Source: https://ailoot.ai/models/nb/openai-text-embedding-3-small/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/openai-text-embedding-3-small/ Language: nb # OpenAI: Text Embedding 3 Small [Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/openai-text-embedding-3-small/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/openai-text-embedding-3-small/facts.json) ## [OpenAI: Text Embedding 3 Small](https://ailoot.ai/models/nb/openai-text-embedding-3-small/) OpenAIs lille tekstembeddingmodell fra tredje generasjon returnerer vektorer med 1 536 dimensjoner som standard og støtter kortere representasjoner. Bruk de numeriske resultatene til semantisk søk, kodegjenfinning, gruppering, anbefalinger og klassifisering. - [**Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/openai-text-embedding-3-small/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner · text-embedding-3-small** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/openai-text-embedding-3-small/#method-1) Om modellen Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden. text-embedding-3-small er OpenAIs mindre tekstembeddingmodell fra tredje generasjon. Den omdanner skriftlig materiale til numeriske vektorer med 1 536 komponenter som standard. Vektorene måler forhold mellom tekster til et etterfølgende søke- eller analysetrinn; modellen genererer ikke et samtalesvar på inndataene. Som den større modellen fra tredje generasjon støtter den produsentens dimensions-kontroll for kortere embeddingvektorer. Treningen er utformet for å bevare informasjon som representerer begreper, i en forkortet vektor, og valget av størrelse påvirker applikasjonens kvalitet og ressursbehov. Hold modellen og valgte dimensjoner konsekvente for postene og forespørslene som sammenlignes. En praktisk anvendelse er kodesøk. Produsentens veiledning beskriver å representere kildekodefunksjoner som tekst og beregne embeddingvektorene deres, deretter beregne en embeddingvektor for en forespørsel på naturlig språk med samme modell og sammenligne de resulterende vektorene. Et illustrerende resultat er et rangert sett med relevante funksjoner knyttet til plasseringene i kildekoden. For dokumentsøk er det tilsvarende resultatet et sett med passasjer der tekst og opprinnelige referanser fortsatt er tilgjengelige for leseren eller neste modell. Andre dokumenterte bruksområder omfatter klyngedannelse, anbefalinger av relatert innhold, klassifisering, oppdagelse av avvikere og måling av variasjon. En avgrenset meldingsflyt kan gruppere lignende henvendelser eller sammenligne dem med kategoribeskrivelser. Applikasjonen definerer hvordan et likhetsresultat blir til en kategori, anbefaling eller post for gjennomgang; selve embeddingvektoren forblir numeriske data. OpenAI oppgir maksimalt 8 192 tokener per tekst. Embedding-API-et godtar strenger eller tokeniserte inndata og flere inndataelementer i én forespørsel, avviser tomme strenger og bruker en samlet grense på 300 000 tokener. Klargjør langt materiale som meningsfulle passasjer, og bevar titler eller definisjoner som trengs for å tolke dem. Bruk et konsekvent sett med kildefelt fremfor å beregne embeddingvektorer for ulike typer poster med klargjøringsregler uten innbyrdes sammenheng. Produsenten returnerer flyttallsvektorer som standard og dokumenterer også base64-koding. Veiledningen sier at OpenAI-embeddings er normalisert til enhetslengde og anbefaler cosinuslikhet; et skalarprodukt kan beregne den, og euklidisk avstand gir samme rangering. Hvis en embeddingvektor fra tredje generasjon forkortes manuelt etter at den er returnert, normaliseres den forkortede vektoren på nytt som beskrevet i veiledningen. Med dimensions-kontrollen trenger ikke manuell avkorting inngå i den vanlige klargjøringen. Registrer modellidentiteten, dimensjonene og kildekoblingen sammen med hver vektor. Et nyttig etterfølgende resultat er en rangert liste, en gruppert samling eller et sett med klassifiseringsegenskaper knyttet til teksten som produserte dem. Kontroller om det valgte materialet faktisk støtter oppgaven, og hold manglende fakta atskilt fra semantisk beslektethet. Neste trinn kan deretter bruke representasjonen i en konkret gjenfinnings- eller beslutningsflyt. **Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-3-small` [`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings) OpenAI /`openai/text-embedding-3-small` Modell-ID - `openai/text-embedding-3-small` - `text-embedding-3-small` ### Start OpenAIs lille tekstembeddingmodell fra tredje generasjon returnerer vektorer med 1 536 dimensjoner som standard og støtter kortere representasjoner. Bruk de numeriske resultatene til semantisk søk, kodegjenfinning, gruppering, anbefalinger og klassifisering. Godkjente inndata Tekst · token\_ids Resultater embedding ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner** `POST /v1/embeddings` Inndatatyper `text`, `token_ids` Utdatatyper `embedding` Kontekst 8 192 tokens Utdataformat json | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser openai/text-embedding-3-small | Standard— | | Felt`input` | Type`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 Vilkår: Ikke-tom batch med ensartede elementer. Token-ID-er