{
  "aboutHtml": "<p>Voyage Code 3 — модель эмбеддингов, специализированная на поиске исходного кода. Производитель описывает поиск кода по естественному языку, коду и строкам документации: вопрос может найти реализацию, фрагмент кода — связанную логику, а описание функции — соответствующий код. Модель создаёт векторы для поиска, а не отредактированный файл или готовую программу.</p><p>Подготавливайте материалы репозитория вокруг осмысленных единиц кода. Сохраняйте функцию вместе с именем, сигнатурой и комментариями о её назначении. Для более крупного компонента включайте соседние определения, необходимые для понимания операции. Храните репозиторий, версию, путь файла и положение строки отдельно, чтобы результат поиска открывал точный источник, для которого создан эмбеддинг.</p><p>Поиск на естественном языке может описывать поведение, например найти часть проекта, проверяющую загрузку до сохранения. Запрос кодом может предоставлять функцию, аналогичное назначение которой нужно найти в другом месте. Выбирайте характерные запросы из реальных задач разработки, включая незнакомые имена, похожие реализации и утилиты, смысл которых зависит от окружающего кода.</p><p>Контекстное окно 32 000 токенов вмещает значительные фрагменты кода. Используйте этот объём осознанно: полная функция с нужными зависимостями может быть информативнее произвольного блока, обрезанного посередине потока управления. Сохраняйте читаемое форматирование и синтаксис языка при извлечении. Если исходный файл больше входного окна, разделяйте его по полезным структурным границам и сохраняйте связь фрагментов с родительским файлом.</p><p>Voyage Code 3 поддерживает эмбеддинги размерностью 2 048, 1 024, 512 или 256, а также представления с плавающей точкой, знаковые или беззнаковые восьмибитные и двоичные представления. Эти параметры поддерживают разные размеры индекса репозитория и конфигурации поиска. Проверяйте компактное представление теми же реальными запросами, что и более крупный исходный вариант, оценивая сохранение нужной функции или файла среди полезных результатов.</p><p>Для помощника по программированию сначала найдите соответствующие фрагменты источника, затем передайте их вместе со ссылками на файлы компоненту, отвечающему за ответ или внесение изменений. Совпадение по сходству помогает выбрать контекст, но не доказывает взаимозаменяемость двух реализаций. Проверяйте входные данные, побочные эффекты и окружающие контракты найденного кода до его использования для правки.</p><p>Отделяйте не связанные между собой версии репозитория через метаданные и сохраняйте прослеживаемость индексируемых версий. При перемещении функции или изменении её поведения обновляйте и вектор, и положение в источнике. Одинаковые настройки эмбеддингов должны описывать индексируемый источник и его запросы. При миграции индекса сравнивайте результаты по существующему набору вопросов, чтобы изменённая модель или представление вектора незаметно не меняли код, показываемый разработчику.</p><p>Полезные проверки: находит ли запрос фактическую реализацию, а не только название теста; находит ли строка документации свою функцию; отличается ли семантически связанный код от внешне похожего фрагмента. Сохраняйте возвращённый исходный текст и его положение в результате поиска, чтобы разработчики могли проверить данные. Так специализированные эмбеддинги кода превращаются в практический инструмент навигации и выбора контекста.</p>",
  "aboutText": "Voyage Code 3 — модель эмбеддингов, специализированная на поиске исходного кода. Производитель описывает поиск кода по естественному языку, коду и строкам документации: вопрос может найти реализацию, фрагмент кода — связанную логику, а описание функции — соответствующий код. Модель создаёт векторы для поиска, а не отредактированный файл или готовую программу.\n\nПодготавливайте материалы репозитория вокруг осмысленных единиц кода. Сохраняйте функцию вместе с именем, сигнатурой и комментариями о её назначении. Для более крупного компонента включайте соседние определения, необходимые для понимания операции. Храните репозиторий, версию, путь файла и положение строки отдельно, чтобы результат поиска открывал точный источник, для которого создан эмбеддинг.\n\nПоиск на естественном языке может описывать поведение, например найти часть проекта, проверяющую загрузку до сохранения. Запрос кодом может предоставлять функцию, аналогичное назначение которой нужно найти в другом месте. Выбирайте характерные запросы из реальных задач разработки, включая незнакомые имена, похожие реализации и утилиты, смысл которых зависит от окружающего кода.