{ "aboutHtml": "

Cohere Rerank 4 Fast to lżejsza edycja Rerank 4 przeznaczona do zadań wyszukiwania o mniejszych opóźnieniach i większej przepustowości. Przyjmuje zapytanie i dokumenty kandydujące, a następnie zwraca ich kolejność według trafności oraz oceny. Przydaje się w interaktywnym wyszukiwaniu, wielokrotnym wybieraniu materiałów źródłowych i aplikacjach wymagających uporządkowania istniejącej listy wyników. Fast pozostaje odrębną edycją od Rerank 4 Pro, przeznaczonego do bardziej złożonych przypadków, gdzie priorytetem jest jakość wyszukiwania.

Kod producenta to rerank-v4.0-fast. Podobnie jak Pro ma kontekst 32 768 tokenów i obejmuje ponad 100 języków. Zapytanie i jeden dokument dzielą kontekst; nie jest to wymiar wektora ani budżet całego zindeksowanego korpusu. Dostarcz teksty kandydujące do porównania, zamiast oczekiwać, że model pobierze dokumenty ze źródła, którego nie otrzymał.

Udokumentowany wynik zawiera oryginalny indeks dokumentu i relevance_score. Parametr top_n określa liczbę zwracanych wyników; po jego pominięciu zwracana jest pełna uszeregowana lista. Zachowaj identyfikatory źródeł przy tekstach wejściowych, aby nową kolejność można było połączyć z rzeczywistymi fragmentami. Przy wyszukiwaniu produktu opisz wymagane atrybuty w zapytaniu i uporządkuj ponownie opisy kandydatów; wyższa pozycja powinna pozostać powiązana z rekordem produktu, który ją uzyskał.

Model może pracować z dokumentami angielskimi i nieangielskimi oraz rekordami częściowo ustrukturyzowanymi. W procesie V2 dokumenty wejściowe mają postać ciągów znaków, a Cohere zaleca przedstawianie danych strukturalnych jako YAML. Umieszczaj ważne pola na początku i zachowuj ich kolejność, aby przycięcie nie odrzuciło treści potrzebnej do oceny trafności. Rekord pomocy technicznej może zawierać tytuł, produkt i tekst procedury; wiadomość może zawierać temat i treść. Te wyraźnie określone relacje dają modelowi rankingowemu informacje wykraczające poza listę pasujących słów kluczowych.

Limit długości zapytania dla tego modelu podany w przewodniku przygotowania danych Cohere wynosi 16 384 tokeny, przy czym zapytanie i dokument zużywają wspólny kontekst. Przewodnik opisuje przetwarzanie fragmentów dłuższych dokumentów, natomiast dokumentacja V2 osobno ustawia przycinanie dokumentów domyślnie na 4096 tokenów przez max_tokens_per_doc. Sprawdź faktycznie stosowane ustawienie limitu dokumentu, zamiast zakładać, że zawsze wykorzystywane jest całe okno modelu 32K. Przygotuj odpowiednie fragmenty lub właściwy budżet dokumentu dla rzeczywistego zadania wyszukiwania.

Aby zapewnić odpowiednią wydajność, Cohere odradza przesyłanie więcej niż 1 000 dokumentów w jednym żądaniu. Dziel większe zestawy kandydatów na możliwe do obsłużenia grupy, zachowując identyfikatory. Oceny wyjściowe są normalizowane od 0 do 1 i zależą od zapytania oraz fragmentów. Ich kolejność jest kluczowym wynikiem; ocena nie jest liniową wielokrotnością trafności ani dowodem poprawności fragmentu. Ustal każdy próg filtrowania na podstawie reprezentatywnych zapytań i fragmentów o granicznej trafności z danej dziedziny.

Przydatnym wynikiem Fast jest uszeregowana lista, która może od razu posłużyć do wyświetlenia wyników wyszukiwania lub wyboru materiałów źródłowych na potrzeby etapu pisania odpowiedzi. Zachowaj tekst źródłowy wraz z oceną i sprawdź, czy najlepsze wyniki rzeczywiście dotyczą żądanych warunków. Rolą Fast jest szeregowanie wyników wyszukiwania, a nie generowanie nowego wyjaśnienia lub wektora embeddingu. Dopracowując sposób oceny trafności, konsekwentnie używaj tej samej edycji modelu i tego samego sposobu przygotowania danych wejściowych.

