{
  "aboutHtml": "<p>Codestral Embed 2505 je model embeddingov od Mistral AI špecializovaný na vyhľadávanie kódu. Prijíma text obsahujúci zdrojový kód alebo dopyt o kóde v prirodzenom jazyku a vracia číselné vektory. Výrobca ho určuje na vyhľadávanie v repozitároch, získavanie kontextu pre programovacích asistentov, analýzu podobnosti a duplicít a zoskupovanie kódu podľa funkcionality alebo štruktúry. Jeho pevný identifikátor vydania je codestral-embed-2505.</p><p>Vstup a reprezentácia</p><p>Vstupom kódu môže byť funkcia, súvisiaci zdrojový fragment alebo iná zmysluplná jednotka repozitára. Dopyt v prirodzenom jazyku môže opisovať hľadané správanie namiesto pomenovania presného symbolu. Embedding reprezentuje tento vstup na porovnávanie; model negeneruje novú implementáciu ani nevykonáva prijatý kód.</p><p>Oficiálne vydanie dokumentuje plný vstupný kontext 8192 tokenov. Na vyhľadávanie výrobca odporúča časti s približne 3000 znakmi a prekrytím 1000 znakov a upozorňuje, že väčšie časti môžu vyhľadávanie zhoršiť. Ide o odporúčania na prípravu vyhľadávania, nie o tokenový limit 3000 znakov. S každou pripravenou položkou zachovajte súbor, symbol a umiestnenie zdroja, aby aplikácia mohla po vyhľadaní vrátiť príslušný kód.</p><p>Presnosť a rozmery výstupu</p><p>Príručka embeddingov kódu dokumentuje výstupné typy float, int8, uint8, binary a ubinary. Float používa 32-bitové hodnoty s jednoduchou presnosťou. Int8 používa 8-bitové celé čísla so znamienkom od -128 do 127, zatiaľ čo uint8 používa 8-bitové hodnoty bez znamienka od 0 do 255. Binary a ubinary ukladajú kvantované jednobitové hodnoty do zbalených 8-bitových prvkov; používajú pritom kontajnery so znamienkom, respektíve bez znamienka.</p><p>Bitovo zbalená reprezentácia mení dĺžku vráteného zoznamu: príručka opisuje jeden zbalený prvok na každých osem logických rozmerov embeddingu. Porovnávanie zohľadňujúce formát sa preto líši od považovania zbalených bajtov za bežné súradnice s pohyblivou rádovou čiarkou. Zvolený typ zachovajte s vektorom a pre indexovaný kód aj jeho dopyt používajte rovnakú reprezentáciu.</p><p>Dokumentácia parametrov uvádza predvolený rozmer 1536 a maximum 3072. Rozmery sú zoradené podľa relevantnosti a výrobca opisuje ponechanie zvoleného počtu prvých rozmerov ako spôsob výberu veľkosti reprezentácie. Rozmer vyberajte konzistentne pre uloženú kolekciu aj nové dopyty. Kratšia alebo kvantovaná reprezentácia mení uloženie a správanie porovnávania; nezväčšuje vstupný kontext ani nemení model na generátor kódu.</p><p>Programovanie rozšírené o vyhľadávanie</p><p>Prvým prípadom použitia vo vydaní je získavanie kontextu na dopĺňanie, úpravu alebo vysvetlenie kódu. Pripravte zmysluplné jednotky kódu a zachovajte revíziu repozitára a identifikátory zdrojov. Otázka o spracovaní konkrétnej chyby môže vyhľadať súvisiace funkcie, ktoré aplikácia potom poskytne programovaciemu modelu spolu so skutočnou požiadavkou na zmenu.</p><p>Praktickým výsledkom je zoradený súbor zdrojových úryvkov s cestami k súborom, symbolmi a obsahom potrebným na pochopenie ich správania. Vyhľadané úryvky môže otvoriť vývojár alebo ich možno odovzdať asistentovi. Codestral Embed vykonáva krok reprezentácie; samostatný komponent vyberá výsledky a generatívny model píše vysvetlenie alebo navrhovaný kód.</p><p>Sémantické vyhľadávanie a podobnosť</p><p>Výrobca opisuje vyhľadávanie kódu pomocou dopytov v prirodzenom jazyku alebo v kóde. Vývojár môže žiadať implementáciu správania, aj keď sa názov funkcie líši od znenia požiadavky. Zahrňte správanie a podmienky, ktoré rozlišujú zamýšľanú implementáciu; všeobecný dopyt na celý podsystém môže vyhľadať súvisiaci materiál bez zodpovedania konkrétnej otázky.</p><p>Vydanie tiež opisuje hľadanie takmer duplicitného alebo funkčne podobného kódu napriek lexikálnym rozdielom. Takéto výsledky môžu pomôcť nájsť opätovne použiteľnú implementáciu alebo určiť kód vyžadujúci ďalšiu kontrolu. Podobnosť v priestore embeddingov je signálom na preskúmanie zdroja; nepreukazuje totožné správanie dvoch fragmentov pre každý vstup.</p><p>Zhlukovanie, analytika a porovnávanie</p><p>Embeddingy kódu možno používať na zoskupovanie kódu podľa funkcionality alebo štruktúry a na skúmanie zloženia repozitára. Pôvodné úryvky a identifikátory ponechajte dostupné, aby skupinu mohol interpretovať človek alebo neskorší krok aplikácie. Zhluk je zoskupenie založené na reprezentácii, nie automaticky overený opis architektúry.</p><p>Príklady výrobcu s vektormi s pohyblivou rádovou čiarkou používajú embeddingy normalizované na jednotkovú normu, pri ktorých kosínusová podobnosť, skalárny súčin a euklidovská vzdialenosť dávajú konzistentné poradie. Kvantovaný a bitovo zbalený výstup má zachovať vlastné spracovanie formátu namiesto preberania predpokladu o surových súradniciach s pohyblivou rádovou čiarkou. Zverejnený koncový bod tiež zachováva indexy vstupov, čo pomáha uchovať prepojenie každého vektora so zdrojovou položkou.</p><p>Edícia a praktické hranice</p><p>Presná stránka modelu uvádza postupy embeddingov a dávkového spracovania s označením kontextu 8k, zatiaľ čo vydanie uvádza hodnotu 8192 tokenov. Pomenovanú edíciu 2505, zvolený výstupný rozmer a typ zachovajte v celom postupe kolekcie a dopytov. Ide o vektorový výstup orientovaný na kód, odlišný od dopĺňania textu Codestral aj od textového modelu Mistral Embed s pevným rozmerom.</p><p>Pripravte jednotky kódu nesúce relevantné správanie, zachovajte ich umiestnenie v zdroji a uveďte otázku určujúcu, čo treba nájsť. Užitočným artefaktom je vyhľadateľná reprezentácia prepojená so skutočným kódom, ktorá podporuje ďalší krok vysvetľovania, úpravy alebo vývojárskej kontroly bez vykonávania tohto kroku.</p>",
