{
  "aboutHtml": "<p>E5-Large-v2 — 24-слойная модель текстовых эмбеддингов intfloat для английского языка с 1024-мерным выходом. Она предназначена для числового представления запросов и фрагментов при поиске и других задачах эмбеддингов. Конвенция подготовки E5 является частью обучения: входной текст содержит ролевой префикс, а закодированные представления токенов объединяются пулингом в один вектор этого текста.</p><h4>Явно задавайте роли запроса и фрагмента</h4><p>Для асимметричного поиска начинайте вопрос с «query:», а текст корпуса — с «passage:». Эти роли отличают то, что пользователь ищет, от материала, который может дать ответ. Для симметричного сравнения, поиска перефразировок, кластеризации или признаков классификации производитель рекомендует «query:» для текстов, которым создаются эмбеддинги.</p><p>Практическая коллекция может индексировать англоязычные пояснения поддержки. Подготовьте вопрос, например «query: What should I check before replacing the connector?», и сопоставьте его с исходными фрагментами, описывающими проверки и исключения. Текст фрагмента сохраняет соответствующий префикс. Храните идентификатор источника и исходную формулировку рядом с каждым вектором, чтобы результат мог вернуть материал, который пользователю нужно прочитать.</p><p>Префиксы — не декоративные метки, которые можно убрать с одной стороны задачи. Производитель указывает, что их пропуск ухудшает качество поиска, поскольку модель обучалась с такой подготовкой. Последовательно применяйте выбранную роль при построении корпуса и при последующем создании эмбеддинга запроса.</p><h4>Усредняющий пулинг и нормализованные векторы</h4><p>Официальный пример кодирования усредняет представления токенов, исключая позиции заполнения с помощью маски внимания. Затем он нормализует полученный вектор. Скалярное произведение нормализованных векторов запроса и фрагмента даёт косинусное сходство для упорядочивания кандидатов. Этот рецепт усредняющего пулинга относится к E5-Large-v2; рецепт пулинга по первому токену из другого семейства — отдельный выбор подготовки.</p><p>1024 выходных значения формируют эмбеддинг, а не письменный ответ или прямую метку категории. Этап поиска сравнивает эти значения с совместимыми представлениями корпуса, а последующий этап использует текст выбранного фрагмента. Если векторы служат признаками кластеризации или классификатора, сохраняйте связь каждого вектора с входной записью, чьи признаки он представляет.</p><h4>Английский текст в пределах окна</h4><p>Карточка модели указывает только английский текст и обрезку длинных входов максимум до 512 токенов. Сохраняйте смысловую целостность каждого фрагмента документа в этом окне, включая ролевой префикс и полезный исходный контекст. Длинное руководство следует готовить как разделы, чьи заголовки, условия и инструкции можно понять при отдельном извлечении.</p><p>Например, утверждению о настройке могут требоваться определение этой настройки и исключение в следующем предложении. Сохраняйте эту небольшую единицу вместе вместо деления исключительно по количеству символов. Храните родительский документ и версию источника вместе с фрагментом, чтобы обновление заменяло правильный материал.</p><h4>Рассматривайте ранжирование как свидетельство для поиска</h4><p>Производитель объясняет, что порядок косинусных оценок важнее их абсолютных значений. Оценку не следует интерпретировать как калиброванную вероятность того, что фрагмент отвечает на вопрос. Проверяйте известные фрагменты с ответом и близкий нерелевантный материал при выборе количества сохраняемых результатов или границы отбора кандидатов.</p><p>Полезный выход — представление корпуса или запроса, сигнал семантического сравнения или числовые признаки для другой задачи. Эта конкретная англоязычная контрольная точка Large v2 остаётся отдельной от E5-Base-v2 и Multilingual-E5-Large. Одного совпадения размерности недостаточно, чтобы считать их векторы документированным общим пространством эмбеддингов.</p>",
  "aboutText": "E5-Large-v2 — 24-слойная модель текстовых эмбеддингов intfloat для английского языка с 1024-мерным выходом. Она предназначена для числового представления запросов и фрагментов при поиске и других задачах эмбеддингов. Конвенция подготовки E5 является частью обучения: входной текст содержит ролевой префикс, а закодированные представления токенов объединяются пулингом в один вектор этого текста.\n\n### Явно задавайте роли запроса и фрагмента\n\nДля асимметричного поиска начинайте вопрос с «query:», а текст корпуса — с «passage:». Эти роли отличают то, что пользователь ищет, от материала, который может дать ответ. Для симметричного сравнения, поиска перефразировок, кластеризации или признаков классификации производитель рекомендует «query:» для текстов, которым создаются эмбеддинги.\n\nПрактическая коллекция может индексировать англоязычные пояснения поддержки. Подготовьте вопрос, например «query: What should I check before replacing the connector?», и сопоставьте его с исходными фрагментами, описывающими проверки и исключения. Текст фрагмента сохраняет соответствующий префикс. Храните идентификатор источника и исходную формулировку рядом с каждым вектором, чтобы результат мог вернуть материал, который пользователю нужно прочитать.