{
  "aboutHtml": "<p>voyage-4-lite to model osadzeń tekstu z rodziny Voyage 4 firmy Voyage AI, nastawiony na niski czas odpowiedzi. Reprezentuje zapytania i dokumenty jako wektory liczbowe do wyszukiwania ogólnego przeznaczenia. Cechą wyróżniającą go w obrębie rodziny jest wspólna przestrzeń osadzeń z voyage-4, voyage-4-large i voyage-4-nano, pozwalająca osobno wybierać modele zapytań i dokumentów.</p><h4>Zacznij od ról w wyszukiwaniu</h4><p>Przygotuj potrzebę informacyjną użytkownika jako zapytanie, a przeszukiwany materiał jako dokumenty. Voyage zaleca typy wejścia query/document do wyszukiwania; opublikowana procedura dodaje odpowiednią instrukcję wyszukiwania podczas wektoryzacji tekstu.</p><p>W kolekcji podręczników pracowniczych zapytanie o przeniesienie niewykorzystanego urlopu na następny okres powinno być porównywane z konkretnymi sekcjami zasad. Zachowaj regułę, jej warunki i odpowiednie wyjątki w indeksowanym fragmencie tekstu. Zachowaj oryginalny dokument i identyfikator sekcji obok wektora, aby aplikacja mogła zwrócić rzeczywisty tekst zasad.</p><p>Nieokreślony typ wejścia reprezentuje tekst bezpośrednio, a role query/document dostosowują go do wyszukiwania. Producent podaje, że osadzenia utworzone z tymi ustawieniami ról i bez nich są zgodne, ale konsekwentna polityka przygotowania ułatwia ocenę kolekcji.</p><h4>Wspólna przestrzeń rodziny modeli tekstowych Voyage 4</h4><p>Voyage wyraźnie dokumentuje asymetryczny proces wyszukiwania: dokumenty można kodować za pomocą voyage-4-large i przeszukiwać przy użyciu wektorów zapytań z voyage-4-lite. To deklaracja zgodności na poziomie rodziny, a nie wniosek wynikający z tego, że dwa modele zwracają wektory tej samej długości.</p><p>Utrzymuj zgodność wybranej liczby wymiarów i reprezentacji między kolekcją a stroną zapytań. Wspólna przestrzeń pozwala również zmieniać model zapytań w tej nazwanej rodzinie modeli tekstowych Voyage 4 bez ponownej wektoryzacji istniejących dokumentów. Wybierając wersję do zapytań, oceń powstały ranking na reprezentatywnych pytaniach.</p><p>Rolą wersji Lite jest zapewnienie mniejszej opcji do osadzania zapytań i tekstu, skoncentrowanej na czasie odpowiedzi. Producent przypisuje architekturę mixture-of-experts konkretnie voyage-4-large; sama nazwa rodziny nie potwierdza tej architektury w Lite.</p><h4>Kontekst, wymiary i format wyników</h4><p>Opublikowana długość kontekstu wynosi 32 000 tokenów na tekst. Domyślny wektor ma 1024 wymiary, a uczenie Matryoshka udostępnia także 256, 512 i 2048. Proces osadzania tekstu producenta dokumentuje dla voyage-4-lite reprezentacje zmiennoprzecinkowe, całkowitoliczbowe 8-bitowe ze znakiem i bez znaku oraz binarne pakowane bitowo.</p><p>Dla standardowych wektorów zmiennoprzecinkowych wskazówki Voyage dotyczące podobieństwa opisują osadzenia o jednostkowej normie, dzięki czemu podobieństwo kosinusowe i podobieństwo obliczane przez iloczyn skalarny są równoważne. Formy skwantyzowane wymagają obsługi odpowiadającej ich reprezentacji. Na przykład lista binarna pakowana bitowo zapisuje osiem bitów osadzenia w każdym bajcie; jej długość różni się od liczby wymiarów wektora semantycznego.</p><p>W udokumentowanej procedurze wsadowej Voyage lista zawiera najwyżej 1000 tekstów i łącznie milion tokenów dla tej konkretnej wersji Lite. Domyślne zachowanie przy przekroczeniu długości obcina każdy tekst do granicy kontekstu; alternatywne ustawienie odrzuca zbyt długie wejścia. Limity wsadu i pojedynczego tekstu są odrębne.</p><h4>Przygotuj i sprawdzaj wyniki wyszukiwania</h4><p>Dziel długi materiał źródłowy na spójne sekcje, które można zwrócić jako materiał dowodowy. Kontekst 32 000 tokenów dopuszcza długie wejście, ale użyteczna jednostka wyszukiwania nadal powinna prowadzić do odpowiedniej sekcji źródłowej. Uwzględnij nagłówek lub szczegół identyfikacyjny potrzebny do interpretacji reguły.</p><p>W RAG wyszukuj kandydujące sekcje i przekazuj ich oryginalny tekst do etapu pisania odpowiedzi wraz z powiązaniami ze źródłami. Model osadzeń tworzy wektory i nie generuje odpowiedzi dotyczącej zasad. Podobieństwo szereguje kandydatów według wybranego modelu i konfiguracji porównania; sprawdź rzeczywisty fragment pod kątem dokładnego warunku, którego dotyczy pytanie.</p><p>Użyteczne połączenie właściwości charakterystycznych dla voyage-4-lite to model tekstowy nastawiony na niski czas odpowiedzi, elastyczne reprezentacje, kontekst 32 000 tokenów i udokumentowana zgodność w rodzinie modeli tekstowych Voyage 4. Zachowaj te właściwości wraz z indeksowaną kolekcją i wykorzystuj wyniki wyszukiwania oparte na źródłach, aby wspierać korzystającą z nich aplikację.</p>",
