Jina Reranker v2 Base Multilingual is een model voor tekstrangschikking in de tweede fase van informatieophaling. Geef het een zoekvraag en kandidaatdocumenten of -passages; het beoordeelt elk paar van zoekvraag en document en geeft een relevantiescore terug. Het nuttige resultaat is een beter geordende verzameling kandidaten voor zoeken of een werkwijze met retrieval-augmented generation. Het schrijft geen antwoord op de zoekvraag en maakt geen documentembeddings.
Formuleer de zoekvraag zo dat die de informatiebehoefte uitdrukt. Lever vervolgens de teksten aan die een eerdere ophaalstap heeft gevonden. Houd bij elke kandidaat een stabiele identificatie, zodat de relevantiescore kan worden gekoppeld aan het oorspronkelijke document, de sectie of het record.
Gebruik voor een ondersteuningszoekopdracht de daadwerkelijke vraag en kandidaatfragmenten die de relevante procedure bevatten. Een zoekvraag over het resetten van een bepaald apparaat moet worden gekoppeld aan passages die de apparaatnaam, versie en resetvoorwaarden behouden. Een passage die het apparaat alleen noemt kan minder nuttig zijn dan een passage die de gevraagde handeling uitlegt. Lever de inhoud aan die het model moet vergelijken, niet alleen een documenttitel.
Gebruik samenhangende passages. Een tabelkop, definitie of uitzondering kan veranderen hoe een alinea zich tot de zoekvraag verhoudt; verwijder die daarom niet alleen om elke kandidaat even kort te maken. De reranker beoordeelt aangeleverde kandidaten; hij kan geen relevant document herstellen dat de eerdere ophaalfase heeft overgeslagen.
Dit is een cross-encoder: de zoekvraag en een kandidaattekst worden samen verwerkt. De directe beoordelingsinterface geeft voor elk bijbehorend paar een relevantiescore als drijvendekommagetal terug. Hogere scores wijzen op grotere relevantie in die vergelijking. De score is een rangschikkingssignaal, geen gegenereerde uitleg of bewijs dat het document waar is.
De maker biedt ook een hulpfunctie voor herrangschikking die geordende documenten met hun scores teruggeeft. Een instelling voor het aantal topresultaten bepaalt hoeveel gerangschikte kandidaten behouden blijven. Bewaar hun identificaties en tekst wanneer u ze doorgeeft aan de volgende fase. In een vraag-antwoordwerkwijze heeft het volgende model nog steeds de zoekvraag en het geselecteerde bewijs nodig; de gerangschikte lijst zelf is geen beantwoorde vraag.
Houd bij het vergelijken van veranderingen in informatieophaling de zoekvraag en evaluatiecriteria vast. Inspecteer of de passages die bovenaan komen daadwerkelijk de gevraagde informatie bevatten. Stel eventuele filterdrempels in op basis van voorbeelden uit uw eigen verzameling in plaats van een relevantiescore als universele maat voor antwoordcorrectheid te behandelen.
Het model ondersteunt een contextlengte van maximaal 1.024 tokens. De gedocumenteerde hulpfunctie rerank() verwerkt langere documenten met een schuivend venster, beoordeelt de delen afzonderlijk en combineert ze tot resultaten op documentniveau. Het opdelen is gedrag van die hulpfunctie; dat mag niet worden verward met één modelinvoer met een onbeperkt contextvenster.
De hulpfunctie stelt instellingen voor zoekvraaglengte, deellengte en overlap beschikbaar. De gedocumenteerde standaardoverlap is 80. Het gepubliceerde gebruiksvoorbeeld specificeert een maximale zoekvraaglengte van 512 en een deellengte van 1.024; dit zijn voorbeeldinstellingen van de hulpfunctie, die gescheiden moeten blijven van een belofte dat elke aanroeper of route ze gebruikt.
Bewaar bij een lange handleiding genoeg nabije tekst om een instructie en de bijbehorende voorwaarden samen weer te geven. Inspecteer bij het beoordelen van het resultaat het relevante deel van een hoog gerangschikt document in plaats van aan te nemen dat elke sectie de zoekvraag even goed beantwoordt.
Het v2-model is meertalig. De voorbeelden van de maker rangschikken Engelse zoekvragen tegenover Engelse, Duitse, Spaanse, Chinese en Japanse passages. Dit ondersteunt verzamelingen waarin relevant materiaal in meerdere talen is geschreven zonder dat elke kandidaat eerst in de taal van de zoekvraag hoeft te worden vertaald.