\n\nПрефиксы — не декоративные метки, которые можно убрать с одной стороны задачи. Производитель указывает, что их пропуск ухудшает качество поиска, поскольку модель обучалась с такой подготовкой. Последовательно применяйте выбранную роль при построении корпуса и при последующем создании эмбеддинга запроса.\n\n### Усредняющий пулинг и нормализованные векторы\n\nОфициальный пример кодирования усредняет представления токенов, исключая позиции заполнения с помощью маски внимания. Затем он нормализует полученный вектор. Скалярное произведение нормализованных векторов запроса и фрагмента даёт косинусное сходство для упорядочивания кандидатов. Этот рецепт усредняющего пулинга относится к E5-Large-v2; рецепт пулинга по первому токену из другого семейства — отдельный выбор подготовки.\n\n1024 выходных значения формируют эмбеддинг, а не письменный ответ или прямую метку категории. Этап поиска сравнивает эти значения с совместимыми представлениями корпуса, а последующий этап использует текст выбранного фрагмента. Если векторы служат признаками кластеризации или классификатора, сохраняйте связь каждого вектора с входной записью, чьи признаки он представляет.\n\n### Английский текст в пределах окна\n\nКарточка модели указывает только английский текст и обрезку длинных входов максимум до 512 токенов. Сохраняйте смысловую целостность каждого фрагмента документа в этом окне, включая ролевой префикс и полезный исходный контекст. Длинное руководство следует готовить как разделы, чьи заголовки, условия и инструкции можно понять при отдельном извлечении.\n\nНапример, утверждению о настройке могут требоваться определение этой настройки и исключение в следующем предложении. Сохраняйте эту небольшую единицу вместе вместо деления исключительно по количеству символов. Храните родительский документ и версию источника вместе с фрагментом, чтобы обновление заменяло правильный материал.\n\n### Рассматривайте ранжирование как свидетельство для поиска\n\nПроизводитель объясняет, что порядок косинусных оценок важнее их абсолютных значений. Оценку не следует интерпретировать как калиброванную вероятность того, что фрагмент отвечает на вопрос. Проверяйте известные фрагменты с ответом и близкий нерелевантный материал при выборе количества сохраняемых результатов или границы отбора кандидатов.\n\nПолезный выход — представление корпуса или запроса, сигнал семантического сравнения или числовые признаки для другой задачи. Эта конкретная англоязычная контрольная точка Large v2 остаётся отдельной от E5-Base-v2 и Multilingual-E5-Large. Одного совпадения размерности недостаточно, чтобы считать их векторы документированным общим пространством эмбеддингов.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "ea0acfdb459d2f086a3bf5c7e83c9a7390f945d71ef0f44f57fba342e0570374",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ru",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Intfloat: E5-Large-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Intfloat /</span><code>intfloat/e5-large-v2</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Скопировать ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Разделы карточки модели\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Начало</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Входные данные и методы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Примеры</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Результаты</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Псевдонимы</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Методы 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|intfloat%2Fe5-large-v2\">Эмбеддинги</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\">Начало</h3><p class=\"mdesc-full\">intfloat E5-Large-v2 кодирует англоязычные запросы и фрагменты в 1024-мерные векторы. Её 24-слойная модель использует роли query/passage, усредняющий пулинг и входной лимит 512 токенов для поиска, семантического сходства и числовых признаков текста.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Текст · token_ids</dd></div><div><dt>Результаты</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>О модели</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>E5-Large-v2 — 24-слойная модель текстовых эмбеддингов intfloat для английского языка с 1024-мерным выходом. Она предназначена для числового представления запросов и фрагментов при поиске и других задачах эмбеддингов. Конвенция подготовки E5 является частью обучения: входной текст содержит ролевой префикс, а закодированные представления токенов объединяются пулингом в один вектор этого текста.</p><h4>Явно задавайте роли запроса и фрагмента</h4><p>Для асимметричного поиска начинайте вопрос с «query:», а текст корпуса — с «passage:». Эти роли отличают то, что пользователь ищет, от материала, который может дать ответ. Для симметричного сравнения, поиска перефразировок, кластеризации или признаков классификации производитель рекомендует «query:» для текстов, которым создаются эмбеддинги.</p><p>Практическая коллекция может индексировать англоязычные пояснения поддержки. Подготовьте вопрос, например «query: What should I check before replacing the connector?», и сопоставьте его с исходными фрагментами, описывающими проверки и исключения. Текст фрагмента сохраняет соответствующий префикс. Храните идентификатор источника и исходную формулировку рядом с каждым вектором, чтобы результат мог вернуть материал, который пользователю нужно прочитать.