{
  "aboutHtml": "<p>pplx-embed-v1-4B ialah edisi embedding teks lebih besar Perplexity dalam keluarga v1 yang mengekod setiap teks secara berasingan. Ia mewakili pertanyaan atau dokumen sebagai vektor 2560 dimensi untuk carian semantik dan pemerolehan semula. Pengeluar membina keluarga ini berasaskan Qwen3 dengan pralatihan lanjutan berasaskan difusi dan menggunakan mean pooling untuk perwakilan teks. Pengekod berasingan ini berbeza daripada pplx-embed-context-v1, yang mewakili segmen dokumen menggunakan konteks sekeliling.</p><h4>Hasilkan embedding teks sebenar secara langsung</h4><p>Model tidak memerlukan rentetan arahan atau awalan query/passage. Sediakan teks yang mahu diwakili, bukannya menambah konvensyen peranan yang dipinjam daripada keluarga lain. Koleksi carian boleh mengandungi dokumen sumber, petikan terfokus atau rekod teks pendek. Simpan ungkapan asal dan pengecam setiap item di sisi vektornya supaya hasil pemerolehan semula kekal boleh dibaca dan dijejaki.</p><p>Tugas praktikal ialah mendapatkan bahagian penjelasan teknikal untuk soalan tentang syaratnya. Kekalkan tajuk bahagian, peraturan dan pengecualian bersama-sama. Ungkapan pertanyaan dihasilkan embeddingnya secara berasingan, kemudian dibandingkan dengan perwakilan korpus yang disediakan. Peringkat RAG kemudian menggunakan teks petikan yang dikembalikan, bukan vektor itu sendiri, sebagai bahan sumber.</p><h4>Perwakilan natif dan perbandingan</h4><p>Pembuat secara jelas menyatakan bahawa embedding natif tidak ternormal dan dikuantumkan kepada INT8. Bandingkannya dengan keserupaan kosinus. Hasil darab titik mentah pada nilai tidak ternormal ini bukan padanan perbandingan kosinus yang didokumenkan. Oleh itu, jenis perwakilan dan fungsi keserupaan perlu dipertimbangkan bersama apabila memilih cara indeks carian menyimpan dan membandingkan output.</p><p>Kad model turut mendokumenkan output binari dan menandakan sokongan perwakilan Matryoshka. Komponen binari dan penyimpanan terpadatnya berbeza daripada tatasusunan titik terapung biasa, maka indeks mesti mentafsir perwakilan terpilih. Dimensi embedding penuh menerangkan komponen perwakilan, bukan bilangan bait dalam setiap pengekodan. Pastikan dimensi dan jenis output konsisten antara bahagian pertanyaan dan dokumen.</p><h4>Panjang dan sempadan dokumen</h4><p>Konteks model yang diterbitkan ialah 32K. Ini membolehkan teks yang banyak diwakili, sementara aras perincian petikan masih perlu mengikut perkara yang patut dikembalikan carian. Bahagian lengkap boleh mengekalkan takrif serta syarat dan batasannya; petikan terfokus boleh terus menunjuk kepada arahan. Bahan terlalu besar perlu disediakan mengikut tetingkap input terpilih, bukannya menganggap bahagian akhir yang terbuang masih diwakili.</p><p>Simpan pengecam dokumen induk dan versi sumber di luar vektor. Jika teks berubah, kemas kini perwakilan korpus yang sepadan dan kekalkan pautan kepada sumber baharu. Untuk koleksi berbilang bahasa, periksa soalan sebenar dan petikan calon dalam campuran bahasa sasaran, bukannya menyimpulkan kerelevanan sama daripada label berbilang bahasa sahaja.</p><h4>Edisi pengekodan berasingan dan edisi berkonteks</h4><p>Model v1-4B menghasilkan embedding setiap teks yang diberikan secara berasingan. Menambah beberapa rentetan kepada kelompok tidak menukarkannya menjadi pengekod segmen context-v1 yang berasingan. Apabila dokumen sekeliling perlu membentuk perwakilan setiap segmen, tugas itu tergolong dalam edisi berkonteks dengan penyediaannya sendiri.</p><p>pplx-embed-v1-0.6B yang lebih kecil mengembalikan 1024 dimensi, manakala edisi 4B ini mengembalikan 2560. Asingkan identiti tepat dan perwakilan indeksnya melainkan laluan keserasian yang didokumenkan telah ditetapkan. Hasil berguna di sini ialah vektor pertanyaan atau teks sumber yang dikodkan secara berasingan, dengan perbandingan kosinus dan perwakilan terkuantum terpilih direkodkan untuk tugas pemerolehan semula.</p>",