Het gedocumenteerde takenbereik omvat ook codeophaling en het rangschikken van tekstrepresentaties die betrekking hebben op functies of SQL. Dit blijven relevantierangschikkingstaken: het model beoordeelt de aangeleverde tekst. Het voert geen functie of SQL uit en produceert geen hulpmiddelresultaat alleen omdat dit soort kandidaten in de ophaalverzameling voorkomen.
Houd dit v2 Base Multilingual-profiel gescheiden van Jina's eerdere uitsluitend Engelstalige reranker, Jina Reranker v3 en multimodale herrangschikkingsprofielen. Het zijn verschillende modellen met verschillende taak- en invoerkenmerken. De invoer van dit profiel bestaat uit zoekvraag-tekstparen; beeld- of video-inhoud vereist een eigen geschikte representatie of model.
De referentie-implementatie van de maker ondersteunt directe scores en een hulpfunctie voor documentrangschikking, met optionele versnelde attention. Deze implementatiekeuzes beïnvloeden de voorbereiding en verwerking van invoer; ze stellen niet vast dat elke integratie identieke instellingen beschikbaar maakt.
Gebruik de gerangschikte uitvoer voor meertalig zoeken, kennisbanken voor ondersteuning, documentophaling en bewijsselectie vóór generatie. Beoordeel de toppassages, behoud de oorspronkelijke koppeling van kandidaten en onderscheid relevantie van feitelijke geldigheid. Een nuttig ophaalresultaat brengt het juiste aangeleverde bewijs naar voren en laat de volgende taak — beantwoorden, samenvatten of beslissen — over aan de passende werkwijze.
", "aboutText": "Jina Reranker v2 Base Multilingual is een model voor tekstrangschikking in de tweede fase van informatieophaling. Geef het een zoekvraag en kandidaatdocumenten of -passages; het beoordeelt elk paar van zoekvraag en document en geeft een relevantiescore terug. Het nuttige resultaat is een beter geordende verzameling kandidaten voor zoeken of een werkwijze met retrieval-augmented generation. Het schrijft geen antwoord op de zoekvraag en maakt geen documentembeddings.\n\n### Bereid de zoekvraag en kandidaatpassages voor\n\nFormuleer de zoekvraag zo dat die de informatiebehoefte uitdrukt. Lever vervolgens de teksten aan die een eerdere ophaalstap heeft gevonden. Houd bij elke kandidaat een stabiele identificatie, zodat de relevantiescore kan worden gekoppeld aan het oorspronkelijke document, de sectie of het record.\n\nGebruik voor een ondersteuningszoekopdracht de daadwerkelijke vraag en kandidaatfragmenten die de relevante procedure bevatten. Een zoekvraag over het resetten van een bepaald apparaat moet worden gekoppeld aan passages die de apparaatnaam, versie en resetvoorwaarden behouden. Een passage die het apparaat alleen noemt kan minder nuttig zijn dan een passage die de gevraagde handeling uitlegt. Lever de inhoud aan die het model moet vergelijken, niet alleen een documenttitel.\n\nGebruik samenhangende passages. Een tabelkop, definitie of uitzondering kan veranderen hoe een alinea zich tot de zoekvraag verhoudt; verwijder die daarom niet alleen om elke kandidaat even kort te maken. De reranker beoordeelt aangeleverde kandidaten; hij kan geen relevant document herstellen dat de eerdere ophaalfase heeft overgeslagen.\n\n### Beoordeling van zoekvraag-documentparen\n\nDit is een cross-encoder: de zoekvraag en een kandidaattekst worden samen verwerkt. De directe beoordelingsinterface geeft voor elk bijbehorend paar een relevantiescore als drijvendekommagetal terug. Hogere scores wijzen op grotere relevantie in die vergelijking. De score is een rangschikkingssignaal, geen gegenereerde uitleg of bewijs dat het document waar is.\n\nDe maker biedt ook een hulpfunctie voor herrangschikking die geordende documenten met hun scores teruggeeft. Een instelling voor het aantal topresultaten bepaalt hoeveel gerangschikte kandidaten behouden blijven. Bewaar hun identificaties en tekst wanneer u ze doorgeeft aan de volgende fase. In een vraag-antwoordwerkwijze heeft het volgende model nog steeds de zoekvraag en het geselecteerde bewijs nodig; de gerangschikte lijst zelf is geen beantwoorde vraag.\n\nHoud bij het vergelijken van veranderingen in informatieophaling de zoekvraag en evaluatiecriteria vast. Inspecteer of de passages die bovenaan komen daadwerkelijk de gevraagde informatie bevatten. Stel eventuele filterdrempels in op basis van voorbeelden uit uw eigen verzameling in plaats van een relevantiescore als universele maat voor antwoordcorrectheid te behandelen.