{
  "aboutHtml": "<p>Llama Nemotron Embed VL 1B V2 je embeddingový model od NVIDIA na multimodálne vyhľadávanie podkladov pre odpovede na otázky. Dokáže reprezentovať dokument ako text, obrázok alebo kombináciu obrázka a textu. Textový dopyt potom umožňuje vyhľadať súvisiace dokumenty. Jeho publikovaný profil podporuje obrázky dokumentov obsahujúce text, tabuľky, grafy a infografiky a vracia embeddingové vektory.</p><h4>Pripravte identifikovateľné položky dokumentov</h4><p>Každý vstup udržiavajte prepojený so zdrojovým dokumentom, stranou alebo pasážou, ktorú reprezentuje. Pri vizuálnej strane zachovajte obrázok aj prípadný sprievodný text, ktorý k nemu patrí. Pri textovej pasáži uchovajte jej názov alebo označenie sekcie, ak pomáha interpretovať neskoršiu zhodu. Vďaka týmto identifikátorom zdrojov je nájdená položka použiteľná ako podklad, nielen ako číselný výsledok podobnosti.</p><p>Hranice položiek voľte podľa materiálu, ktorý používateľ potrebuje nájsť. Graf a jeho vysvetlenie môžu patriť k sebe; nesúvisiace strany by si mali zachovať samostatnú identitu. Overte, či je vstup čitateľný a či text alebo obrázok obsahuje informácie, ktoré má zamýšľaný dopyt vyhľadať.</p><h4>Textové dopyty a vektorové vyhľadávanie</h4><p>Úlohou modelu je vytvárať vektory na vyhľadávanie, pričom profil opisuje text ako formu dopytu. Dopyt a indexované položky spracúvajte v kompatibilnej konfigurácii embeddingov. Aplikácia vektory ukladá, porovnáva ich a vracia zodpovedajúce zdrojové položky. Nájdený dokument zostáva materiálom, ktorý treba skontrolovať alebo odovzdať do neskoršieho kroku generovania odpovede.</p><p>Užitočná testovacia množina obsahuje otázky, ktoré používatelia skutočne kladú, a strany, ktoré by sa mali nájsť. Nesprávne alebo chýbajúce zhody skúmajte podľa zdrojového obsahu a hraníc položiek. Pri každej vybranej pasáži alebo obrázku zachovajte úplný identifikátor dokumentu, aby sa dal výsledok overiť v kontexte.</p><h4>Limit vstupu a výstup vyhľadávania</h4><p>Zdokumentovaný profil hostovanej služby uvádza až 131 072 tokenov na vstup. Väčšie zdrojové súbory rozdeľte na samostatné označené vstupy a zachovajte ich vzájomné vzťahy. Vektorový výstup tohto profilu nie je generovanou súvislou textovou odpoveďou ani prepisom; neskoršia fáza aplikácie môže použiť nájdené podklady na zodpovedanie otázky.</p><p>Dokončený výstup vyhľadávania spája dopyt, vybrané zdrojové položky a ich identifikátory. Zaznamenajte embeddingový model a prípravu vstupov použité pre index, aby sa neskoršie zmeny dali odlíšiť od zmien zdrojovej kolekcie.</p>",
  "aboutText": "Llama Nemotron Embed VL 1B V2 je embeddingový model od NVIDIA na multimodálne vyhľadávanie podkladov pre odpovede na otázky. Dokáže reprezentovať dokument ako text, obrázok alebo kombináciu obrázka a textu. Textový dopyt potom umožňuje vyhľadať súvisiace dokumenty. Jeho publikovaný profil podporuje obrázky dokumentov obsahujúce text, tabuľky, grafy a infografiky a vracia embeddingové vektory.\n\n### Pripravte identifikovateľné položky dokumentov\n\nKaždý vstup udržiavajte prepojený so zdrojovým dokumentom, stranou alebo pasážou, ktorú reprezentuje. Pri vizuálnej strane zachovajte obrázok aj prípadný sprievodný text, ktorý k nemu patrí. Pri textovej pasáži uchovajte jej názov alebo označenie sekcie, ak pomáha interpretovať neskoršiu zhodu. Vďaka týmto identifikátorom zdrojov je nájdená položka použiteľná ako podklad, nielen ako číselný výsledok podobnosti.\n\nHranice položiek voľte podľa materiálu, ktorý používateľ potrebuje nájsť. Graf a jeho vysvetlenie môžu patriť k sebe; nesúvisiace strany by si mali zachovať samostatnú identitu. Overte, či je vstup čitateľný a či text alebo obrázok obsahuje informácie, ktoré má zamýšľaný dopyt vyhľadať.\n\n### Textové dopyty a vektorové vyhľadávanie\n\nÚlohou modelu je vytvárať vektory na vyhľadávanie, pričom profil opisuje text ako formu dopytu. Dopyt a indexované položky spracúvajte v kompatibilnej konfigurácii embeddingov. Aplikácia vektory ukladá, porovnáva ich a vracia zodpovedajúce zdrojové položky. Nájdený dokument zostáva materiálom, ktorý treba skontrolovať alebo odovzdať do neskoršieho kroku generovania odpovede.