  "aboutText": "Codestral Embed 2505 je model embeddingov od Mistral AI špecializovaný na vyhľadávanie kódu. Prijíma text obsahujúci zdrojový kód alebo dopyt o kóde v prirodzenom jazyku a vracia číselné vektory. Výrobca ho určuje na vyhľadávanie v repozitároch, získavanie kontextu pre programovacích asistentov, analýzu podobnosti a duplicít a zoskupovanie kódu podľa funkcionality alebo štruktúry. Jeho pevný identifikátor vydania je codestral-embed-2505.\n\nVstup a reprezentácia\n\nVstupom kódu môže byť funkcia, súvisiaci zdrojový fragment alebo iná zmysluplná jednotka repozitára. Dopyt v prirodzenom jazyku môže opisovať hľadané správanie namiesto pomenovania presného symbolu. Embedding reprezentuje tento vstup na porovnávanie; model negeneruje novú implementáciu ani nevykonáva prijatý kód.\n\nOficiálne vydanie dokumentuje plný vstupný kontext 8192 tokenov. Na vyhľadávanie výrobca odporúča časti s približne 3000 znakmi a prekrytím 1000 znakov a upozorňuje, že väčšie časti môžu vyhľadávanie zhoršiť. Ide o odporúčania na prípravu vyhľadávania, nie o tokenový limit 3000 znakov. S každou pripravenou položkou zachovajte súbor, symbol a umiestnenie zdroja, aby aplikácia mohla po vyhľadaní vrátiť príslušný kód.\n\nPresnosť a rozmery výstupu\n\nPríručka embeddingov kódu dokumentuje výstupné typy float, int8, uint8, binary a ubinary. Float používa 32-bitové hodnoty s jednoduchou presnosťou. Int8 používa 8-bitové celé čísla so znamienkom od -128 do 127, zatiaľ čo uint8 používa 8-bitové hodnoty bez znamienka od 0 do 255. Binary a ubinary ukladajú kvantované jednobitové hodnoty do zbalených 8-bitových prvkov; používajú pritom kontajnery so znamienkom, respektíve bez znamienka.\n\nBitovo zbalená reprezentácia mení dĺžku vráteného zoznamu: príručka opisuje jeden zbalený prvok na každých osem logických rozmerov embeddingu. Porovnávanie zohľadňujúce formát sa preto líši od považovania zbalených bajtov za bežné súradnice s pohyblivou rádovou čiarkou. Zvolený typ zachovajte s vektorom a pre indexovaný kód aj jeho dopyt používajte rovnakú reprezentáciu.\n\nDokumentácia parametrov uvádza predvolený rozmer 1536 a maximum 3072. Rozmery sú zoradené podľa relevantnosti a výrobca opisuje ponechanie zvoleného počtu prvých rozmerov ako spôsob výberu veľkosti reprezentácie. Rozmer vyberajte konzistentne pre uloženú kolekciu aj nové dopyty. Kratšia alebo kvantovaná reprezentácia mení uloženie a správanie porovnávania; nezväčšuje vstupný kontext ani nemení model na generátor kódu.\n\nProgramovanie rozšírené o vyhľadávanie\n\nPrvým prípadom použitia vo vydaní je získavanie kontextu na dopĺňanie, úpravu alebo vysvetlenie kódu. Pripravte zmysluplné jednotky kódu a zachovajte revíziu repozitára a identifikátory zdrojov. Otázka o spracovaní konkrétnej chyby môže vyhľadať súvisiace funkcie, ktoré aplikácia potom poskytne programovaciemu modelu spolu so skutočnou požiadavkou na zmenu.\n\nPraktickým výsledkom je zoradený súbor zdrojových úryvkov s cestami k súborom, symbolmi a obsahom potrebným na pochopenie ich správania. Vyhľadané úryvky môže otvoriť vývojár alebo ich možno odovzdať asistentovi. Codestral Embed vykonáva krok reprezentácie; samostatný komponent vyberá výsledky a generatívny model píše vysvetlenie alebo navrhovaný kód.\n\nSémantické vyhľadávanie a podobnosť\n\nVýrobca opisuje vyhľadávanie kódu pomocou dopytov v prirodzenom jazyku alebo v kóde. Vývojár môže žiadať implementáciu správania, aj keď sa názov funkcie líši od znenia požiadavky. Zahrňte správanie a podmienky, ktoré rozlišujú zamýšľanú implementáciu; všeobecný dopyt na celý podsystém môže vyhľadať súvisiaci materiál bez zodpovedania konkrétnej otázky.\n\nVydanie tiež opisuje hľadanie takmer duplicitného alebo funkčne podobného kódu napriek lexikálnym rozdielom. Takéto výsledky môžu pomôcť nájsť opätovne použiteľnú implementáciu alebo určiť kód vyžadujúci ďalšiu kontrolu. Podobnosť v priestore embeddingov je signálom na preskúmanie zdroja; nepreukazuje totožné správanie dvoch fragmentov pre každý vstup.\n\nZhlukovanie, analytika a porovnávanie\n\nEmbeddingy kódu možno používať na zoskupovanie kódu podľa funkcionality alebo štruktúry a na skúmanie zloženia repozitára. Pôvodné úryvky a identifikátory ponechajte dostupné, aby skupinu mohol interpretovať človek alebo neskorší krok aplikácie. Zhluk je zoskupenie založené na reprezentácii, nie automaticky overený opis architektúry.