{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3 Rerank avalia texto candidato face a uma consulta e a uma instrução de ordenação fornecidas. O seletor exato configurado é qwen3-rerank. O seu papel é ordenar os candidatos fornecidos para trabalho de recuperação e seleção documental; o pedido mantém juntos a consulta, a instrução e os excertos candidatos, para que a avaliação de relevância possa ser rastreada até às entradas.</p><p>Prepare os documentos como um vetor de cadeias de texto, com um excerto candidato em cada entrada. Guarde um mapeamento separado entre cada posição do vetor e o seu próprio identificador de documento, título ou localização na fonte. Isto permite à aplicação voltar a ligar um resultado ordenado ao excerto original sem acrescentar objetos de identificação não documentados ao vetor de cadeias. Para uma pesquisa de apoio, os candidatos podem ser as secções pertinentes já recuperadas de um guia do produto; a consulta deve indicar a necessidade real de informação do utilizador.</p><p>O pedido documentado exige model, documents, query, top_n e instruct. Os campos query e instruct são cadeias, e top_n é um inteiro fornecido explicitamente. O exemplo publicado usa três textos candidatos, top_n=2 e uma instrução para recuperar excertos relevantes que respondam a uma consulta de pesquisa na Web. Use instruct para indicar a relação importante para a ordenação, mantendo a pergunta real em query e o material a avaliar em documents.</p><p>O guia da operação indica um comprimento máximo de entrada de 30K. Mantenha os excertos candidatos focados no texto necessário para avaliar a sua relevância, conservando títulos ou contexto próximo quando estes mudam o significado. Preserve os limites das fontes, para que um excerto selecionado continue a poder ser verificado no documento original. O perfil exato do pedido e os campos obrigatórios continuam a ser a base de preparação da entrada.</p><p>O resultado estruturado devolvido contém entradas results com index e relevance_score. index refere-se à posição do candidato no vetor documents original, em vez de à sua posição na lista de resultados ordenados. Guarde a ordem devolvida e use cada index para recuperar o texto de entrada correspondente. Preserve todos os resultados devolvidos, para que a aplicação possa examinar juntos os candidatos selecionados e as respetivas pontuações.</p><p>Guarde a resposta JSON completa, incluindo model, id da resposta e usage.total_tokens. O texto do documento devolvido pode estar ausente; mantenha, por isso, o vetor original de candidatos disponível ao processar os índices. As pontuações de relevância e a utilização declarada têm papéis separados: as pontuações descrevem o resultado da ordenação, enquanto a utilização regista a quantidade declarada para a operação. Nenhuma substitui o excerto de origem que sustenta uma resposta posterior.</p><p>Para um fluxo de recuperação, use a ordenação para selecionar os excertos que o passo seguinte deve examinar ou citar. Compare um excerto selecionado com a consulta e a instrução antes de apresentar o conteúdo como prova. Uma posição elevada na lista de resultados identifica um candidato a examinar; a resposta final da aplicação deve continuar ligada ao texto real e ao seu identificador de origem.</p><p>Verifique o resultado com consultas representativas e os conjuntos de candidatos usados pela aplicação. Confirme que os índices correspondem aos textos originais pretendidos, que a ordenação serve a instrução fornecida e que os excertos escolhidos respondem à pergunta. Guarde juntos o seletor exato, a consulta, a instrução, o mapeamento de candidatos e a resposta completa, produzindo um registo reutilizável de seleção por relevância para o passo seguinte de recuperação ou tratamento documental.</p>",
  "aboutText": "Qwen3 Rerank avalia texto candidato face a uma consulta e a uma instrução de ordenação fornecidas. O seletor exato configurado é qwen3-rerank. O seu papel é ordenar os candidatos fornecidos para trabalho de recuperação e seleção documental; o pedido mantém juntos a consulta, a instrução e os excertos candidatos, para que a avaliação de relevância possa ser rastreada até às entradas.\n\nPrepare os documentos como um vetor de cadeias de texto, com um excerto candidato em cada entrada. Guarde um mapeamento separado entre cada posição do vetor e o seu próprio identificador de documento, título ou localização na fonte. Isto permite à aplicação voltar a ligar um resultado ordenado ao excerto original sem acrescentar objetos de identificação não documentados ao vetor de cadeias. Para uma pesquisa de apoio, os candidatos podem ser as secções pertinentes já recuperadas de um guia do produto; a consulta deve indicar a necessidade real de informação do utilizador.\n\nO pedido documentado exige model, documents, query, top_n e instruct. Os campos query e instruct são cadeias, e top_n é um inteiro fornecido explicitamente. O exemplo publicado usa três textos candidatos, top_n=2 e uma instrução para recuperar excertos relevantes que respondam a uma consulta de pesquisa na Web. Use instruct para indicar a relação importante para a ordenação, mantendo a pergunta real em query e o material a avaliar em documents.\n\nO guia da operação indica um comprimento máximo de entrada de 30K. Mantenha os excertos candidatos focados no texto necessário para avaliar a sua relevância, conservando títulos ou contexto próximo quando estes mudam o significado. Preserve os limites das fontes, para que um excerto selecionado continue a poder ser verificado no documento original. O perfil exato do pedido e os campos obrigatórios continuam a ser a base de preparação da entrada.