\n\nUžitočná testovacia množina obsahuje otázky, ktoré používatelia skutočne kladú, a strany, ktoré by sa mali nájsť. Nesprávne alebo chýbajúce zhody skúmajte podľa zdrojového obsahu a hraníc položiek. Pri každej vybranej pasáži alebo obrázku zachovajte úplný identifikátor dokumentu, aby sa dal výsledok overiť v kontexte.\n\n### Limit vstupu a výstup vyhľadávania\n\nZdokumentovaný profil hostovanej služby uvádza až 131 072 tokenov na vstup. Väčšie zdrojové súbory rozdeľte na samostatné označené vstupy a zachovajte ich vzájomné vzťahy. Vektorový výstup tohto profilu nie je generovanou súvislou textovou odpoveďou ani prepisom; neskoršia fáza aplikácie môže použiť nájdené podklady na zodpovedanie otázky.\n\nDokončený výstup vyhľadávania spája dopyt, vybrané zdrojové položky a ich identifikátory. Zaznamenajte embeddingový model a prípravu vstupov použité pre index, aby sa neskoršie zmeny dali odlíšiť od zmien zdrojovej kolekcie.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "2b9bd47a927e5445322aaccceb2d3e4b20b678fe41adf47b7267ca1d17c10135",
    "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\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zavrieť\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free</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|nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree\">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\">Llama Nemotron Embed VL 1B V2 je multimodálny embeddingový model od NVIDIA na vyhľadávanie. Prevádza text, obrázky alebo kombinované vstupy dokumentov na vektory a podporuje vyhľadávanie pomocou textových dopytov v dokumentoch s tabuľkami, grafmi, textom a infografikami.</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>Llama Nemotron Embed VL 1B V2 je embeddingový model od NVIDIA na multimodálne vyhľadávanie podkladov pre odpovede na otázky. Dokáže reprezentovať dokument ako text, obrázok alebo kombináciu obrázka a textu. Textový dopyt potom umožňuje vyhľadať súvisiace dokumenty. Jeho publikovaný profil podporuje obrázky dokumentov obsahujúce text, tabuľky, grafy a infografiky a vracia embeddingové vektory.</p><h4>Pripravte identifikovateľné položky dokumentov</h4><p>Každý vstup udržiavajte prepojený so zdrojovým dokumentom, stranou alebo pasážou, ktorú reprezentuje. Pri vizuálnej strane zachovajte obrázok aj prípadný sprievodný text, ktorý k nemu patrí. Pri textovej pasáži uchovajte jej názov alebo označenie sekcie, ak pomáha interpretovať neskoršiu zhodu. Vďaka týmto identifikátorom zdrojov je nájdená položka použiteľná ako podklad, nielen ako číselný výsledok podobnosti.</p><p>Hranice položiek voľte podľa materiálu, ktorý používateľ potrebuje nájsť. Graf a jeho vysvetlenie môžu patriť k sebe; nesúvisiace strany by si mali zachovať samostatnú identitu. Overte, či je vstup čitateľný a či text alebo obrázok obsahuje informácie, ktoré má zamýšľaný dopyt vyhľadať.</p><h4>Textové dopyty a vektorové vyhľadávanie</h4><p>Úlohou modelu je vytvárať vektory na vyhľadávanie, pričom profil opisuje text ako formu dopytu. Dopyt a indexované položky spracúvajte v kompatibilnej konfigurácii embeddingov. Aplikácia vektory ukladá, porovnáva ich a vracia zodpovedajúce zdrojové položky. Nájdený dokument zostáva materiálom, ktorý treba skontrolovať alebo odovzdať do neskoršieho kroku generovania odpovede.</p><p>Užitočná testovacia množina obsahuje otázky, ktoré používatelia skutočne kladú, a strany, ktoré by sa mali nájsť. Nesprávne alebo chýbajúce zhody skúmajte podľa zdrojového obsahu a hraníc položiek. Pri každej vybranej pasáži alebo obrázku zachovajte úplný identifikátor dokumentu, aby sa dal výsledok overiť v kontexte.</p><h4>Limit vstupu a výstup vyhľadávania</h4><p>Zdokumentovaný profil hostovanej služby uvádza až 131 072 tokenov na vstup. Väčšie zdrojové súbory rozdeľte na samostatné označené vstupy a zachovajte ich vzájomné vzťahy. Vektorový výstup tohto profilu nie je generovanou súvislou textovou odpoveďou ani prepisom; neskoršia fáza aplikácie môže použiť nájdené podklady na zodpovedanie otázky.