\n\nPríklady výrobcu s vektormi s pohyblivou rádovou čiarkou používajú embeddingy normalizované na jednotkovú normu, pri ktorých kosínusová podobnosť, skalárny súčin a euklidovská vzdialenosť dávajú konzistentné poradie. Kvantovaný a bitovo zbalený výstup má zachovať vlastné spracovanie formátu namiesto preberania predpokladu o surových súradniciach s pohyblivou rádovou čiarkou. Zverejnený koncový bod tiež zachováva indexy vstupov, čo pomáha uchovať prepojenie každého vektora so zdrojovou položkou.\n\nEdícia a praktické hranice\n\nPresná stránka modelu uvádza postupy embeddingov a dávkového spracovania s označením kontextu 8k, zatiaľ čo vydanie uvádza hodnotu 8192 tokenov. Pomenovanú edíciu 2505, zvolený výstupný rozmer a typ zachovajte v celom postupe kolekcie a dopytov. Ide o vektorový výstup orientovaný na kód, odlišný od dopĺňania textu Codestral aj od textového modelu Mistral Embed s pevným rozmerom.\n\nPripravte jednotky kódu nesúce relevantné správanie, zachovajte ich umiestnenie v zdroji a uveďte otázku určujúcu, čo treba nájsť. Užitočným artefaktom je vyhľadateľná reprezentácia prepojená so skutočným kódom, ktorá podporuje ďalší krok vysvetľovania, úpravy alebo vývojárskej kontroly bez vykonávania tohto kroku.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "ff320d3ef1ce1bbd1ca1ff4320f433bad96d9243fa9f3e3ec61274f7de0e38fc",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "sk",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Mistral: Codestral Embed 2505</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zavrieť\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Mistral /</span><code>mistralai/codestral-embed-2505</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Skopírovať ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Sekcie karty modelu\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Úvod</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Vstupy a metódy</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Cenník</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Príklady</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Výsledky</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliasy</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Metódy 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|mistralai%2Fcodestral-embed-2505\">Embeddingy</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\">Úvod</h3><p class=\"mdesc-full\">Codestral Embed 2505 reprezentuje kód a dopyty v prirodzenom jazyku ako vektory na vyhľadávanie v repozitároch a získavanie kontextu pre programovacích asistentov. Výrobca dokumentuje kontext 8192 tokenov, konfigurovateľné rozmery do 3072 a výstupné formáty s pohyblivou rádovou čiarkou, celočíselné alebo bitovo zbalené.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Povolené vstupy</dt><dd>Text · token_ids</dd></div><div><dt>Výsledky</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>O modeli</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Codestral Embed 2505 je model embeddingov od Mistral AI špecializovaný na vyhľadávanie kódu. Prijíma text obsahujúci zdrojový kód alebo dopyt o kóde v prirodzenom jazyku a vracia číselné vektory. Výrobca ho určuje na vyhľadávanie v repozitároch, získavanie kontextu pre programovacích asistentov, analýzu podobnosti a duplicít a zoskupovanie kódu podľa funkcionality alebo štruktúry. Jeho pevný identifikátor vydania je codestral-embed-2505.</p><p>Vstup a reprezentácia</p><p>Vstupom kódu môže byť funkcia, súvisiaci zdrojový fragment alebo iná zmysluplná jednotka repozitára. Dopyt v prirodzenom jazyku môže opisovať hľadané správanie namiesto pomenovania presného symbolu. Embedding reprezentuje tento vstup na porovnávanie; model negeneruje novú implementáciu ani nevykonáva prijatý kód.</p><p>Oficiálne vydanie dokumentuje plný vstupný kontext 8192 tokenov. Na vyhľadávanie výrobca odporúča časti s približne 3000 znakmi a prekrytím 1000 znakov a upozorňuje, že väčšie časti môžu vyhľadávanie zhoršiť. Ide o odporúčania na prípravu vyhľadávania, nie o tokenový limit 3000 znakov. S každou pripravenou položkou zachovajte súbor, symbol a umiestnenie zdroja, aby aplikácia mohla po vyhľadaní vrátiť príslušný kód.</p><p>Presnosť a rozmery výstupu</p><p>Príručka embeddingov kódu dokumentuje výstupné typy float, int8, uint8, binary a ubinary. Float používa 32-bitové hodnoty s jednoduchou presnosťou. Int8 používa 8-bitové celé čísla so znamienkom od -128 do 127, zatiaľ čo uint8 používa 8-bitové hodnoty bez znamienka od 0 do 255. Binary a ubinary ukladajú kvantované jednobitové hodnoty do zbalených 8-bitových prvkov; používajú pritom kontajnery so znamienkom, respektíve bez znamienka.</p><p>Bitovo zbalená reprezentácia mení dĺžku vráteného zoznamu: príručka opisuje jeden zbalený prvok na každých osem logických rozmerov embeddingu. Porovnávanie zohľadňujúce formát sa preto líši od považovania zbalených bajtov za bežné súradnice s pohyblivou rádovou čiarkou. Zvolený typ zachovajte s vektorom a pre indexovaný kód aj jeho dopyt používajte rovnakú reprezentáciu.