Source: https://ailoot.ai/models/pl/voyage-3-large/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/voyage-3-large/
Language: pl

# Voyage AI: Voyage 3 Large

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/voyage-3-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/voyage-3-large/facts.json)

## [Voyage AI: Voyage 3 Large](https://ailoot.ai/models/pl/voyage-3-large/)

Voyage 3 Large przekształca tekst w wektory do wyszukiwania ogólnego zastosowania i wielojęzycznego. Okno wejściowe 32 000 tokenów, wybór liczby wymiarów wektora i formaty skwantowane wspierają przeszukiwalne bazy wiedzy, odnajdywanie dokumentów i generowanie wspomagane wyszukiwaniem.

- [**Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe** `POST /v1/embeddings` `voyage-3-large`](https://ailoot.ai/models/pl/voyage-3-large/#method-0)

O modelu

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

Voyage 3 Large to model embeddingów tekstowych do znajdowania istotnych informacji w zbiorze dokumentów. Przedstawia każdy dostarczony tekst jako wektor liczbowy, pozwalając aplikacji porównywać zapytanie z fragmentami, które mogą używać innych sformułowań, lecz mają powiązane znaczenie. Voyage AI pozycjonuje tę edycję do wyszukiwania ogólnego zastosowania i wielojęzycznego, obejmującego materiały takie jak dokumentacja techniczna, rozmowy i długie dokumenty.

Zbuduj przeszukiwany zbiór z informacji, które ludzie rzeczywiście potrzebują odnaleźć. W bazie wiedzy o produkcie zachowaj objaśnienie funkcji wraz z jej warunkami wstępnymi i istotnymi wyjątkami. W zapisach spotkań zachowaj oznaczenia mówców i wystarczająco dużo otaczającej dyskusji, aby temat był zrozumiały. Dziel obszerne źródło w użytecznych miejscach i zachowuj tytuł źródła, identyfikator dokumentu oraz położenie fragmentu przy każdym wektorze.

Przygotuj pytanie wyszukiwania jako zapytanie, a indeksowany materiał jako dokumenty. W procesie embeddingów tekstowych producenta typ wejścia określa rolę tekstu w wyszukiwaniu. Zapytanie takie jak „Jak członek może odzyskać dostęp po utracie klucza bezpieczeństwa?” można następnie porównać z fragmentami materiałów wsparcia opisującymi procedurę odzyskiwania, nawet jeśli używają innych sformułowań. Zachowaj dostęp do oryginalnego fragmentu, aby wynik wyszukiwania mógł pokazać dowody stojące za dopasowaniem.

Model ma okno kontekstu 32 000 tokenów. Długie wejście pozwala zachować kompletną sekcję, ale cały dokument nie zawsze jest najbardziej użyteczną jednostką wyszukiwania. Ogólny wektor może wskazać właściwy plik, pozostawiając czytelnikowi znalezienie dokładnej odpowiedzi. Dobieraj granice fragmentów do wyniku, który chcesz wyświetlić, i zachowuj nagłówki, zastrzeżenia oraz definicje przy treści, którą objaśniają.

Voyage 3 Large obsługuje wektory o 2 048, 1 024, 512 lub 256 wymiarach. Producent dokumentuje również reprezentacje zmiennoprzecinkowe, ośmiobitowe ze znakiem lub bez znaku oraz binarne. Te wybory pozwalają systemowi wyszukiwania porównać szczegółowość wektora z rozmiarem indeksu i zachowaniem wyszukiwania. Wybierz format obsługiwany przez docelowy magazyn wektorów, a następnie oceń go na rzeczywistym korpusie i reprezentatywnych pytaniach przed wyborem ustawień indeksu produkcyjnego.

Przy wyszukiwaniu wielojęzycznym uwzględnij pytania testowe w językach użytkowników i sprawdzaj wyszukane fragmenty źródłowe w ich oryginalnym języku. Wspólny interfejs wyszukiwania może obsługiwać kilka zbiorów językowych, a metadane dokumentów nadal wskazują język i wersję źródła. Podczas wyodrębniania zachowuj znaczące nazwy, skróty i terminy dziedzinowe, zamiast zastępować je ogólnym streszczeniem przed utworzeniem embeddingu.

Używaj wektorów do wyszukiwania kandydatów na fragmenty dla strony wyszukiwania, asystenta wiedzy lub etapu wyboru dokumentów. Zachowaj ten sam model i ustawienia wektorów dla indeksowanego zbioru i jego zapytań. Przy zastępowaniu modelu embeddingów lub zmianie liczby wymiarów świadomie przebuduj i porównaj odpowiedni indeks; sama długość wektora nie wskazuje sposobu jego powstania.

Oceniaj wynik przez przydatność wyszukiwania: czy pojawia się właściwy fragment, czy bliskie, lecz mylące fragmenty zajmują wyższe pozycje i czy wyświetlony wycinek zawiera odpowiedź. Zachowaj niewielki zestaw rzeczywistych pytań z oczekiwanymi źródłami, w tym niejednoznaczne sformułowania i niemal zduplikowane dokumenty. Embedding daje przeszukiwalną reprezentację; aplikacja zachowuje tekst źródłowy, uprawnienia i odnośniki potrzebne, aby zamienić dopasowanie w użyteczny wynik.

**Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe** `POST /v1/embeddings` `voyage-3-large`

[`voyage-3-large`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=voyage-3-large&route=Ultra&caller=voyage-3-large&fmt=embeddings)

Voyage AI /`voyage-3-large`

### Start

Voyage 3 Large przekształca tekst w wektory do wyszukiwania ogólnego zastosowania i wielojęzycznego. Okno wejściowe 32 000 tokenów, wybór liczby wymiarów wektora i formaty skwantowane wspierają przeszukiwalne bazy wiedzy, odnajdywanie dokumentów i generowanie wspomagane wyszukiwaniem.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

embedding

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

**Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe** `POST /v1/embeddings`

Wejście

`text`

Wyjście

`embedding`

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity voyage-3-large Warunki: Użyj dokładnego selektora modelu Ailoot. | Domyślnie— |
| Pole`input` | Typ`string or array<string>` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Warunki: Tekst lub lista tekstów; zachowaj po jednym wektorze dla każdego zwróconego elementu data wraz z jego indeksem. | Domyślnie— |

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, input |
| Parametr`optional` | Kontrakt |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`conditions` | KontraktWyślij tekst z wybranym modelem; zachowaj każdy zwrócony wektor i jego indeks. |

Cykl życia: `synchronous`

### 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

| Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata |
| --- | --- | --- |
| KonfiguracjaBazowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0004** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

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 →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe

curl · zapisz wszystkie wektory i dane użycia

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > request.json <<'JSON'
{
  "model": "voyage-3-large",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}
JSON
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 embeddings.json
# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`voyage-3-large`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=voyage-3-large&route=Ultra&caller=voyage-3-large&fmt=embeddings)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`voyage-3-large`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=voyage-3-large&route=Ultra&caller=voyage-3-large&fmt=embeddings)

FAQ · Voyage AI: Voyage 3 Large

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/embeddings` · `voyage-3-large`: `text` → `embedding`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/embeddings` · `voyage-3-large`: `model`, `input`

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

## Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

## Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja

Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.

Kod promocyjny do 50%

Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.

Koszty w historii

Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

[Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/)

## Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna

Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.

Licencja resellerska

Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.

Dokumenty na stronie

Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

[Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl)

## Ailoot · Firma i jej portfel projektów





Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI.





Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.





Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.