  "aboutText": "voyage-4-lite to model osadzeń tekstu z rodziny Voyage 4 firmy Voyage AI, nastawiony na niski czas odpowiedzi. Reprezentuje zapytania i dokumenty jako wektory liczbowe do wyszukiwania ogólnego przeznaczenia. Cechą wyróżniającą go w obrębie rodziny jest wspólna przestrzeń osadzeń z voyage-4, voyage-4-large i voyage-4-nano, pozwalająca osobno wybierać modele zapytań i dokumentów.\n\n### Zacznij od ról w wyszukiwaniu\n\nPrzygotuj potrzebę informacyjną użytkownika jako zapytanie, a przeszukiwany materiał jako dokumenty. Voyage zaleca typy wejścia query/document do wyszukiwania; opublikowana procedura dodaje odpowiednią instrukcję wyszukiwania podczas wektoryzacji tekstu.\n\nW kolekcji podręczników pracowniczych zapytanie o przeniesienie niewykorzystanego urlopu na następny okres powinno być porównywane z konkretnymi sekcjami zasad. Zachowaj regułę, jej warunki i odpowiednie wyjątki w indeksowanym fragmencie tekstu. Zachowaj oryginalny dokument i identyfikator sekcji obok wektora, aby aplikacja mogła zwrócić rzeczywisty tekst zasad.\n\nNieokreślony typ wejścia reprezentuje tekst bezpośrednio, a role query/document dostosowują go do wyszukiwania. Producent podaje, że osadzenia utworzone z tymi ustawieniami ról i bez nich są zgodne, ale konsekwentna polityka przygotowania ułatwia ocenę kolekcji.\n\n### Wspólna przestrzeń rodziny modeli tekstowych Voyage 4\n\nVoyage wyraźnie dokumentuje asymetryczny proces wyszukiwania: dokumenty można kodować za pomocą voyage-4-large i przeszukiwać przy użyciu wektorów zapytań z voyage-4-lite. To deklaracja zgodności na poziomie rodziny, a nie wniosek wynikający z tego, że dwa modele zwracają wektory tej samej długości.\n\nUtrzymuj zgodność wybranej liczby wymiarów i reprezentacji między kolekcją a stroną zapytań. Wspólna przestrzeń pozwala również zmieniać model zapytań w tej nazwanej rodzinie modeli tekstowych Voyage 4 bez ponownej wektoryzacji istniejących dokumentów. Wybierając wersję do zapytań, oceń powstały ranking na reprezentatywnych pytaniach.\n\nRolą wersji Lite jest zapewnienie mniejszej opcji do osadzania zapytań i tekstu, skoncentrowanej na czasie odpowiedzi. Producent przypisuje architekturę mixture-of-experts konkretnie voyage-4-large; sama nazwa rodziny nie potwierdza tej architektury w Lite.\n\n### Kontekst, wymiary i format wyników\n\nOpublikowana długość kontekstu wynosi 32 000 tokenów na tekst. Domyślny wektor ma 1024 wymiary, a uczenie Matryoshka udostępnia także 256, 512 i 2048. Proces osadzania tekstu producenta dokumentuje dla voyage-4-lite reprezentacje zmiennoprzecinkowe, całkowitoliczbowe 8-bitowe ze znakiem i bez znaku oraz binarne pakowane bitowo.\n\nDla standardowych wektorów zmiennoprzecinkowych wskazówki Voyage dotyczące podobieństwa opisują osadzenia o jednostkowej normie, dzięki czemu podobieństwo kosinusowe i podobieństwo obliczane przez iloczyn skalarny są równoważne. Formy skwantyzowane wymagają obsługi odpowiadającej ich reprezentacji. Na przykład lista binarna pakowana bitowo zapisuje osiem bitów osadzenia w każdym bajcie; jej długość różni się od liczby wymiarów wektora semantycznego.\n\nW udokumentowanej procedurze wsadowej Voyage lista zawiera najwyżej 1000 tekstów i łącznie milion tokenów dla tej konkretnej wersji Lite. Domyślne zachowanie przy przekroczeniu długości obcina każdy tekst do granicy kontekstu; alternatywne ustawienie odrzuca zbyt długie wejścia. Limity wsadu i pojedynczego tekstu są odrębne.