", "aboutText": "Cohere Rerank 4 Fast to lżejsza edycja Rerank 4 przeznaczona do zadań wyszukiwania o mniejszych opóźnieniach i większej przepustowości. Przyjmuje zapytanie i dokumenty kandydujące, a następnie zwraca ich kolejność według trafności oraz oceny. Przydaje się w interaktywnym wyszukiwaniu, wielokrotnym wybieraniu materiałów źródłowych i aplikacjach wymagających uporządkowania istniejącej listy wyników. Fast pozostaje odrębną edycją od Rerank 4 Pro, przeznaczonego do bardziej złożonych przypadków, gdzie priorytetem jest jakość wyszukiwania.\n\nKod producenta to rerank-v4.0-fast. Podobnie jak Pro ma kontekst 32 768 tokenów i obejmuje ponad 100 języków. Zapytanie i jeden dokument dzielą kontekst; nie jest to wymiar wektora ani budżet całego zindeksowanego korpusu. Dostarcz teksty kandydujące do porównania, zamiast oczekiwać, że model pobierze dokumenty ze źródła, którego nie otrzymał.\n\nUdokumentowany wynik zawiera oryginalny indeks dokumentu i relevance_score. Parametr top_n określa liczbę zwracanych wyników; po jego pominięciu zwracana jest pełna uszeregowana lista. Zachowaj identyfikatory źródeł przy tekstach wejściowych, aby nową kolejność można było połączyć z rzeczywistymi fragmentami. Przy wyszukiwaniu produktu opisz wymagane atrybuty w zapytaniu i uporządkuj ponownie opisy kandydatów; wyższa pozycja powinna pozostać powiązana z rekordem produktu, który ją uzyskał.\n\nModel może pracować z dokumentami angielskimi i nieangielskimi oraz rekordami częściowo ustrukturyzowanymi. W procesie V2 dokumenty wejściowe mają postać ciągów znaków, a Cohere zaleca przedstawianie danych strukturalnych jako YAML. Umieszczaj ważne pola na początku i zachowuj ich kolejność, aby przycięcie nie odrzuciło treści potrzebnej do oceny trafności. Rekord pomocy technicznej może zawierać tytuł, produkt i tekst procedury; wiadomość może zawierać temat i treść. Te wyraźnie określone relacje dają modelowi rankingowemu informacje wykraczające poza listę pasujących słów kluczowych.\n\nLimit długości zapytania dla tego modelu podany w przewodniku przygotowania danych Cohere wynosi 16 384 tokeny, przy czym zapytanie i dokument zużywają wspólny kontekst. Przewodnik opisuje przetwarzanie fragmentów dłuższych dokumentów, natomiast dokumentacja V2 osobno ustawia przycinanie dokumentów domyślnie na 4096 tokenów przez max_tokens_per_doc. Sprawdź faktycznie stosowane ustawienie limitu dokumentu, zamiast zakładać, że zawsze wykorzystywane jest całe okno modelu 32K. Przygotuj odpowiednie fragmenty lub właściwy budżet dokumentu dla rzeczywistego zadania wyszukiwania.\n\nAby zapewnić odpowiednią wydajność, Cohere odradza przesyłanie więcej niż 1 000 dokumentów w jednym żądaniu. Dziel większe zestawy kandydatów na możliwe do obsłużenia grupy, zachowując identyfikatory. Oceny wyjściowe są normalizowane od 0 do 1 i zależą od zapytania oraz fragmentów. Ich kolejność jest kluczowym wynikiem; ocena nie jest liniową wielokrotnością trafności ani dowodem poprawności fragmentu. Ustal każdy próg filtrowania na podstawie reprezentatywnych zapytań i fragmentów o granicznej trafności z danej dziedziny.\n\nPrzydatnym wynikiem Fast jest uszeregowana lista, która może od razu posłużyć do wyświetlenia wyników wyszukiwania lub wyboru materiałów źródłowych na potrzeby etapu pisania odpowiedzi. Zachowaj tekst źródłowy wraz z oceną i sprawdź, czy najlepsze wyniki rzeczywiście dotyczą żądanych warunków. Rolą Fast jest szeregowanie wyników wyszukiwania, a nie generowanie nowego wyjaśnienia lub wektora embeddingu. Dopracowując sposób oceny trafności, konsekwentnie używaj tej samej edycji modelu i tego samego sposobu przygotowania danych wejściowych.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "9a384993d48e8c3da697fcf9e926ef7aa6e83029e482b030c2dcce5e21a28e93", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pl", "methods": [ { "html": "
•