\n\n### Modelvenster en langere documenten\n\nHet model ondersteunt een contextlengte van maximaal 1.024 tokens. De gedocumenteerde hulpfunctie `rerank()` verwerkt langere documenten met een schuivend venster, beoordeelt de delen afzonderlijk en combineert ze tot resultaten op documentniveau. Het opdelen is gedrag van die hulpfunctie; dat mag niet worden verward met één modelinvoer met een onbeperkt contextvenster.\n\nDe hulpfunctie stelt instellingen voor zoekvraaglengte, deellengte en overlap beschikbaar. De gedocumenteerde standaardoverlap is 80. Het gepubliceerde gebruiksvoorbeeld specificeert een maximale zoekvraaglengte van 512 en een deellengte van 1.024; dit zijn voorbeeldinstellingen van de hulpfunctie, die gescheiden moeten blijven van een belofte dat elke aanroeper of route ze gebruikt.\n\nBewaar bij een lange handleiding genoeg nabije tekst om een instructie en de bijbehorende voorwaarden samen weer te geven. Inspecteer bij het beoordelen van het resultaat het relevante deel van een hoog gerangschikt document in plaats van aan te nemen dat elke sectie de zoekvraag even goed beantwoordt.\n\n### Meertalige en gespecialiseerde tekstophaling\n\nHet v2-model is meertalig. De voorbeelden van de maker rangschikken Engelse zoekvragen tegenover Engelse, Duitse, Spaanse, Chinese en Japanse passages. Dit ondersteunt verzamelingen waarin relevant materiaal in meerdere talen is geschreven zonder dat elke kandidaat eerst in de taal van de zoekvraag hoeft te worden vertaald.\n\nHet gedocumenteerde takenbereik omvat ook codeophaling en het rangschikken van tekstrepresentaties die betrekking hebben op functies of SQL. Dit blijven relevantierangschikkingstaken: het model beoordeelt de aangeleverde tekst. Het voert geen functie of SQL uit en produceert geen hulpmiddelresultaat alleen omdat dit soort kandidaten in de ophaalverzameling voorkomen.\n\n### Editie en praktische grenzen\n\nHoud dit v2 Base Multilingual-profiel gescheiden van Jina's eerdere uitsluitend Engelstalige reranker, Jina Reranker v3 en multimodale herrangschikkingsprofielen. Het zijn verschillende modellen met verschillende taak- en invoerkenmerken. De invoer van dit profiel bestaat uit zoekvraag-tekstparen; beeld- of video-inhoud vereist een eigen geschikte representatie of model.\n\nDe referentie-implementatie van de maker ondersteunt directe scores en een hulpfunctie voor documentrangschikking, met optionele versnelde attention. Deze implementatiekeuzes beïnvloeden de voorbereiding en verwerking van invoer; ze stellen niet vast dat elke integratie identieke instellingen beschikbaar maakt.\n\nGebruik de gerangschikte uitvoer voor meertalig zoeken, kennisbanken voor ondersteuning, documentophaling en bewijsselectie vóór generatie. Beoordeel de toppassages, behoud de oorspronkelijke koppeling van kandidaten en onderscheid relevantie van feitelijke geldigheid. Een nuttig ophaalresultaat brengt het juiste aangeleverde bewijs naar voren en laat de volgende taak — beantwoorden, samenvatten of beslissen — over aan de passende werkwijze.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "c2a92ddc8e8ae9e28363af950fe15ba7a3a92a10d63899147fa297626e998136", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl", "methods": [ { "html": "jina-reranker-v2-base-multilingualJina Reranker v2 Base Multilingual beoordeelt een zoekvraag tegenover kandidaatteksten en ordent ze op relevantie. De cross-encoder verwerkt meertalige zoekresultaten, terwijl de hulpfunctie van de maker voor herrangschikking langere documenten opdeelt rond een modelvenster van 1.024 tokens.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Jina Reranker v2 Base Multilingual is een model voor tekstrangschikking in de tweede fase van informatieophaling. Geef het een zoekvraag en kandidaatdocumenten of -passages; het beoordeelt elk paar van zoekvraag en document en geeft een relevantiescore terug. Het nuttige resultaat is een beter geordende verzameling kandidaten voor zoeken of een werkwijze met retrieval-augmented generation. Het schrijft geen antwoord op de zoekvraag en maakt geen documentembeddings.
Formuleer de zoekvraag zo dat die de informatiebehoefte uitdrukt. Lever vervolgens de teksten aan die een eerdere ophaalstap heeft gevonden. Houd bij elke kandidaat een stabiele identificatie, zodat de relevantiescore kan worden gekoppeld aan het oorspronkelijke document, de sectie of het record.