\n\nКонтекстное окно 32 000 токенов вмещает значительные фрагменты кода. Используйте этот объём осознанно: полная функция с нужными зависимостями может быть информативнее произвольного блока, обрезанного посередине потока управления. Сохраняйте читаемое форматирование и синтаксис языка при извлечении. Если исходный файл больше входного окна, разделяйте его по полезным структурным границам и сохраняйте связь фрагментов с родительским файлом.\n\nVoyage Code 3 поддерживает эмбеддинги размерностью 2 048, 1 024, 512 или 256, а также представления с плавающей точкой, знаковые или беззнаковые восьмибитные и двоичные представления. Эти параметры поддерживают разные размеры индекса репозитория и конфигурации поиска. Проверяйте компактное представление теми же реальными запросами, что и более крупный исходный вариант, оценивая сохранение нужной функции или файла среди полезных результатов.\n\nДля помощника по программированию сначала найдите соответствующие фрагменты источника, затем передайте их вместе со ссылками на файлы компоненту, отвечающему за ответ или внесение изменений. Совпадение по сходству помогает выбрать контекст, но не доказывает взаимозаменяемость двух реализаций. Проверяйте входные данные, побочные эффекты и окружающие контракты найденного кода до его использования для правки.\n\nОтделяйте не связанные между собой версии репозитория через метаданные и сохраняйте прослеживаемость индексируемых версий. При перемещении функции или изменении её поведения обновляйте и вектор, и положение в источнике. Одинаковые настройки эмбеддингов должны описывать индексируемый источник и его запросы. При миграции индекса сравнивайте результаты по существующему набору вопросов, чтобы изменённая модель или представление вектора незаметно не меняли код, показываемый разработчику.\n\nПолезные проверки: находит ли запрос фактическую реализацию, а не только название теста; находит ли строка документации свою функцию; отличается ли семантически связанный код от внешне похожего фрагмента. Сохраняйте возвращённый исходный текст и его положение в результате поиска, чтобы разработчики могли проверить данные. Так специализированные эмбеддинги кода превращаются в практический инструмент навигации и выбора контекста.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "338417e08bba2779ea43209500409b134789305025f3038a4566bb250ee5dd6d",
    "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 3</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-3</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-3\">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 3 создаёт эмбеддинги для поиска кода по тексту, коду и строкам документации. Окно 32 000 токенов, выбор размерности векторов и квантованный вывод поддерживают поиск по репозиторию и выбор кодового контекста для помощников по программированию.</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 3 — модель эмбеддингов, специализированная на поиске исходного кода. Производитель описывает поиск кода по естественному языку, коду и строкам документации: вопрос может найти реализацию, фрагмент кода — связанную логику, а описание функции — соответствующий код. Модель создаёт векторы для поиска, а не отредактированный файл или готовую программу.</p><p>Подготавливайте материалы репозитория вокруг осмысленных единиц кода. Сохраняйте функцию вместе с именем, сигнатурой и комментариями о её назначении. Для более крупного компонента включайте соседние определения, необходимые для понимания операции. Храните репозиторий, версию, путь файла и положение строки отдельно, чтобы результат поиска открывал точный источник, для которого создан эмбеддинг.</p><p>Поиск на естественном языке может описывать поведение, например найти часть проекта, проверяющую загрузку до сохранения. Запрос кодом может предоставлять функцию, аналогичное назначение которой нужно найти в другом месте. Выбирайте характерные запросы из реальных задач разработки, включая незнакомые имена, похожие реализации и утилиты, смысл которых зависит от окружающего кода.</p><p>Контекстное окно 32 000 токенов вмещает значительные фрагменты кода. Используйте этот объём осознанно: полная функция с нужными зависимостями может быть информативнее произвольного блока, обрезанного посередине потока управления. Сохраняйте читаемое форматирование и синтаксис языка при извлечении. Если исходный файл больше входного окна, разделяйте его по полезным структурным границам и сохраняйте связь фрагментов с родительским файлом.