er ikke-negative heltall. Inndatabudsjett: Maksimum: 8 192 · Tekstenhet: UTF8-byte · Tokenenhet: elementer i token-arrayet | Standard— | | Felt`encoding_format` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser float | Standardfloat | | Felt`dimensions` | Type`integer` | KravStøttes ikke | Verdier & grenser Minimum: 1 | Standard— | | Felt`user` | Type`json_value` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— | | Felt`session_id` | Type`json_value` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— | | Felt`trace` | Type`json_value` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Kilden tillater dette JSON-metadatafeltet; den nøyaktige semantikken hos den underliggende leverandøren er modellavhengig. | Standard— | | Felt`provider` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises | Standard— | Kombinasjoner av inngående materialer **text\_to\_embedding** Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`required` | Avtalemodel, input | | Parameter`input_shapes` | Avtalestring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parameter`encoding_format` | Avtalefloat | | Parameter`dimensions_override` | Avtalefalse | | Parameter`max_input_budget_units` | Avtale8192 | | Parameter`multimodal_objects` | Avtalefalse | | Parameter`material_types` | Avtaletext, token\_ids | Livssyklus: `synchronous_json` Bevar hver vektors indeks og dimensjon. Et multimodalt modellnavn innebærer ikke at bildeobjekter er tillatt på denne nøyaktige stien. ### Priser Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden. Hurtigmodus Standardpris Når hurtigmodus er valgt Flex-modus Standardpris Når flex-modus er valgt Maksimal resonneringsinnsats Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats #### Ailoot-satser #### Priser etter konfigurasjon | Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad | | --- | --- | --- | | KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.00004** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "openai/text-embedding-3-small", "input": ["First document", "Second document"]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \ -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 r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")})) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-3-small',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner json ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Bevar hver vektor sammen med indeksen. Antall vektorer må være lik antall inndata; dimensjonene må være konsistente. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Det innføres ikke noe endepunkt for embedding-jobber. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`object` | Typestring | | Felt`model` | Typestring | | Felt`data[].index` | Typeinteger | | Felt`data[].embedding` | Typefinite float\[\] | | Felt`usage` | Typeobject | Feil og neste trinn | Svar | Vilkår | Neste trinn | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. | ### Aliaser #### Modellaliaser **Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings) **Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner · text-embedding-3-small** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-3-small` [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings) OpenAI /`text-embedding-3-small` Modell-ID - `openai/text-embedding-3-small` - `text-embedding-3-small` ### Start OpenAIs lille tekstembeddingmodell fra tredje generasjon returnerer vektorer med 1 536 dimensjoner som standard og støtter kortere representasjoner. Bruk de numeriske resultatene til semantisk søk, kodegjenfinning, gruppering, anbefalinger og klassifisering. Godkjente inndata Tekst Resultater embedding ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner · text-embedding-3-small** `POST /v1/embeddings` Inndatatyper `text` Utdatatyper `embedding` Kontekst 8 192 tokens Utdataformat json | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser text-embedding-3-small | Standard— | | Felt`input` | Type`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 Vilkår: Ikke-tom batch med ensartede elementer. Token-ID-er er ikke-negative heltall. Inndatabudsjett: Maksimum: 8 192 · Tekstenhet: UTF8-byte · Tokenenhet: elementer i token-arrayet | Standard— | | Felt`encoding_format` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser float | Standardfloat | | Felt`dimensions` | Type`integer` | KravStøttes ikke | Verdier & grenser Minimum: 1 | Standard— | | Felt`user` | Type`json_value` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Valgfrie JSON-metadata; den eksakte betydningen hos leverandøren avhenger av den valgte modellen. | Standard— | | Felt`session_id` | Type`json_value` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Valgfrie JSON-metadata; den eksakte betydningen hos leverandøren avhenger av den valgte modellen. | Standard— | | Felt`trace` | Type`json_value` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: Valgfrie JSON-metadata; den eksakte betydningen hos leverandøren avhenger av den valgte modellen. | Standard— | | Felt`provider` | Type`object` | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises | Standard— | Kombinasjoner av inngående materialer **text\_to\_embedding** Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`required` | Avtalemodel, input | | Parameter`input_shapes` | Avtalestring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parameter`encoding_format` | Avtalefloat | | Parameter`dimensions_override` | Avtalefalse | | Parameter`max_input_budget_units` | Avtale8192 | | Parameter`multimodal_objects` | Avtalefalse | | Parameter`material_types` | Avtaletext | | Parameter`text_file_material` | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. | Livssyklus: `synchronous_json` Send den eksakte modell-ID-en og de påkrevde feltene. Behold hvert returnert element og de opprinnelige identifikatorene. ### Priser Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden. Hurtigmodus Standardpris Når hurtigmodus er valgt Flex-modus Standardpris Når flex-modus er valgt Maksimal resonneringsinnsats Standardpris Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats #### Ailoot-satser #### Priser etter konfigurasjon | Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad | | --- | --- | --- | | KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.00004** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner · text-embedding-3-small Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet ```json { "model": "text-embedding-3-small", "input": [ "First document", "Second document" ], "encoding_format": "float" } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'} payload['input'] = [text] Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \ -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 result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) for vector in result.get('data', []): print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding'))) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'} payload['input'] = [text] from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'} headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) for vector in result.get('data', []): print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding'))) ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner · text-embedding-3-small json ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Behold hver vektor med endelige verdier og dens opprinnelige indeks. Bevar alle dimensjoner og hele forbruksobjektet. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Det innføres ikke noe endepunkt for embedding-jobber. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`object` | Typestring | | Felt`model` | Typestring | | Felt`data[].index` | Typeinteger | | Felt`data[].embedding` | Typefinite float\[\] | | Felt`usage` | Typeobject | Feil og neste trinn | Svar | Vilkår | Neste trinn | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. | ### Aliaser #### Modellaliaser **Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`openai/text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-small&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-small`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=openai%2Ftext-embedding-3-small&route=Ultra&caller=text-embedding-3-small&fmt=embeddings) FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Small Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-small`: `text`, `token_ids` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-small`: `text` → `embedding` Hvilke felt bruker forespørselen? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-small`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-small`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Hvilke grenser gjelder? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-small`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8-byte); `input.min_items`: `1` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-small`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8-byte); `input.min_items`: `1` Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon. ## Selskapet og dets prosjektportefølje Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. ## Kjøp tokener med rabatt. Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp. Abonnement Velg et rabattabonnement for faste forespørsler. Kampanjekode opptil 50% Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje. Kostnader i historikken Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel. [Velg abonnement](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/nb/) ## Koble API-et til produktet du selger. SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg. Kommersiell applikasjon Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten. Forhandlerlisens Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg. Dokumenter på nettstedet Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling. [Be om forhandlerlisens](mailto:support@ailoot.ai) · [Offentlig tilbud og lisensavtale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nb) ## Ailoot · Selskapet og dets prosjektportefølje Ailoot bygger på etablert driftserfaring, en stor kundebase, stabil tjeneste og løpende KPI-kontroll. Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. Ailoot bruker denne driftserfaringen til API-tilgang til AI-funksjoner i kundenes produkter, agenter, applikasjoner og automatiseringer.