Cohere: Rerank 4 Fast

Cohere /cohere/rerank-4-fast

Start

Cohere Rerank 4 Fast porządkuje dokumenty kandydujące według trafności względem zapytania, koncentrując się na wyszukiwaniu o małych opóźnieniach i dużej przepustowości. Obsługuje kontekst 32K, ponad 100 języków i częściowo ustrukturyzowany tekst w wyszukiwaniu oraz przepływach wspomaganych wyszukiwaniem.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
Wyniki uporządkowane według trafności
O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Cohere Rerank 4 Fast to lżejsza edycja Rerank 4 przeznaczona do zadań wyszukiwania o mniejszych opóźnieniach i większej przepustowości. Przyjmuje zapytanie i dokumenty kandydujące, a następnie zwraca ich kolejność według trafności oraz oceny. Przydaje się w interaktywnym wyszukiwaniu, wielokrotnym wybieraniu materiałów źródłowych i aplikacjach wymagających uporządkowania istniejącej listy wyników. Fast pozostaje odrębną edycją od Rerank 4 Pro, przeznaczonego do bardziej złożonych przypadków, gdzie priorytetem jest jakość wyszukiwania.

Kod producenta to rerank-v4.0-fast. Podobnie jak Pro ma kontekst 32 768 tokenów i obejmuje ponad 100 języków. Zapytanie i jeden dokument dzielą kontekst; nie jest to wymiar wektora ani budżet całego zindeksowanego korpusu. Dostarcz teksty kandydujące do porównania, zamiast oczekiwać, że model pobierze dokumenty ze źródła, którego nie otrzymał.

Udokumentowany wynik zawiera oryginalny indeks dokumentu i relevance_score. Parametr top_n określa liczbę zwracanych wyników; po jego pominięciu zwracana jest pełna uszeregowana lista. Zachowaj identyfikatory źródeł przy tekstach wejściowych, aby nową kolejność można było połączyć z rzeczywistymi fragmentami. Przy wyszukiwaniu produktu opisz wymagane atrybuty w zapytaniu i uporządkuj ponownie opisy kandydatów; wyższa pozycja powinna pozostać powiązana z rekordem produktu, który ją uzyskał.

Model może pracować z dokumentami angielskimi i nieangielskimi oraz rekordami częściowo ustrukturyzowanymi. W procesie V2 dokumenty wejściowe mają postać ciągów znaków, a Cohere zaleca przedstawianie danych strukturalnych jako YAML. Umieszczaj ważne pola na początku i zachowuj ich kolejność, aby przycięcie nie odrzuciło treści potrzebnej do oceny trafności. Rekord pomocy technicznej może zawierać tytuł, produkt i tekst procedury; wiadomość może zawierać temat i treść. Te wyraźnie określone relacje dają modelowi rankingowemu informacje wykraczające poza listę pasujących słów kluczowych.

Limit długości zapytania dla tego modelu podany w przewodniku przygotowania danych Cohere wynosi 16 384 tokeny, przy czym zapytanie i dokument zużywają wspólny kontekst. Przewodnik opisuje przetwarzanie fragmentów dłuższych dokumentów, natomiast dokumentacja V2 osobno ustawia przycinanie dokumentów domyślnie na 4096 tokenów przez max_tokens_per_doc. Sprawdź faktycznie stosowane ustawienie limitu dokumentu, zamiast zakładać, że zawsze wykorzystywane jest całe okno modelu 32K. Przygotuj odpowiednie fragmenty lub właściwy budżet dokumentu dla rzeczywistego zadania wyszukiwania.

Aby zapewnić odpowiednią wydajność, Cohere odradza przesyłanie więcej niż 1 000 dokumentów w jednym żądaniu. Dziel większe zestawy kandydatów na możliwe do obsłużenia grupy, zachowując identyfikatory. Oceny wyjściowe są normalizowane od 0 do 1 i zależą od zapytania oraz fragmentów. Ich kolejność jest kluczowym wynikiem; ocena nie jest liniową wielokrotnością trafności ani dowodem poprawności fragmentu. Ustal każdy próg filtrowania na podstawie reprezentatywnych zapytań i fragmentów o granicznej trafności z danej dziedziny.

