{
  "aboutHtml": "<p>Nemotron 3 Embed 1B je rodina textových embeddingových modelov od NVIDIA na viacjazyčné a medzijazykové vyhľadávanie a hodnotenie sémantickej podobnosti. Prevádza otázku alebo pasáž na hustý vektor, ktorý môže vyhľadávací systém porovnávať s inými textovými reprezentáciami. Výrobca hodnotí zdokumentované vydania 1B v tridsiatich štyroch jazykových nastaveniach a jazykových variantoch vrátane angličtiny, arabčiny, čínštiny, ruštiny, japončiny, kórejčiny a hinglish.</p><h4>Enkodér a reprezentácia</h4><p>Modelová karta výrobcu opisuje orezaný obojsmerný transformer odvodený od Ministral 3. Má približne 1,14 miliardy parametrov a spriemerovaním reprezentácií jednotlivých tokenov získava jeden embedding pre každý text. Natívnym výstupom je vektor s 2048 rozmermi a hodnotami s pohyblivou rádovou čiarkou. Ide o reprezentáciu na vyhľadávanie, nie o písomnú odpoveď na otázku, pre ktorú sa embedding vytvára.</p><p>Výrobca podporuje aj ponechanie prvej časti tejto reprezentácie, napríklad 1024 alebo 512 rozmerov. Skrátený vektor sa po odrezaní musí znova normalizovať pomocou L2 normalizácie. Zvolenú dĺžku reprezentácie a normalizáciu udržiavajte konzistentné na strane dopytov aj korpusu vyhľadávacej úlohy. Dĺžka vektora a dĺžka vstupnej sekvencie sú samostatné vlastnosti.</p><h4>Príprava dopytov a pasáží</h4><p>Zdokumentovaná konvencia vyhľadávania používa „query:“ pre otázku a „passage:“ pre text dokumentu. Príklady výrobcu priraďujú tieto roly pred kódovaním a porovnávajú normalizované vektory skalárnym súčinom, ktorý je ekvivalentný kosínusovej podobnosti. Používajte prípravu očakávanú zvoleným postupom namiesto kombinovania nepripravenej reprezentácie korpusu s inak pripraveným dopytom.</p><p>Praktická kolekcia môže obsahovať technické vysvetlenia, pravidlá alebo dokumentáciu týkajúcu sa kódu. Otázka o tom, ako funkcia spracúva určitý prípad, by mala nájsť zdrojovú pasáž alebo úryvok kódu opisujúci toto správanie. Spolu so skutočným textom pasáže zachovajte identifikátory, nadpisy a relevantné podmienky. Vektor umožňuje kandidáta vyhľadať; uchovaný zdroj používa čitateľ alebo neskoršia fáza odpovede RAG.</p><h4>Dlhšie zdrojové materiály</h4><p>Zdokumentovaná maximálna dĺžka sekvencie je 32 768 tokenov. Hranice pasáží vyberajte zámerne, aj keď model dokáže prijať rozsiahly text. Celá sekcia môže zachovať definíciu aj jej výnimky; cielený úryvok môže uľahčiť kontrolu konkrétnej odpovede. Vstupy presahujúce okno modelu treba rozdeliť alebo skrátiť, takže vynechaný koniec nemožno považovať za reprezentovaný obsah.</p><p>Každú položku s embeddingom udržiavajte prepojenú s jej nadradeným dokumentom a verziou. Pri správe zachovajte názov sekcie a vysvetlenie okolo záveru, ktorého sa otázka týka. Pri vyhľadávaní v kóde uchovajte pri úryvku názov funkcie, relevantné rozhranie a správanie. Keď vyhľadávacia fáza vráti kandidáta, poskytne to konkrétny zdrojový podklad.</p><h4>Vydania rodiny a použitie výsledkov</h4><p>NVIDIA dokumentuje verzie BF16 a NVFP4 rodiny 1B. Modelová karta kvantizovanej verzie uvádza, že tieto dve vydania zdieľajú embeddingový priestor, a pri zmene verzie odporúča overiť kvalitu vyhľadávania na reprezentatívnych materiáloch. Deklarovaná spoločná reprezentácia je tvrdením výrobcu o tejto konkrétnej dvojici, nie všeobecným pravidlom pre každý model s 2048 výstupnými hodnotami.</p><p>Užitočným výsledkom je vektor dopytu alebo indexovaná zdrojová kolekcia so zaznamenaným modelom, zvoleným počtom rozmerov a prípravou. Vráťte text kandidáta spolu s jeho identifikátorom a preskúmajte, či poskytuje požadované informácie. Výrobca výslovne upozorňuje, že vyhľadávací model nezaručuje správnu pasáž pre každú otázku; neskoršia fáza zmeny poradia kandidátov alebo tvorby odpovede s nimi pracuje v rámci vlastnej úlohy.</p>",