\n\nO resultado estruturado devolvido contém entradas results com index e relevance_score. index refere-se à posição do candidato no vetor documents original, em vez de à sua posição na lista de resultados ordenados. Guarde a ordem devolvida e use cada index para recuperar o texto de entrada correspondente. Preserve todos os resultados devolvidos, para que a aplicação possa examinar juntos os candidatos selecionados e as respetivas pontuações.\n\nGuarde a resposta JSON completa, incluindo model, id da resposta e usage.total_tokens. O texto do documento devolvido pode estar ausente; mantenha, por isso, o vetor original de candidatos disponível ao processar os índices. As pontuações de relevância e a utilização declarada têm papéis separados: as pontuações descrevem o resultado da ordenação, enquanto a utilização regista a quantidade declarada para a operação. Nenhuma substitui o excerto de origem que sustenta uma resposta posterior.\n\nPara um fluxo de recuperação, use a ordenação para selecionar os excertos que o passo seguinte deve examinar ou citar. Compare um excerto selecionado com a consulta e a instrução antes de apresentar o conteúdo como prova. Uma posição elevada na lista de resultados identifica um candidato a examinar; a resposta final da aplicação deve continuar ligada ao texto real e ao seu identificador de origem.\n\nVerifique o resultado com consultas representativas e os conjuntos de candidatos usados pela aplicação. Confirme que os índices correspondem aos textos originais pretendidos, que a ordenação serve a instrução fornecida e que os excertos escolhidos respondem à pergunta. Guarde juntos o seletor exato, a consulta, a instrução, o mapeamento de candidatos e a resposta completa, produzindo um registo reutilizável de seleção por relevância para o passo seguinte de recuperação ou tratamento documental.",
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O perfil exato qwen3-rerank aceita listas de documentos textuais e devolve pontuações de relevância indexadas com metadados de utilização para fluxos de recuperação e seleção documental.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Entradas aceites</dt><dd>Texto</dd></div><div><dt>Resultados</dt><dd>structured</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Sobre o modelo</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3 Rerank avalia texto candidato face a uma consulta e a uma instrução de ordenação fornecidas. O seletor exato configurado é qwen3-rerank. O seu papel é ordenar os candidatos fornecidos para trabalho de recuperação e seleção documental; o pedido mantém juntos a consulta, a instrução e os excertos candidatos, para que a avaliação de relevância possa ser rastreada até às entradas.</p><p>Prepare os documentos como um vetor de cadeias de texto, com um excerto candidato em cada entrada. Guarde um mapeamento separado entre cada posição do vetor e o seu próprio identificador de documento, título ou localização na fonte. Isto permite à aplicação voltar a ligar um resultado ordenado ao excerto original sem acrescentar objetos de identificação não documentados ao vetor de cadeias. Para uma pesquisa de apoio, os candidatos podem ser as secções pertinentes já recuperadas de um guia do produto; a consulta deve indicar a necessidade real de informação do utilizador.</p><p>O pedido documentado exige model, documents, query, top_n e instruct. Os campos query e instruct são cadeias, e top_n é um inteiro fornecido explicitamente. O exemplo publicado usa três textos candidatos, top_n=2 e uma instrução para recuperar excertos relevantes que respondam a uma consulta de pesquisa na Web. Use instruct para indicar a relação importante para a ordenação, mantendo a pergunta real em query e o material a avaliar em documents.</p><p>O guia da operação indica um comprimento máximo de entrada de 30K. Mantenha os excertos candidatos focados no texto necessário para avaliar a sua relevância, conservando títulos ou contexto próximo quando estes mudam o significado. Preserve os limites das fontes, para que um excerto selecionado continue a poder ser verificado no documento original. O perfil exato do pedido e os campos obrigatórios continuam a ser a base de preparação da entrada.</p><p>O resultado estruturado devolvido contém entradas results com index e relevance_score. index refere-se à posição do candidato no vetor documents original, em vez de à sua posição na lista de resultados ordenados. Guarde a ordem devolvida e use cada index para recuperar o texto de entrada correspondente. Preserve todos os resultados devolvidos, para que a aplicação possa examinar juntos os candidatos selecionados e as respetivas pontuações.</p><p>Guarde a resposta JSON completa, incluindo model, id da resposta e usage.total_tokens. O texto do documento devolvido pode estar ausente; mantenha, por isso, o vetor original de candidatos disponível ao processar os índices. As pontuações de relevância e a utilização declarada têm papéis separados: as pontuações descrevem o resultado da ordenação, enquanto a utilização regista a quantidade declarada para a operação. Nenhuma substitui o excerto de origem que sustenta uma resposta posterior.