Przydatnym wynikiem Fast jest uszeregowana lista, która może od razu posłużyć do wyświetlenia wyników wyszukiwania lub wyboru materiałów źródłowych na potrzeby etapu pisania odpowiedzi. Zachowaj tekst źródłowy wraz z oceną i sprawdź, czy najlepsze wyniki rzeczywiście dotyczą żądanych warunków. Rolą Fast jest szeregowanie wyników wyszukiwania, a nie generowanie nowego wyjaśnienia lub wektora embeddingu. Dopracowując sposób oceny trafności, konsekwentnie używaj tej samej edycji modelu i tego samego sposobu przygotowania danych wejściowych.

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Ponowne rankowanie POST /v1/rerank
Wejście
text
Wyjście
rerank
Format wyjściowy
json
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PoledocumentsTyparrayWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
cohere/rerank-4-fast
Domyślnie—
PoleproviderTypschemaWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
PolequeryTypstringWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polesession_idTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletop_nTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Domyślnie—
PoletraceTypschemaWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
PoleuserTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poledocuments[].textTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poledocuments[].imageTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Kombinacje materiałów wejściowych

text_rerank · Wymagane: query, documents array with minItems1

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, query, documents
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametroptional_controlsKontraktprovider, session_id, top_n, trace, user
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

Cykl życia: synchronous

Wyślij dokładny identyfikator modelu i zachowaj kompletną natywną odpowiedź.

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

KonfiguracjaTabela stawekJednostka rozliczeniowaOpłata
KonfiguracjaBazowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaJednostka rozliczeniowa—Opłata
Wejście · Tokeny wejściowe — / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe — / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów
KonfiguracjaUltraTabela stawek—Jednostka rozliczeniowaza jednostkę wyszukiwaniaOpłata
total · jednostka wyszukiwania $0.004 za jednostkę wyszukiwania

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Ponowne rankowanie

{\n  "documents": [\n    "Paris is the capital of France.",\n    "Berlin is the capital of Germany."\n  ],\n  "model": "cohere/rerank-4-fast",\n  "query": "What is the capital of France?",\n  "top_n": 3\n}

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Ponowne rankowanie

json

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowywany jest każdy rzeczywisty indeks wyniku, skończona wartość relevance_score i oryginalny obiekt dokumentu. Indeksy wskazują na pierwotną tablicę dokumentów. Cały oryginalny JSON jest zapisywany i zwracany dopiero po rozliczeniu.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj pierwotną operację oraz pełną lub częściową odpowiedź; nie ponawiaj POST.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
PolemodelTypstring
PoleidTypstring
PoleproviderTypstring
Poleresults[].indexTypinteger
Poleresults[].relevance_scoreTypnumber
Poleresults[].document.textTypstring
Poleresults[].document.imageTypstring
Poleusage.search_unitsTypinteger
Poleusage.total_tokensTypinteger
Poleusage.costTypnumber
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pole, reprezentacja lub wartośćNastępny krokPopraw wskazane pole żądania.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra cohere/rerank-4-fast