  "aboutText": "pplx-embed-v1-4B ialah edisi embedding teks lebih besar Perplexity dalam keluarga v1 yang mengekod setiap teks secara berasingan. Ia mewakili pertanyaan atau dokumen sebagai vektor 2560 dimensi untuk carian semantik dan pemerolehan semula. Pengeluar membina keluarga ini berasaskan Qwen3 dengan pralatihan lanjutan berasaskan difusi dan menggunakan mean pooling untuk perwakilan teks. Pengekod berasingan ini berbeza daripada pplx-embed-context-v1, yang mewakili segmen dokumen menggunakan konteks sekeliling.\n\n### Hasilkan embedding teks sebenar secara langsung\n\nModel tidak memerlukan rentetan arahan atau awalan query/passage. Sediakan teks yang mahu diwakili, bukannya menambah konvensyen peranan yang dipinjam daripada keluarga lain. Koleksi carian boleh mengandungi dokumen sumber, petikan terfokus atau rekod teks pendek. Simpan ungkapan asal dan pengecam setiap item di sisi vektornya supaya hasil pemerolehan semula kekal boleh dibaca dan dijejaki.\n\nTugas praktikal ialah mendapatkan bahagian penjelasan teknikal untuk soalan tentang syaratnya. Kekalkan tajuk bahagian, peraturan dan pengecualian bersama-sama. Ungkapan pertanyaan dihasilkan embeddingnya secara berasingan, kemudian dibandingkan dengan perwakilan korpus yang disediakan. Peringkat RAG kemudian menggunakan teks petikan yang dikembalikan, bukan vektor itu sendiri, sebagai bahan sumber.\n\n### Perwakilan natif dan perbandingan\n\nPembuat secara jelas menyatakan bahawa embedding natif tidak ternormal dan dikuantumkan kepada INT8. Bandingkannya dengan keserupaan kosinus. Hasil darab titik mentah pada nilai tidak ternormal ini bukan padanan perbandingan kosinus yang didokumenkan. Oleh itu, jenis perwakilan dan fungsi keserupaan perlu dipertimbangkan bersama apabila memilih cara indeks carian menyimpan dan membandingkan output.\n\nKad model turut mendokumenkan output binari dan menandakan sokongan perwakilan Matryoshka. Komponen binari dan penyimpanan terpadatnya berbeza daripada tatasusunan titik terapung biasa, maka indeks mesti mentafsir perwakilan terpilih. Dimensi embedding penuh menerangkan komponen perwakilan, bukan bilangan bait dalam setiap pengekodan. Pastikan dimensi dan jenis output konsisten antara bahagian pertanyaan dan dokumen.\n\n### Panjang dan sempadan dokumen\n\nKonteks model yang diterbitkan ialah 32K. Ini membolehkan teks yang banyak diwakili, sementara aras perincian petikan masih perlu mengikut perkara yang patut dikembalikan carian. Bahagian lengkap boleh mengekalkan takrif serta syarat dan batasannya; petikan terfokus boleh terus menunjuk kepada arahan. Bahan terlalu besar perlu disediakan mengikut tetingkap input terpilih, bukannya menganggap bahagian akhir yang terbuang masih diwakili.\n\nSimpan pengecam dokumen induk dan versi sumber di luar vektor. Jika teks berubah, kemas kini perwakilan korpus yang sepadan dan kekalkan pautan kepada sumber baharu. Untuk koleksi berbilang bahasa, periksa soalan sebenar dan petikan calon dalam campuran bahasa sasaran, bukannya menyimpulkan kerelevanan sama daripada label berbilang bahasa sahaja.\n\n### Edisi pengekodan berasingan dan edisi berkonteks\n\nModel v1-4B menghasilkan embedding setiap teks yang diberikan secara berasingan. Menambah beberapa rentetan kepada kelompok tidak menukarkannya menjadi pengekod segmen context-v1 yang berasingan. Apabila dokumen sekeliling perlu membentuk perwakilan setiap segmen, tugas itu tergolong dalam edisi berkonteks dengan penyediaannya sendiri.\n\npplx-embed-v1-0.6B yang lebih kecil mengembalikan 1024 dimensi, manakala edisi 4B ini mengembalikan 2560. Asingkan identiti tepat dan perwakilan indeksnya melainkan laluan keserasian yang didokumenkan telah ditetapkan. Hasil berguna di sini ialah vektor pertanyaan atau teks sumber yang dikodkan secara berasingan, dengan perbandingan kosinus dan perwakilan terkuantum terpilih direkodkan untuk tugas pemerolehan semula.