{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3 Rerank оценивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции ранжирования. Точный настроенный селектор — qwen3-rerank. Его роль — упорядочивать переданных кандидатов для поиска и отбора документов; запрос сохраняет вопрос, инструкцию и фрагменты-кандидаты вместе, чтобы оценку релевантности можно было проследить до входных данных.</p><p>Подготовьте документы как массив строк с одним фрагментом-кандидатом в каждом элементе. Отдельно сохраните соответствие позиции в массиве собственному идентификатору документа, заголовку или расположению источника. Это позволяет приложению связывать ранжированный результат с исходным фрагментом, не добавляя недокументированные объекты идентификаторов в массив строк. При поиске для поддержки кандидатами могут быть подходящие разделы, уже найденные в руководстве продукта; запрос должен отражать реальную потребность пользователя в информации.</p><p>Документированный запрос требует model, documents, query, top_n и instruct. Поля query и instruct — строки, а top_n — явно передаваемое целое число. Опубликованный пример использует три текста-кандидата, top_n=2 и инструкцию найти релевантные фрагменты, отвечающие на запрос веб-поиска. Через instruct задайте связь, важную для ранжирования, сохраняя сам вопрос в query, а оцениваемый материал — в documents.</p><p>Руководство по операции указывает максимальную длину входа 30K. Ограничивайте фрагменты-кандидаты текстом, нужным для оценки релевантности, сохраняя заголовки или соседний контекст, если они меняют смысл. Сохраняйте границы источников, чтобы выбранный фрагмент можно было проверить в исходном документе. Основой подготовки входных данных остаётся конкретный профиль запроса и его обязательные поля.</p><p>Возвращённый структурированный результат содержит элементы results с index и relevance_score. index обозначает позицию кандидата в исходном массиве documents, а не его место в ранжированном списке результатов. Сохраняйте возвращённый порядок и используйте каждый index для восстановления соответствующего входного текста. Сохраняйте каждый возвращённый результат, чтобы приложение могло изучить выбранных кандидатов вместе с оценками.</p><p>Сохраняйте полный ответ JSON, включая model, id ответа и usage.total_tokens. Текст документа в ответе может отсутствовать, поэтому при обработке индексов исходный массив кандидатов должен оставаться доступным. Оценки релевантности и данные о потреблении выполняют разные роли: оценки описывают результат ранжирования, а данные о потреблении фиксируют количество, сообщённое для операции. Ни то ни другое не заменяет исходный фрагмент, подтверждающий последующий ответ.</p><p>В процессе поиска используйте ранжирование для отбора фрагментов, которые следует изучить или процитировать на следующем шаге. Сопоставьте выбранный фрагмент с запросом и инструкцией, прежде чем представлять его содержание как доказательство. Высокая позиция в списке результатов указывает кандидата для проверки; итоговый ответ приложения должен оставаться связанным с реальным текстом и идентификатором его источника.</p><p>Проверяйте результат на характерных запросах и наборах кандидатов, используемых приложением. Убедитесь, что индексы указывают на нужные исходные тексты, порядок соответствует переданной инструкции, а выбранные фрагменты отвечают на вопрос. Сохраняйте точный селектор, запрос, инструкцию, соответствие кандидатов и полный ответ вместе, формируя запись отбора по релевантности, которую можно повторно использовать на следующем шаге поиска или работы с документами.</p>",
  "aboutText": "Qwen3 Rerank оценивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции ранжирования. Точный настроенный селектор — qwen3-rerank. Его роль — упорядочивать переданных кандидатов для поиска и отбора документов; запрос сохраняет вопрос, инструкцию и фрагменты-кандидаты вместе, чтобы оценку релевантности можно было проследить до входных данных.\n\nПодготовьте документы как массив строк с одним фрагментом-кандидатом в каждом элементе. Отдельно сохраните соответствие позиции в массиве собственному идентификатору документа, заголовку или расположению источника. Это позволяет приложению связывать ранжированный результат с исходным фрагментом, не добавляя недокументированные объекты идентификаторов в массив строк. При поиске для поддержки кандидатами могут быть подходящие разделы, уже найденные в руководстве продукта; запрос должен отражать реальную потребность пользователя в информации.\n\nДокументированный запрос требует model, documents, query, top_n и instruct. Поля query и instruct — строки, а top_n — явно передаваемое целое число. Опубликованный пример использует три текста-кандидата, top_n=2 и инструкцию найти релевантные фрагменты, отвечающие на запрос веб-поиска. Через instruct задайте связь, важную для ранжирования, сохраняя сам вопрос в query, а оцениваемый материал — в documents.\n\nРуководство по операции указывает максимальную длину входа 30K. Ограничивайте фрагменты-кандидаты текстом, нужным для оценки релевантности, сохраняя заголовки или соседний контекст, если они меняют смысл. Сохраняйте границы источников, чтобы выбранный фрагмент можно было проверить в исходном документе. Основой подготовки входных данных остаётся конкретный профиль запроса и его обязательные поля.