</p><p>Para um fluxo de recuperação, use a ordenação para selecionar os excertos que o passo seguinte deve examinar ou citar. Compare um excerto selecionado com a consulta e a instrução antes de apresentar o conteúdo como prova. Uma posição elevada na lista de resultados identifica um candidato a examinar; a resposta final da aplicação deve continuar ligada ao texto real e ao seu identificador de origem.</p><p>Verifique o resultado com consultas representativas e os conjuntos de candidatos usados pela aplicação. Confirme que os índices correspondem aos textos originais pretendidos, que a ordenação serve a instrução fornecida e que os excertos escolhidos respondem à pergunta. Guarde juntos o seletor exato, a consulta, a instrução, o mapeamento de candidatos e a resposta completa, produzindo um registo reutilizável de seleção por relevância para o passo seguinte de recuperação ou tratamento documental.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Disponível no Ailoot · entradas e métodos</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Reordenação</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Entrada</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Saída</dt><dd><code>structured</code></dd></div><div><dt>Formato de saída</dt><dd>application/json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Campo</th><th>Tipo</th><th>Requisito</th><th>Valores e limites</th><th>Predefinição</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obrigatório</td><td data-cell-label=\"Valores e limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valores e limites</span><div>qwen3-rerank</div><div>Condições: Seletor literal do modelo.</div></td><td data-cell-label=\"Predefinição\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinição</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obrigatório</td><td data-cell-label=\"Valores e limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valores e limites</span><div>Condições: Passagens de texto candidatas, conservadas pela ordem de entrada original.</div></td><td data-cell-label=\"Predefinição\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinição</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">query</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obrigatório</td><td data-cell-label=\"Valores e limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valores e limites</span><div>Condições: Consulta de relevância.</div></td><td data-cell-label=\"Predefinição\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinição</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">top_n</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obrigatório</td><td data-cell-label=\"Valores e limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valores e limites</span><div>Condições: Número pretendido de resultados ordenados; não é indicado qualquer mínimo, máximo ou valor predefinido não documentado.</div></td><td data-cell-label=\"Predefinição\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinição</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">instruct</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Requisito\"><span class=\"card-cell-label\">Requisito</span>Obrigatório</td><td data-cell-label=\"Valores e limites\"><span class=\"card-cell-label\">Valores e limites</span><div>Condições: Instrução que descreve a tarefa de recuperação de informação.</div></td><td data-cell-label=\"Predefinição\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predefinição</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Combinações de materiais de entrada</summary><p class=\"note-s\"><b></b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parâmetros e ciclo de vida do método</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parâmetro</th><th>Contrato</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parâmetro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parâmetro</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Contrato\"><span class=\"card-cell-label\">Contrato</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parâmetro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parâmetro</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Contrato\"><span class=\"card-cell-label\">Contrato</span>model, documents, query, top_n, instruct</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parâmetro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parâmetro</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Contrato\"><span class=\"card-cell-label\">Contrato</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parâmetro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parâmetro</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Contrato\"><span class=\"card-cell-label\">Contrato</span>text</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parâmetro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parâmetro</span><code>additional_properties</code></th><td data-cell-label=\"Contrato\"><span class=\"card-cell-label\">Contrato</span>true</td></tr></tbody></table></div><p>Ciclo de vida: <code>synchronous</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarifários</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.