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "537f5778051bd3079934d57d872d09128dd905c65d890894aebd705bff97c482",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ms",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Perplexity: Embed V1 4B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Tutup\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Perplexity /</span><code>perplexity/pplx-embed-v1-4b</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Salin ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Bahagian kad model\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Pengenalan</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Input &amp; kaedah</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Pelan harga</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Contoh</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Hasil</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Alias</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kaedah API\"><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|perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b\">Pembenaman</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\">Pengenalan</h3><p class=\"mdesc-full\">Perplexity pplx-embed-v1-4B mengekodkan teks yang berdiri sendiri kepada vektor carian 2560 dimensi dengan konteks 32K. Model ini tidak memerlukan awalan arahan dan secara asli menghasilkan pembenaman INT8 yang tidak dinormalkan, untuk perbandingan melalui keserupaan kosinus.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Input yang diterima</dt><dd>Teks · token_ids</dd></div><div><dt>Hasil</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Tentang model</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>pplx-embed-v1-4B ialah edisi embedding teks lebih besar Perplexity dalam keluarga v1 yang mengekod setiap teks secara berasingan. Ia mewakili pertanyaan atau dokumen sebagai vektor 2560 dimensi untuk carian semantik dan pemerolehan semula. Pengeluar membina keluarga ini berasaskan Qwen3 dengan pralatihan lanjutan berasaskan difusi dan menggunakan mean pooling untuk perwakilan teks. Pengekod berasingan ini berbeza daripada pplx-embed-context-v1, yang mewakili segmen dokumen menggunakan konteks sekeliling.</p><h4>Hasilkan embedding teks sebenar secara langsung</h4><p>Model tidak memerlukan rentetan arahan atau awalan query/passage. Sediakan teks yang mahu diwakili, bukannya menambah konvensyen peranan yang dipinjam daripada keluarga lain. Koleksi carian boleh mengandungi dokumen sumber, petikan terfokus atau rekod teks pendek. Simpan ungkapan asal dan pengecam setiap item di sisi vektornya supaya hasil pemerolehan semula kekal boleh dibaca dan dijejaki.</p><p>Tugas praktikal ialah mendapatkan bahagian penjelasan teknikal untuk soalan tentang syaratnya. Kekalkan tajuk bahagian, peraturan dan pengecualian bersama-sama. Ungkapan pertanyaan dihasilkan embeddingnya secara berasingan, kemudian dibandingkan dengan perwakilan korpus yang disediakan. Peringkat RAG kemudian menggunakan teks petikan yang dikembalikan, bukan vektor itu sendiri, sebagai bahan sumber.</p><h4>Perwakilan natif dan perbandingan</h4><p>Pembuat secara jelas menyatakan bahawa embedding natif tidak ternormal dan dikuantumkan kepada INT8. Bandingkannya dengan keserupaan kosinus. Hasil darab titik mentah pada nilai tidak ternormal ini bukan padanan perbandingan kosinus yang didokumenkan. Oleh itu, jenis perwakilan dan fungsi keserupaan perlu dipertimbangkan bersama apabila memilih cara indeks carian menyimpan dan membandingkan output.</p><p>Kad model turut mendokumenkan output binari dan menandakan sokongan perwakilan Matryoshka. Komponen binari dan penyimpanan terpadatnya berbeza daripada tatasusunan titik terapung biasa, maka indeks mesti mentafsir perwakilan terpilih. Dimensi embedding penuh menerangkan komponen perwakilan, bukan bilangan bait dalam setiap pengekodan. Pastikan dimensi dan jenis output konsisten antara bahagian pertanyaan dan dokumen.