\n\nВозвращённый структурированный результат содержит элементы results с index и relevance_score. index обозначает позицию кандидата в исходном массиве documents, а не его место в ранжированном списке результатов. Сохраняйте возвращённый порядок и используйте каждый index для восстановления соответствующего входного текста. Сохраняйте каждый возвращённый результат, чтобы приложение могло изучить выбранных кандидатов вместе с оценками.\n\nСохраняйте полный ответ JSON, включая model, id ответа и usage.total_tokens. Текст документа в ответе может отсутствовать, поэтому при обработке индексов исходный массив кандидатов должен оставаться доступным. Оценки релевантности и данные о потреблении выполняют разные роли: оценки описывают результат ранжирования, а данные о потреблении фиксируют количество, сообщённое для операции. Ни то ни другое не заменяет исходный фрагмент, подтверждающий последующий ответ.\n\nВ процессе поиска используйте ранжирование для отбора фрагментов, которые следует изучить или процитировать на следующем шаге. Сопоставьте выбранный фрагмент с запросом и инструкцией, прежде чем представлять его содержание как доказательство. Высокая позиция в списке результатов указывает кандидата для проверки; итоговый ответ приложения должен оставаться связанным с реальным текстом и идентификатором его источника.\n\nПроверяйте результат на характерных запросах и наборах кандидатов, используемых приложением. Убедитесь, что индексы указывают на нужные исходные тексты, порядок соответствует переданной инструкции, а выбранные фрагменты отвечают на вопрос. Сохраняйте точный селектор, запрос, инструкцию, соответствие кандидатов и полный ответ вместе, формируя запись отбора по релевантности, которую можно повторно использовать на следующем шаге поиска или работы с документами.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "da194dbd3f269d8a4879b1c880c7929cdd87dacee7c0d144efe87cae72fbe65e",
    "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\">Qwen: Qwen3 Rerank</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Qwen /</span><code>qwen3-rerank</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|rerank|/v1/rerank|qwen3-rerank\">Переранжирование</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\">Qwen3 Rerank упорядочивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции. Конкретный профиль qwen3-rerank принимает списки текстовых документов и возвращает оценки релевантности с индексами и метаданными использования для поиска и отбора документов.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Текст</dd></div><div><dt>Результаты</dt><dd>structured</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>Qwen3 Rerank оценивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции ранжирования. Точный настроенный селектор — qwen3-rerank. Его роль — упорядочивать переданных кандидатов для поиска и отбора документов; запрос сохраняет вопрос, инструкцию и фрагменты-кандидаты вместе, чтобы оценку релевантности можно было проследить до входных данных.</p><p>Подготовьте документы как массив строк с одним фрагментом-кандидатом в каждом элементе. Отдельно сохраните соответствие позиции в массиве собственному идентификатору документа, заголовку или расположению источника. Это позволяет приложению связывать ранжированный результат с исходным фрагментом, не добавляя недокументированные объекты идентификаторов в массив строк. При поиске для поддержки кандидатами могут быть подходящие разделы, уже найденные в руководстве продукта; запрос должен отражать реальную потребность пользователя в информации.</p><p>Документированный запрос требует model, documents, query, top_n и instruct. Поля query и instruct — строки, а top_n — явно передаваемое целое число. Опубликованный пример использует три текста-кандидата, top_n=2 и инструкцию найти релевантные фрагменты, отвечающие на запрос веб-поиска. Через instruct задайте связь, важную для ранжирования, сохраняя сам вопрос в query, а оцениваемый материал — в documents.</p><p>Руководство по операции указывает максимальную длину входа 30K. Ограничивайте фрагменты-кандидаты текстом, нужным для оценки релевантности, сохраняя заголовки или соседний контекст, если они меняют смысл. Сохраняйте границы источников, чтобы выбранный фрагмент можно было проверить в исходном документе. Основой подготовки входных данных остаётся конкретный профиль запроса и его обязательные поля.</p><p>Возвращённый структурированный результат содержит элементы results с index и relevance_score. index обозначает позицию кандидата в исходном массиве documents, а не его место в ранжированном списке результатов. Сохраняйте возвращённый порядок и используйте каждый index для восстановления соответствующего входного текста. Сохраняйте каждый возвращённый результат, чтобы приложение могло изучить выбранных кандидатов вместе с оценками.</p><p>Сохраняйте полный ответ JSON, включая model, id ответа и usage.total_tokens. Текст документа в ответе может отсутствовать, поэтому при обработке индексов исходный массив кандидатов должен оставаться доступным. Оценки релевантности и данные о потреблении выполняют разные роли: оценки описывают результат ранжирования, а данные о потреблении фиксируют количество, сообщённое для операции. Ни то ни другое не заменяет исходный фрагмент, подтверждающий последующий ответ.