{
  "aboutHtml": "<p>all-MiniLM-L12-v2 — кодировщик Sentence Transformers для предложений и коротких абзацев. Он создаёт один 384-мерный плотный вектор на текст для семантического поиска, поиска информации, кластеризации и оценки сходства предложений. Модель использует основу MiniLM-L12-H384-uncased и дообучена методом контрастивного обучения на коллекции из миллиарда пар предложений.</p><h4>Кодируйте единицу, которую хотите найти</h4><p>Используйте предложение или короткий абзац, выражающий одну полезную мысль. Для коллекции описаний продуктов сохраняйте характеристику и условие, отличающие товар: «Адаптер подключает проводную гарнитуру к порту USB-C» информативнее, чем «Аудиоаксессуар». Храните идентификатор записи и исходное описание рядом с её вектором.</p><p>Поисковый запрос затем можно сравнивать с закодированными описаниями. Проверяйте возвращённых кандидатов на точные требования, например тип разъёма или совместимость устройства, до представления окончательного выбора. Вектор представляет смысл текста; окружающее поисковое приложение извлекает соответствующие записи.</p><h4>Усредняющий пулинг и нормализованные векторы</h4><p>Опубликованный пример кодирования усредняет представления токенов с маской внимания, поэтому позиции заполнения не вносят вклад в среднее. Затем он применяет L2-нормализацию. Эти этапы являются частью эталонного рецепта получения вектора предложения, а не инструкцией брать произвольный токен из базового трансформера.</p><p>Сохраняйте согласованную конфигурацию модели, пулинга и нормализации для индексированных текстов и новых запросов. Полученные представления из 384 компонентов можно сравнивать косинусным сходством. Храните запись этой конфигурации вместе с коллекцией; другой 384-мерный кодировщик не становится совместимым только из-за одинаковой длины векторов.</p><h4>Длина входа по умолчанию и область обучения</h4><p>Производитель задаёт обрезку по умолчанию после 256 подсловных единиц. Это предел токенизатора, а не число обычных слов или символов. Для более длинной записи выбирайте связные короткие разделы и сохраняйте заголовок или идентифицирующую деталь, необходимую для интерпретации каждого.</p><p>Процедура обучения модели использовала последовательности до 128 токенов. Эта настройка обучения отдельна от опубликованной настройки по умолчанию на 256 подсловных единиц при кодировании. Фрагмент, помещающийся в предел по умолчанию, всё равно может значительно отличаться от материала коротких предложений, использованного при обучении, поэтому оценивайте длинные или специальные описания на репрезентативных примерах.</p><h4>Процессы сравнения сходства и кластеризации</h4><p>Для набора сообщений поддержки эмбеддинги могут давать числовые входы этапу группировки. Проверяйте несколько сообщений из каждой предлагаемой группы и сообщения рядом с её границей до присвоения понятной человеку метки. Для проверки дублирующегося содержимого находите похожие записи и сравнивайте реальные формулировки: два фрагмента могут обсуждать одну тему, но давать разные инструкции.</p><p>Это конкретное издание L12-v2 — англоязычный профиль эмбеддингов предложений. Оно отличается от all-MiniLM-L6-v2 и контрольных точек paraphrase-MiniLM. Общие имена семейств не переносят их конфигурацию последовательности или рецепт пулинга. Используйте компактные плотные векторы вместе с исходными записями и оценкой конкретной задачи, вместо трактовки значения сходства как проверенного ответа или окончательного редакторского решения.</p>",
  "aboutText": "all-MiniLM-L12-v2 — кодировщик Sentence Transformers для предложений и коротких абзацев. Он создаёт один 384-мерный плотный вектор на текст для семантического поиска, поиска информации, кластеризации и оценки сходства предложений. Модель использует основу MiniLM-L12-H384-uncased и дообучена методом контрастивного обучения на коллекции из миллиарда пар предложений.\n\n### Кодируйте единицу, которую хотите найти\n\nИспользуйте предложение или короткий абзац, выражающий одну полезную мысль. Для коллекции описаний продуктов сохраняйте характеристику и условие, отличающие товар: «Адаптер подключает проводную гарнитуру к порту USB-C» информативнее, чем «Аудиоаксессуар». Храните идентификатор записи и исходное описание рядом с её вектором.\n\nПоисковый запрос затем можно сравнивать с закодированными описаниями. Проверяйте возвращённых кандидатов на точные требования, например тип разъёма или совместимость устройства, до представления окончательного выбора. Вектор представляет смысл текста; окружающее поисковое приложение извлекает соответствующие записи.\n\n### Усредняющий пулинг и нормализованные векторы\n\nОпубликованный пример кодирования усредняет представления токенов с маской внимания, поэтому позиции заполнения не вносят вклад в среднее. Затем он применяет L2-нормализацию. Эти этапы являются частью эталонного рецепта получения вектора предложения, а не инструкцией брать произвольный токен из базового трансформера.\n\nСохраняйте согласованную конфигурацию модели, пулинга и нормализации для индексированных текстов и новых запросов. Полученные представления из 384 компонентов можно сравнивать косинусным сходством. Храните запись этой конфигурации вместе с коллекцией; другой 384-мерный кодировщик не становится совместимым только из-за одинаковой длины векторов.\n\n### Длина входа по умолчанию и область обучения\n\nПроизводитель задаёт обрезку по умолчанию после 256 подсловных единиц. Это предел токенизатора, а не число обычных слов или символов. Для более длинной записи выбирайте связные короткие разделы и сохраняйте заголовок или идентифицирующую деталь, необходимую для интерпретации каждого.