</p><p>Dokončený výstup vyhľadávania spája dopyt, vybrané zdrojové položky a ich identifikátory. Zaznamenajte embeddingový model a prípravu vstupov použité pre index, aby sa neskoršie zmeny dali odlíšiť od zmien zdrojovej kolekcie.</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>131 072 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>nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free</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: 131 072 · 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>131072</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</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-1992-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1992-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1992-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1992-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-1992-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1992-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;nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free&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-1992-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1992-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;nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free&#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=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free</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=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fllama-nemotron-embed-vl-1b-v2%3Afree",
      "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": [
                  "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 131072,
                  "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": 131072,
            "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": 131072,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základné sadzby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free\", \"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='nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free',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,
        "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",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "dd265e262632528a215271145fbb7797a2845348081e7ae0279099e84f2287e5",
    "input_html_sha256": "dca33e7cd18dfedc044857fa25949e260eeea26284f86b7a90d2d00c015b608a",
    "private_audit_sha256": "329c9ac6fbd21dd2b69864c5673a0b586b656eb2cc4ea9eb404ca98266812c5c",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/",
    "description": "Llama Nemotron Embed VL 1B V2 je multimodálny embeddingový model od NVIDIA na vyhľadávanie. Prevádza text, obrázky alebo kombinované vstupy dokumentov na vektory a podporuje vyhľadávanie pomocou textových dopytov v dokumentoch s tabuľkami, grafmi, textom a infografikami.",
    "locale": "sk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-llama-nemotron-embed-vl-1b-v2-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Llama Nemotron Embed VL 1B V2 je embeddingový model od NVIDIA na multimodálne vyhľadávanie podkladov pre odpovede na otázky. Dokáže reprezentovať dokument ako text, obrázok alebo kombináciu obrázka a textu. Textový dopyt potom umožňuje vyhľadať súvisiace dokumenty. Jeho publikovaný profil podporuje obrázky dokumentov obsahujúce text, tabuľky, grafy a infografiky a vracia embeddingové vektory.\n\n### Pripravte identifikovateľné položky dokumentov\n\nKaždý vstup udržiavajte prepojený so zdrojovým dokumentom, stranou alebo pasážou, ktorú reprezentuje. Pri vizuálnej strane zachovajte obrázok aj prípadný sprievodný text, ktorý k nemu patrí. Pri textovej pasáži uchovajte jej názov alebo označenie sekcie, ak pomáha interpretovať neskoršiu zhodu. Vďaka týmto identifikátorom zdrojov je nájdená položka použiteľná ako podklad, nielen ako číselný výsledok podobnosti.