</p><p>Префиксы — не декоративные метки, которые можно убрать с одной стороны задачи. Производитель указывает, что их пропуск ухудшает качество поиска, поскольку модель обучалась с такой подготовкой. Последовательно применяйте выбранную роль при построении корпуса и при последующем создании эмбеддинга запроса.</p><h4>Усредняющий пулинг и нормализованные векторы</h4><p>Официальный пример кодирования усредняет представления токенов, исключая позиции заполнения с помощью маски внимания. Затем он нормализует полученный вектор. Скалярное произведение нормализованных векторов запроса и фрагмента даёт косинусное сходство для упорядочивания кандидатов. Этот рецепт усредняющего пулинга относится к E5-Large-v2; рецепт пулинга по первому токену из другого семейства — отдельный выбор подготовки.</p><p>1024 выходных значения формируют эмбеддинг, а не письменный ответ или прямую метку категории. Этап поиска сравнивает эти значения с совместимыми представлениями корпуса, а последующий этап использует текст выбранного фрагмента. Если векторы служат признаками кластеризации или классификатора, сохраняйте связь каждого вектора с входной записью, чьи признаки он представляет.</p><h4>Английский текст в пределах окна</h4><p>Карточка модели указывает только английский текст и обрезку длинных входов максимум до 512 токенов. Сохраняйте смысловую целостность каждого фрагмента документа в этом окне, включая ролевой префикс и полезный исходный контекст. Длинное руководство следует готовить как разделы, чьи заголовки, условия и инструкции можно понять при отдельном извлечении.</p><p>Например, утверждению о настройке могут требоваться определение этой настройки и исключение в следующем предложении. Сохраняйте эту небольшую единицу вместе вместо деления исключительно по количеству символов. Храните родительский документ и версию источника вместе с фрагментом, чтобы обновление заменяло правильный материал.</p><h4>Рассматривайте ранжирование как свидетельство для поиска</h4><p>Производитель объясняет, что порядок косинусных оценок важнее их абсолютных значений. Оценку не следует интерпретировать как калиброванную вероятность того, что фрагмент отвечает на вопрос. Проверяйте известные фрагменты с ответом и близкий нерелевантный материал при выборе количества сохраняемых результатов или границы отбора кандидатов.</p><p>Полезный выход — представление корпуса или запроса, сигнал семантического сравнения или числовые признаки для другой задачи. Эта конкретная англоязычная контрольная точка Large v2 остаётся отдельной от E5-Base-v2 и Multilingual-E5-Large. Одного совпадения размерности недостаточно, чтобы считать их векторы документированным общим пространством эмбеддингов.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Доступно в Ailoot · входные данные и методы</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Эмбеддинги</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Входные данные</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Выходной формат</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th><th>Требование</th><th>Значения и ограничения</th><th>По умолчанию</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>intfloat/e5-large-v2</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум элементов: 1</div><div>Условия: Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа.</div><div>Входной бюджет: Максимум: 512 · Текстовая единица: байты UTF8 · Единица токенов: элементы массива токенов</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Не поддерживается</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум: 1</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: provider.options отклоняется</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Сочетания входных материалов</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Параметры и жизненный цикл метода</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Контракт</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Жизненный цикл: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора.</p><p class=\"note-s\">Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифы</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.</p><dl data-price-conditions><dt>Быстрый режим</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе быстрого режима</span></dd><dt>Режим flex</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе режима flex</span></dd><dt>Максимальная интенсивность рассуждений</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ставки Ailoot</h4><h4>Цены по конфигурациям</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Конфигурация</th><th>Шкала ставок</th><th>Плата</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Базовые ставки за токены</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>Базовая ставка</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены</span> <b>$0.00002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддинги</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1765-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1765-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1765-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1765-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=\"Скопировать