</p><p>Dokumentácia parametrov uvádza predvolený rozmer 1536 a maximum 3072. Rozmery sú zoradené podľa relevantnosti a výrobca opisuje ponechanie zvoleného počtu prvých rozmerov ako spôsob výberu veľkosti reprezentácie. Rozmer vyberajte konzistentne pre uloženú kolekciu aj nové dopyty. Kratšia alebo kvantovaná reprezentácia mení uloženie a správanie porovnávania; nezväčšuje vstupný kontext ani nemení model na generátor kódu.</p><p>Programovanie rozšírené o vyhľadávanie</p><p>Prvým prípadom použitia vo vydaní je získavanie kontextu na dopĺňanie, úpravu alebo vysvetlenie kódu. Pripravte zmysluplné jednotky kódu a zachovajte revíziu repozitára a identifikátory zdrojov. Otázka o spracovaní konkrétnej chyby môže vyhľadať súvisiace funkcie, ktoré aplikácia potom poskytne programovaciemu modelu spolu so skutočnou požiadavkou na zmenu.</p><p>Praktickým výsledkom je zoradený súbor zdrojových úryvkov s cestami k súborom, symbolmi a obsahom potrebným na pochopenie ich správania. Vyhľadané úryvky môže otvoriť vývojár alebo ich možno odovzdať asistentovi. Codestral Embed vykonáva krok reprezentácie; samostatný komponent vyberá výsledky a generatívny model píše vysvetlenie alebo navrhovaný kód.</p><p>Sémantické vyhľadávanie a podobnosť</p><p>Výrobca opisuje vyhľadávanie kódu pomocou dopytov v prirodzenom jazyku alebo v kóde. Vývojár môže žiadať implementáciu správania, aj keď sa názov funkcie líši od znenia požiadavky. Zahrňte správanie a podmienky, ktoré rozlišujú zamýšľanú implementáciu; všeobecný dopyt na celý podsystém môže vyhľadať súvisiaci materiál bez zodpovedania konkrétnej otázky.</p><p>Vydanie tiež opisuje hľadanie takmer duplicitného alebo funkčne podobného kódu napriek lexikálnym rozdielom. Takéto výsledky môžu pomôcť nájsť opätovne použiteľnú implementáciu alebo určiť kód vyžadujúci ďalšiu kontrolu. Podobnosť v priestore embeddingov je signálom na preskúmanie zdroja; nepreukazuje totožné správanie dvoch fragmentov pre každý vstup.</p><p>Zhlukovanie, analytika a porovnávanie</p><p>Embeddingy kódu možno používať na zoskupovanie kódu podľa funkcionality alebo štruktúry a na skúmanie zloženia repozitára. Pôvodné úryvky a identifikátory ponechajte dostupné, aby skupinu mohol interpretovať človek alebo neskorší krok aplikácie. Zhluk je zoskupenie založené na reprezentácii, nie automaticky overený opis architektúry.</p><p>Príklady výrobcu s vektormi s pohyblivou rádovou čiarkou používajú embeddingy normalizované na jednotkovú normu, pri ktorých kosínusová podobnosť, skalárny súčin a euklidovská vzdialenosť dávajú konzistentné poradie. Kvantovaný a bitovo zbalený výstup má zachovať vlastné spracovanie formátu namiesto preberania predpokladu o surových súradniciach s pohyblivou rádovou čiarkou. Zverejnený koncový bod tiež zachováva indexy vstupov, čo pomáha uchovať prepojenie každého vektora so zdrojovou položkou.</p><p>Edícia a praktické hranice</p><p>Presná stránka modelu uvádza postupy embeddingov a dávkového spracovania s označením kontextu 8k, zatiaľ čo vydanie uvádza hodnotu 8192 tokenov. Pomenovanú edíciu 2505, zvolený výstupný rozmer a typ zachovajte v celom postupe kolekcie a dopytov. Ide o vektorový výstup orientovaný na kód, odlišný od dopĺňania textu Codestral aj od textového modelu Mistral Embed s pevným rozmerom.</p><p>Pripravte jednotky kódu nesúce relevantné správanie, zachovajte ich umiestnenie v zdroji a uveďte otázku určujúcu, čo treba nájsť. Užitočným artefaktom je vyhľadateľná reprezentácia prepojená so skutočným kódom, ktorá podporuje ďalší krok vysvetľovania, úpravy alebo vývojárskej kontroly bez vykonávania tohto kroku.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Embeddingy</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Vstup</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Výstup</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>8 192 tokens</dd></div><div><dt>Výstupný formát</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th><th>Požiadavka</th><th>Hodnoty a limity</th><th>Predvolené</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požiadavka\"><span class=\"card-cell-label\">Požiadavka</span>Povinné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>mistralai/codestral-embed-2505</div></td><td data-cell-label=\"Predvolené\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predvolené</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Požiadavka\"><span class=\"card-cell-label\">Požiadavka</span>Povinné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Minimálny počet položiek: 1</div><div>Podmienky: Neprázdna homogénna dávka. ID tokenov sú nezáporné celé čísla.