\n\nПроцедура обучения модели использовала последовательности до 128 токенов. Эта настройка обучения отдельна от опубликованной настройки по умолчанию на 256 подсловных единиц при кодировании. Фрагмент, помещающийся в предел по умолчанию, всё равно может значительно отличаться от материала коротких предложений, использованного при обучении, поэтому оценивайте длинные или специальные описания на репрезентативных примерах.\n\n### Процессы сравнения сходства и кластеризации\n\nДля набора сообщений поддержки эмбеддинги могут давать числовые входы этапу группировки. Проверяйте несколько сообщений из каждой предлагаемой группы и сообщения рядом с её границей до присвоения понятной человеку метки. Для проверки дублирующегося содержимого находите похожие записи и сравнивайте реальные формулировки: два фрагмента могут обсуждать одну тему, но давать разные инструкции.\n\nЭто конкретное издание L12-v2 — англоязычный профиль эмбеддингов предложений. Оно отличается от all-MiniLM-L6-v2 и контрольных точек paraphrase-MiniLM. Общие имена семейств не переносят их конфигурацию последовательности или рецепт пулинга. Используйте компактные плотные векторы вместе с исходными записями и оценкой конкретной задачи, вместо трактовки значения сходства как проверенного ответа или окончательного редакторского решения.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "2232a0e1c0289308eb02615849007d494111e575fabf395f12dcc3714286f9d2",
    "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\">Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sentence Transformers /</span><code>sentence-transformers/all-minilm-l12-v2</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Скопировать ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Разделы карточки модели\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Начало</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Входные данные и методы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Примеры</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Результаты</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Псевдонимы</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Методы API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2\">Эмбеддинги</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Начало</h3><p class=\"mdesc-full\">Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 384-мерные векторы для поиска, оценки сходства и кластеризации. Эталонный рецепт использует усредняющий пулинг и нормализацию с обрезкой по умолчанию на 256 подсловных единицах.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Текст · token_ids</dd></div><div><dt>Результаты</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>О модели</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>all-MiniLM-L12-v2 — кодировщик Sentence Transformers для предложений и коротких абзацев. Он создаёт один 384-мерный плотный вектор на текст для семантического поиска, поиска информации, кластеризации и оценки сходства предложений. Модель использует основу MiniLM-L12-H384-uncased и дообучена методом контрастивного обучения на коллекции из миллиарда пар предложений.</p><h4>Кодируйте единицу, которую хотите найти</h4><p>Используйте предложение или короткий абзац, выражающий одну полезную мысль. Для коллекции описаний продуктов сохраняйте характеристику и условие, отличающие товар: «Адаптер подключает проводную гарнитуру к порту USB-C» информативнее, чем «Аудиоаксессуар». Храните идентификатор записи и исходное описание рядом с её вектором.</p><p>Поисковый запрос затем можно сравнивать с закодированными описаниями. Проверяйте возвращённых кандидатов на точные требования, например тип разъёма или совместимость устройства, до представления окончательного выбора. Вектор представляет смысл текста; окружающее поисковое приложение извлекает соответствующие записи.</p><h4>Усредняющий пулинг и нормализованные векторы</h4><p>Опубликованный пример кодирования усредняет представления токенов с маской внимания, поэтому позиции заполнения не вносят вклад в среднее. Затем он применяет L2-нормализацию. Эти этапы являются частью эталонного рецепта получения вектора предложения, а не инструкцией брать произвольный токен из базового трансформера.</p><p>Сохраняйте согласованную конфигурацию модели, пулинга и нормализации для индексированных текстов и новых запросов. Полученные представления из 384 компонентов можно сравнивать косинусным сходством. Храните запись этой конфигурации вместе с коллекцией; другой 384-мерный кодировщик не становится совместимым только из-за одинаковой длины векторов.</p><h4>Длина входа по умолчанию и область обучения</h4><p>Производитель задаёт обрезку по умолчанию после 256 подсловных единиц. Это предел токенизатора, а не число обычных слов или символов. Для более длинной записи выбирайте связные короткие разделы и сохраняйте заголовок или идентифицирующую деталь, необходимую для интерпретации каждого.</p><p>Процедура обучения модели использовала последовательности до 128 токенов. Эта настройка обучения отдельна от опубликованной настройки по умолчанию на 256 подсловных единиц при кодировании. Фрагмент, помещающийся в предел по умолчанию, всё равно может значительно отличаться от материала коротких предложений, использованного при обучении, поэтому оценивайте длинные или специальные описания на репрезентативных примерах.</p><h4>Процессы сравнения сходства и кластеризации</h4><p>Для набора сообщений поддержки эмбеддинги могут давать числовые входы этапу группировки. Проверяйте несколько сообщений из каждой предлагаемой группы и сообщения рядом с её границей до присвоения понятной человеку метки. Для проверки дублирующегося содержимого находите похожие записи и сравнивайте реальные формулировки: два фрагмента могут обсуждать одну тему, но давать разные инструкции.