код\"><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-1765-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1765-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;intfloat/e5-large-v2&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-1765-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1765-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;intfloat/e5-large-v2&#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\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддинги</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Сохраняйте все готовые результаты</h5><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.</p><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Если нужно проверить исходный ответ</h5><p class=\"note-s\">Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Поля ответа</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Ошибки и дальнейшие шаги</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Ответ</th><th>Условие</th><th>Следующий шаг</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Псевдонимы</h3><h4>Псевдонимы моделей</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/e5-large-v2</code></a></span></p><h4>Псевдонимы путей метода</h4><p class=\"note-s\">Используйте пути методов, указанные выше.</p><h4>Связанные ID для вызова</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=intfloat%2Fe5-large-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>intfloat/e5-large-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|intfloat%2Fe5-large-v2",
      "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": "Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится."
            },
            "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": "Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы.",
              "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": [
                  "intfloat/e5-large-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "байты UTF8",
                  "token_unit": "элементы массива токенов"
                },
                "conditions": "Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа.",
                "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": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options отклоняется",
                "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": [
            "Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора.",
            "Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые ставки за токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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\": \"intfloat/e5-large-v2\", \"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='intfloat/e5-large-v2',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "intfloat/e5-large-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "322b832508988d292acd849891a816e6757b715c32731f7dbb30f855c48eef41",
    "input_html_sha256": "1d338278f71b3725d7f24f12eaae002eddb714a9efd20270fceb40632d451d7b",
    "private_audit_sha256": "bc6cd0270284f261b5daf526c319d40fdceb2d4f12e7031ddf4225119dfb1ef6",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/intfloat-e5-large-v2/",
    "description": "intfloat E5-Large-v2 кодирует англоязычные запросы и фрагменты в 1024-мерные векторы. Её 24-слойная модель использует роли query/passage, усредняющий пулинг и входной лимит 512 токенов для поиска, семантического сходства и числовых признаков текста.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/intfloat-e5-large-v2/index.md",
    "title": "Intfloat: E5-Large-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/intfloat-e5-large-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "E5-Large-v2 — 24-слойная модель текстовых эмбеддингов intfloat для английского языка с 1024-мерным выходом. Она предназначена для числового представления запросов и фрагментов при поиске и других задачах эмбеддингов. Конвенция подготовки E5 является частью обучения: входной текст содержит ролевой префикс, а закодированные представления токенов объединяются пулингом в один вектор этого текста.\n\n### Явно задавайте роли запроса и фрагмента\n\nДля асимметричного поиска начинайте вопрос с «query:», а текст корпуса — с «passage:». Эти роли отличают то, что пользователь ищет, от материала, который может дать ответ. Для симметричного сравнения, поиска перефразировок, кластеризации или признаков классификации производитель рекомендует «query:» для текстов, которым создаются эмбеддинги.\n\nПрактическая коллекция может индексировать англоязычные пояснения поддержки. Подготовьте вопрос, например «query: What should I check before replacing the connector?», и сопоставьте его с исходными фрагментами, описывающими проверки и исключения. Текст фрагмента сохраняет соответствующий префикс. Храните идентификатор источника и исходную формулировку рядом с каждым вектором, чтобы результат мог вернуть материал, который пользователю нужно прочитать.