Gebruik voor een ondersteuningszoekopdracht de daadwerkelijke vraag en kandidaatfragmenten die de relevante procedure bevatten. Een zoekvraag over het resetten van een bepaald apparaat moet worden gekoppeld aan passages die de apparaatnaam, versie en resetvoorwaarden behouden. Een passage die het apparaat alleen noemt kan minder nuttig zijn dan een passage die de gevraagde handeling uitlegt. Lever de inhoud aan die het model moet vergelijken, niet alleen een documenttitel.
Gebruik samenhangende passages. Een tabelkop, definitie of uitzondering kan veranderen hoe een alinea zich tot de zoekvraag verhoudt; verwijder die daarom niet alleen om elke kandidaat even kort te maken. De reranker beoordeelt aangeleverde kandidaten; hij kan geen relevant document herstellen dat de eerdere ophaalfase heeft overgeslagen.
Dit is een cross-encoder: de zoekvraag en een kandidaattekst worden samen verwerkt. De directe beoordelingsinterface geeft voor elk bijbehorend paar een relevantiescore als drijvendekommagetal terug. Hogere scores wijzen op grotere relevantie in die vergelijking. De score is een rangschikkingssignaal, geen gegenereerde uitleg of bewijs dat het document waar is.
De maker biedt ook een hulpfunctie voor herrangschikking die geordende documenten met hun scores teruggeeft. Een instelling voor het aantal topresultaten bepaalt hoeveel gerangschikte kandidaten behouden blijven. Bewaar hun identificaties en tekst wanneer u ze doorgeeft aan de volgende fase. In een vraag-antwoordwerkwijze heeft het volgende model nog steeds de zoekvraag en het geselecteerde bewijs nodig; de gerangschikte lijst zelf is geen beantwoorde vraag.
Houd bij het vergelijken van veranderingen in informatieophaling de zoekvraag en evaluatiecriteria vast. Inspecteer of de passages die bovenaan komen daadwerkelijk de gevraagde informatie bevatten. Stel eventuele filterdrempels in op basis van voorbeelden uit uw eigen verzameling in plaats van een relevantiescore als universele maat voor antwoordcorrectheid te behandelen.
Het model ondersteunt een contextlengte van maximaal 1.024 tokens. De gedocumenteerde hulpfunctie rerank() verwerkt langere documenten met een schuivend venster, beoordeelt de delen afzonderlijk en combineert ze tot resultaten op documentniveau. Het opdelen is gedrag van die hulpfunctie; dat mag niet worden verward met één modelinvoer met een onbeperkt contextvenster.
De hulpfunctie stelt instellingen voor zoekvraaglengte, deellengte en overlap beschikbaar. De gedocumenteerde standaardoverlap is 80. Het gepubliceerde gebruiksvoorbeeld specificeert een maximale zoekvraaglengte van 512 en een deellengte van 1.024; dit zijn voorbeeldinstellingen van de hulpfunctie, die gescheiden moeten blijven van een belofte dat elke aanroeper of route ze gebruikt.
Bewaar bij een lange handleiding genoeg nabije tekst om een instructie en de bijbehorende voorwaarden samen weer te geven. Inspecteer bij het beoordelen van het resultaat het relevante deel van een hoog gerangschikt document in plaats van aan te nemen dat elke sectie de zoekvraag even goed beantwoordt.
Het v2-model is meertalig. De voorbeelden van de maker rangschikken Engelse zoekvragen tegenover Engelse, Duitse, Spaanse, Chinese en Japanse passages. Dit ondersteunt verzamelingen waarin relevant materiaal in meerdere talen is geschreven zonder dat elke kandidaat eerst in de taal van de zoekvraag hoeft te worden vertaald.
Het gedocumenteerde takenbereik omvat ook codeophaling en het rangschikken van tekstrepresentaties die betrekking hebben op functies of SQL. Dit blijven relevantierangschikkingstaken: het model beoordeelt de aangeleverde tekst. Het voert geen functie of SQL uit en produceert geen hulpmiddelresultaat alleen omdat dit soort kandidaten in de ophaalverzameling voorkomen.
Houd dit v2 Base Multilingual-profiel gescheiden van Jina's eerdere uitsluitend Engelstalige reranker, Jina Reranker v3 en multimodale herrangschikkingsprofielen. Het zijn verschillende modellen met verschillende taak- en invoerkenmerken. De invoer van dit profiel bestaat uit zoekvraag-tekstparen; beeld- of video-inhoud vereist een eigen geschikte representatie of model.