</p><p>Voyage Code 3 поддерживает эмбеддинги размерностью 2 048, 1 024, 512 или 256, а также представления с плавающей точкой, знаковые или беззнаковые восьмибитные и двоичные представления. Эти параметры поддерживают разные размеры индекса репозитория и конфигурации поиска. Проверяйте компактное представление теми же реальными запросами, что и более крупный исходный вариант, оценивая сохранение нужной функции или файла среди полезных результатов.</p><p>Для помощника по программированию сначала найдите соответствующие фрагменты источника, затем передайте их вместе со ссылками на файлы компоненту, отвечающему за ответ или внесение изменений. Совпадение по сходству помогает выбрать контекст, но не доказывает взаимозаменяемость двух реализаций. Проверяйте входные данные, побочные эффекты и окружающие контракты найденного кода до его использования для правки.</p><p>Отделяйте не связанные между собой версии репозитория через метаданные и сохраняйте прослеживаемость индексируемых версий. При перемещении функции или изменении её поведения обновляйте и вектор, и положение в источнике. Одинаковые настройки эмбеддингов должны описывать индексируемый источник и его запросы. При миграции индекса сравнивайте результаты по существующему набору вопросов, чтобы изменённая модель или представление вектора незаметно не меняли код, показываемый разработчику.</p><p>Полезные проверки: находит ли запрос фактическую реализацию, а не только название теста; находит ли строка документации свою функцию; отличается ли семантически связанный код от внешне похожего фрагмента. Сохраняйте возвращённый исходный текст и его положение в результате поиска, чтобы разработчики могли проверить данные. Так специализированные эмбеддинги кода превращаются в практический инструмент навигации и выбора контекста.</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-3</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>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Эмбеддинги</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2790-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2790-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · сохранить все векторы и данные об использовании</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2790-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2790-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-3&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-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-3&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-3</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-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-code-3&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-code-3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-code-3",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-code-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-code-3",
      "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-3"
                ],
                "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-3"
                  ],
                  "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-3"
              },
              "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-3\",\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-3",
        "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-3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "0b56da4e45edf0bcb428f111efab3c9394b38360e0cae0bdd9c3039f9c14c174",
    "input_html_sha256": "4b375dd383e0ab572b4645779ab4a65cdc1095aa00f311c0e8b600a8481df92b",
    "private_audit_sha256": "e6484f6bfcfa8b891e09108e1df313e1bc0d020efe299b188d6c8e64bd0a53d9",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/voyage-code-3/",
    "description": "Voyage Code 3 создаёт эмбеддинги для поиска кода по тексту, коду и строкам документации. Окно 32 000 токенов, выбор размерности векторов и квантованный вывод поддерживают поиск по репозиторию и выбор кодового контекста для помощников по программированию.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/voyage-code-3/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage Code 3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/voyage-code-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage Code 3 — модель эмбеддингов, специализированная на поиске исходного кода. Производитель описывает поиск кода по естественному языку, коду и строкам документации: вопрос может найти реализацию, фрагмент кода — связанную логику, а описание функции — соответствующий код. Модель создаёт векторы для поиска, а не отредактированный файл или готовую программу.