Source: https://ailoot.ai/models/nb/perplexity-pplx-embed-v1-0-6b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/perplexity-pplx-embed-v1-0-6b/ Language: nb # Perplexity: Embed V1 0.6B [Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/perplexity-pplx-embed-v1-0-6b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/perplexity-pplx-embed-v1-0-6b/facts.json) ## [Perplexity: Embed V1 0.6B](https://ailoot.ai/models/nb/perplexity-pplx-embed-v1-0-6b/) Perplexity pplx-embed-v1-0.6B produserer 1024-dimensjonale embeddinger for uavhengig flerspråklig tekstgjenfinning. Konteksten på 32K, direkte tekstforberedelse og opprinnelige INT8- eller binærrepresentasjoner definerer en mindre indeksprofil i v1-familien. - [**Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-0.6b`](https://ailoot.ai/models/nb/perplexity-pplx-embed-v1-0-6b/#method-0) Om modellen Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden. pplx-embed-v1-0.6B er Perplexitys mindre, uavhengige embeddingmodell i v1-familien. Den omdanner forespørsels- eller dokumenttekst til en 1024-dimensjonal representasjon for gjenfinning og semantisk søk. Produsenten beskriver en Qwen3-basert familie tilpasset gjennom videreført forhåndstrening med diffusjon, med gjennomsnittspooling og en kontekst på 32K. Modellen koder den innsendte teksten direkte, uten et påkrevd instruksjonsprefiks. #### Forbered en uavhengig post En nyttig samling kan inneholde produktforklaringer, kunnskapsbaseseksjoner eller korte forskningsnotater. Gi hver tekst nok kildekontekst til å bli forstått når den returneres av søk: en overskrift, utsagnet som søkes og betingelsen som endrer betydningen. Behold originalteksten og postidentifikatoren ved siden av den resulterende embeddingvektoren. Ved søk i notater bør et spørsmål om hva som endret seg i en prosess, gjenfinne notatet som beskriver endringen. Beregn embeddingvektoren for det faktiske spørsmålet og sammenlign den med de forberedte korpuspostene. Ikke legg til en annen modellfamilies query/passage-instruksjon som standard; direkte tekst er produsentens dokumenterte forberedelse for denne modellen. #### Kvantiserte vektorer og cosinussammenligning Modellens egen representasjon er en unormalisert INT8-embedding. Perplexity anbefaler uttrykkelig cosinuslikhet til sammenligning. En rå prikkproduktskår på unormalisert resultat endrer sammenligningen fordi vektorens norm bidrar. Velg en søkeindeks og skåringsvei som kan tolke den valgte representasjonen og metrikken sammen. Binærrepresentasjon er også dokumentert, og modelltabellen angir Matryoshka-støtte. Disse representasjonsvalgene kan være relevante for indekslagring, men komponentene og de pakkede bytene må tolkes korrekt. Det fulle resultatet på 1024 dimensjoner er forskjellig fra 4B-modellen med 2560 dimensjoner. En endring i modellstørrelse eller resultatrepresentasjon bør kontrolleres på forespørsels- og korpussiden fremfor å behandles som et automatisk felles rom. #### Bruk konteksten bevisst Produsentens kontekstspesifikasjon er 32K. Et langt notat eller en dokumentseksjon kan romme mer omkringliggende forklaring enn en encoder med kort vindu, mens gjenfinningsenheten fortsatt trenger et tydelig formål. Velg om et treff skal returnere en hel seksjon eller en fokusert passasje som inneholder svaret. Hold definisjoner og unntak sammen med utsagnet de kvalifiserer. For større kildemateriale bevarer du identifikatoren og versjonen til det overordnede dokumentet utenfor vektoren. Det lar søkeresultatet føre tilbake til kilden og lar endret tekst erstatte den tilsvarende representasjonen. Undersøk kandidatresultater for reelle spørsmål i den tilsiktede språkblandingen, og kontroller at passasjen gir den etterspurte informasjonen fremfor bare å omtale et lignende emne. #### Skill uavhengig og kontekstuell behandling Modellkortet skiller denne uavhengige encoderen fra pplx-embed-context-v1-0.6B. Den kontekstuelle modellen bruker dokumentets omgivelser i representasjoner av dokumentstykker; den vanlige v1-modellen representerer hver innsendte tekst for seg. En liste med uavhengige strenger fastslår ikke at kontekstuell behandling av dokumentstykker fant sted. Det nyttige resultatet er en korpusrepresentasjon eller forespørselsvektor knyttet til den faktiske kildeteksten, med det valgte INT8- eller binærformatet og cosinussammenligningen registrert. Et senere rangerings- eller RAG-svartrinn bruker den gjenfunne teksten som en separat artefakt. Denne profilen tilhører den nøyaktige uavhengige 0.6B-utgaven, ikke 4B- eller context-v1-modellene. **Ailoot Ultra · Vektorrepresentasjoner** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-0.6b` [`perplexity/pplx-embed-v1-0.6b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&fmt=embeddings) Perplexity /`perplexity/pplx-embed-v1-0.6b` ### Start Perplexity pplx-embed-v1-0.6B produserer 1024-dimensjonale embeddinger for uavhengig flerspråklig tekstgjenfinning. Konteksten på 32K, direkte tekstforberedelse og opprinnelige INT8- eller binærrepresentasjoner definerer en mindre indeksprofil i v1-familien. 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 32 000 tokens Utdataformat json | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser perplexity/pplx-embed-v1-0.6b | 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: 32 000 · 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` | Avtale32000 | | 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 **$0.000008** / 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": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b", "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='perplexity/pplx-embed-v1-0.6b',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** [`perplexity/pplx-embed-v1-0.6b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&fmt=embeddings) #### Aliaser for metodestier Bruk metodestiene som vises ovenfor. #### Tilknyttede anroper-ID-er [`perplexity/pplx-embed-v1-0.6b`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-0.6b&fmt=embeddings) FAQ · Perplexity: Embed V1 0.6B Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-0.6b`: `text`, `token_ids` → `embedding` Hvilke felt bruker forespørselen? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-0.6b`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Hvilke grenser gjelder? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-0.6b`: `ctx`: `32000`; `input.budget.maximum`: `32000` (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.