{
  "aboutHtml": "<p>Voyage Code 2 создаёт числовые эмбеддинги исходного кода и связанных текстов. Модель предназначена для семантического поиска кода: разработчик описывает поведение или предоставляет фрагмент кода, а поисковая система находит соответствующие реализации. Примеры производителя охватывают вопросы на естественном языке, фрагменты кода и их сочетания как поисковые входы.</p><p>Создавайте поиск по репозиторию вокруг реальных вопросов разработки. Разработчику может понадобиться процедура, удаляющая только первый и последний совпадающие символы, или часть проекта, выполняющая определённый обход дерева. Подготавливайте запросы, точно выражающие поведение, включая условие, отличающее нужную реализацию от близкой, но неверной.</p><p>Индексируйте код полезными единицами, не разбивая каждый файл по произвольному числу символов. Сохраняйте сигнатуру функции, тело и нужное объяснение вместе. Если вспомогательная функция зависит от локальных типов или констант, сохраняйте достаточно окружающего текста для понимания её назначения. Храните пути файлов, версии репозитория и положения в источнике вне эмбеддинга, чтобы результат мог открыть исходный код напрямую.</p><p>У этой версии контекстное окно 16 000 токенов и эмбеддинги размерностью 1 536. Подбирайте векторный индекс под это представление и связывайте эмбеддинги запросов и документов с одной моделью. Уже индексированная с Voyage Code 2 коллекция может сохранять единообразное поисковое представление при обновлении исходных записей. Переход на другую версию эмбеддингов следует рассматривать как миграцию индекса с явным сравнением на том же репозитории.</p><p>Для запроса на естественном языке опишите операцию, входные данные и нужный исход. Для запроса кодом предоставьте фрагмент, логику которого требуется сопоставить, и объясните важное условие поиска. Например, поиск обработки повторных попыток может уточнять, повторяет ли нужный код попытку после тайм-аута или после полного ответа с ошибкой. Найденный источник нужно проверить на это различие до использования в правке.</p><p>Сохраняйте прослеживаемость документации и исходного кода, если индексируются оба типа. Поясняющий фрагмент может дать полезный контекст, тогда как реализация — материал, который нужно проверить разработчику. Размечайте эти типы записей, чтобы поисковая страница показывала правильное место назначения, а помощник по коду отличал описание от исполняемого исходного кода.</p><p>Используйте найденные фрагменты как контекст для навигации по репозиторию, поиска реализации или следующего шага помощника по программированию. При передаче сохраняйте полный нужный фрагмент и его положение. Сходство помогает найти код-кандидат; проверка реальных входных данных, побочных эффектов и контрактов определяет, решает ли он текущую проблему.</p><p>Проверяйте поиск на наборе реальных вопросов с известными ответами в исходном коде. Включайте переименованные функции, вводящие в заблуждение комментарии, похожие утилиты с разными граничными случаями и запросы с отсутствующими в коде словами. Проверяйте, появляется ли ожидаемая реализация среди полезных результатов и даёт ли показанный фрагмент достаточно контекста для оценки. Сохраняйте эти вопросы по мере роста репозитория, чтобы изменения извлечения, границ фрагментов и индексирования можно было сравнивать на одинаковых задачах.</p>",
  "aboutText": "Voyage Code 2 создаёт числовые эмбеддинги исходного кода и связанных текстов. Модель предназначена для семантического поиска кода: разработчик описывает поведение или предоставляет фрагмент кода, а поисковая система находит соответствующие реализации. Примеры производителя охватывают вопросы на естественном языке, фрагменты кода и их сочетания как поисковые входы.\n\nСоздавайте поиск по репозиторию вокруг реальных вопросов разработки. Разработчику может понадобиться процедура, удаляющая только первый и последний совпадающие символы, или часть проекта, выполняющая определённый обход дерева. Подготавливайте запросы, точно выражающие поведение, включая условие, отличающее нужную реализацию от близкой, но неверной.\n\nИндексируйте код полезными единицами, не разбивая каждый файл по произвольному числу символов. Сохраняйте сигнатуру функции, тело и нужное объяснение вместе. Если вспомогательная функция зависит от локальных типов или констант, сохраняйте достаточно окружающего текста для понимания её назначения. Храните пути файлов, версии репозитория и положения в источнике вне эмбеддинга, чтобы результат мог открыть исходный код напрямую.\n\nУ этой версии контекстное окно 16 000 токенов и эмбеддинги размерностью 1 536. Подбирайте векторный индекс под это представление и связывайте эмбеддинги запросов и документов с одной моделью. Уже индексированная с Voyage Code 2 коллекция может сохранять единообразное поисковое представление при обновлении исходных записей. Переход на другую версию эмбеддингов следует рассматривать как миграцию индекса с явным сравнением на том же репозитории.\n\nДля запроса на естественном языке опишите операцию, входные данные и нужный исход. Для запроса кодом предоставьте фрагмент, логику которого требуется сопоставить, и объясните важное условие поиска. Например, поиск обработки повторных попыток может уточнять, повторяет ли нужный код попытку после тайм-аута или после полного ответа с ошибкой. Найденный источник нужно проверить на это различие до использования в правке.