Source: https://ailoot.ai/models/nl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/ Language: nl # Perplexity: Embed V1 4B [Markdown](https://ailoot.ai/models/nl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/facts.json) ## [Perplexity: Embed V1 4B](https://ailoot.ai/models/nl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/) Perplexity pplx-embed-v1-4B codeert zelfstandige tekst in zoekvectoren met 2560 dimensies en een context van 32K. Het vereist geen instructievoorvoegsel en levert standaard niet-genormaliseerde INT8-embeddings, die met cosinusgelijkenis worden vergeleken. - [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/nl/perplexity-pplx-embed-v1-4b/#method-0) Over het model Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode. pplx-embed-v1-4B is de grotere onafhankelijke tekstembeddingeditie van Perplexity in de v1-familie. Het representeert zoekvragen of documenten als 2560-dimensionale vectoren voor semantisch zoeken en informatieopvraging. De fabrikant bouwt de familie op Qwen3 met voortgezette voortraining met diffusie en gebruikt mean pooling voor de tekstrepresentatie. Deze onafhankelijke encoder is onderscheiden van pplx-embed-context-v1, dat documentfragmenten met behulp van de omringende context representeert. #### Embed de daadwerkelijke tekst rechtstreeks Het model vereist geen instructietekenreeks of query/passage-prefix. Bereid de tekst voor die u wilt representeren in plaats van een rolconventie uit een andere familie toe te voegen. Een zoekverzameling kan brondocumenten, gerichte passages of korte tekstrecords bevatten. Bewaar de oorspronkelijke bewoordingen en identifier van elk item bij de vector, zodat een opgehaald resultaat leesbaar en traceerbaar blijft. Een praktische taak is het ophalen van een sectie uit een technische uitleg voor een vraag over de voorwaarden ervan. Bewaar de sectiekop, regel en uitzondering samen. De zoekvraag wordt onafhankelijk ingebed en vervolgens met de voorbereide corpusrepresentaties vergeleken. Een latere RAG-fase gebruikt de geretourneerde passagetekst, niet de vector zelf, als bronmateriaal. #### Native representatie en vergelijking De maker stelt expliciet dat de native embeddings niet-genormaliseerd en INT8-gekwantiseerd zijn. Vergelijk ze met cosinusgelijkenis. Een ruw inproduct op die niet-genormaliseerde waarden is geen gedocumenteerd equivalent van cosinusvergelijking. Het representatietype en de gelijkenisfunctie horen dus bij elkaar wanneer u kiest hoe een zoekindex de uitvoer opslaat en vergelijkt. De modelkaart documenteert ook binaire uitvoer en geeft ondersteuning voor Matryoshka-representaties aan. Binaire componenten en hun gepakte opslag verschillen van gewone arrays met drijvende-kommagetallen, dus de index moet de gekozen representatie interpreteren. De volledige embeddingdimensie beschrijft de componenten van de representatie, niet het aantal bytes in elke codering. Houd dimensie en uitvoertype consistent tussen de zoekvraag- en documentzijde. #### Lengte en documentgrenzen De gepubliceerde context van het model is 32K. Dat maakt het mogelijk een aanzienlijke hoeveelheid tekst te representeren, terwijl de passagegranulariteit nog steeds moet volgen wat de zoekfunctie moet teruggeven. Een volledige sectie kan een definitie en de bijbehorende nuanceringen behouden; een gericht fragment kan rechtstreeks naar een instructie wijzen. Bereid te groot materiaal rond het gekozen invoervenster voor in plaats van aan te nemen dat het weggelaten einde gerepresenteerd blijft. Bewaar een identifier van het bovenliggende document en de bronversie buiten de vector. Werk bij tekstwijzigingen de bijbehorende corpusrepresentatie bij en behoud de koppeling aan de nieuwe bron. Onderzoek bij een verzameling met meerdere talen de daadwerkelijke vragen en kandidaatpassages in de beoogde talenmix in plaats van uit een meertalig label alleen gelijke relevantie af te leiden. #### Onafhankelijke en contextuele edities Het v1-4B-model embedt elke aangeleverde tekst onafhankelijk. Verschillende tekenreeksen aan een batch toevoegen verandert het model niet in de afzonderlijke context-v1-fragmentencoder. Wanneer het omringende document de representatie van elk fragment moet beïnvloeden, hoort die taak bij de contextuele editie en haar eigen voorbereiding. Het kleinere pplx-embed-v1-0.6B retourneert 1024 dimensies, terwijl deze 4B-editie er 2560 retourneert. Houd hun exacte identiteiten en indexrepresentaties gescheiden, tenzij een gedocumenteerd compatibiliteitspad is vastgesteld. Het bruikbare resultaat is hier een onafhankelijke zoekvraag- of brontekstvector, met cosinusvergelijking en de gekozen gekwantiseerde representatie vastgelegd voor de zoektaak. **Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b` [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) Perplexity /`perplexity/pplx-embed-v1-4b` ### Aan de slag Perplexity pplx-embed-v1-4B codeert zelfstandige tekst in zoekvectoren met 2560 dimensies en een context van 32K. Het vereist geen instructievoorvoegsel en levert standaard niet-genormaliseerde INT8-embeddings, die met cosinusgelijkenis worden vergeleken. Toegestane invoer Tekst · token\_ids Resultaten embedding ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` Invoertypen `text`, `token_ids` Uitvoertypen `embedding` Context 32.000 tokens Uitvoerformaat json | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten perplexity/pplx-embed-v1-4b | Standaard— | | Veld`input` | Type`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 Voorwaarden: Niet-lege homogene batch. Token-ID’s zijn niet-negatieve gehele getallen. Invoerbudget: Maximum: 32.000 · Teksteenheid: UTF8-bytes · Tokeneenheid: elementen van de token-array | Standaard— | | Veld`encoding_format` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten float | Standaardfloat | | Veld`dimensions` | Type`integer` | VereisteNiet ondersteund | Waarden en limieten Minimum: 1 | Standaard— | | Veld`user` | Type`json_value` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: De bron staat dit JSON-metadataveld toe; de exacte betekenis bij de upstreamprovider verschilt per model. | Standaard— | | Veld`session_id` | Type`json_value` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: De bron staat dit JSON-metadataveld toe; de exacte betekenis bij de upstreamprovider verschilt per model. | Standaard— | | Veld`trace` | Type`json_value` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: De bron staat dit JSON-metadataveld toe; de exacte betekenis bij de upstreamprovider verschilt per model. | Standaard— | | Veld`provider` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options geweigerd | Standaard— | Combinaties van invoermaterialen **text\_to\_embedding** Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | | Parameter`required` | Contractmodel, input | | Parameter`input_shapes` | Contractstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parameter`encoding_format` | Contractfloat | | Parameter`dimensions_override` | Contractfalse | | Parameter`max_input_budget_units` | Contract32000 | | Parameter`multimodal_objects` | Contractfalse | | Parameter`material_types` | Contracttext, token\_ids | Levenscyclus: `synchronous_json` Bewaar elke vectorindex en dimensie. Een multimodale modelnaam houdt niet in dat afbeeldingsobjecten op dit specifieke pad zijn toegestaan. ### Tarieven Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode. Snelle modus Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd Flexmodus Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd Maximale redeneerinspanning Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt #### Ailoot-tarieven #### Prijzen per configuratie | Configuratie | Tariefstaffel | Kosten | | --- | --- | --- | | ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens **$0.00006** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **—** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **—** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · Embeddings curlPython SDK ```bash set -eu : "${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-v1-4b", "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-v1-4b',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot Ultra · Embeddings json ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Bewaar elke vector met zijn index. Het aantal vectoren moet gelijk zijn aan het aantal invoeritems; de dimensies moeten consistent zijn. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Er wordt geen endpoint voor embeddingtaken geïntroduceerd. Antwoordvelden | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`object` | Typestring | | Veld`model` | Typestring | | Veld`data[].index` | Typeinteger | | Veld`data[].embedding` | Typefinite float\[\] | | Veld`usage` | Typeobject | Fouten en vervolgstappen | Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap | | --- | --- | --- | | Antwoord400 · `invalid_request_error` | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. | ### Aliasnamen #### Modelaliasnamen **Ailoot Ultra** [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) FAQ · Perplexity: Embed V1 4B Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `text`, `token_ids` → `embedding` Welke velden gebruikt het verzoek? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Welke limieten gelden? `POST /v1/embeddings` · `perplexity/pplx-embed-v1-4b`: `ctx`: `32000`; `input.budget.maximum`: `32000` (UTF8-bytes); `input.min_items`: `1` Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie. ## Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. ## Koop tokens met korting. Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens. Abonnement Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken. Promotiecode tot 50% Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend. Kosten in de geschiedenis Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard. [Kies een abonnement](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/subscriptions/) · [Bekijk modelprijzen](https://ailoot.ai/models/nl/) ## Verbind de API met het product dat je verkoopt. SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan. Commerciële applicatie Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe. Resellerlicentie Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop. Documenten op de site Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar. [Vraag een resellerlicentie aan](mailto:support@ailoot.ai) · [Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nl) ## Ailoot · Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Ailoot bouwt op opgebouwde operationele ervaring, een groot klantenbestand, een stabiele dienst en doorlopende KPI-controle. Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. Ailoot gebruikt die operationele ervaring voor API-toegang tot AI-functies in klantproducten, agents, applicaties en automatiseringen.