  "aboutText": "Nemotron 3 Embed 1B je rodina textových embeddingových modelov od NVIDIA na viacjazyčné a medzijazykové vyhľadávanie a hodnotenie sémantickej podobnosti. Prevádza otázku alebo pasáž na hustý vektor, ktorý môže vyhľadávací systém porovnávať s inými textovými reprezentáciami. Výrobca hodnotí zdokumentované vydania 1B v tridsiatich štyroch jazykových nastaveniach a jazykových variantoch vrátane angličtiny, arabčiny, čínštiny, ruštiny, japončiny, kórejčiny a hinglish.\n\n### Enkodér a reprezentácia\n\nModelová karta výrobcu opisuje orezaný obojsmerný transformer odvodený od Ministral 3. Má približne 1,14 miliardy parametrov a spriemerovaním reprezentácií jednotlivých tokenov získava jeden embedding pre každý text. Natívnym výstupom je vektor s 2048 rozmermi a hodnotami s pohyblivou rádovou čiarkou. Ide o reprezentáciu na vyhľadávanie, nie o písomnú odpoveď na otázku, pre ktorú sa embedding vytvára.\n\nVýrobca podporuje aj ponechanie prvej časti tejto reprezentácie, napríklad 1024 alebo 512 rozmerov. Skrátený vektor sa po odrezaní musí znova normalizovať pomocou L2 normalizácie. Zvolenú dĺžku reprezentácie a normalizáciu udržiavajte konzistentné na strane dopytov aj korpusu vyhľadávacej úlohy. Dĺžka vektora a dĺžka vstupnej sekvencie sú samostatné vlastnosti.\n\n### Príprava dopytov a pasáží\n\nZdokumentovaná konvencia vyhľadávania používa „query:“ pre otázku a „passage:“ pre text dokumentu. Príklady výrobcu priraďujú tieto roly pred kódovaním a porovnávajú normalizované vektory skalárnym súčinom, ktorý je ekvivalentný kosínusovej podobnosti. Používajte prípravu očakávanú zvoleným postupom namiesto kombinovania nepripravenej reprezentácie korpusu s inak pripraveným dopytom.\n\nPraktická kolekcia môže obsahovať technické vysvetlenia, pravidlá alebo dokumentáciu týkajúcu sa kódu. Otázka o tom, ako funkcia spracúva určitý prípad, by mala nájsť zdrojovú pasáž alebo úryvok kódu opisujúci toto správanie. Spolu so skutočným textom pasáže zachovajte identifikátory, nadpisy a relevantné podmienky. Vektor umožňuje kandidáta vyhľadať; uchovaný zdroj používa čitateľ alebo neskoršia fáza odpovede RAG.\n\n### Dlhšie zdrojové materiály\n\nZdokumentovaná maximálna dĺžka sekvencie je 32 768 tokenov. Hranice pasáží vyberajte zámerne, aj keď model dokáže prijať rozsiahly text. Celá sekcia môže zachovať definíciu aj jej výnimky; cielený úryvok môže uľahčiť kontrolu konkrétnej odpovede. Vstupy presahujúce okno modelu treba rozdeliť alebo skrátiť, takže vynechaný koniec nemožno považovať za reprezentovaný obsah.\n\nKaždú položku s embeddingom udržiavajte prepojenú s jej nadradeným dokumentom a verziou. Pri správe zachovajte názov sekcie a vysvetlenie okolo záveru, ktorého sa otázka týka. Pri vyhľadávaní v kóde uchovajte pri úryvku názov funkcie, relevantné rozhranie a správanie. Keď vyhľadávacia fáza vráti kandidáta, poskytne to konkrétny zdrojový podklad.\n\n### Vydania rodiny a použitie výsledkov\n\nNVIDIA dokumentuje verzie BF16 a NVFP4 rodiny 1B. Modelová karta kvantizovanej verzie uvádza, že tieto dve vydania zdieľajú embeddingový priestor, a pri zmene verzie odporúča overiť kvalitu vyhľadávania na reprezentatívnych materiáloch. Deklarovaná spoločná reprezentácia je tvrdením výrobcu o tejto konkrétnej dvojici, nie všeobecným pravidlom pre každý model s 2048 výstupnými hodnotami.\n\nUžitočným výsledkom je vektor dopytu alebo indexovaná zdrojová kolekcia so zaznamenaným modelom, zvoleným počtom rozmerov a prípravou. Vráťte text kandidáta spolu s jeho identifikátorom a preskúmajte, či poskytuje požadované informácie. Výrobca výslovne upozorňuje, že vyhľadávací model nezaručuje správnu pasáž pre každú otázku; neskoršia fáza zmeny poradia kandidátov alebo tvorby odpovede s nimi pracuje v rámci vlastnej úlohy.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "951fa092374d9ba1da3bd2112e0968f2f6f8c07f25feba6528e291c42f373d21",