</p><p>В процессе поиска используйте ранжирование для отбора фрагментов, которые следует изучить или процитировать на следующем шаге. Сопоставьте выбранный фрагмент с запросом и инструкцией, прежде чем представлять его содержание как доказательство. Высокая позиция в списке результатов указывает кандидата для проверки; итоговый ответ приложения должен оставаться связанным с реальным текстом и идентификатором его источника.</p><p>Проверяйте результат на характерных запросах и наборах кандидатов, используемых приложением. Убедитесь, что индексы указывают на нужные исходные тексты, порядок соответствует переданной инструкции, а выбранные фрагменты отвечают на вопрос. Сохраняйте точный селектор, запрос, инструкцию, соответствие кандидатов и полный ответ вместе, формируя запись отбора по релевантности, которую можно повторно использовать на следующем шаге поиска или работы с документами.</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 · Переранжирование</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Входные данные</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>structured</code></dd></div><div><dt>Выходной формат</dt><dd>application/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>qwen3-rerank</div><div>Условия: Идентификатор модели в точном написании.</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\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>array</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>Условия: Текстовые фрагменты для ранжирования в исходном порядке ввода.</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\">query</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>Условия: Запрос для оценки релевантности.</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\">top_n</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>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: Запрошенное количество ранжированных результатов; недокументированные минимум, максимум и значение по умолчанию не заявляются.</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\">instruct</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>Условия: Инструкция с описанием задачи поиска.</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></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, documents, query, top_n, instruct</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span></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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>additional_properties</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>true</td></tr></tbody></table></div><p>Жизненный цикл: <code>synchronous</code></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><p class=\"note-s\">Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Конфигурация</th><th>Шкала ставок</th><th>Расчётная единица</th><th>Плата</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Базовые тарифы на токены</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>Базовая ставка</td><td data-cell-label=\"Расчётная единица\"><span class=\"card-cell-label\">Расчётная единица</span>—</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>общее число токенов</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>—</td><td data-cell-label=\"Расчётная единица\"><span class=\"card-cell-label\">Расчётная единица</span>/ 1K токенов</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · общее число токенов</span> <b>$0.00014</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 · Переранжирование</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-2786-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2786-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">JSON · повторно ранжировать текст</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-2786-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2786-tab-0\"><pre data-lang=\"json\"><code>{\n  &quot;model&quot;: &quot;qwen3-rerank&quot;,\n  &quot;query&quot;: &quot;Which passage discusses text ranking?&quot;,\n  &quot;documents&quot;: [\n    &quot;Text ranking orders candidate passages by relevance.&quot;,\n    &quot;Quantum computing studies computation using quantum systems.&quot;,\n    &quot;Pretrained language models can improve text ranking.&quot;\n  ],\n  &quot;top_n&quot;: 2,\n  &quot;instruct&quot;: &quot;Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.&quot;\n}</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · Переранжирование</h4><p class=\"note-s\">Прочитайте индексы и оценки релевантности, затем сопоставьте каждый индекс с исходным документом. Копия документа в ответе может отсутствовать.</p><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Если нужно проверить исходный ответ</h5><p class=\"note-s\">После неоднозначной отправки сохраните исходный ответ и id запроса; никогда не отправляйте его повторно.</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><th>Значение</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>integer</td><td data-cell-label=\"Значение\"><span class=\"card-cell-label\">Значение</span>Индекс соответствующего исходного входного документа.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>number</td><td data-cell-label=\"Значение\"><span class=\"card-cell-label\">Значение</span>Возвращённая оценка релевантности.