\n\n### Przygotuj i sprawdzaj wyniki wyszukiwania\n\nDziel długi materiał źródłowy na spójne sekcje, które można zwrócić jako materiał dowodowy. Kontekst 32 000 tokenów dopuszcza długie wejście, ale użyteczna jednostka wyszukiwania nadal powinna prowadzić do odpowiedniej sekcji źródłowej. Uwzględnij nagłówek lub szczegół identyfikacyjny potrzebny do interpretacji reguły.\n\nW RAG wyszukuj kandydujące sekcje i przekazuj ich oryginalny tekst do etapu pisania odpowiedzi wraz z powiązaniami ze źródłami. Model osadzeń tworzy wektory i nie generuje odpowiedzi dotyczącej zasad. Podobieństwo szereguje kandydatów według wybranego modelu i konfiguracji porównania; sprawdź rzeczywisty fragment pod kątem dokładnego warunku, którego dotyczy pytanie.\n\nUżyteczne połączenie właściwości charakterystycznych dla voyage-4-lite to model tekstowy nastawiony na niski czas odpowiedzi, elastyczne reprezentacje, kontekst 32 000 tokenów i udokumentowana zgodność w rodzinie modeli tekstowych Voyage 4. Zachowaj te właściwości wraz z indeksowaną kolekcją i wykorzystuj wyniki wyszukiwania oparte na źródłach, aby wspierać korzystającą z nich aplikację.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "a4d31e32daa2895d7aef6d11cca965772684e792c7f184d54c26f10f396ab8a7",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "pl",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zamknij\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>VoyageAI by MongoDB /</span><code>voyageai/voyage-4-lite</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopiuj ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Sekcje karty modelu\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Start</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Dane wejściowe i metody</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Cennik</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Przykłady</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Wyniki</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliasy</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Metody API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-4-lite\">Reprezentacje wektorowe</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Start</h3><p class=\"mdesc-full\">Voyage AI voyage-4-lite to wersja osadzeń tekstu z rodziny Voyage 4 nastawiona na niski czas odpowiedzi. Obsługuje wejścia do 32 000 tokenów, cztery opcje liczby wymiarów wektora i reprezentacje skwantyzowane, we wspólnej przestrzeni osadzeń zgodnej z pozostałymi modelami tekstowymi Voyage 4.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Akceptowane dane wejściowe</dt><dd>Tekst · token_ids</dd></div><div><dt>Wyniki</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>O modelu</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>voyage-4-lite to model osadzeń tekstu z rodziny Voyage 4 firmy Voyage AI, nastawiony na niski czas odpowiedzi. Reprezentuje zapytania i dokumenty jako wektory liczbowe do wyszukiwania ogólnego przeznaczenia. Cechą wyróżniającą go w obrębie rodziny jest wspólna przestrzeń osadzeń z voyage-4, voyage-4-large i voyage-4-nano, pozwalająca osobno wybierać modele zapytań i dokumentów.</p><h4>Zacznij od ról w wyszukiwaniu</h4><p>Przygotuj potrzebę informacyjną użytkownika jako zapytanie, a przeszukiwany materiał jako dokumenty. Voyage zaleca typy wejścia query/document do wyszukiwania; opublikowana procedura dodaje odpowiednią instrukcję wyszukiwania podczas wektoryzacji tekstu.</p><p>W kolekcji podręczników pracowniczych zapytanie o przeniesienie niewykorzystanego urlopu na następny okres powinno być porównywane z konkretnymi sekcjami zasad. Zachowaj regułę, jej warunki i odpowiednie wyjątki w indeksowanym fragmencie tekstu. Zachowaj oryginalny dokument i identyfikator sekcji obok wektora, aby aplikacja mogła zwrócić rzeczywisty tekst zasad.</p><p>Nieokreślony typ wejścia reprezentuje tekst bezpośrednio, a role query/document dostosowują go do wyszukiwania. Producent podaje, że osadzenia utworzone z tymi ustawieniami ról i bez nich są zgodne, ale konsekwentna polityka przygotowania ułatwia ocenę kolekcji.