</p><p>Это конкретное издание L12-v2 — англоязычный профиль эмбеддингов предложений. Оно отличается от all-MiniLM-L6-v2 и контрольных точек paraphrase-MiniLM. Общие имена семейств не переносят их конфигурацию последовательности или рецепт пулинга. Используйте компактные плотные векторы вместе с исходными записями и оценкой конкретной задачи, вместо трактовки значения сходства как проверенного ответа или окончательного редакторского решения.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Доступно в Ailoot · входные данные и методы</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Эмбеддинги</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Входные данные</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Выходной формат</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th><th>Требование</th><th>Значения и ограничения</th><th>По умолчанию</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>sentence-transformers/all-minilm-l12-v2</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум элементов: 1</div><div>Условия: Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа.</div><div>Входной бюджет: Максимум: 512 · Текстовая единица: байты UTF8 · Единица токенов: элементы массива токенов</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Не поддерживается</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум: 1</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Условия: provider.options отклоняется</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Сочетания входных материалов</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Параметры и жизненный цикл метода</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Контракт</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Жизненный цикл: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора.</p><p class=\"note-s\">Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Тарифы</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.</p><dl data-price-conditions><dt>Быстрый режим</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе быстрого режима</span></dd><dt>Режим flex</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе режима flex</span></dd><dt>Максимальная интенсивность рассуждений</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ставки Ailoot</h4><h4>Цены по конфигурациям</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Конфигурация</th><th>Шкала ставок</th><th>Плата</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Базовые ставки за токены</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>Базовая ставка</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены</span> <b>$0.00001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддинги</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2596-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2596-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2596-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2596-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2596-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2596-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;sentence-transformers/all-minilm-l12-v2&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2596-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2596-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;sentence-transformers/all-minilm-l12-v2&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддинги</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Сохраняйте все готовые результаты</h5><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.</p><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Если нужно проверить исходный ответ</h5><p class=\"note-s\">Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Поля ответа</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Ошибки и дальнейшие шаги</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Ответ</th><th>Условие</th><th>Следующий шаг</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Псевдонимы</h3><h4>Псевдонимы моделей</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-minilm-l12-v2</code></a></span></p><h4>Псевдонимы путей метода</h4><p class=\"note-s\">Используйте пути методов, указанные выше.</p><h4>Связанные ID для вызова</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-minilm-l12-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-minilm-l12-v2",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "байты UTF8",
                  "token_unit": "элементы массива токенов"
                },
                "conditions": "Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options отклоняется",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора.",
            "Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые ставки за токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"sentence-transformers/all-minilm-l12-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/all-minilm-l12-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "ec909d9ecbb400ccc929b9bdbb89dc33a9135e0a0383ad3cdf917080b374ea43",
    "input_html_sha256": "7e3f34f1688e031397ff1c9a64b07cc3963b329f7992bcde448ed487f88d3617",
    "private_audit_sha256": "84427d823cecfab065deaba731637a968836b014fc9a4f2deee186bd4618b432",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/",
    "description": "Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 384-мерные векторы для поиска, оценки сходства и кластеризации. Эталонный рецепт использует усредняющий пулинг и нормализацию с обрезкой по умолчанию на 256 подсловных единицах.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/index.md",