\n\nСохраняйте прослеживаемость документации и исходного кода, если индексируются оба типа. Поясняющий фрагмент может дать полезный контекст, тогда как реализация — материал, который нужно проверить разработчику. Размечайте эти типы записей, чтобы поисковая страница показывала правильное место назначения, а помощник по коду отличал описание от исполняемого исходного кода.\n\nИспользуйте найденные фрагменты как контекст для навигации по репозиторию, поиска реализации или следующего шага помощника по программированию. При передаче сохраняйте полный нужный фрагмент и его положение. Сходство помогает найти код-кандидат; проверка реальных входных данных, побочных эффектов и контрактов определяет, решает ли он текущую проблему.\n\nПроверяйте поиск на наборе реальных вопросов с известными ответами в исходном коде. Включайте переименованные функции, вводящие в заблуждение комментарии, похожие утилиты с разными граничными случаями и запросы с отсутствующими в коде словами. Проверяйте, появляется ли ожидаемая реализация среди полезных результатов и даёт ли показанный фрагмент достаточно контекста для оценки. Сохраняйте эти вопросы по мере роста репозитория, чтобы изменения извлечения, границ фрагментов и индексирования можно было сравнивать на одинаковых задачах.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "97ca19d8693344c97935dd662e331188ec4cc1ade83c582805f08a7459c718fd",
    "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\">Voyage AI: Voyage Code 2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-code-2</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|voyage-code-2\">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\">Voyage Code 2 создаёт эмбеддинги исходного кода и связанных текстов для семантического поиска по репозиторию. Вопросы на естественном языке, фрагменты кода и комбинированные запросы находят нужные реализации; версия использует контекстное окно 16 000 токенов и векторы размерностью 1 536.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Текст</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>Voyage Code 2 создаёт числовые эмбеддинги исходного кода и связанных текстов. Модель предназначена для семантического поиска кода: разработчик описывает поведение или предоставляет фрагмент кода, а поисковая система находит соответствующие реализации. Примеры производителя охватывают вопросы на естественном языке, фрагменты кода и их сочетания как поисковые входы.</p><p>Создавайте поиск по репозиторию вокруг реальных вопросов разработки. Разработчику может понадобиться процедура, удаляющая только первый и последний совпадающие символы, или часть проекта, выполняющая определённый обход дерева. Подготавливайте запросы, точно выражающие поведение, включая условие, отличающее нужную реализацию от близкой, но неверной.</p><p>Индексируйте код полезными единицами, не разбивая каждый файл по произвольному числу символов. Сохраняйте сигнатуру функции, тело и нужное объяснение вместе. Если вспомогательная функция зависит от локальных типов или констант, сохраняйте достаточно окружающего текста для понимания её назначения. Храните пути файлов, версии репозитория и положения в источнике вне эмбеддинга, чтобы результат мог открыть исходный код напрямую.</p><p>У этой версии контекстное окно 16 000 токенов и эмбеддинги размерностью 1 536. Подбирайте векторный индекс под это представление и связывайте эмбеддинги запросов и документов с одной моделью. Уже индексированная с Voyage Code 2 коллекция может сохранять единообразное поисковое представление при обновлении исходных записей. Переход на другую версию эмбеддингов следует рассматривать как миграцию индекса с явным сравнением на том же репозитории.</p><p>Для запроса на естественном языке опишите операцию, входные данные и нужный исход. Для запроса кодом предоставьте фрагмент, логику которого требуется сопоставить, и объясните важное условие поиска. Например, поиск обработки повторных попыток может уточнять, повторяет ли нужный код попытку после тайм-аута или после полного ответа с ошибкой. Найденный источник нужно проверить на это различие до использования в правке.</p><p>Сохраняйте прослеживаемость документации и исходного кода, если индексируются оба типа. Поясняющий фрагмент может дать полезный контекст, тогда как реализация — материал, который нужно проверить разработчику. Размечайте эти типы записей, чтобы поисковая страница показывала правильное место назначения, а помощник по коду отличал описание от исполняемого исходного кода.</p><p>Используйте найденные фрагменты как контекст для навигации по репозиторию, поиска реализации или следующего шага помощника по программированию. При передаче сохраняйте полный нужный фрагмент и его положение. Сходство помогает найти код-кандидат; проверка реальных входных данных, побочных эффектов и контрактов определяет, решает ли он текущую проблему.</p><p>Проверяйте поиск на наборе реальных вопросов с известными ответами в исходном коде. Включайте переименованные функции, вводящие в заблуждение комментарии, похожие утилиты с разными граничными случаями и запросы с отсутствующими в коде словами. Проверяйте, появляется ли ожидаемая реализация среди полезных результатов и даёт ли показанный фрагмент достаточно контекста для оценки. Сохраняйте эти вопросы по мере роста репозитория, чтобы изменения извлечения, границ фрагментов и индексирования можно было сравнивать на одинаковых задачах.