</p><h4>Wspólna przestrzeń rodziny modeli tekstowych Voyage 4</h4><p>Voyage wyraźnie dokumentuje asymetryczny proces wyszukiwania: dokumenty można kodować za pomocą voyage-4-large i przeszukiwać przy użyciu wektorów zapytań z voyage-4-lite. To deklaracja zgodności na poziomie rodziny, a nie wniosek wynikający z tego, że dwa modele zwracają wektory tej samej długości.</p><p>Utrzymuj zgodność wybranej liczby wymiarów i reprezentacji między kolekcją a stroną zapytań. Wspólna przestrzeń pozwala również zmieniać model zapytań w tej nazwanej rodzinie modeli tekstowych Voyage 4 bez ponownej wektoryzacji istniejących dokumentów. Wybierając wersję do zapytań, oceń powstały ranking na reprezentatywnych pytaniach.</p><p>Rolą wersji Lite jest zapewnienie mniejszej opcji do osadzania zapytań i tekstu, skoncentrowanej na czasie odpowiedzi. Producent przypisuje architekturę mixture-of-experts konkretnie voyage-4-large; sama nazwa rodziny nie potwierdza tej architektury w Lite.</p><h4>Kontekst, wymiary i format wyników</h4><p>Opublikowana długość kontekstu wynosi 32 000 tokenów na tekst. Domyślny wektor ma 1024 wymiary, a uczenie Matryoshka udostępnia także 256, 512 i 2048. Proces osadzania tekstu producenta dokumentuje dla voyage-4-lite reprezentacje zmiennoprzecinkowe, całkowitoliczbowe 8-bitowe ze znakiem i bez znaku oraz binarne pakowane bitowo.</p><p>Dla standardowych wektorów zmiennoprzecinkowych wskazówki Voyage dotyczące podobieństwa opisują osadzenia o jednostkowej normie, dzięki czemu podobieństwo kosinusowe i podobieństwo obliczane przez iloczyn skalarny są równoważne. Formy skwantyzowane wymagają obsługi odpowiadającej ich reprezentacji. Na przykład lista binarna pakowana bitowo zapisuje osiem bitów osadzenia w każdym bajcie; jej długość różni się od liczby wymiarów wektora semantycznego.</p><p>W udokumentowanej procedurze wsadowej Voyage lista zawiera najwyżej 1000 tekstów i łącznie milion tokenów dla tej konkretnej wersji Lite. Domyślne zachowanie przy przekroczeniu długości obcina każdy tekst do granicy kontekstu; alternatywne ustawienie odrzuca zbyt długie wejścia. Limity wsadu i pojedynczego tekstu są odrębne.</p><h4>Przygotuj i sprawdzaj wyniki wyszukiwania</h4><p>Dziel długi materiał źródłowy na spójne sekcje, które można zwrócić jako materiał dowodowy. Kontekst 32 000 tokenów dopuszcza długie wejście, ale użyteczna jednostka wyszukiwania nadal powinna prowadzić do odpowiedniej sekcji źródłowej. Uwzględnij nagłówek lub szczegół identyfikacyjny potrzebny do interpretacji reguły.</p><p>W RAG wyszukuj kandydujące sekcje i przekazuj ich oryginalny tekst do etapu pisania odpowiedzi wraz z powiązaniami ze źródłami. Model osadzeń tworzy wektory i nie generuje odpowiedzi dotyczącej zasad. Podobieństwo szereguje kandydatów według wybranego modelu i konfiguracji porównania; sprawdź rzeczywisty fragment pod kątem dokładnego warunku, którego dotyczy pytanie.</p><p>Użyteczne połączenie właściwości charakterystycznych dla voyage-4-lite to model tekstowy nastawiony na niski czas odpowiedzi, elastyczne reprezentacje, kontekst 32 000 tokenów i udokumentowana zgodność w rodzinie modeli tekstowych Voyage 4. Zachowaj te właściwości wraz z indeksowaną kolekcją i wykorzystuj wyniki wyszukiwania oparte na źródłach, aby wspierać korzystającą z nich aplikację.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Wejście</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Kontekst</dt><dd>32 000 tokens</dd></div><div><dt>Format wyjściowy</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th><th>Wymaganie</th><th>Wartości i limity</th><th>Domyślnie</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Wymagane</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>voyageai/voyage-4-lite</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Wymagane</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>Minimalna liczba elementów: 1</div><div>Warunki: Niepusta, jednorodna partia danych. Identyfikatory tokenów są nieujemnymi liczbami całkowitymi.