</p><h4>Panjang dan sempadan dokumen</h4><p>Konteks model yang diterbitkan ialah 32K. Ini membolehkan teks yang banyak diwakili, sementara aras perincian petikan masih perlu mengikut perkara yang patut dikembalikan carian. Bahagian lengkap boleh mengekalkan takrif serta syarat dan batasannya; petikan terfokus boleh terus menunjuk kepada arahan. Bahan terlalu besar perlu disediakan mengikut tetingkap input terpilih, bukannya menganggap bahagian akhir yang terbuang masih diwakili.</p><p>Simpan pengecam dokumen induk dan versi sumber di luar vektor. Jika teks berubah, kemas kini perwakilan korpus yang sepadan dan kekalkan pautan kepada sumber baharu. Untuk koleksi berbilang bahasa, periksa soalan sebenar dan petikan calon dalam campuran bahasa sasaran, bukannya menyimpulkan kerelevanan sama daripada label berbilang bahasa sahaja.</p><h4>Edisi pengekodan berasingan dan edisi berkonteks</h4><p>Model v1-4B menghasilkan embedding setiap teks yang diberikan secara berasingan. Menambah beberapa rentetan kepada kelompok tidak menukarkannya menjadi pengekod segmen context-v1 yang berasingan. Apabila dokumen sekeliling perlu membentuk perwakilan setiap segmen, tugas itu tergolong dalam edisi berkonteks dengan penyediaannya sendiri.</p><p>pplx-embed-v1-0.6B yang lebih kecil mengembalikan 1024 dimensi, manakala edisi 4B ini mengembalikan 2560. Asingkan identiti tepat dan perwakilan indeksnya melainkan laluan keserasian yang didokumenkan telah ditetapkan. Hasil berguna di sini ialah vektor pertanyaan atau teks sumber yang dikodkan secara berasingan, dengan perbandingan kosinus dan perwakilan terkuantum terpilih direkodkan untuk tugas pemerolehan semula.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Tersedia di Ailoot · input &amp; kaedah</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Pembenaman</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>32,000 tokens</dd></div><div><dt>Format output</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Medan</th><th>Jenis</th><th>Keperluan</th><th>Nilai &amp; had</th><th>Lalai</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>perplexity/pplx-embed-v1-4b</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Item minimum: 1</div><div>Syarat: Kelompok homogen yang tidak kosong. ID token ialah integer bukan negatif.</div><div>Bajet input: Maksimum: 32,000 · Unit teks: bait UTF8 · Unit token: elemen tatasusunan token</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Tidak disokong</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Syarat: Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Syarat: provider.options ditolak</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Gabungan bahan input</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parameter kaedah dan kitar hayat</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Kontrak</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>32000</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Kitar hayat: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Simpan setiap indeks dan dimensi vektor.</p><p class=\"note-s\">Nama model multimodal tidak bermakna objek imej dibenarkan pada laluan khusus ini.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Pelan harga</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.</p><dl data-price-conditions><dt>Mod pantas</dt><dd>Kadar standard <span class=\"note-s\">Apabila mod pantas dipilih</span></dd><dt>Mod flex</dt><dd>Kadar standard <span class=\"note-s\">Apabila mod flex dipilih</span></dd><dt>Usaha penaakulan maksimum</dt><dd>Kadar standard <span class=\"note-s\">Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Kadar Ailoot</h4><h4>Harga mengikut konfigurasi</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurasi</th><th>Jadual kadar</th><th>Caj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>Kadar asas token</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>Kadar asas</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Input · Token input</span> <b>$0.00006</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Output · Token output</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Bacaan cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Penulisan cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Penulisan cache, 1 jam</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. <a href=\"/docs/ms/billing/reserve/\">Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Contoh permintaan</h3><h4>Ailoot Ultra · Pembenaman</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2193-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2193-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2193-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2193-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=\"Salin kod\"><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-2193-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2193-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;perplexity/pplx-embed-v1-4b&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-2193-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2193-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;perplexity/pplx-embed-v1-4b&#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\">Terima dan simpan hasil</h3><h4>Ailoot Ultra · Pembenaman</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Simpan semua hasil yang selesai</h5><p class=\"note-s\">Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.</p><p class=\"note-s\">Simpan setiap vektor bersama indeksnya. Bilangan vektor mesti sama dengan bilangan input; dimensi mesti konsisten.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jika respons asal perlu disemak</h5><p class=\"note-s\">Tiada titik akhir tugas pembenaman diperkenalkan.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Medan respons</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Medan</th><th>Jenis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Ralat dan langkah seterusnya</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Respons</th><th>Syarat</th><th>Langkah seterusnya</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Respons\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Respons</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Syarat\"><span class=\"card-cell-label\">Syarat</span>Medan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah</td><td data-cell-label=\"Langkah seterusnya\"><span class=\"card-cell-label\">Langkah seterusnya</span>Betulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias model</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>perplexity/pplx-embed-v1-4b</code></a></span></p><h4>Alias laluan kaedah</h4><p class=\"note-s\">Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.</p><h4>ID pemanggil berkaitan</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>perplexity/pplx-embed-v1-4b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b",
      "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": "Medan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Betulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Tiada titik akhir tugas pembenaman diperkenalkan."
            },
            "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": "Simpan setiap vektor bersama indeksnya. Bilangan vektor mesti sama dengan bilangan input; dimensi mesti konsisten.",
              "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": [
                  "perplexity/pplx-embed-v1-4b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "bait UTF8",
                  "token_unit": "elemen tatasusunan token"
                },
                "conditions": "Kelompok homogen yang tidak kosong. ID token ialah integer bukan negatif.",
                "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": "Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options ditolak",
                "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": [
            "Simpan setiap indeks dan dimensi vektor.",
            "Nama model multimodal tidak bermakna objek imej dibenarkan pada laluan khusus ini."