</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><td data-cell-label=\"Значение\"><span class=\"card-cell-label\">Значение</span>Фактическая модель ответа.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">id</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string</td><td data-cell-label=\"Значение\"><span class=\"card-cell-label\">Значение</span>Фактический идентификатор ответа.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>integer</td><td data-cell-label=\"Значение\"><span class=\"card-cell-label\">Значение</span>Измеренное общее количество токенов, используемое для тарификации.</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>Недопустимый JSON или неверно указанная обязательная модель.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Исправьте указанные входные данные перед новым запросом.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Недействительный ключ API.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Используйте ваш действительный ключ Ailoot API.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>503 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Структурированная тарификация метода или допуск недоступны.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Сохраните исходный ответ; не повторяйте неоднозначную отправку.</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=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</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=qwen3-rerank&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen3-rerank&amp;fmt=rerank\"><code>qwen3-rerank</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen3-rerank",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|qwen3-rerank",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "errors": [
              {
                "condition": "Недопустимый JSON или неверно указанная обязательная модель.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные входные данные перед новым запросом.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Недействительный ключ API.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Используйте ваш действительный ключ Ailoot API.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "Структурированная тарификация метода или допуск недоступны.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Сохраните исходный ответ; не повторяйте неоднозначную отправку.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "После неоднозначной отправки сохраните исходный ответ и id запроса; никогда не отправляйте его повторно."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "Индекс соответствующего исходного входного документа.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Возвращённая оценка релевантности.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Фактическая модель ответа.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Фактический идентификатор ответа.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Измеренное общее количество токенов, используемое для тарификации.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "Прочитайте индексы и оценки релевантности, затем сопоставьте каждый индекс с исходным документом. Копия документа в ответе может отсутствовать."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Идентификатор модели в точном написании.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Текстовые фрагменты для ранжирования в исходном порядке ввода.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Запрос для оценки релевантности.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Запрошенное количество ранжированных результатов; недокументированные минимум, максимум и значение по умолчанию не заявляются.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Инструкция с описанием задачи поиска.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"qwen3-rerank\",\n  \"query\": \"Which passage discusses text ranking?\",\n  \"documents\": [\n    \"Text ranking orders candidate passages by relevance.\",\n    \"Quantum computing studies computation using quantum systems.\",\n    \"Pretrained language models can improve text ranking.\"\n  ],\n  \"top_n\": 2,\n  \"instruct\": \"Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\"\n}",
            "label": "JSON · rerank text",
            "language": "json"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
          "Billing uses measured total tokens."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Переранжирование",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "structured"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 1.4e-07
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00014000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "qwen3-rerank",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "d62c97bcd37ff58fd108de0d78d7f740b37b988daf4ed8b83fe5407008ed0501",
    "input_html_sha256": "7b2a2e614cb63f3d6a2b05b513a036a128bd7ba6984cd1082208046c4abee515",
    "private_audit_sha256": "bc75c9c60d229bc25f2f96704cfb67e0f49a74b0fc4d7a9a90754cf5fde743f6",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/",