</p><dl data-price-conditions><dt>Modo rápido</dt><dd>Não especificado <span class=\"note-s\">Quando o modo rápido está selecionado</span></dd><dt>Modo flex</dt><dd>Não especificado <span class=\"note-s\">Quando o modo flex está selecionado</span></dd><dt>Esforço máximo de raciocínio</dt><dd>Não especificado <span class=\"note-s\">Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Tarifas Ailoot</h4><h4>Preços por configuração</h4><p class=\"note-s\">Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Configuração</th><th>Tabela de tarifas</th><th>Unidade de faturação</th><th>Custo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Configuração\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configuração</span>Tarifas base por token</th><td data-cell-label=\"Tabela de tarifas\"><span class=\"card-cell-label\">Tabela de tarifas</span>Tarifa base</td><td data-cell-label=\"Unidade de faturação\"><span class=\"card-cell-label\">Unidade de faturação</span>—</td><td data-cell-label=\"Custo\"><span class=\"card-cell-label\">Custo</span><div><span>Entrada · Tokens de entrada</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Saída · Tokens de saída</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrada · Leitura da cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrada · Escrita na cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div><div><span>Entrada · Escrita na cache, 1 hora</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Configuração\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configuração</span>token total</th><td data-cell-label=\"Tabela de tarifas\"><span class=\"card-cell-label\">Tabela de tarifas</span>—</td><td data-cell-label=\"Unidade de faturação\"><span class=\"card-cell-label\">Unidade de faturação</span>/ 1K tokens</td><td data-cell-label=\"Custo\"><span class=\"card-cell-label\">Custo</span><div><span>Entrada · token total</span> <b>$0.00014</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. <a href=\"/docs/pt-pt/billing/reserve/\">Como funcionam a reserva e a liquidação →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Exemplos de pedidos</h3><h4>Ailoot Ultra · Reordenação</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Variantes de código\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2786-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2786-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">JSON · reordene os textos</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copiar código\"><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-2786-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2786-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;qwen3-rerank&quot;,\n  &quot;query&quot;: &quot;Which passage discusses text ranking?&quot;,\n  &quot;documents&quot;: [\n    &quot;Text ranking orders candidate passages by relevance.&quot;,\n    &quot;Quantum computing studies computation using quantum systems.&quot;,\n    &quot;Pretrained language models can improve text ranking.&quot;\n  ],\n  &quot;top_n&quot;: 2,\n  &quot;instruct&quot;: &quot;Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.&quot;\n}</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Receber e guardar os resultados</h3><h4>Ailoot Ultra · Reordenação</h4><p class=\"note-s\">Leia os índices e as pontuações de relevância e associe cada índice aos seus documentos originais. Pode não ser devolvida uma cópia do documento.</p><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Se for necessário verificar a resposta original</h5><p class=\"note-s\">Conserve a resposta original e o id do pedido após um envio de resultado ambíguo; nunca o repita.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Campos da resposta</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Campo</th><th>Tipo</th><th>Significado</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>integer</td><td data-cell-label=\"Significado\"><span class=\"card-cell-label\">Significado</span>Índice do documento de entrada original correspondente.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>number</td><td data-cell-label=\"Significado\"><span class=\"card-cell-label\">Significado</span>Pontuação de relevância devolvida.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>string</td><td data-cell-label=\"Significado\"><span class=\"card-cell-label\">Significado</span>Modelo real da resposta.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>string</td><td data-cell-label=\"Significado\"><span class=\"card-cell-label\">Significado</span>Identificador real da resposta.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>integer</td><td data-cell-label=\"Significado\"><span class=\"card-cell-label\">Significado</span>Total de tokens medido utilizado para faturação.</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Erros e passos seguintes</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Resposta</th><th>Condição</th><th>Passo seguinte</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Resposta\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Resposta</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Condição\"><span class=\"card-cell-label\">Condição</span>JSON ou seleção obrigatória de modelo inválida.</td><td data-cell-label=\"Passo seguinte\"><span class=\"card-cell-label\">Passo seguinte</span>Corrija a entrada indicada antes de efetuar um novo pedido.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Resposta\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Resposta</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Condição\"><span class=\"card-cell-label\">Condição</span>Chave de API inválida.</td><td data-cell-label=\"Passo seguinte\"><span class=\"card-cell-label\">Passo seguinte</span>Utilize a sua chave API válida da Ailoot.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Resposta\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Resposta</span>503 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Condição\"><span class=\"card-cell-label\">Condição</span>Os preços estruturados do método ou a autorização de acesso não estão disponíveis.</td><td data-cell-label=\"Passo seguinte\"><span class=\"card-cell-label\">Passo seguinte</span>Conserve a resposta original; não repita um envio de resultado ambíguo.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliases</h3><h4>Aliases do modelo</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</code></a></span></p><h4>Aliases dos caminhos dos métodos</h4><p class=\"note-s\">Use os caminhos dos métodos indicados acima.</p><h4>IDs de chamada relacionados</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen3-rerank",