    "title": "Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/sentence-transformers-all-minilm-l12-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "all-MiniLM-L12-v2 — кодировщик Sentence Transformers для предложений и коротких абзацев. Он создаёт один 384-мерный плотный вектор на текст для семантического поиска, поиска информации, кластеризации и оценки сходства предложений. Модель использует основу MiniLM-L12-H384-uncased и дообучена методом контрастивного обучения на коллекции из миллиарда пар предложений.\n\n### Кодируйте единицу, которую хотите найти\n\nИспользуйте предложение или короткий абзац, выражающий одну полезную мысль. Для коллекции описаний продуктов сохраняйте характеристику и условие, отличающие товар: «Адаптер подключает проводную гарнитуру к порту USB-C» информативнее, чем «Аудиоаксессуар». Храните идентификатор записи и исходное описание рядом с её вектором.\n\nПоисковый запрос затем можно сравнивать с закодированными описаниями. Проверяйте возвращённых кандидатов на точные требования, например тип разъёма или совместимость устройства, до представления окончательного выбора. Вектор представляет смысл текста; окружающее поисковое приложение извлекает соответствующие записи.\n\n### Усредняющий пулинг и нормализованные векторы\n\nОпубликованный пример кодирования усредняет представления токенов с маской внимания, поэтому позиции заполнения не вносят вклад в среднее. Затем он применяет L2-нормализацию. Эти этапы являются частью эталонного рецепта получения вектора предложения, а не инструкцией брать произвольный токен из базового трансформера.\n\nСохраняйте согласованную конфигурацию модели, пулинга и нормализации для индексированных текстов и новых запросов. Полученные представления из 384 компонентов можно сравнивать косинусным сходством. Храните запись этой конфигурации вместе с коллекцией; другой 384-мерный кодировщик не становится совместимым только из-за одинаковой длины векторов.\n\n### Длина входа по умолчанию и область обучения\n\nПроизводитель задаёт обрезку по умолчанию после 256 подсловных единиц. Это предел токенизатора, а не число обычных слов или символов. Для более длинной записи выбирайте связные короткие разделы и сохраняйте заголовок или идентифицирующую деталь, необходимую для интерпретации каждого.\n\nПроцедура обучения модели использовала последовательности до 128 токенов. Эта настройка обучения отдельна от опубликованной настройки по умолчанию на 256 подсловных единиц при кодировании. Фрагмент, помещающийся в предел по умолчанию, всё равно может значительно отличаться от материала коротких предложений, использованного при обучении, поэтому оценивайте длинные или специальные описания на репрезентативных примерах.\n\n### Процессы сравнения сходства и кластеризации\n\nДля набора сообщений поддержки эмбеддинги могут давать числовые входы этапу группировки. Проверяйте несколько сообщений из каждой предлагаемой группы и сообщения рядом с её границей до присвоения понятной человеку метки. Для проверки дублирующегося содержимого находите похожие записи и сравнивайте реальные формулировки: два фрагмента могут обсуждать одну тему, но давать разные инструкции.\n\nЭто конкретное издание L12-v2 — англоязычный профиль эмбеддингов предложений. Оно отличается от all-MiniLM-L6-v2 и контрольных точек paraphrase-MiniLM. Общие имена семейств не переносят их конфигурацию последовательности или рецепт пулинга. Используйте компактные плотные векторы вместе с исходными записями и оценкой конкретной задачи, вместо трактовки значения сходства как проверенного ответа или окончательного редакторского решения.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Полная информация о ценах конфигурации — в подробностях."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Неверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Исправьте указанные поля перед новым запросом на создание.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "байты UTF8",
                  "token_unit": "элементы массива токенов"
                },
                "conditions": "Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options отклоняется",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора.",
            "Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 512,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые ставки за токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"sentence-transformers/all-minilm-l12-v2\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='sentence-transformers/all-minilm-l12-v2',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2",
    "price": {
      "in": 0.01,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.01,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "sentence-transformers/all-minilm-l12-v2",
    "short": "Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 384-мерные векторы для поиска, оценки сходства и кластеризации. Эталонный рецепт использует усредняющий пулинг и нормализацию с обрезкой по умолчанию на 256 подсловных единицах."
  },
  "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": "Sentence Transformers all-MiniLM-L12-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 384-мерные векторы для поиска, оценки сходства и кластеризации. Эталонный рецепт использует усредняющий пулинг и нормализацию с обрезкой по умолчанию на 256 подсловных единицах.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "f3b18a515b975ccb07bd4bff9f2a0904526307723e69f512f1456bccfbd5ee52",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "734b6a387c5d1532dde093c9b7d09e79824d1d1bbf6359bfb8dfd514be7510f6"
}