\n\nПодготавливайте материалы репозитория вокруг осмысленных единиц кода. Сохраняйте функцию вместе с именем, сигнатурой и комментариями о её назначении. Для более крупного компонента включайте соседние определения, необходимые для понимания операции. Храните репозиторий, версию, путь файла и положение строки отдельно, чтобы результат поиска открывал точный источник, для которого создан эмбеддинг.\n\nПоиск на естественном языке может описывать поведение, например найти часть проекта, проверяющую загрузку до сохранения. Запрос кодом может предоставлять функцию, аналогичное назначение которой нужно найти в другом месте. Выбирайте характерные запросы из реальных задач разработки, включая незнакомые имена, похожие реализации и утилиты, смысл которых зависит от окружающего кода.\n\nКонтекстное окно 32 000 токенов вмещает значительные фрагменты кода. Используйте этот объём осознанно: полная функция с нужными зависимостями может быть информативнее произвольного блока, обрезанного посередине потока управления. Сохраняйте читаемое форматирование и синтаксис языка при извлечении. Если исходный файл больше входного окна, разделяйте его по полезным структурным границам и сохраняйте связь фрагментов с родительским файлом.\n\nVoyage Code 3 поддерживает эмбеддинги размерностью 2 048, 1 024, 512 или 256, а также представления с плавающей точкой, знаковые или беззнаковые восьмибитные и двоичные представления. Эти параметры поддерживают разные размеры индекса репозитория и конфигурации поиска. Проверяйте компактное представление теми же реальными запросами, что и более крупный исходный вариант, оценивая сохранение нужной функции или файла среди полезных результатов.\n\nДля помощника по программированию сначала найдите соответствующие фрагменты источника, затем передайте их вместе со ссылками на файлы компоненту, отвечающему за ответ или внесение изменений. Совпадение по сходству помогает выбрать контекст, но не доказывает взаимозаменяемость двух реализаций. Проверяйте входные данные, побочные эффекты и окружающие контракты найденного кода до его использования для правки.\n\nОтделяйте не связанные между собой версии репозитория через метаданные и сохраняйте прослеживаемость индексируемых версий. При перемещении функции или изменении её поведения обновляйте и вектор, и положение в источнике. Одинаковые настройки эмбеддингов должны описывать индексируемый источник и его запросы. При миграции индекса сравнивайте результаты по существующему набору вопросов, чтобы изменённая модель или представление вектора незаметно не меняли код, показываемый разработчику.\n\nПолезные проверки: находит ли запрос фактическую реализацию, а не только название теста; находит ли строка документации свою функцию; отличается ли семантически связанный код от внешне похожего фрагмента. Сохраняйте возвращённый исходный текст и его положение в результате поиска, чтобы разработчики могли проверить данные. Так специализированные эмбеддинги кода превращаются в практический инструмент навигации и выбора контекста.",
    "about_sha256": "7a62faecaa1a469a228fb832e8fd51d0fb1ee7fc0232e975614f45428c1f130f",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "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 3",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-code-3",
    "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-3"
                ],
                "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-3"
                  ],
                  "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-3"
              },
              "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-3\",\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-3",
        "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-3",
        "request_model_id": "voyage-code-3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage Code 3",
    "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 3 создаёт эмбеддинги для поиска кода по тексту, коду и строкам документации. Окно 32 000 токенов, выбор размерности векторов и квантованный вывод поддерживают поиск по репозиторию и выбор кодового контекста для помощников по программированию.",
    "short_sha256": "d4d092b4a7555efe0f233ac899b7e43901dde1d9465c4a647af52200c6d5d963"
  },
  "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 3 создаёт эмбеддинги для поиска кода по тексту, коду и строкам документации. Окно 32 000 токенов, выбор размерности векторов и квантованный вывод поддерживают поиск по репозиторию и выбор кодового контекста для помощников по программированию.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "4969ad82c401d01fd11fe2e06638e3fae308447acf3f51440e5a19e72a81e208",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "155fcbbac94ea4e9171e67c2724120ef024ab2edb710905ca192703c7a7843e1"
}