\n\nHranice položiek voľte podľa materiálu, ktorý používateľ potrebuje nájsť. Graf a jeho vysvetlenie môžu patriť k sebe; nesúvisiace strany by si mali zachovať samostatnú identitu. Overte, či je vstup čitateľný a či text alebo obrázok obsahuje informácie, ktoré má zamýšľaný dopyt vyhľadať.\n\n### Textové dopyty a vektorové vyhľadávanie\n\nÚlohou modelu je vytvárať vektory na vyhľadávanie, pričom profil opisuje text ako formu dopytu. Dopyt a indexované položky spracúvajte v kompatibilnej konfigurácii embeddingov. Aplikácia vektory ukladá, porovnáva ich a vracia zodpovedajúce zdrojové položky. Nájdený dokument zostáva materiálom, ktorý treba skontrolovať alebo odovzdať do neskoršieho kroku generovania odpovede.\n\nUžitočná testovacia množina obsahuje otázky, ktoré používatelia skutočne kladú, a strany, ktoré by sa mali nájsť. Nesprávne alebo chýbajúce zhody skúmajte podľa zdrojového obsahu a hraníc položiek. Pri každej vybranej pasáži alebo obrázku zachovajte úplný identifikátor dokumentu, aby sa dal výsledok overiť v kontexte.\n\n### Limit vstupu a výstup vyhľadávania\n\nZdokumentovaný profil hostovanej služby uvádza až 131 072 tokenov na vstup. Väčšie zdrojové súbory rozdeľte na samostatné označené vstupy a zachovajte ich vzájomné vzťahy. Vektorový výstup tohto profilu nie je generovanou súvislou textovou odpoveďou ani prepisom; neskoršia fáza aplikácie môže použiť nájdené podklady na zodpovedanie otázky.\n\nDokončený výstup vyhľadávania spája dopyt, vybrané zdrojové položky a ich identifikátory. Zaznamenajte embeddingový model a prípravu vstupov použité pre index, aby sa neskoršie zmeny dali odlíšiť od zmien zdrojovej kolekcie.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "available": null,
    "canonical_model": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
    "capabilities": {
      "context_length": 131072,
      "manufacturer_input": [
        "text",
        "image"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": 131072,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
    "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": [
                  "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 131072,
                  "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": 131072,
            "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": 131072,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základné sadzby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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\": \"nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free\", \"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='nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free',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,
        "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",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "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": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "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": "nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free",
    "short": "Llama Nemotron Embed VL 1B V2 je multimodálny embeddingový model od NVIDIA na vyhľadávanie. Prevádza text, obrázky alebo kombinované vstupy dokumentov na vektory a podporuje vyhľadávanie pomocou textových dopytov v dokumentoch s tabuľkami, grafmi, textom a infografikami."
  },
  "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": "Llama Nemotron Embed VL 1B V2 je multimodálny embeddingový model od NVIDIA na vyhľadávanie. Prevádza text, obrázky alebo kombinované vstupy dokumentov na vektory a podporuje vyhľadávanie pomocou textových dopytov v dokumentoch s tabuľkami, grafmi, textom a infografikami.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "ac2c608f31472469e2b68e1ccb703ab2bd1f1f928400f1d38369f91edaab083f",
    "renderer_sha256": "94893ba0fa4d7b7d32370787b705f436a4c2569f84ec7b33063549adc74b07e0"
  },
  "sourceRevision": "eaf78bfc5791abadc6b0ae6493865844f55650bce509835ed6658a8db83b45ee"
}