\n\nПрефиксы — не декоративные метки, которые можно убрать с одной стороны задачи. Производитель указывает, что их пропуск ухудшает качество поиска, поскольку модель обучалась с такой подготовкой. Последовательно применяйте выбранную роль при построении корпуса и при последующем создании эмбеддинга запроса.\n\n### Усредняющий пулинг и нормализованные векторы\n\nОфициальный пример кодирования усредняет представления токенов, исключая позиции заполнения с помощью маски внимания. Затем он нормализует полученный вектор. Скалярное произведение нормализованных векторов запроса и фрагмента даёт косинусное сходство для упорядочивания кандидатов. Этот рецепт усредняющего пулинга относится к E5-Large-v2; рецепт пулинга по первому токену из другого семейства — отдельный выбор подготовки.\n\n1024 выходных значения формируют эмбеддинг, а не письменный ответ или прямую метку категории. Этап поиска сравнивает эти значения с совместимыми представлениями корпуса, а последующий этап использует текст выбранного фрагмента. Если векторы служат признаками кластеризации или классификатора, сохраняйте связь каждого вектора с входной записью, чьи признаки он представляет.\n\n### Английский текст в пределах окна\n\nКарточка модели указывает только английский текст и обрезку длинных входов максимум до 512 токенов. Сохраняйте смысловую целостность каждого фрагмента документа в этом окне, включая ролевой префикс и полезный исходный контекст. Длинное руководство следует готовить как разделы, чьи заголовки, условия и инструкции можно понять при отдельном извлечении.\n\nНапример, утверждению о настройке могут требоваться определение этой настройки и исключение в следующем предложении. Сохраняйте эту небольшую единицу вместе вместо деления исключительно по количеству символов. Храните родительский документ и версию источника вместе с фрагментом, чтобы обновление заменяло правильный материал.\n\n### Рассматривайте ранжирование как свидетельство для поиска\n\nПроизводитель объясняет, что порядок косинусных оценок важнее их абсолютных значений. Оценку не следует интерпретировать как калиброванную вероятность того, что фрагмент отвечает на вопрос. Проверяйте известные фрагменты с ответом и близкий нерелевантный материал при выборе количества сохраняемых результатов или границы отбора кандидатов.\n\nПолезный выход — представление корпуса или запроса, сигнал семантического сравнения или числовые признаки для другой задачи. Эта конкретная англоязычная контрольная точка Large v2 остаётся отдельной от E5-Base-v2 и Multilingual-E5-Large. Одного совпадения размерности недостаточно, чтобы считать их векторы документированным общим пространством эмбеддингов.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Intfloat",
    "available": null,
    "canonical_model": "intfloat/e5-large-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "Полная информация о ценах конфигурации — в подробностях."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "intfloat/e5-large-v2",
    "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": "Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится."
            },
            "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": "Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы.",
              "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": [
                  "intfloat/e5-large-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "байты UTF8",
                  "token_unit": "элементы массива токенов"
                },
                "conditions": "Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа.",
                "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": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options отклоняется",
                "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": [
            "Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора.",
            "Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые ставки за токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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\": \"intfloat/e5-large-v2\", \"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='intfloat/e5-large-v2',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "intfloat/e5-large-v2",
        "request_model_id": "intfloat/e5-large-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Intfloat: E5-Large-v2",
    "price": {
      "in": 0.02,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.02,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "intfloat/e5-large-v2",
    "short": "intfloat E5-Large-v2 кодирует англоязычные запросы и фрагменты в 1024-мерные векторы. Её 24-слойная модель использует роли query/passage, усредняющий пулинг и входной лимит 512 токенов для поиска, семантического сходства и числовых признаков текста."
  },
  "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": "intfloat E5-Large-v2 кодирует англоязычные запросы и фрагменты в 1024-мерные векторы. Её 24-слойная модель использует роли query/passage, усредняющий пулинг и входной лимит 512 токенов для поиска, семантического сходства и числовых признаков текста.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "e7484124d4a4be90366a6a03b856e2a0122b78c2454a411ef8b189aa2d60e9f6",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "761b0af575eb407428795428d3aa9a1b4dba548a5a4d749db81a4a90622711b7"
}