</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></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>embedding</code></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><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>voyage-code-2</div><div>Условия: Используйте точный идентификатор модели Ailoot.</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><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 or array&lt;string&gt;</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: Текст или список текстов; сохраняйте по одному вектору для каждого возвращённого элемента data вместе с его индексом.</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=\"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>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>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>Передайте текст с выбранной моделью; сохраняйте каждый возвращённый вектор и его индекс.</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><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 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=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены</span> <b>$0.0004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддинги</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2789-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2789-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · сохранить все векторы и данные об использовании</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2789-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2789-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncat &gt; request.json &lt;&lt;&#39;JSON&#39;\n{\n  &quot;model&quot;: &quot;voyage-code-2&quot;,\n  &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&quot;\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3></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=voyage-code-2&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-2&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-2</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=voyage-code-2&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-2&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-code-2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-code-2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-code-2",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Сохраните исходный ответ и X-Client-Request-ID для сверки. Неоднозначный ответ не разрешает повторно отправлять тот же запрос на создание.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраните полный ответ JSON, каждый вектор с его индексом, все поля статистики использования и заголовки запроса.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Используйте точный идентификатор модели Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-code-2"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Текст или список текстов; сохраняйте по одному вектору для каждого возвращённого элемента data вместе с его индексом.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-code-2"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-code-2"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Передайте текст с выбранной моделью; сохраняйте каждый возвращённый вектор и его индекс."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые тарифы на токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-code-2\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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": "voyage-code-2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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": "voyage-code-2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "14f9410ac7400840c8dbc89ac6d0f82e942f812abf69577d07f5680ae6240c05",
    "input_html_sha256": "be67d4dc523c6379ff019853f2e9f1346949c27d5f04555b4faa552a80c79f59",
    "private_audit_sha256": "cbb0f606d57ca0f98e940c3be8631459ff90830a97de3db6c43f171d0a428574",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/voyage-code-2/",
    "description": "Voyage Code 2 создаёт эмбеддинги исходного кода и связанных текстов для семантического поиска по репозиторию. Вопросы на естественном языке, фрагменты кода и комбинированные запросы находят нужные реализации; версия использует контекстное окно 16 000 токенов и векторы размерностью 1 536.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/voyage-code-2/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage Code 2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/voyage-code-2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage Code 2 создаёт числовые эмбеддинги исходного кода и связанных текстов. Модель предназначена для семантического поиска кода: разработчик описывает поведение или предоставляет фрагмент кода, а поисковая система находит соответствующие реализации. Примеры производителя охватывают вопросы на естественном языке, фрагменты кода и их сочетания как поисковые входы.\n\nСоздавайте поиск по репозиторию вокруг реальных вопросов разработки. Разработчику может понадобиться процедура, удаляющая только первый и последний совпадающие символы, или часть проекта, выполняющая определённый обход дерева. Подготавливайте запросы, точно выражающие поведение, включая условие, отличающее нужную реализацию от близкой, но неверной.