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

cohere/rerank-4-fast

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "cohere/rerank-4-fast", "fmt": "rerank", "http": "POST", "path": "/v1/rerank", "request_model_id": "cohere/rerank-4-fast", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|cohere%2Frerank-4-fast", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Nieprawidłowe wymagane pole, reprezentacja lub wartość", "http_status": 400, "recovery": "Popraw wskazane pole żądania.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Zachowaj pierwotną operację oraz pełną lub częściową odpowiedź; nie ponawiaj POST." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Zachowywany jest każdy rzeczywisty indeks wyniku, skończona wartość relevance_score i oryginalny obiekt dokumentu. Indeksy wskazują na pierwotną tablicę dokumentów. Cały oryginalny JSON jest zapisywany i zwracany dopiero po rozliczeniu.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "cohere/rerank-4-fast" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "Wyślij dokładny identyfikator modelu i zachowaj kompletną natywną odpowiedź." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32768, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "cohere/rerank-4-fast" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "per search unit" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.004", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"cohere/rerank-4-fast\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='cohere/rerank-4-fast'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,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 result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "Ponowne rankowanie", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "native_endpoint": "rerank", "out": null, "output": [ "rerank" ], "path": "/v1/rerank", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "search_unit": 0.004 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "per search unit" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.004", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "request_model_id": "cohere/rerank-4-fast", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" }, { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.004", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } } ], "model_id": "cohere/rerank-4-fast", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "ab95468d454e84d6e670f0765bed9ee0bfa206e3a3163c1f041116c343d528b3", "input_html_sha256": "f172fdb1b4e3c435bbd02689586d05f1976d1d2c428f1368ce90cece29f71ed0", "private_audit_sha256": "ab427428f8aaef7137f40a90af87094ce05ea8b7234bc4f1d7a085f0aec9a6f3", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/pl/cohere-rerank-4-fast/", "description": "Cohere Rerank 4 Fast porządkuje dokumenty kandydujące według trafności względem zapytania, koncentrując się na wyszukiwaniu o małych opóźnieniach i dużej przepustowości. Obsługuje kontekst 32K, ponad 100 języków i częściowo ustrukturyzowany tekst w wyszukiwaniu oraz przepływach wspomaganych wyszukiwaniem.", "locale": "pl", "md_url": "https://ailoot.ai/models/pl/cohere-rerank-4-fast/index.md", "title": "Cohere: Rerank 4 Fast — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/pl/cohere-rerank-4-fast/" }, "rawModel": { "about": "Cohere Rerank 4 Fast to lżejsza edycja Rerank 4 przeznaczona do zadań wyszukiwania o mniejszych opóźnieniach i większej przepustowości. Przyjmuje zapytanie i dokumenty kandydujące, a następnie zwraca ich kolejność według trafności oraz oceny. Przydaje się w interaktywnym wyszukiwaniu, wielokrotnym wybieraniu materiałów źródłowych i aplikacjach wymagających uporządkowania istniejącej listy wyników. Fast pozostaje odrębną edycją od Rerank 4 Pro, przeznaczonego do bardziej złożonych przypadków, gdzie priorytetem jest jakość wyszukiwania.\n\nKod producenta to rerank-v4.0-fast. Podobnie jak Pro ma kontekst 32 768 tokenów i obejmuje ponad 100 języków. Zapytanie i jeden dokument dzielą kontekst; nie jest to wymiar wektora ani budżet całego zindeksowanego korpusu. Dostarcz teksty kandydujące do porównania, zamiast oczekiwać, że model pobierze dokumenty ze źródła, którego nie otrzymał.\n\nUdokumentowany wynik zawiera oryginalny indeks dokumentu i relevance_score. Parametr top_n określa liczbę zwracanych wyników; po jego pominięciu zwracana jest pełna uszeregowana lista. Zachowaj identyfikatory źródeł przy tekstach wejściowych, aby nową kolejność można było połączyć z rzeczywistymi fragmentami. Przy wyszukiwaniu produktu opisz wymagane atrybuty w zapytaniu i uporządkuj ponownie opisy kandydatów; wyższa pozycja powinna pozostać powiązana z rekordem produktu, który ją uzyskał.\n\nModel może pracować z dokumentami angielskimi i nieangielskimi oraz rekordami częściowo ustrukturyzowanymi. W procesie V2 dokumenty wejściowe mają postać ciągów znaków, a Cohere zaleca przedstawianie danych strukturalnych jako YAML. Umieszczaj ważne pola na początku i zachowuj ich kolejność, aby przycięcie nie odrzuciło treści potrzebnej do oceny trafności. Rekord pomocy technicznej może zawierać tytuł, produkt i tekst procedury; wiadomość może zawierać temat i treść. Te wyraźnie określone relacje dają modelowi rankingowemu informacje wykraczające poza listę pasujących słów kluczowych.