        "fmt": "rerank",
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                "condition": "JSON ou seleção obrigatória de modelo inválida.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Corrija a entrada indicada antes de efetuar um novo pedido.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Chave de API inválida.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Utilize a sua chave API válida da Ailoot.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "Os preços estruturados do método ou a autorização de acesso não estão disponíveis.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Conserve a resposta original; não repita um envio de resultado ambíguo.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "Conserve a resposta original e o id do pedido após um envio de resultado ambíguo; nunca o repita."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "Índice do documento de entrada original correspondente.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Pontuação de relevância devolvida.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Modelo real da resposta.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Identificador real da resposta.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Total de tokens medido utilizado para faturação.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "Leia os índices e as pontuações de relevância e associe cada índice aos seus documentos originais. Pode não ser devolvida uma cópia do documento."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Seletor literal do modelo.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Passagens de texto candidatas, conservadas pela ordem de entrada original.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Consulta de relevância.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Número pretendido de resultados ordenados; não é indicado qualquer mínimo, máximo ou valor predefinido não documentado.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Instrução que descreve a tarefa de recuperação de informação.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
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                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
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            "code": "{\n  \"model\": \"qwen3-rerank\",\n  \"query\": \"Which passage discusses text ranking?\",\n  \"documents\": [\n    \"Text ranking orders candidate passages by relevance.\",\n    \"Quantum computing studies computation using quantum systems.\",\n    \"Pretrained language models can improve text ranking.\"\n  ],\n  \"top_n\": 2,\n  \"instruct\": \"Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\"\n}",
            "label": "JSON · rerank text",
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          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
          "Billing uses measured total tokens."
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    "description": "Qwen3 Rerank ordena texto candidato para uma consulta e instrução fornecidas. O perfil exato qwen3-rerank aceita listas de documentos textuais e devolve pontuações de relevância indexadas com metadados de utilização para fluxos de recuperação e seleção documental.",
    "locale": "pt-pt",
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  "rawModel": {
    "about": "Qwen3 Rerank avalia texto candidato face a uma consulta e a uma instrução de ordenação fornecidas. O seletor exato configurado é qwen3-rerank. O seu papel é ordenar os candidatos fornecidos para trabalho de recuperação e seleção documental; o pedido mantém juntos a consulta, a instrução e os excertos candidatos, para que a avaliação de relevância possa ser rastreada até às entradas.\n\nPrepare os documentos como um vetor de cadeias de texto, com um excerto candidato em cada entrada. Guarde um mapeamento separado entre cada posição do vetor e o seu próprio identificador de documento, título ou localização na fonte. Isto permite à aplicação voltar a ligar um resultado ordenado ao excerto original sem acrescentar objetos de identificação não documentados ao vetor de cadeias. Para uma pesquisa de apoio, os candidatos podem ser as secções pertinentes já recuperadas de um guia do produto; a consulta deve indicar a necessidade real de informação do utilizador.\n\nO pedido documentado exige model, documents, query, top_n e instruct. Os campos query e instruct são cadeias, e top_n é um inteiro fornecido explicitamente. O exemplo publicado usa três textos candidatos, top_n=2 e uma instrução para recuperar excertos relevantes que respondam a uma consulta de pesquisa na Web. Use instruct para indicar a relação importante para a ordenação, mantendo a pergunta real em query e o material a avaliar em documents.