\n\nИндексируйте код полезными единицами, не разбивая каждый файл по произвольному числу символов. Сохраняйте сигнатуру функции, тело и нужное объяснение вместе. Если вспомогательная функция зависит от локальных типов или констант, сохраняйте достаточно окружающего текста для понимания её назначения. Храните пути файлов, версии репозитория и положения в источнике вне эмбеддинга, чтобы результат мог открыть исходный код напрямую.\n\nУ этой версии контекстное окно 16 000 токенов и эмбеддинги размерностью 1 536. Подбирайте векторный индекс под это представление и связывайте эмбеддинги запросов и документов с одной моделью. Уже индексированная с Voyage Code 2 коллекция может сохранять единообразное поисковое представление при обновлении исходных записей. Переход на другую версию эмбеддингов следует рассматривать как миграцию индекса с явным сравнением на том же репозитории.\n\nДля запроса на естественном языке опишите операцию, входные данные и нужный исход. Для запроса кодом предоставьте фрагмент, логику которого требуется сопоставить, и объясните важное условие поиска. Например, поиск обработки повторных попыток может уточнять, повторяет ли нужный код попытку после тайм-аута или после полного ответа с ошибкой. Найденный источник нужно проверить на это различие до использования в правке.\n\nСохраняйте прослеживаемость документации и исходного кода, если индексируются оба типа. Поясняющий фрагмент может дать полезный контекст, тогда как реализация — материал, который нужно проверить разработчику. Размечайте эти типы записей, чтобы поисковая страница показывала правильное место назначения, а помощник по коду отличал описание от исполняемого исходного кода.\n\nИспользуйте найденные фрагменты как контекст для навигации по репозиторию, поиска реализации или следующего шага помощника по программированию. При передаче сохраняйте полный нужный фрагмент и его положение. Сходство помогает найти код-кандидат; проверка реальных входных данных, побочных эффектов и контрактов определяет, решает ли он текущую проблему.\n\nПроверяйте поиск на наборе реальных вопросов с известными ответами в исходном коде. Включайте переименованные функции, вводящие в заблуждение комментарии, похожие утилиты с разными граничными случаями и запросы с отсутствующими в коде словами. Проверяйте, появляется ли ожидаемая реализация среди полезных результатов и даёт ли показанный фрагмент достаточно контекста для оценки. Сохраняйте эти вопросы по мере роста репозитория, чтобы изменения извлечения, границ фрагментов и индексирования можно было сравнивать на одинаковых задачах.",
    "about_sha256": "02443af503f57362991a7f624a9b2b777836a591a3816de5330425a291427ffb",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 16000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage Code 2",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-code-2",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "locale": "en",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Сохраните исходный ответ и X-Client-Request-ID для сверки. Неоднозначный ответ не разрешает повторно отправлять тот же запрос на создание.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраните полный ответ JSON, каждый вектор с его индексом, все поля статистики использования и заголовки запроса.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Используйте точный идентификатор модели Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-code-2"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Текст или список текстов; сохраняйте по одному вектору для каждого возвращённого элемента data вместе с его индексом.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-code-2"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-code-2"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Передайте текст с выбранной моделью; сохраняйте каждый возвращённый вектор и его индекс."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Базовые тарифы на токены",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-code-2\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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": "voyage-code-2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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": "voyage-code-2",
        "request_model_id": "voyage-code-2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage Code 2",
    "price": {
      "in": 0.4,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.4,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Voyage Code 2 создаёт эмбеддинги исходного кода и связанных текстов для семантического поиска по репозиторию. Вопросы на естественном языке, фрагменты кода и комбинированные запросы находят нужные реализации; версия использует контекстное окно 16 000 токенов и векторы размерностью 1 536.",
    "short_sha256": "392f5ff2471da11418d1ad1c0971fff44fb348ff0d8d619073b3d78c51bb9acb"
  },
  "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": "Voyage Code 2 создаёт эмбеддинги исходного кода и связанных текстов для семантического поиска по репозиторию. Вопросы на естественном языке, фрагменты кода и комбинированные запросы находят нужные реализации; версия использует контекстное окно 16 000 токенов и векторы размерностью 1 536.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "0e826301fc08c76f19fc969c0d316b982f5ff64a2142b065fe3a71b5737b94c5",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "2dcad7fbbe3bfed848dde5633a45c52d7ec081e96677f3fc7afcdb89a47c4d1b"
}