</div><div>Budżet wejścia: Maksimum: 32 000 · Jednostka tekstu: bajty UTF8 · Jednostka tokenów: elementy tablicy tokenów</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Nieobsługiwane</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>Minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>Warunki: Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>Warunki: Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>Warunki: Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>Warunki: Odrzucono provider.options</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinacje materiałów wejściowych</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parametry i cykl życia metody</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametr</th><th>Kontrakt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>32000</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Cykl życia: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Zachowaj indeks i liczbę wymiarów każdego wektora.</p><p class=\"note-s\">Nawet jeśli nazwa modelu wskazuje na multimodalność, ta konkretna ścieżka nie obsługuje obiektów obrazów.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Cennik</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.</p><dl data-price-conditions><dt>Tryb szybki</dt><dd>Stawka standardowa <span class=\"note-s\">Gdy wybrany jest tryb szybki</span></dd><dt>Tryb flex</dt><dd>Stawka standardowa <span class=\"note-s\">Gdy wybrany jest tryb flex</span></dd><dt>Maksymalna intensywność rozumowania</dt><dd>Stawka standardowa <span class=\"note-s\">Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Stawki Ailoot</h4><h4>Ceny według konfiguracji</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguracja</th><th>Tabela stawek</th><th>Opłata</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguracja\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguracja</span>Podstawowe stawki za tokeny</th><td data-cell-label=\"Tabela stawek\"><span class=\"card-cell-label\">Tabela stawek</span>Stawka podstawowa</td><td data-cell-label=\"Opłata\"><span class=\"card-cell-label\">Opłata</span><div><span>Wejście · Tokeny wejściowe</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div><div><span>Wyjście · Tokeny wyjściowe</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div><div><span>Wejście · Odczyt cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div><div><span>Wejście · Zapis do cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div><div><span>Wejście · Zapis do cache, 1 godz.</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. <a href=\"/docs/pl/billing/reserve/\">Jak działają rezerwacja i rozliczenie →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Przykładowe żądania</h3><h4>Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Warianty kodu\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2703-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2703-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2703-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2703-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopiuj kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2703-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2703-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;voyageai/voyage-4-lite&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2703-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2703-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;voyageai/voyage-4-lite&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Odbieranie i zapisywanie wyników</h3><h4>Ailoot Ultra · Reprezentacje wektorowe</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Zachowaj wszystkie ukończone wyniki</h5><p class=\"note-s\">Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.</p><p class=\"note-s\">Zachowaj każdy wektor wraz z jego indeksem. Liczba wektorów musi być równa liczbie elementów wejściowych; wszystkie wektory muszą mieć tę samą liczbę wymiarów.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź</h5><p class=\"note-s\">Nie wprowadzono endpointu zadań generowania osadzeń.