\n\nLimit długości zapytania dla tego modelu podany w przewodniku przygotowania danych Cohere wynosi 16 384 tokeny, przy czym zapytanie i dokument zużywają wspólny kontekst. Przewodnik opisuje przetwarzanie fragmentów dłuższych dokumentów, natomiast dokumentacja V2 osobno ustawia przycinanie dokumentów domyślnie na 4096 tokenów przez max_tokens_per_doc. Sprawdź faktycznie stosowane ustawienie limitu dokumentu, zamiast zakładać, że zawsze wykorzystywane jest całe okno modelu 32K. Przygotuj odpowiednie fragmenty lub właściwy budżet dokumentu dla rzeczywistego zadania wyszukiwania.\n\nAby zapewnić odpowiednią wydajność, Cohere odradza przesyłanie więcej niż 1 000 dokumentów w jednym żądaniu. Dziel większe zestawy kandydatów na możliwe do obsłużenia grupy, zachowując identyfikatory. Oceny wyjściowe są normalizowane od 0 do 1 i zależą od zapytania oraz fragmentów. Ich kolejność jest kluczowym wynikiem; ocena nie jest liniową wielokrotnością trafności ani dowodem poprawności fragmentu. Ustal każdy próg filtrowania na podstawie reprezentatywnych zapytań i fragmentów o granicznej trafności z danej dziedziny.\n\nPrzydatnym wynikiem Fast jest uszeregowana lista, która może od razu posłużyć do wyświetlenia wyników wyszukiwania lub wyboru materiałów źródłowych na potrzeby etapu pisania odpowiedzi. Zachowaj tekst źródłowy wraz z oceną i sprawdź, czy najlepsze wyniki rzeczywiście dotyczą żądanych warunków. Rolą Fast jest szeregowanie wyników wyszukiwania, a nie generowanie nowego wyjaśnienia lub wektora embeddingu. Dopracowując sposób oceny trafności, konsekwentnie używaj tej samej edycji modelu i tego samego sposobu przygotowania danych wejściowych.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Cohere", "available": null, "canonical_model": "cohere/rerank-4-fast", "capabilities": { "context_length": 32768, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.004", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ], "summary": "Pełny cennik konfiguracji w szczegółach." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "rerank" ], "id": "cohere/rerank-4-fast", "input": [ "text" ], "kind": "rerank", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Nieprawidłowe wymagane pole, reprezentacja lub wartość", "http_status": 400, "recovery": "Popraw wskazane pole żądania.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Zachowaj pierwotną operację oraz pełną lub częściową odpowiedź; nie ponawiaj POST." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Zachowywany jest każdy rzeczywisty indeks wyniku, skończona wartość relevance_score i oryginalny obiekt dokumentu. Indeksy wskazują na pierwotną tablicę dokumentów. Cały oryginalny JSON jest zapisywany i zwracany dopiero po rozliczeniu.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "cohere/rerank-4-fast" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "Wyślij dokładny identyfikator modelu i zachowaj kompletną natywną odpowiedź." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32768, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "cohere/rerank-4-fast" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "per search unit" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.004", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"cohere/rerank-4-fast\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='cohere/rerank-4-fast'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,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 result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "Ponowne rankowanie", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "native_endpoint": "rerank", "out": null, "output": [ "rerank" ], "path": "/v1/rerank", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "search_unit": 0.004 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "per search unit" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.004", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "request_model_id": "cohere/rerank-4-fast", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" }, { "amount": "0.004", "amount_unit": "usd_per_declared_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "search_unit", "label": "search unit", "native_amount_usd_per_unit": "0.004", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per search unit", "quantity": "1", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "total", "unit": "search_unit" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "cohere/rerank-4-fast", "request_model_id": "cohere/rerank-4-fast", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Cohere: Rerank 4 Fast", "price": { "in": null, "in_label": null, "out": null, "out_label": null, "sort_in": null, "sort_out": null, "varies": true }, "public_id": "cohere/rerank-4-fast", "short": "Cohere Rerank 4 Fast porządkuje dokumenty kandydujące według trafności względem zapytania, koncentrując się na wyszukiwaniu o małych opóźnieniach i dużej przepustowości. Obsługuje kontekst 32K, ponad 100 języków i częściowo ustrukturyzowany tekst w wyszukiwaniu oraz przepływach wspomaganych wyszukiwaniem." }, "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": "Cohere Rerank 4 Fast porządkuje dokumenty kandydujące według trafności względem zapytania, koncentrując się na wyszukiwaniu o małych opóźnieniach i dużej przepustowości. Obsługuje kontekst 32K, ponad 100 języków i częściowo ustrukturyzowany tekst w wyszukiwaniu oraz przepływach wspomaganych wyszukiwaniem.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "66881deb33ee2e5e88899f34bcaccf2caf09534a8b3f7f727a20eef42d30e0cd", "renderer_sha256": "1217dcf19a93e99ac1d6fd7bf974dc19adc12fea4bd4470c2601f04e48f688cb" }, "sourceRevision": "30da7b9dbf19b6c8261b28ad314c5256a3c2542c170cc4175cbcdfc0ed4f2882" }