    "description": "Qwen3 Rerank упорядочивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции. Конкретный профиль qwen3-rerank принимает списки текстовых документов и возвращает оценки релевантности с индексами и метаданными использования для поиска и отбора документов.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Rerank — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3 Rerank оценивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции ранжирования. Точный настроенный селектор — qwen3-rerank. Его роль — упорядочивать переданных кандидатов для поиска и отбора документов; запрос сохраняет вопрос, инструкцию и фрагменты-кандидаты вместе, чтобы оценку релевантности можно было проследить до входных данных.\n\nПодготовьте документы как массив строк с одним фрагментом-кандидатом в каждом элементе. Отдельно сохраните соответствие позиции в массиве собственному идентификатору документа, заголовку или расположению источника. Это позволяет приложению связывать ранжированный результат с исходным фрагментом, не добавляя недокументированные объекты идентификаторов в массив строк. При поиске для поддержки кандидатами могут быть подходящие разделы, уже найденные в руководстве продукта; запрос должен отражать реальную потребность пользователя в информации.\n\nДокументированный запрос требует model, documents, query, top_n и instruct. Поля query и instruct — строки, а top_n — явно передаваемое целое число. Опубликованный пример использует три текста-кандидата, top_n=2 и инструкцию найти релевантные фрагменты, отвечающие на запрос веб-поиска. Через instruct задайте связь, важную для ранжирования, сохраняя сам вопрос в query, а оцениваемый материал — в documents.\n\nРуководство по операции указывает максимальную длину входа 30K. Ограничивайте фрагменты-кандидаты текстом, нужным для оценки релевантности, сохраняя заголовки или соседний контекст, если они меняют смысл. Сохраняйте границы источников, чтобы выбранный фрагмент можно было проверить в исходном документе. Основой подготовки входных данных остаётся конкретный профиль запроса и его обязательные поля.\n\nВозвращённый структурированный результат содержит элементы results с index и relevance_score. index обозначает позицию кандидата в исходном массиве documents, а не его место в ранжированном списке результатов. Сохраняйте возвращённый порядок и используйте каждый index для восстановления соответствующего входного текста. Сохраняйте каждый возвращённый результат, чтобы приложение могло изучить выбранных кандидатов вместе с оценками.\n\nСохраняйте полный ответ JSON, включая model, id ответа и usage.total_tokens. Текст документа в ответе может отсутствовать, поэтому при обработке индексов исходный массив кандидатов должен оставаться доступным. Оценки релевантности и данные о потреблении выполняют разные роли: оценки описывают результат ранжирования, а данные о потреблении фиксируют количество, сообщённое для операции. Ни то ни другое не заменяет исходный фрагмент, подтверждающий последующий ответ.\n\nВ процессе поиска используйте ранжирование для отбора фрагментов, которые следует изучить или процитировать на следующем шаге. Сопоставьте выбранный фрагмент с запросом и инструкцией, прежде чем представлять его содержание как доказательство. Высокая позиция в списке результатов указывает кандидата для проверки; итоговый ответ приложения должен оставаться связанным с реальным текстом и идентификатором его источника.\n\nПроверяйте результат на характерных запросах и наборах кандидатов, используемых приложением. Убедитесь, что индексы указывают на нужные исходные тексты, порядок соответствует переданной инструкции, а выбранные фрагменты отвечают на вопрос. Сохраняйте точный селектор, запрос, инструкцию, соответствие кандидатов и полный ответ вместе, формируя запись отбора по релевантности, которую можно повторно использовать на следующем шаге поиска или работы с документами.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Qwen",
    "capabilities": {
      "context_length": 30000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "rerank"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00014000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ],
        "summary": "Полная информация о ценах конфигурации — в подробностях."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "qwen3-rerank",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "rerank",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "errors": [
              {
                "condition": "Недопустимый JSON или неверно указанная обязательная модель.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные входные данные перед новым запросом.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "condition": "Недействительный ключ API.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Используйте ваш действительный ключ Ailoot API.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "condition": "Структурированная тарификация метода или допуск недоступны.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Сохраните исходный ответ; не повторяйте неоднозначную отправку.",
                "type": "price_unavailable"
              }
            ],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "submit_status": 200,
              "unknown": "После неоднозначной отправки сохраните исходный ответ и id запроса; никогда не отправляйте его повторно."