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Pola odpowiedzi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Błędy i dalsze kroki</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Odpowiedź</th><th>Warunek</th><th>Następny krok</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Odpowiedź\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Odpowiedź</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Warunek\"><span class=\"card-cell-label\">Warunek</span>Nieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru</td><td data-cell-label=\"Następny krok\"><span class=\"card-cell-label\">Następny krok</span>Popraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasy</h3><h4>Aliasy modelu</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=voyageai%2Fvoyage-4-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-4-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-4-lite</code></a></span></p><h4>Aliasy ścieżek metod</h4><p class=\"note-s\">Użyj ścieżek metod podanych powyżej.</p><h4>Powiązane ID modeli</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=voyageai%2Fvoyage-4-lite&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-4-lite&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-4-lite</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-4-lite",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Nieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Popraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Nie wprowadzono endpointu zadań generowania osadzeń."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Zachowaj każdy wektor wraz z jego indeksem. Liczba wektorów musi być równa liczbie elementów wejściowych; wszystkie wektory muszą mieć tę samą liczbę wymiarów.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/voyage-4-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "bajty UTF8",
                  "token_unit": "elementy tablicy tokenów"
                },
                "conditions": "Niepusta, jednorodna partia danych. Identyfikatory tokenów są nieujemnymi liczbami całkowitymi.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Odrzucono provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Zachowaj indeks i liczbę wymiarów każdego wektora.",
            "Nawet jeśli nazwa modelu wskazuje na multimodalność, ta konkretna ścieżka nie obsługuje obiektów obrazów."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Podstawowe stawki za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"voyageai/voyage-4-lite\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\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\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-4-lite',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Tryb szybki",
            "value": "Stawka standardowa",
            "when": "Gdy wybrany jest tryb szybki"
          },
          {
            "label": "Tryb flex",
            "value": "Stawka standardowa",
            "when": "Gdy wybrany jest tryb flex"
          },
          {
            "label": "Maksymalna intensywność rozumowania",
            "value": "Stawka standardowa",
            "when": "Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "23de2d2303dcf2f9c85af722ca953d963ff2192af2c3c6d67c2af72c3dba0fb9",
    "input_html_sha256": "04e1e051e1ff7b48a69289c0af4d2e387e28cc024a29541352edba4f7e1e0680",
    "private_audit_sha256": "2024f25359fae5b270bfc37f2ea8a43b553ca79bc7e552d8daf9c8a687adafa9",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/pl/voyageai-voyage-4-lite/",
    "description": "Voyage AI voyage-4-lite to wersja osadzeń tekstu z rodziny Voyage 4 nastawiona na niski czas odpowiedzi. Obsługuje wejścia do 32 000 tokenów, cztery opcje liczby wymiarów wektora i reprezentacje skwantyzowane, we wspólnej przestrzeni osadzeń zgodnej z pozostałymi modelami tekstowymi Voyage 4.",
    "locale": "pl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/pl/voyageai-voyage-4-lite/index.md",