    "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: Nemotron 3 Embed 1B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zavrieť\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b: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%2Fnemotron-3-embed-1b%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\">NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B reprezentuje viacjazyčné dopyty a pasáže ako 2048-rozmerné vektory na vyhľadávanie a RAG. Jeho zdokumentovaná rodina podporuje sekvenciu 32,768 tokenov a zmenšené rozmery vektorov s opätovnou normalizáciou.</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>Nemotron 3 Embed 1B je rodina textových embeddingových modelov od NVIDIA na viacjazyčné a medzijazykové vyhľadávanie a hodnotenie sémantickej podobnosti. Prevádza otázku alebo pasáž na hustý vektor, ktorý môže vyhľadávací systém porovnávať s inými textovými reprezentáciami. Výrobca hodnotí zdokumentované vydania 1B v tridsiatich štyroch jazykových nastaveniach a jazykových variantoch vrátane angličtiny, arabčiny, čínštiny, ruštiny, japončiny, kórejčiny a hinglish.</p><h4>Enkodér a reprezentácia</h4><p>Modelová karta výrobcu opisuje orezaný obojsmerný transformer odvodený od Ministral 3. Má približne 1,14 miliardy parametrov a spriemerovaním reprezentácií jednotlivých tokenov získava jeden embedding pre každý text. Natívnym výstupom je vektor s 2048 rozmermi a hodnotami s pohyblivou rádovou čiarkou. Ide o reprezentáciu na vyhľadávanie, nie o písomnú odpoveď na otázku, pre ktorú sa embedding vytvára.</p><p>Výrobca podporuje aj ponechanie prvej časti tejto reprezentácie, napríklad 1024 alebo 512 rozmerov. Skrátený vektor sa po odrezaní musí znova normalizovať pomocou L2 normalizácie. Zvolenú dĺžku reprezentácie a normalizáciu udržiavajte konzistentné na strane dopytov aj korpusu vyhľadávacej úlohy. Dĺžka vektora a dĺžka vstupnej sekvencie sú samostatné vlastnosti.</p><h4>Príprava dopytov a pasáží</h4><p>Zdokumentovaná konvencia vyhľadávania používa „query:“ pre otázku a „passage:“ pre text dokumentu. Príklady výrobcu priraďujú tieto roly pred kódovaním a porovnávajú normalizované vektory skalárnym súčinom, ktorý je ekvivalentný kosínusovej podobnosti. Používajte prípravu očakávanú zvoleným postupom namiesto kombinovania nepripravenej reprezentácie korpusu s inak pripraveným dopytom.</p><p>Praktická kolekcia môže obsahovať technické vysvetlenia, pravidlá alebo dokumentáciu týkajúcu sa kódu. Otázka o tom, ako funkcia spracúva určitý prípad, by mala nájsť zdrojovú pasáž alebo úryvok kódu opisujúci toto správanie. Spolu so skutočným textom pasáže zachovajte identifikátory, nadpisy a relevantné podmienky. Vektor umožňuje kandidáta vyhľadať; uchovaný zdroj používa čitateľ alebo neskoršia fáza odpovede RAG.</p><h4>Dlhšie zdrojové materiály</h4><p>Zdokumentovaná maximálna dĺžka sekvencie je 32 768 tokenov. Hranice pasáží vyberajte zámerne, aj keď model dokáže prijať rozsiahly text. Celá sekcia môže zachovať definíciu aj jej výnimky; cielený úryvok môže uľahčiť kontrolu konkrétnej odpovede. Vstupy presahujúce okno modelu treba rozdeliť alebo skrátiť, takže vynechaný koniec nemožno považovať za reprezentovaný obsah.</p><p>Každú položku s embeddingom udržiavajte prepojenú s jej nadradeným dokumentom a verziou. Pri správe zachovajte názov sekcie a vysvetlenie okolo záveru, ktorého sa otázka týka. Pri vyhľadávaní v kóde uchovajte pri úryvku názov funkcie, relevantné rozhranie a správanie. Keď vyhľadávacia fáza vráti kandidáta, poskytne to konkrétny zdrojový podklad.</p><h4>Vydania rodiny a použitie výsledkov</h4><p>NVIDIA dokumentuje verzie BF16 a NVFP4 rodiny 1B. Modelová karta kvantizovanej verzie uvádza, že tieto dve vydania zdieľajú embeddingový priestor, a pri zmene verzie odporúča overiť kvalitu vyhľadávania na reprezentatívnych materiáloch. Deklarovaná spoločná reprezentácia je tvrdením výrobcu o tejto konkrétnej dvojici, nie všeobecným pravidlom pre každý model s 2048 výstupnými hodnotami.</p><p>Užitočným výsledkom je vektor dopytu alebo indexovaná zdrojová kolekcia so zaznamenaným modelom, zvoleným počtom rozmerov a prípravou. Vráťte text kandidáta spolu s jeho identifikátorom a preskúmajte, či poskytuje požadované informácie. Výrobca výslovne upozorňuje, že vyhľadávací model nezaručuje správnu pasáž pre každú otázku; neskoršia fáza zmeny poradia kandidátov alebo tvorby odpovede s nimi pracuje v rámci vlastnej úlohy.