</div><div>Vstupný rozpočet: Maximum: 8 192 · Textová jednotka: bajty UTF8 · Jednotka tokenov: prvky poľa tokenov</div></td><td data-cell-label=\"Predvolené\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predvolené</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Požiadavka\"><span class=\"card-cell-label\">Požiadavka</span>Voliteľné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Predvolené\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Predvolené</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Požiadavka\"><span class=\"card-cell-label\">Požiadavka</span>Nepodporované</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Predvolené\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predvolené</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požiadavka\"><span class=\"card-cell-label\">Požiadavka</span>Voliteľné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Predvolené\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predvolené</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požiadavka\"><span class=\"card-cell-label\">Požiadavka</span>Voliteľné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Predvolené\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predvolené</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Požiadavka\"><span class=\"card-cell-label\">Požiadavka</span>Voliteľné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmienky: Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.</div></td><td data-cell-label=\"Predvolené\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predvolené</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Požiadavka\"><span class=\"card-cell-label\">Požiadavka</span>Voliteľné</td><td data-cell-label=\"Hodnoty a limity\"><span class=\"card-cell-label\">Hodnoty a limity</span><div>Podmienky: provider.options sa odmieta</div></td><td data-cell-label=\"Predvolené\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Predvolené</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinácie vstupných podkladov</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parametre a životný cyklus metódy</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Špecifikácia</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Špecifikácia\"><span class=\"card-cell-label\">Špecifikácia</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Špecifikácia\"><span class=\"card-cell-label\">Špecifikácia</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Špecifikácia\"><span class=\"card-cell-label\">Špecifikácia</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Špecifikácia\"><span class=\"card-cell-label\">Špecifikácia</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Špecifikácia\"><span class=\"card-cell-label\">Špecifikácia</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Špecifikácia\"><span class=\"card-cell-label\">Špecifikácia</span>8192</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Špecifikácia\"><span class=\"card-cell-label\">Špecifikácia</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Špecifikácia\"><span class=\"card-cell-label\">Špecifikácia</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Životný cyklus: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Uchovajte každý index a rozmer vektora.</p><p class=\"note-s\">Názov multimodálneho modelu neznamená, že na tejto konkrétnej trase možno použiť objekty obrázkov.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Cenník</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.</p><dl data-price-conditions><dt>Rýchly režim</dt><dd>Štandardná sadzba <span class=\"note-s\">Keď je zvolený rýchly režim</span></dd><dt>Režim Flex</dt><dd>Štandardná sadzba <span class=\"note-s\">Keď je zvolený režim flex</span></dd><dt>Maximálna úroveň uvažovania</dt><dd>Štandardná sadzba <span class=\"note-s\">Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Sadzby Ailoot</h4><h4>Ceny podľa konfigurácie</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurácia</th><th>Sadzobník</th><th>Poplatok</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurácia\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurácia</span>Základné sadzby za tokeny</th><td data-cell-label=\"Sadzobník\"><span class=\"card-cell-label\">Sadzobník</span>Základná sadzba</td><td data-cell-label=\"Poplatok\"><span class=\"card-cell-label\">Poplatok</span><div><span>Vstup · Vstupné tokeny</span> <b>$0.0003</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenov</span></div><div><span>Výstup · Výstupné tokeny</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenov</span></div><div><span>Vstup · Čítanie cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenov</span></div><div><span>Vstup · Zápis do cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenov</span></div><div><span>Vstup · Zápis do cache, 1 hod</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenov</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. <a href=\"/docs/sk/billing/reserve/\">Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Príklady požiadaviek</h3><h4>Ailoot Ultra · Embeddingy</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Varianty