    "title": "VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/pl/voyageai-voyage-4-lite/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "voyage-4-lite to model osadzeń tekstu z rodziny Voyage 4 firmy Voyage AI, nastawiony na niski czas odpowiedzi. Reprezentuje zapytania i dokumenty jako wektory liczbowe do wyszukiwania ogólnego przeznaczenia. Cechą wyróżniającą go w obrębie rodziny jest wspólna przestrzeń osadzeń z voyage-4, voyage-4-large i voyage-4-nano, pozwalająca osobno wybierać modele zapytań i dokumentów.\n\n### Zacznij od ról w wyszukiwaniu\n\nPrzygotuj potrzebę informacyjną użytkownika jako zapytanie, a przeszukiwany materiał jako dokumenty. Voyage zaleca typy wejścia query/document do wyszukiwania; opublikowana procedura dodaje odpowiednią instrukcję wyszukiwania podczas wektoryzacji tekstu.\n\nW kolekcji podręczników pracowniczych zapytanie o przeniesienie niewykorzystanego urlopu na następny okres powinno być porównywane z konkretnymi sekcjami zasad. Zachowaj regułę, jej warunki i odpowiednie wyjątki w indeksowanym fragmencie tekstu. Zachowaj oryginalny dokument i identyfikator sekcji obok wektora, aby aplikacja mogła zwrócić rzeczywisty tekst zasad.\n\nNieokreślony typ wejścia reprezentuje tekst bezpośrednio, a role query/document dostosowują go do wyszukiwania. Producent podaje, że osadzenia utworzone z tymi ustawieniami ról i bez nich są zgodne, ale konsekwentna polityka przygotowania ułatwia ocenę kolekcji.\n\n### Wspólna przestrzeń rodziny modeli tekstowych Voyage 4\n\nVoyage wyraźnie dokumentuje asymetryczny proces wyszukiwania: dokumenty można kodować za pomocą voyage-4-large i przeszukiwać przy użyciu wektorów zapytań z voyage-4-lite. To deklaracja zgodności na poziomie rodziny, a nie wniosek wynikający z tego, że dwa modele zwracają wektory tej samej długości.\n\nUtrzymuj zgodność wybranej liczby wymiarów i reprezentacji między kolekcją a stroną zapytań. Wspólna przestrzeń pozwala również zmieniać model zapytań w tej nazwanej rodzinie modeli tekstowych Voyage 4 bez ponownej wektoryzacji istniejących dokumentów. Wybierając wersję do zapytań, oceń powstały ranking na reprezentatywnych pytaniach.\n\nRolą wersji Lite jest zapewnienie mniejszej opcji do osadzania zapytań i tekstu, skoncentrowanej na czasie odpowiedzi. Producent przypisuje architekturę mixture-of-experts konkretnie voyage-4-large; sama nazwa rodziny nie potwierdza tej architektury w Lite.\n\n### Kontekst, wymiary i format wyników\n\nOpublikowana długość kontekstu wynosi 32 000 tokenów na tekst. Domyślny wektor ma 1024 wymiary, a uczenie Matryoshka udostępnia także 256, 512 i 2048. Proces osadzania tekstu producenta dokumentuje dla voyage-4-lite reprezentacje zmiennoprzecinkowe, całkowitoliczbowe 8-bitowe ze znakiem i bez znaku oraz binarne pakowane bitowo.\n\nDla standardowych wektorów zmiennoprzecinkowych wskazówki Voyage dotyczące podobieństwa opisują osadzenia o jednostkowej normie, dzięki czemu podobieństwo kosinusowe i podobieństwo obliczane przez iloczyn skalarny są równoważne. Formy skwantyzowane wymagają obsługi odpowiadającej ich reprezentacji. Na przykład lista binarna pakowana bitowo zapisuje osiem bitów osadzenia w każdym bajcie; jej długość różni się od liczby wymiarów wektora semantycznego.\n\nW udokumentowanej procedurze wsadowej Voyage lista zawiera najwyżej 1000 tekstów i łącznie milion tokenów dla tej konkretnej wersji Lite. Domyślne zachowanie przy przekroczeniu długości obcina każdy tekst do granicy kontekstu; alternatywne ustawienie odrzuca zbyt długie wejścia. Limity wsadu i pojedynczego tekstu są odrębne.\n\n### Przygotuj i sprawdzaj wyniki wyszukiwania\n\nDziel długi materiał źródłowy na spójne sekcje, które można zwrócić jako materiał dowodowy. Kontekst 32 000 tokenów dopuszcza długie wejście, ale użyteczna jednostka wyszukiwania nadal powinna prowadzić do odpowiedniej sekcji źródłowej. Uwzględnij nagłówek lub szczegół identyfikacyjny potrzebny do interpretacji reguły.\n\nW RAG wyszukuj kandydujące sekcje i przekazuj ich oryginalny tekst do etapu pisania odpowiedzi wraz z powiązaniami ze źródłami. Model osadzeń tworzy wektory i nie generuje odpowiedzi dotyczącej zasad. Podobieństwo szereguje kandydatów według wybranego modelu i konfiguracji porównania; sprawdź rzeczywisty fragment pod kątem dokładnego warunku, którego dotyczy pytanie.\n\nUżyteczne połączenie właściwości charakterystycznych dla voyage-4-lite to model tekstowy nastawiony na niski czas odpowiedzi, elastyczne reprezentacje, kontekst 32 000 tokenów i udokumentowana zgodność w rodzinie modeli tekstowych Voyage 4. Zachowaj te właściwości wraz z indeksowaną kolekcją i wykorzystuj wyniki wyszukiwania oparte na źródłach, aby wspierać korzystającą z nich aplikację.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