</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>32 768 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/nemotron-3-embed-1b: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: 32 768 · 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>32768</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-1993-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1993-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1993-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1993-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-1993-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1993-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/nemotron-3-embed-1b: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-1993-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1993-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/nemotron-3-embed-1b: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%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b: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%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%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/nemotron-3-embed-1b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32768,
                  "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": 32768,
            "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": 32768,
        "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/nemotron-3-embed-1b: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/nemotron-3-embed-1b: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/nemotron-3-embed-1b: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/nemotron-3-embed-1b:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "03c9260f1f477607cbe9b9449672cc286087a330e4e6230e6b7d03bc921e896b",
    "input_html_sha256": "dff1378be4820cd29ad2491d6a7f918a3b536ed71b070949d2275a479b381333",
    "private_audit_sha256": "443a0205f75c3ab58dbaab431e5a9e0ab93ba299497c9a64ba84e8b1d09e02fa",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/",
    "description": "NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B reprezentuje viacjazyčné dopyty a pasáže ako 2048-rozmerné vektory na vyhľadávanie a RAG. Jeho zdokumentovaná rodina podporuje sekvenciu 32,768 tokenov a zmenšené rozmery vektorov s opätovnou normalizáciou.",
    "locale": "sk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sk/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Nemotron 3 Embed 1B je rodina textových embeddingových modelov od NVIDIA na viacjazyčné a medzijazykové vyhľadávanie a hodnotenie sémantickej podobnosti. Prevádza otázku alebo pasáž na hustý vektor, ktorý môže vyhľadávací systém porovnávať s inými textovými reprezentáciami. Výrobca hodnotí zdokumentované vydania 1B v tridsiatich štyroch jazykových nastaveniach a jazykových variantoch vrátane angličtiny, arabčiny, čínštiny, ruštiny, japončiny, kórejčiny a hinglish.\n\n### Enkodér a reprezentácia\n\nModelová karta výrobcu opisuje orezaný obojsmerný transformer odvodený od Ministral 3. Má približne 1,14 miliardy parametrov a spriemerovaním reprezentácií jednotlivých tokenov získava jeden embedding pre každý text. Natívnym výstupom je vektor s 2048 rozmermi a hodnotami s pohyblivou rádovou čiarkou. Ide o reprezentáciu na vyhľadávanie, nie o písomnú odpoveď na otázku, pre ktorú sa embedding vytvára.\n\nVýrobca podporuje aj ponechanie prvej časti tejto reprezentácie, napríklad 1024 alebo 512 rozmerov. Skrátený vektor sa po odrezaní musí znova normalizovať pomocou L2 normalizácie. Zvolenú dĺžku reprezentácie a normalizáciu udržiavajte konzistentné na strane dopytov aj korpusu vyhľadávacej úlohy. Dĺžka vektora a dĺžka vstupnej sekvencie sú samostatné vlastnosti.\n\n### Príprava dopytov a pasáží\n\nZdokumentovaná konvencia vyhľadávania používa „query:“ pre otázku a „passage:“ pre text dokumentu. Príklady výrobcu priraďujú tieto roly pred kódovaním a porovnávajú normalizované vektory skalárnym súčinom, ktorý je ekvivalentný kosínusovej podobnosti. Používajte prípravu očakávanú zvoleným postupom namiesto kombinovania nepripravenej reprezentácie korpusu s inak pripraveným dopytom.