          ],
          "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": "Kadar asas token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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\": \"perplexity/pplx-embed-v1-4b\", \"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='perplexity/pplx-embed-v1-4b',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": 0.06,
        "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": "Mod pantas",
            "value": "Kadar standard",
            "when": "Apabila mod pantas dipilih"
          },
          {
            "label": "Mod flex",
            "value": "Kadar standard",
            "when": "Apabila mod flex dipilih"
          },
          {
            "label": "Usaha penaakulan maksimum",
            "value": "Kadar standard",
            "when": "Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan 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": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "c2f5ef219e894e55a54abe0bf6339277e69d02315be28b44ea9089a6794297bc",
    "input_html_sha256": "afe8170590a4a7852ad9ea3915856746332197dad22a9097b28dc4c6fda15893",
    "private_audit_sha256": "d45e91d35e36723143eb246d8392fe3620eae0c01747880fc6e1b8158b48aa50",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/perplexity-pplx-embed-v1-4b/",
    "description": "Perplexity pplx-embed-v1-4B mengekodkan teks yang berdiri sendiri kepada vektor carian 2560 dimensi dengan konteks 32K. Model ini tidak memerlukan awalan arahan dan secara asli menghasilkan pembenaman INT8 yang tidak dinormalkan, untuk perbandingan melalui keserupaan kosinus.",
    "locale": "ms",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/perplexity-pplx-embed-v1-4b/index.md",
    "title": "Perplexity: Embed V1 4B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ms/perplexity-pplx-embed-v1-4b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "pplx-embed-v1-4B ialah edisi embedding teks lebih besar Perplexity dalam keluarga v1 yang mengekod setiap teks secara berasingan. Ia mewakili pertanyaan atau dokumen sebagai vektor 2560 dimensi untuk carian semantik dan pemerolehan semula. Pengeluar membina keluarga ini berasaskan Qwen3 dengan pralatihan lanjutan berasaskan difusi dan menggunakan mean pooling untuk perwakilan teks. Pengekod berasingan ini berbeza daripada pplx-embed-context-v1, yang mewakili segmen dokumen menggunakan konteks sekeliling.\n\n### Hasilkan embedding teks sebenar secara langsung\n\nModel tidak memerlukan rentetan arahan atau awalan query/passage. Sediakan teks yang mahu diwakili, bukannya menambah konvensyen peranan yang dipinjam daripada keluarga lain. Koleksi carian boleh mengandungi dokumen sumber, petikan terfokus atau rekod teks pendek. Simpan ungkapan asal dan pengecam setiap item di sisi vektornya supaya hasil pemerolehan semula kekal boleh dibaca dan dijejaki.\n\nTugas praktikal ialah mendapatkan bahagian penjelasan teknikal untuk soalan tentang syaratnya. Kekalkan tajuk bahagian, peraturan dan pengecualian bersama-sama. Ungkapan pertanyaan dihasilkan embeddingnya secara berasingan, kemudian dibandingkan dengan perwakilan korpus yang disediakan. Peringkat RAG kemudian menggunakan teks petikan yang dikembalikan, bukan vektor itu sendiri, sebagai bahan sumber.\n\n### Perwakilan natif dan perbandingan\n\nPembuat secara jelas menyatakan bahawa embedding natif tidak ternormal dan dikuantumkan kepada INT8. Bandingkannya dengan keserupaan kosinus. Hasil darab titik mentah pada nilai tidak ternormal ini bukan padanan perbandingan kosinus yang didokumenkan. Oleh itu, jenis perwakilan dan fungsi keserupaan perlu dipertimbangkan bersama apabila memilih cara indeks carian menyimpan dan membandingkan output.\n\nKad model turut mendokumenkan output binari dan menandakan sokongan perwakilan Matryoshka. Komponen binari dan penyimpanan terpadatnya berbeza daripada tatasusunan titik terapung biasa, maka indeks mesti mentafsir perwakilan terpilih. Dimensi embedding penuh menerangkan komponen perwakilan, bukan bilangan bait dalam setiap pengekodan. Pastikan dimensi dan jenis output konsisten antara bahagian pertanyaan dan dokumen.\n\n### Panjang dan sempadan dokumen\n\nKonteks model yang diterbitkan ialah 32K. Ini membolehkan teks yang banyak diwakili, sementara aras perincian petikan masih perlu mengikut perkara yang patut dikembalikan carian. Bahagian lengkap boleh mengekalkan takrif serta syarat dan batasannya; petikan terfokus boleh terus menunjuk kepada arahan. Bahan terlalu besar perlu disediakan mengikut tetingkap input terpilih, bukannya menganggap bahagian akhir yang terbuang masih diwakili.\n\nSimpan pengecam dokumen induk dan versi sumber di luar vektor. Jika teks berubah, kemas kini perwakilan korpus yang sepadan dan kekalkan pautan kepada sumber baharu. Untuk koleksi berbilang bahasa, periksa soalan sebenar dan petikan calon dalam campuran bahasa sasaran, bukannya menyimpulkan kerelevanan sama daripada label berbilang bahasa sahaja.