kódu\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1892-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1892-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1892-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1892-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Skopírovať kód\"><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-1892-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1892-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;mistralai/codestral-embed-2505&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1892-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1892-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;mistralai/codestral-embed-2505&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Prijať a uložiť výsledky</h3><h4>Ailoot Ultra · Embeddingy</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Uchovať všetky dokončené výsledky</h5><p class=\"note-s\">Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.</p><p class=\"note-s\">Uchovajte každý vektor spolu s jeho indexom. Počet vektorov sa musí rovnať počtu vstupov; rozmery musia byť konzistentné.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Ak treba overiť pôvodnú odpoveď</h5><p class=\"note-s\">Nezavádza sa žiadny koncový bod pre úlohy tvorby embeddingov.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Polia odpovede</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Chyby a ďalšie kroky</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Odpoveď</th><th>Podmienka</th><th>Ďalší krok</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Odpoveď\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Odpoveď</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Podmienka\"><span class=\"card-cell-label\">Podmienka</span>Neplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra</td><td data-cell-label=\"Ďalší krok\"><span class=\"card-cell-label\">Ďalší krok</span>Pred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasy</h3><h4>Aliasy modelov</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;fmt=embeddings\"><code>mistralai/codestral-embed-2505</code></a></span></p><h4>Aliasy ciest metód</h4><p class=\"note-s\">Použite cesty metód uvedené vyššie.</p><h4>Súvisiace ID na volanie</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fcodestral-embed-2505&amp;fmt=embeddings\"><code>mistralai/codestral-embed-2505</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|mistralai%2Fcodestral-embed-2505",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Neplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Pred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Nezavádza sa žiadny koncový bod pre úlohy tvorby embeddingov."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Uchovajte každý vektor spolu s jeho indexom. Počet vektorov sa musí rovnať počtu vstupov; rozmery musia byť konzistentné.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mistralai/codestral-embed-2505"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "bajty UTF8",
                  "token_unit": "prvky poľa tokenov"
                },
                "conditions": "Neprázdna homogénna dávka. ID tokenov sú nezáporné celé čísla.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options sa odmieta",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Uchovajte každý index a rozmer vektora.",
            "Názov multimodálneho modelu neznamená, že na tejto konkrétnej trase možno použiť objekty obrázkov."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základné sadzby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"mistralai/codestral-embed-2505\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='mistralai/codestral-embed-2505',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Rýchly režim",
            "value": "Štandardná sadzba",
            "when": "Keď je zvolený rýchly režim"
          },
          {
            "label": "Režim Flex",
            "value": "Štandardná sadzba",
            "when": "Keď je zvolený režim flex"
          },
          {
            "label": "Maximálna úroveň uvažovania",
            "value": "Štandardná sadzba",
            "when": "Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)"
          }
        ],
        "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": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "mistralai/codestral-embed-2505",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "e5d36f51c48ac31d5ab618bded2538d66a346298e2f511f1b00bbbfc4a64ef49",
    "input_html_sha256": "5369edd3342b3b54d1bd19ba98752150f08306d97240189ed25c03638242e486",
    "private_audit_sha256": "d31a0340eee3ee08c6c6d1030f29ab0de0d5d4d536fc63d78f263b711e6ed029",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-codestral-embed-2505/",
    "description": "Codestral Embed 2505 reprezentuje kód a dopyty v prirodzenom jazyku ako vektory na vyhľadávanie v repozitároch a získavanie kontextu pre programovacích asistentov. Výrobca dokumentuje kontext 8192 tokenov, konfigurovateľné rozmery do 3072 a výstupné formáty s pohyblivou rádovou čiarkou, celočíselné alebo bitovo zbalené.",