    "canonical_model": "voyageai/voyage-4-lite",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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"
          }
        ],
        "summary": "Pełny cennik konfiguracji w szczegółach."
      }
    ],
    "ctx": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyageai/voyage-4-lite",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Nieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Popraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Nie wprowadzono endpointu zadań generowania osadzeń."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Zachowaj każdy wektor wraz z jego indeksem. Liczba wektorów musi być równa liczbie elementów wejściowych; wszystkie wektory muszą mieć tę samą liczbę wymiarów.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyageai/voyage-4-lite"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "text_unit": "bajty UTF8",
                  "token_unit": "elementy tablicy tokenów"
                },
                "conditions": "Niepusta, jednorodna partia danych. Identyfikatory tokenów są nieujemnymi liczbami całkowitymi.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Źródło dopuszcza to pole metadanych JSON; dokładna semantyka po stronie dostawcy zależy od modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Odrzucono provider.options",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Zachowaj indeks i liczbę wymiarów każdego wektora.",
            "Nawet jeśli nazwa modelu wskazuje na multimodalność, ta konkretna ścieżka nie obsługuje obiektów obrazów."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32000,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Podstawowe stawki za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"voyageai/voyage-4-lite\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\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\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-4-lite',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Tryb szybki",
            "value": "Stawka standardowa",
            "when": "Gdy wybrany jest tryb szybki"
          },
          {
            "label": "Tryb flex",
            "value": "Stawka standardowa",
            "when": "Gdy wybrany jest tryb flex"
          },
          {
            "label": "Maksymalna intensywność rozumowania",
            "value": "Stawka standardowa",
            "when": "Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-4-lite",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite",
    "price": {
      "in": 0.04,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.04,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "voyageai/voyage-4-lite",
    "short": "Voyage AI voyage-4-lite to wersja osadzeń tekstu z rodziny Voyage 4 nastawiona na niski czas odpowiedzi. Obsługuje wejścia do 32 000 tokenów, cztery opcje liczby wymiarów wektora i reprezentacje skwantyzowane, we wspólnej przestrzeni osadzeń zgodnej z pozostałymi modelami tekstowymi Voyage 4."
  },
  "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": "Voyage AI voyage-4-lite to wersja osadzeń tekstu z rodziny Voyage 4 nastawiona na niski czas odpowiedzi. Obsługuje wejścia do 32 000 tokenów, cztery opcje liczby wymiarów wektora i reprezentacje skwantyzowane, we wspólnej przestrzeni osadzeń zgodnej z pozostałymi modelami tekstowymi Voyage 4.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "282572fbec302d4d6d45330585921f35804960855d3999d8108b8c4905418b97",
    "renderer_sha256": "1217dcf19a93e99ac1d6fd7bf974dc19adc12fea4bd4470c2601f04e48f688cb"
  },
  "sourceRevision": "8555fc22856d21a3eecd1e9e8384ab8d6f2097cf21981a14cd5afe9e43a643e5"
}