\n\n### Edisi pengekodan berasingan dan edisi berkonteks\n\nModel v1-4B menghasilkan embedding setiap teks yang diberikan secara berasingan. Menambah beberapa rentetan kepada kelompok tidak menukarkannya menjadi pengekod segmen context-v1 yang berasingan. Apabila dokumen sekeliling perlu membentuk perwakilan setiap segmen, tugas itu tergolong dalam edisi berkonteks dengan penyediaannya sendiri.\n\npplx-embed-v1-0.6B yang lebih kecil mengembalikan 1024 dimensi, manakala edisi 4B ini mengembalikan 2560. Asingkan identiti tepat dan perwakilan indeksnya melainkan laluan keserasian yang didokumenkan telah ditetapkan. Hasil berguna di sini ialah vektor pertanyaan atau teks sumber yang dikodkan secara berasingan, dengan perbandingan kosinus dan perwakilan terkuantum terpilih direkodkan untuk tugas pemerolehan semula.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Perplexity",
    "available": null,
    "canonical_model": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "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": "Maklumat lengkap tentang harga konfigurasi terdapat dalam butiran."
      }
    ],
    "ctx": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
    "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": "Medan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Betulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Tiada titik akhir tugas pembenaman diperkenalkan."
            },
            "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": "Simpan setiap vektor bersama indeksnya. Bilangan vektor mesti sama dengan bilangan input; dimensi mesti konsisten.",
              "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": [
                  "perplexity/pplx-embed-v1-4b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "bait UTF8",
                  "token_unit": "elemen tatasusunan token"
                },
                "conditions": "Kelompok homogen yang tidak kosong. ID token ialah integer bukan negatif.",
                "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": "Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Sumber membenarkan medan metadata JSON ini; semantik tepat di pihak huluan bergantung pada model.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options ditolak",
                "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": [
            "Simpan setiap indeks dan dimensi vektor.",
            "Nama model multimodal tidak bermakna objek imej dibenarkan pada laluan khusus ini."
          ],
          "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": "Kadar asas token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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\": \"perplexity/pplx-embed-v1-4b\", \"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='perplexity/pplx-embed-v1-4b',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": 0.06,
        "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": "Mod pantas",
            "value": "Kadar standard",
            "when": "Apabila mod pantas dipilih"
          },
          {
            "label": "Mod flex",
            "value": "Kadar standard",
            "when": "Apabila mod flex dipilih"
          },
          {
            "label": "Usaha penaakulan maksimum",
            "value": "Kadar standard",
            "when": "Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan 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": "0.00006000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
                "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "request_model_id": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Perplexity: Embed V1 4B",
    "price": {
      "in": 0.06,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.06,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00006000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000006",
            "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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
    "short": "Perplexity pplx-embed-v1-4B mengekodkan teks yang berdiri sendiri kepada vektor carian 2560 dimensi dengan konteks 32K. Model ini tidak memerlukan awalan arahan dan secara asli menghasilkan pembenaman INT8 yang tidak dinormalkan, untuk perbandingan melalui keserupaan kosinus."
  },
  "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": "Perplexity pplx-embed-v1-4B mengekodkan teks yang berdiri sendiri kepada vektor carian 2560 dimensi dengan konteks 32K. Model ini tidak memerlukan awalan arahan dan secara asli menghasilkan pembenaman INT8 yang tidak dinormalkan, untuk perbandingan melalui keserupaan kosinus.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "d8e63a25ec11a4c468ebf1ce1804a2662978378f7bed7dfdd73a85285169e62a",
    "renderer_sha256": "1dab5ba62521e9568c8b7c82005622cabbf330a075df7cce1f83274a04009460"
  },
  "sourceRevision": "dad25debcfea2032bb9a36bf8a67749af5685c20cfd9a3b62957d3f9be246cdd"
}