    "locale": "sk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-codestral-embed-2505/index.md",
    "title": "Mistral: Codestral Embed 2505 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sk/mistralai-codestral-embed-2505/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Codestral Embed 2505 je model embeddingov od Mistral AI špecializovaný na vyhľadávanie kódu. Prijíma text obsahujúci zdrojový kód alebo dopyt o kóde v prirodzenom jazyku a vracia číselné vektory. Výrobca ho určuje na vyhľadávanie v repozitároch, získavanie kontextu pre programovacích asistentov, analýzu podobnosti a duplicít a zoskupovanie kódu podľa funkcionality alebo štruktúry. Jeho pevný identifikátor vydania je codestral-embed-2505.\n\nVstup a reprezentácia\n\nVstupom kódu môže byť funkcia, súvisiaci zdrojový fragment alebo iná zmysluplná jednotka repozitára. Dopyt v prirodzenom jazyku môže opisovať hľadané správanie namiesto pomenovania presného symbolu. Embedding reprezentuje tento vstup na porovnávanie; model negeneruje novú implementáciu ani nevykonáva prijatý kód.\n\nOficiálne vydanie dokumentuje plný vstupný kontext 8192 tokenov. Na vyhľadávanie výrobca odporúča časti s približne 3000 znakmi a prekrytím 1000 znakov a upozorňuje, že väčšie časti môžu vyhľadávanie zhoršiť. Ide o odporúčania na prípravu vyhľadávania, nie o tokenový limit 3000 znakov. S každou pripravenou položkou zachovajte súbor, symbol a umiestnenie zdroja, aby aplikácia mohla po vyhľadaní vrátiť príslušný kód.\n\nPresnosť a rozmery výstupu\n\nPríručka embeddingov kódu dokumentuje výstupné typy float, int8, uint8, binary a ubinary. Float používa 32-bitové hodnoty s jednoduchou presnosťou. Int8 používa 8-bitové celé čísla so znamienkom od -128 do 127, zatiaľ čo uint8 používa 8-bitové hodnoty bez znamienka od 0 do 255. Binary a ubinary ukladajú kvantované jednobitové hodnoty do zbalených 8-bitových prvkov; používajú pritom kontajnery so znamienkom, respektíve bez znamienka.\n\nBitovo zbalená reprezentácia mení dĺžku vráteného zoznamu: príručka opisuje jeden zbalený prvok na každých osem logických rozmerov embeddingu. Porovnávanie zohľadňujúce formát sa preto líši od považovania zbalených bajtov za bežné súradnice s pohyblivou rádovou čiarkou. Zvolený typ zachovajte s vektorom a pre indexovaný kód aj jeho dopyt používajte rovnakú reprezentáciu.\n\nDokumentácia parametrov uvádza predvolený rozmer 1536 a maximum 3072. Rozmery sú zoradené podľa relevantnosti a výrobca opisuje ponechanie zvoleného počtu prvých rozmerov ako spôsob výberu veľkosti reprezentácie. Rozmer vyberajte konzistentne pre uloženú kolekciu aj nové dopyty. Kratšia alebo kvantovaná reprezentácia mení uloženie a správanie porovnávania; nezväčšuje vstupný kontext ani nemení model na generátor kódu.\n\nProgramovanie rozšírené o vyhľadávanie\n\nPrvým prípadom použitia vo vydaní je získavanie kontextu na dopĺňanie, úpravu alebo vysvetlenie kódu. Pripravte zmysluplné jednotky kódu a zachovajte revíziu repozitára a identifikátory zdrojov. Otázka o spracovaní konkrétnej chyby môže vyhľadať súvisiace funkcie, ktoré aplikácia potom poskytne programovaciemu modelu spolu so skutočnou požiadavkou na zmenu.\n\nPraktickým výsledkom je zoradený súbor zdrojových úryvkov s cestami k súborom, symbolmi a obsahom potrebným na pochopenie ich správania. Vyhľadané úryvky môže otvoriť vývojár alebo ich možno odovzdať asistentovi. Codestral Embed vykonáva krok reprezentácie; samostatný komponent vyberá výsledky a generatívny model píše vysvetlenie alebo navrhovaný kód.\n\nSémantické vyhľadávanie a podobnosť\n\nVýrobca opisuje vyhľadávanie kódu pomocou dopytov v prirodzenom jazyku alebo v kóde. Vývojár môže žiadať implementáciu správania, aj keď sa názov funkcie líši od znenia požiadavky. Zahrňte správanie a podmienky, ktoré rozlišujú zamýšľanú implementáciu; všeobecný dopyt na celý podsystém môže vyhľadať súvisiaci materiál bez zodpovedania konkrétnej otázky.\n\nVydanie tiež opisuje hľadanie takmer duplicitného alebo funkčne podobného kódu napriek lexikálnym rozdielom. Takéto výsledky môžu pomôcť nájsť opätovne použiteľnú implementáciu alebo určiť kód vyžadujúci ďalšiu kontrolu. Podobnosť v priestore embeddingov je signálom na preskúmanie zdroja; nepreukazuje totožné správanie dvoch fragmentov pre každý vstup.\n\nZhlukovanie, analytika a porovnávanie\n\nEmbeddingy kódu možno používať na zoskupovanie kódu podľa funkcionality alebo štruktúry a na skúmanie zloženia repozitára. Pôvodné úryvky a identifikátory ponechajte dostupné, aby skupinu mohol interpretovať človek alebo neskorší krok aplikácie. Zhluk je zoskupenie založené na reprezentácii, nie automaticky overený opis architektúry.\n\nPríklady výrobcu s vektormi s pohyblivou rádovou čiarkou používajú embeddingy normalizované na jednotkovú normu, pri ktorých kosínusová podobnosť, skalárny súčin a euklidovská vzdialenosť dávajú konzistentné poradie. Kvantovaný a bitovo zbalený výstup má zachovať vlastné spracovanie formátu namiesto preberania predpokladu o surových súradniciach s pohyblivou rádovou čiarkou. Zverejnený koncový bod tiež zachováva indexy vstupov, čo pomáha uchovať prepojenie každého vektora so zdrojovou položkou.