\n\nPraktická kolekcia môže obsahovať technické vysvetlenia, pravidlá alebo dokumentáciu týkajúcu sa kódu. Otázka o tom, ako funkcia spracúva určitý prípad, by mala nájsť zdrojovú pasáž alebo úryvok kódu opisujúci toto správanie. Spolu so skutočným textom pasáže zachovajte identifikátory, nadpisy a relevantné podmienky. Vektor umožňuje kandidáta vyhľadať; uchovaný zdroj používa čitateľ alebo neskoršia fáza odpovede RAG.\n\n### Dlhšie zdrojové materiály\n\nZdokumentovaná maximálna dĺžka sekvencie je 32 768 tokenov. Hranice pasáží vyberajte zámerne, aj keď model dokáže prijať rozsiahly text. Celá sekcia môže zachovať definíciu aj jej výnimky; cielený úryvok môže uľahčiť kontrolu konkrétnej odpovede. Vstupy presahujúce okno modelu treba rozdeliť alebo skrátiť, takže vynechaný koniec nemožno považovať za reprezentovaný obsah.\n\nKaždú položku s embeddingom udržiavajte prepojenú s jej nadradeným dokumentom a verziou. Pri správe zachovajte názov sekcie a vysvetlenie okolo záveru, ktorého sa otázka týka. Pri vyhľadávaní v kóde uchovajte pri úryvku názov funkcie, relevantné rozhranie a správanie. Keď vyhľadávacia fáza vráti kandidáta, poskytne to konkrétny zdrojový podklad.\n\n### Vydania rodiny a použitie výsledkov\n\nNVIDIA dokumentuje verzie BF16 a NVFP4 rodiny 1B. Modelová karta kvantizovanej verzie uvádza, že tieto dve vydania zdieľajú embeddingový priestor, a pri zmene verzie odporúča overiť kvalitu vyhľadávania na reprezentatívnych materiáloch. Deklarovaná spoločná reprezentácia je tvrdením výrobcu o tejto konkrétnej dvojici, nie všeobecným pravidlom pre každý model s 2048 výstupnými hodnotami.\n\nUžitočným výsledkom je vektor dopytu alebo indexovaná zdrojová kolekcia so zaznamenaným modelom, zvoleným počtom rozmerov a prípravou. Vráťte text kandidáta spolu s jeho identifikátorom a preskúmajte, či poskytuje požadované informácie. Výrobca výslovne upozorňuje, že vyhľadávací model nezaručuje správnu pasáž pre každú otázku; neskoršia fáza zmeny poradia kandidátov alebo tvorby odpovede s nimi pracuje v rámci vlastnej úlohy.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "available": null,
    "canonical_model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
    "capabilities": {
      "context_length": 32768,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "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": 32768,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b: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/nemotron-3-embed-1b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32768,
                  "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": 32768,
            "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": 32768,
        "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/nemotron-3-embed-1b: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/nemotron-3-embed-1b: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/nemotron-3-embed-1b: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/nemotron-3-embed-1b:free",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (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/nemotron-3-embed-1b:free",
    "short": "NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B reprezentuje viacjazyčné dopyty a pasáže ako 2048-rozmerné vektory na vyhľadávanie a RAG. Jeho zdokumentovaná rodina podporuje sekvenciu 32,768 tokenov a zmenšené rozmery vektorov s opätovnou normalizáciou."
  },
  "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": "NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B reprezentuje viacjazyčné dopyty a pasáže ako 2048-rozmerné vektory na vyhľadávanie a RAG. Jeho zdokumentovaná rodina podporuje sekvenciu 32,768 tokenov a zmenšené rozmery vektorov s opätovnou normalizáciou.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "aed1f34dbbbaf255f2eef3280da7ef73220205c817919ca6edfbd61467a46698",
    "renderer_sha256": "94893ba0fa4d7b7d32370787b705f436a4c2569f84ec7b33063549adc74b07e0"
  },
  "sourceRevision": "49c2870eed0eb16ec43adc7a74a20bd2776b7d160ad8385ff7db8d2d1756348f"
}