Perplexity: Embed V1 4B
Perplexity pplx-embed-v1-4B кодирует независимый текст в 2560-мерные векторы поиска с контекстом 32K. Она не требует префикса-инструкции и нативно выдаёт ненормализованные эмбеддинги INT8, сравниваемые косинусным сходством.
О модели
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
pplx-embed-v1-4B — более крупное издание текстовых эмбеддингов Perplexity семейства v1 с независимым кодированием. Оно представляет запросы или документы как 2560-мерные векторы для семантического поиска и извлечения информации. Производитель строит семейство на Qwen3 с продолженным предобучением на основе диффузии и использует усредняющий пулинг для представления текста. Этот независимый кодировщик отличается от pplx-embed-context-v1, представляющего части документа с использованием окружающего контекста.
Создавайте эмбеддинг непосредственно из реального текста
Модель не требует строки инструкции или префикса query/passage. Подготовьте текст, который нужно представить, вместо добавления ролевой конвенции другого семейства. Поисковая коллекция может содержать исходные документы, целевые фрагменты или короткие текстовые записи. Храните исходную формулировку и идентификатор каждого элемента рядом с вектором, чтобы найденный результат оставался читаемым и прослеживаемым.
Практическая задача — найти раздел технического объяснения по вопросу о его условиях. Сохраняйте заголовок раздела, правило и исключение вместе. Формулировке запроса независимо создаётся эмбеддинг, затем она сравнивается с подготовленными представлениями корпуса. Последующий этап RAG использует как исходный материал текст возвращённого фрагмента, а не сам вектор.
Нативное представление и сравнение
Производитель прямо указывает, что нативные эмбеддинги не нормализованы и квантованы в INT8. Сравнивайте их косинусным сходством. Сырое скалярное произведение этих ненормализованных значений не является документированным эквивалентом косинусного сравнения. Поэтому тип представления и функция сходства должны выбираться вместе при определении способа хранения и сравнения вывода поисковым индексом.
Карточка модели также документирует бинарный выход и отмечает поддержку представлений Matryoshka. Бинарные компоненты и их упакованное хранение отличаются от обычных массивов чисел с плавающей точкой, поэтому индекс должен интерпретировать выбранное представление. Полная размерность эмбеддинга описывает компоненты представления, а не число байтов в каждом кодировании. Согласуйте размерность и тип выхода между сторонами запросов и документов.
Длина и границы документов
Опубликованный контекст модели — 32K. Он позволяет представлять значительный объём текста, но размер фрагмента всё равно должен следовать тому, что поиск должен вернуть. Полный раздел может сохранять определение и его оговорки; целевая выдержка — прямо указывать на инструкцию. Слишком большой материал следует подготавливать с учётом выбранного входного окна, вместо предположения, что пропущенный конец остаётся представленным.
Сохраняйте идентификатор родительского документа и версию источника вне вектора. Если текст меняется, обновляйте соответствующее представление корпуса и сохраняйте связь с новым источником. Для многоязычной коллекции рассматривайте реальные вопросы и кандидатные фрагменты в целевом сочетании языков вместо вывода об одинаковой релевантности только из многоязычной метки.
Независимые и контекстные издания
Модель v1-4B независимо создаёт эмбеддинг каждого переданного текста. Добавление нескольких строк в пакет не превращает её в отдельный кодировщик частей context-v1. Когда окружающий документ должен формировать представление каждой части, эта задача относится к контекстному изданию и его собственной подготовке.
Меньшая pplx-embed-v1-0.6B возвращает 1024 измерения, а это издание 4B — 2560. Сохраняйте их точные идентичности и индексные представления раздельно, пока не установлена документированная совместимость. Полезный результат здесь — независимый вектор запроса или исходного текста с зафиксированными косинусным сравнением и выбранным квантованным представлением для поисковой задачи.
Ailoot Ultra · Эмбеддинги POST /v1/embeddings perplexity/pplx-embed-v1-4b
perplexity/pplx-embed-v1-4bНачало
Perplexity pplx-embed-v1-4B кодирует независимый текст в 2560-мерные векторы поиска с контекстом 32K. Она не требует префикса-инструкции и нативно выдаёт ненормализованные эмбеддинги INT8, сравниваемые косинусным сходством.
- Допустимые входные данные
- Текст · token_ids
- Результаты
- embedding
Доступно в Ailoot · входные данные и методы
Ailoot Ultra · Эмбеддинги POST /v1/embeddings
- Входные данные
text,token_ids- Результат
embedding- Контекст
- 32 000 tokens
- Выходной формат
- json
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения perplexity/pplx-embed-v1-4b | По умолчанию— |
Полеinput | Типstring|string[]|integer[]|integer[][] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 Условия: Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа. Входной бюджет: Максимум: 32 000 · Текстовая единица: байты UTF8 · Единица токенов: элементы массива токенов | По умолчанию— |
Полеencoding_format | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения float | По умолчаниюfloat |
Полеdimensions | Типinteger | ТребованиеНе поддерживается | Значения и ограничения Минимум: 1 | По умолчанию— |
Полеuser | Типjson_value | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— |
Полеsession_id | Типjson_value | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— |
Полеtrace | Типjson_value | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется | По умолчанию— |
Сочетания входных материалов
text_to_embedding
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, input |
Параметрinput_shapes | Контрактstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Параметрencoding_format | Контрактfloat |
Параметрdimensions_override | Контрактfalse |
Параметрmax_input_budget_units | Контракт32000 |
Параметрmultimodal_objects | Контрактfalse |
Параметрmaterial_types | Контрактtext, token_ids |
Жизненный цикл: synchronous_json
Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора.
Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте.
Тарифы
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
- Быстрый режим
- Стандартный тариф При выборе быстрого режима
- Режим flex
- Стандартный тариф При выборе режима flex
- Максимальная интенсивность рассуждений
- Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)
Ставки Ailoot
Цены по конфигурациям
| Конфигурация | Шкала ставок | Плата |
|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены $0.00006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Эмбеддинги
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "perplexity/pplx-embed-v1-4b", "input": ["First document", "Second document"]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='perplexity/pplx-embed-v1-4b',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
Получить и сохранить результаты
Ailoot Ultra · Эмбеддинги
json
Сохраняйте все готовые результаты
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы.
Если нужно проверить исходный ответ
Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится.
Поля ответа
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеobject | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеdata[].index | Типinteger |
Полеdata[].embedding | Типfinite float[] |
Полеusage | Типobject |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra perplexity/pplx-embed-v1-4b
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
FAQ · Perplexity: Embed V1 4B
- Какие входные данные и результаты доступны?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-4b:text,token_ids→embedding- Какие поля использует запрос?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-4b:model,input,encoding_format,provider- Какие ограничения действуют?
POST /v1/embeddings·perplexity/pplx-embed-v1-4b:ctx:32000;input.budget.maximum:32000(байты UTF8);input.min_items:1