De referentie-implementatie van de maker ondersteunt directe scores en een hulpfunctie voor documentrangschikking, met optionele versnelde attention. Deze implementatiekeuzes beïnvloeden de voorbereiding en verwerking van invoer; ze stellen niet vast dat elke integratie identieke instellingen beschikbaar maakt.
Gebruik de gerangschikte uitvoer voor meertalig zoeken, kennisbanken voor ondersteuning, documentophaling en bewijsselectie vóór generatie. Beoordeel de toppassages, behoud de oorspronkelijke koppeling van kandidaten en onderscheid relevantie van feitelijke geldigheid. Een nuttig ophaalresultaat brengt het juiste aangeleverde bewijs naar voren en laat de volgende taak — beantwoorden, samenvatten of beslissen — over aan de passende werkwijze.
POST /v1/reranktextrerank| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten jina-reranker-v2-base-multilingual | Standaard— |
Veldquery | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Velddocuments | Typearray | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, documents |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermaterial_conditions | ContractGeef uw eigen zoekvraag en een niet-lege array met oorspronkelijke tekstdocumenten op. De resultaatindices verwijzen naar die oorspronkelijke array. |
Levenscyclus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Rekeneenheid | Kosten |
|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Rekeneenheid— | Kosten Invoer · Invoertokens — / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens — / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| Configuratietoken (totaal) | Tariefstaffel— | Rekeneenheid/ 1K tokens | Kosten Invoer · token (totaal) $0.0001 / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}"\nexport AILOOT_QUERY\n: "${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'jina-reranker-v2-base-multilingual', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\nVolledig oorspronkelijk native JSON-resultaat met het ingestelde antwoordmodel, oorspronkelijke documentindices, relevantiescores, documenttekenreeksen en native tokengebruik. Bewaar elk daadwerkelijk resultaat- en gebruiksveld.
GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar het volledige antwoord en de headers, alle daadwerkelijke uitvoer, de oorspronkelijk geretourneerde identificatoren en alle gebruiksvelden. Herstel de oorspronkelijke bewerking zonder de aanmaakaanvraag opnieuw in te dienen.
Bewaar de daadwerkelijke X-Client-Request-ID en het volledige antwoord. Lees de oorspronkelijke assets die u bezit en hun exacte ondertekende inhouds-URLs; dien een onzekere aanmaak nooit opnieuw in.
| Veld | Type | Betekenis |
|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | BetekenisExact antwoordmodel vereist door de ingestelde Source-consumer. |
Veldresults[].index | Typeinteger | BetekenisUnieke oorspronkelijke index van het invoerdocument. |
Veldresults[].relevance_score | Typenumber | BetekenisEindige relevantiescore. |
Veldresults[].document | Typestring | BetekenisOorspronkelijk tekstdocument vereist door deze ingestelde antwoordconsumer. |
Veldusage.total_tokens | Typeinteger | BetekenisEindig, niet-negatief aantal native tokens vereist door het huidige geaccepteerde tarief. |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeDe JSON-body of expliciete canonieke model-ID is ongeldig. | Volgende stapBewaar het antwoord en corrigeer het aangegeven verzoekveld. |
Antwoord401 · authentication_error | VoorwaardeDe Ailoot API-sleutel is ongeldig. | Volgende stapGebruik uw geautoriseerde Ailoot API-sleutel. |
Antwoord403 · permission_error | VoorwaardeDe sleutelgroep laat deze methode niet toe. | Volgende stapBewaar de geretourneerde foutdetails. |
Antwoord404 · not_found_error | VoorwaardeDe geselecteerde methode heeft geen toegelaten route. | Volgende stapBewaar de geretourneerde foutdetails. |
Antwoord422 · price_unavailable | VoorwaardeHet geaccepteerde tarief kan de vereiste invoerhoeveelheid of bovengrens niet verkrijgen. | Volgende stapBewaar het antwoord; gebruik de invoerweergave die het geaccepteerde tarief vereist. |
Antwoord503 · | VoorwaardeVereiste opslag, route, methodeprijs of reservering is niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar het volledige oorspronkelijke antwoord. Een onzekere reservering geeft geen toestemming om opnieuw in te dienen. |
Antwoord502 · billing_requires_check | VoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat, gebruik of de afrekening moet worden gecontroleerd. | Volgende stapBewaar de daadwerkelijke verzoek-ID en het oorspronkelijke antwoord. Lees het bestaande record dat u bezit; dien de aanmaak niet opnieuw in. |
Ailoot Ultra jina-reranker-v2-base-multilingual
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.