            },
            "material_combinations": [
              [
                "text"
              ]
            ],
            "operation_modes": [
              "text_reranking"
            ],
            "outputs": {
              "every_actual_output": true,
              "family": "structured",
              "fields": [
                {
                  "description": "Индекс соответствующего исходного входного документа.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Возвращённая оценка релевантности.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Фактическая модель ответа.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Фактический идентификатор ответа.",
                  "name": "id",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Измеренное общее количество токенов, используемое для тарификации.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "format": "application/json",
              "result": "Прочитайте индексы и оценки релевантности, затем сопоставьте каждый индекс с исходным документом. Копия документа в ответе может отсутствовать."
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Идентификатор модели в точном написании.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen3-rerank"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Текстовые фрагменты для ранжирования в исходном порядке ввода.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Запрос для оценки релевантности.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Запрошенное количество ранжированных результатов; недокументированные минимум, максимум и значение по умолчанию не заявляются.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "top_n",
                "required": true,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "Инструкция с описанием задачи поиска.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "instruct",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                },
                "instruct": {
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "const": "qwen3-rerank",
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents",
                "query",
                "top_n",
                "instruct"
              ],
              "type": "object"
            },
            "source_ambiguities": [
              {
                "field": "maximum_input_length",
                "meaning": "The operation says 30K without specifying a per-document or whole-batch allocation or an explicit unit."
              }
            ],
            "unsupported": []
          },
          "hints": [],
          "input": {
            "additional_properties": true,
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "documents",
              "query",
              "top_n",
              "instruct"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "submit_status": 200,
            "unknown": "Preserve the original response and request id after an ambiguous send; never replay it."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "operation_modes": [
            "text_reranking"
          ],
          "output": {
            "every_actual_output": true,
            "family": "structured",
            "fields": [
              {
                "description": "Index of the corresponding original input document.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Returned relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Actual response model.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Actual response identifier.",
                "name": "id",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Measured total tokens used for billing.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "format": "application/json",
            "result": "Read indices and relevance scores and map each index back to your original documents. An echoed document can be absent."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "{\n  \"model\": \"qwen3-rerank\",\n  \"query\": \"Which passage discusses text ranking?\",\n  \"documents\": [\n    \"Text ranking orders candidate passages by relevance.\",\n    \"Quantum computing studies computation using quantum systems.\",\n    \"Pretrained language models can improve text ranking.\"\n  ],\n  \"top_n\": 2,\n  \"instruct\": \"Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.\"\n}",
            "label": "JSON · rerank text",
            "language": "json"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Keep your original document order so returned indices identify the right passages.",
          "Read relevance_score rather than treating the response as generated text or embeddings.",
          "Billing uses measured total tokens."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Переранжирование",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "structured"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 1.4e-07
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00014000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00014000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000014",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "qwen3-rerank",
        "request_model_id": "qwen3-rerank",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Qwen: Qwen3 Rerank",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "Qwen3 Rerank упорядочивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции. Конкретный профиль qwen3-rerank принимает списки текстовых документов и возвращает оценки релевантности с индексами и метаданными использования для поиска и отбора документов."
  },
  "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": "Qwen3 Rerank упорядочивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции. Конкретный профиль qwen3-rerank принимает списки текстовых документов и возвращает оценки релевантности с индексами и метаданными использования для поиска и отбора документов.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "44fc71acabbd4c0a1e947cdec24930ccb58f9e52f030074c5ec5e921edabeb40",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "9f6c06003f0e5a04e20d9b89dc66a3b2ef55c43f847f2075a9c2cb54d98693f6"
}