Source: https://ailoot.ai/models/ru/perplexity-pplx-embed-v1-4b/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/perplexity-pplx-embed-v1-4b/ Language: ru # Perplexity: Embed V1 4B [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/perplexity-pplx-embed-v1-4b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/perplexity-pplx-embed-v1-4b/facts.json) ## [Perplexity: Embed V1 4B](https://ailoot.ai/models/ru/perplexity-pplx-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. - [**Ailoot Ultra · Эмбеддинги** `POST /v1/embeddings` `perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/ru/perplexity-pplx-embed-v1-4b/#method-0) 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-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) Perplexity /`perplexity/pplx-embed-v1-4b` ### Начало 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения perplexity/pplx-embed-v1-4b | По умолчанию— | | Поле`input` | Тип`string\|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— | | Поле`encoding_format` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения float | По умолчаниюfloat | | Поле`dimensions` | Тип`integer` | ТребованиеНе поддерживается | Значения и ограничения Минимум: 1 | По умолчанию— | | Поле`user` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— | | Поле`session_id` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— | | Поле`trace` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— | | Поле`provider` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется | По умолчанию— | Сочетания входных материалов **text\_to\_embedding** Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, input | | Параметр`input_shapes` | Контрактstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Параметр`encoding_format` | Контрактfloat | | Параметр`dimensions_override` | Контрактfalse | | Параметр`max_input_budget_units` | Контракт32000 | | Параметр`multimodal_objects` | Контрактfalse | | Параметр`material_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 **$0** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Эмбеддинги curlPython SDK ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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 | | --- | --- | | Поле`object` | Типstring | | Поле`model` | Типstring | | Поле`data[].index` | Типinteger | | Поле`data[].embedding` | Типfinite float\[\] | | Поле`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`perplexity/pplx-embed-v1-4b`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&route=Ultra&caller=perplexity%2Fpplx-embed-v1-4b&fmt=embeddings) 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` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.