\n\nEdícia a praktické hranice\n\nPresná stránka modelu uvádza postupy embeddingov a dávkového spracovania s označením kontextu 8k, zatiaľ čo vydanie uvádza hodnotu 8192 tokenov. Pomenovanú edíciu 2505, zvolený výstupný rozmer a typ zachovajte v celom postupe kolekcie a dopytov. Ide o vektorový výstup orientovaný na kód, odlišný od dopĺňania textu Codestral aj od textového modelu Mistral Embed s pevným rozmerom.\n\nPripravte jednotky kódu nesúce relevantné správanie, zachovajte ich umiestnenie v zdroji a uveďte otázku určujúcu, čo treba nájsť. Užitočným artefaktom je vyhľadateľná reprezentácia prepojená so skutočným kódom, ktorá podporuje ďalší krok vysvetľovania, úpravy alebo vývojárskej kontroly bez vykonávania tohto kroku.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Mistral",
    "available": null,
    "canonical_model": "mistralai/codestral-embed-2505",
    "capabilities": {
      "context_length": 8192,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "Úplný cenník konfigurácie nájdete v podrobnostiach."
      }
    ],
    "ctx": 8192,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "mistralai/codestral-embed-2505",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Neplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Pred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Nezavádza sa žiadny koncový bod pre úlohy tvorby embeddingov."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Uchovajte každý vektor spolu s jeho indexom. Počet vektorov sa musí rovnať počtu vstupov; rozmery musia byť konzistentné.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mistralai/codestral-embed-2505"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "text_unit": "bajty UTF8",
                  "token_unit": "prvky poľa tokenov"
                },
                "conditions": "Neprázdna homogénna dávka. ID tokenov sú nezáporné celé čísla.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Zdroj povoľuje toto pole metadát vo formáte JSON; presný význam na strane dodávateľa sa líši podľa modelu.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options sa odmieta",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Uchovajte každý index a rozmer vektora.",
            "Názov multimodálneho modelu neznamená, že na tejto konkrétnej trase možno použiť objekty obrázkov."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 8192,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základné sadzby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"mistralai/codestral-embed-2505\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='mistralai/codestral-embed-2505',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.3,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Rýchly režim",
            "value": "Štandardná sadzba",
            "when": "Keď je zvolený rýchly režim"
          },
          {
            "label": "Režim Flex",
            "value": "Štandardná sadzba",
            "when": "Keď je zvolený režim flex"
          },
          {
            "label": "Maximálna úroveň uvažovania",
            "value": "Štandardná sadzba",
            "when": "Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)"
          }
        ],
        "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": "0.0003000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
                "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": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "request_model_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Mistral: Codestral Embed 2505",
    "price": {
      "in": 0.3,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.3,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0003000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000003",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "mistralai/codestral-embed-2505",
    "short": "Codestral Embed 2505 reprezentuje kód a dopyty v prirodzenom jazyku ako vektory na vyhľadávanie v repozitároch a získavanie kontextu pre programovacích asistentov. Výrobca dokumentuje kontext 8192 tokenov, konfigurovateľné rozmery do 3072 a výstupné formáty s pohyblivou rádovou čiarkou, celočíselné alebo bitovo zbalené."
  },
  "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": "Codestral Embed 2505 reprezentuje kód a dopyty v prirodzenom jazyku ako vektory na vyhľadávanie v repozitároch a získavanie kontextu pre programovacích asistentov. Výrobca dokumentuje kontext 8192 tokenov, konfigurovateľné rozmery do 3072 a výstupné formáty s pohyblivou rádovou čiarkou, celočíselné alebo bitovo zbalené.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "91260deb845dec8068182330abaa8710815e156f1aa64dc7a8ce1d0f5d46e319",
    "renderer_sha256": "94893ba0fa4d7b7d32370787b705f436a4c2569f84ec7b33063549adc74b07e0"
  },
  "sourceRevision": "b14c8440e12d283be29000be93e3862fd3e3bd33b6774e9bd8a71c790b74b15f"
}