K sentiasa digunakan. Sediakan petikan relevan atau bajet dokumen yang sesuai untuk tugasan dapatan maklumat sebenar.

Untuk prestasi yang disyorkan, Cohere menasihatkan agar tidak melebihi 1,000 dokumen dalam satu permintaan. Bahagikan set calon lebih besar kepada kumpulan yang mudah dikendalikan sambil mengekalkan pengenalnya. Skor output dinormalkan dari 0 hingga 1 dan bergantung pada pertanyaan serta petikan. Susunannya ialah hasil utama; skor bukan gandaan linear kerelevanan atau bukti bahawa petikan itu betul. Tentukan sebarang ambang penapisan melalui pertanyaan yang mewakili penggunaan dan petikan yang hampir relevan dalam domain tersebut.

Hasil Fast yang berguna ialah senarai berperingkat yang boleh terus memacu paparan carian atau memilih bukti untuk peringkat penulisan jawapan. Simpan teks sumber bersama skor dan semak sama ada hasil teratas benar-benar menjawab syarat yang diminta. Peranan Fast ialah pemeringkatan dapatan maklumat, bukannya penjanaan penjelasan baharu atau vektor embedding. Kekalkan edisi bernama dan penyediaan input yang konsisten apabila memperhalus tingkah laku kerelevanan.

**Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula** `POST /v1/rerank` `cohere/rerank-4-fast`

[`cohere/rerank-4-fast`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Frerank-4-fast&route=Ultra&caller=cohere%2Frerank-4-fast&fmt=rerank)

Cohere /`cohere/rerank-4-fast`

### Pengenalan

Cohere Rerank 4 Fast menyusun dokumen calon mengikut kerelevanan kepada pertanyaan, dengan tumpuan pada dapatan maklumat berkependaman rendah dan berdaya pemprosesan tinggi. Model ini menyokong konteks 32K, lebih daripada 100 bahasa dan teks separa berstruktur untuk carian dan aliran kerja yang diperkaya dengan dapatan carian.

Input yang diterima

Teks

Hasil

Hasil mengikut kedudukan

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

**Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula** `POST /v1/rerank`

Input

`text`

Output

`rerank`

Format output

json

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`documents` | Jenis`array` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had cohere/rerank-4-fast | Lalai— |
| Medan`provider` | Jenis`schema` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`query` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`session_id` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`top_n` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 | Lalai— |
| Medan`trace` | Jenis`schema` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`user` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`documents[].text` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`documents[].image` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |

Gabungan bahan input

**text\_rerank** · Diperlukan: query, documents array with minItems1

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, query, documents |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakprovider, session\_id, top\_n, trace, user |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull |

Kitar hayat: `synchronous`

Hantar ID model yang tepat dan simpan respons natif yang lengkap.

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

| Konfigurasi | Jadual kadar | Unit pengebilan | Caj |
| --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Unit pengebilan— | Caj Input · Token input **—** / 1K token Output · Token output **—** / 1K token Input · Bacaan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiUltra | Jadual kadar— | Unit pengebilanbagi setiap unit carian | Caj total · unit carian **$0.004** bagi setiap unit carian |

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula

Struktur permintaan rasmi yang dikekalkan; contoh dokumentasiGunakan bahan permintaan sebenar anda dan simpan hasil lengkap

```json
{
  "documents": [
    "Paris is the capital of France.",
    "Berlin is the capital of Germany."
  ],
  "model": "cohere/rerank-4-fast",
  "query": "What is the capital of France?",
  "top_n": 3
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}"
export AILOOT_REQUEST_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))
if not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')
p['model']='cohere/rerank-4-fast'
Path('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
print(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))
PY_RESULT
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Pemeringkatan semula

json

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Setiap indeks hasil sebenar, relevance\_score terhingga dan objek dokumen asal dikekalkan. Indeks mengikat tatasusunan dokumen asal. Keseluruhan JSON asal disimpan dan hanya dikembalikan selepas penyelesaian caj.

##### Jika respons asal perlu disemak

Simpan operasi asal dan balasan penuh/separa; jangan ulang POST.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`model` | Jenisstring |
| Medan`id` | Jenisstring |
| Medan`provider` | Jenisstring |
| Medan`results[].index` | Jenisinteger |
| Medan`results[].relevance_score` | Jenisnumber |
| Medan`results[].document.text` | Jenisstring |
| Medan`results[].document.image` | Jenisstring |
| Medan`usage.search_units` | Jenisinteger |
| Medan`usage.total_tokens` | Jenisinteger |
| Medan`usage.cost` | Jenisnumber |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, bentuk perwakilan atau nilai tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan permintaan yang dinyatakan. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`cohere/rerank-4-fast`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Frerank-4-fast&route=Ultra&caller=cohere%2Frerank-4-fast&fmt=rerank)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`cohere/rerank-4-fast`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=cohere%2Frerank-4-fast&route=Ultra&caller=cohere%2Frerank-4-fast&fmt=rerank)

FAQ · Cohere: Rerank 4 Fast

Apakah input dan hasil yang tersedia?

`POST /v1/rerank` · `cohere/rerank-4-fast`: `text` → `rerank`

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

`POST /v1/rerank` · `cohere/rerank-4-fast`: `documents`, `model`, `provider`, `query`, `session_id`, `top_n`, `trace`, `user`

Apakah had yang terpakai?

`POST /v1/rerank` · `cohere/rerank-4-fast`: `top_n.minimum`: `1`

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

## Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

## Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan

Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.

Kod promosi sehingga 50%

Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.

Perbelanjaan dalam sejarah

Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial

Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.

Lesen penjual semula

Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.

Dokumen pada laman

Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

[Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.