\n\nO guia da operação indica um comprimento máximo de entrada de 30K. Mantenha os excertos candidatos focados no texto necessário para avaliar a sua relevância, conservando títulos ou contexto próximo quando estes mudam o significado. Preserve os limites das fontes, para que um excerto selecionado continue a poder ser verificado no documento original. O perfil exato do pedido e os campos obrigatórios continuam a ser a base de preparação da entrada.\n\nO resultado estruturado devolvido contém entradas results com index e relevance_score. index refere-se à posição do candidato no vetor documents original, em vez de à sua posição na lista de resultados ordenados. Guarde a ordem devolvida e use cada index para recuperar o texto de entrada correspondente. Preserve todos os resultados devolvidos, para que a aplicação possa examinar juntos os candidatos selecionados e as respetivas pontuações.\n\nGuarde a resposta JSON completa, incluindo model, id da resposta e usage.total_tokens. O texto do documento devolvido pode estar ausente; mantenha, por isso, o vetor original de candidatos disponível ao processar os índices. As pontuações de relevância e a utilização declarada têm papéis separados: as pontuações descrevem o resultado da ordenação, enquanto a utilização regista a quantidade declarada para a operação. Nenhuma substitui o excerto de origem que sustenta uma resposta posterior.\n\nPara um fluxo de recuperação, use a ordenação para selecionar os excertos que o passo seguinte deve examinar ou citar. Compare um excerto selecionado com a consulta e a instrução antes de apresentar o conteúdo como prova. Uma posição elevada na lista de resultados identifica um candidato a examinar; a resposta final da aplicação deve continuar ligada ao texto real e ao seu identificador de origem.\n\nVerifique o resultado com consultas representativas e os conjuntos de candidatos usados pela aplicação. Confirme que os índices correspondem aos textos originais pretendidos, que a ordenação serve a instrução fornecida e que os excertos escolhidos respondem à pergunta. Guarde juntos o seletor exato, a consulta, a instrução, o mapeamento de candidatos e a resposta completa, produzindo um registo reutilizável de seleção por relevância para o passo seguinte de recuperação ou tratamento documental.",
    "alias_of": null,
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    "author": "Qwen",
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    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "rerank",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "errors": [
              {
                "condition": "JSON ou seleção obrigatória de modelo inválida.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Corrija a entrada indicada antes de efetuar um novo pedido.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Chave de API inválida.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Utilize a sua chave API válida da Ailoot.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "Os preços estruturados do método ou a autorização de acesso não estão disponíveis.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Conserve a resposta original; não repita um envio de resultado ambíguo.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "Conserve a resposta original e o id do pedido após um envio de resultado ambíguo; nunca o repita."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "Índice do documento de entrada original correspondente.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Pontuação de relevância devolvida.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Modelo real da resposta.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Identificador real da resposta.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Total de tokens medido utilizado para faturação.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "Leia os índices e as pontuações de relevância e associe cada índice aos seus documentos originais. Pode não ser devolvida uma cópia do documento."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Seletor literal do modelo.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Passagens de texto candidatas, conservadas pela ordem de entrada original.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Consulta de relevância.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Número pretendido de resultados ordenados; não é indicado qualquer mínimo, máximo ou valor predefinido não documentado.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Instrução que descreve a tarefa de recuperação de informação.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
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            "code": "{\n  \"model\": \"qwen3-rerank\",\n  \"query\": \"Which passage discusses text ranking?\",\n  \"documents\": [\n    \"Text ranking orders candidate passages by relevance.\",\n    \"Quantum computing studies computation using quantum systems.\",\n    \"Pretrained language models can improve text ranking.\"\n  ],\n  \"top_n\": 2,\n  \"instruct\": \"Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\"\n}",
            "label": "JSON · rerank text",
            "language": "json"
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        "hints": [
          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
          "Billing uses measured total tokens."
        ],
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