{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3-Embedding-4B je edícia 4B na tvorbu textových embeddingov v rodine embeddingových a rerankingových modelov Qwen. Vychádza z hustého základného modelu Qwen3 a prevádza textový úsek na číselnú reprezentáciu jeho významu. Qwen medzi oblasti použitia zaraďuje vyhľadávanie textu, vyhľadávanie kódu, klasifikáciu, zhlukovanie a získavanie paralelných textov. Je užitočný, keď aplikácia potrebuje nájsť súvisiace pasáže, zoskupiť podobné záznamy alebo porovnať texty v rôznych jazykoch. Výstupom modelu je embeddingový vektor, nie konverzačná odpoveď ani prepísaný dokument.</p><p>Táto konkrétna edícia má dĺžku sekvencie 32K tokenov a až 2 560 rozmerov embeddingu. Pomocou Matryoshka Representation Learning podporuje vlastný počet výstupných rozmerov od 32 do 2 560. Zvolená dĺžka vektora ovplyvňuje ukladanie a porovnávanie reprezentácie, preto ju v jednej kolekcii zachovajte rovnakú pre vektory dopytov aj dokumentov. Qwen3-Embedding-8B má inú veľkosť modelu a maximum 4 096 rozmerov; táto veľkosť výstupu ani identita modelu 8B sa nevzťahujú na edíciu 4B. Existujúci index by si mal zachovať vlastné konzistentné nastavenia reprezentácie.</p><p>Výrobca opisuje podporu viac než 100 jazykov vrátane programovacích jazykov a viacjazyčné vyhľadávanie, vyhľadávanie naprieč jazykmi aj vyhľadávanie kódu. Ilustračné vyhľadávanie v centre pomoci môže porovnať otázku používateľa s pasážami napísanými vo viacerých jazykoch a potom vrátiť pôvodné pasáže zodpovedajúce téme. Vyhľadávanie kódu môže porovnať opis v prirodzenom jazyku s relevantnými funkciami a ich dokumentáciou. Pri príprave textu zachovajte významové nadpisy, odborné pojmy a identifikátory a každú reprezentovanú pasáž ponechajte prepojenú so zdrojom, aby aplikácia mohla zobraziť zodpovedajúci materiál.</p><p>Qwen3-Embedding-4B zohľadňuje pokyny. Qwen odporúča pri každom dopyte pridať opis úlohy v jednej vete prispôsobený zamýšľanému vzťahu pri vyhľadávaní; pre viacjazyčné scenáre odporúča pokyny v angličtine. Priamy príklad umiestňuje Instruct: pred opis úlohy a Query: pred text dopytu. Vyhľadávané dokumenty sa kódujú bez tohto pokynu pre dopyt. Praktický vlastný pokyn môže určiť vyhľadanie pasáží dokumentácie, ktoré vysvetľujú nahlásenú chybu, alebo úryvkov zdrojového kódu, ktoré implementujú opísané správanie. Reprezentácia sa tak zameria na otázku aplikácie namiesto požiadavky, aby model napísal odpoveď.</p><p>Oficiálne príklady kódujú texty dopytov a dokumentov, porovnávajú ich embeddingy pomocou kosínusovej podobnosti a ukazujú agregáciu skrytého stavu posledného tokenu s následnou normalizáciou. V tomto príklade na nižšej úrovni sa vstup skracuje podľa zvoleného nastavenia 8 192 tokenov; dokumentovaná dĺžka sekvencie modelu zostáva 32K. Pri dlhom materiáli určte, ktoré pasáže chcete reprezentovať, a overte, že skracovanie potichu neodstráni časť potrebnú pre dopyt. Vektory ukladajte so stabilnými odkazmi na zdroje, porovnajte pripravený dopyt s kolekciou a vráťte priradené pasáže v poradí podľa podobnosti.</p><p>Embeddingový model Qwen používa prístup s dvoma enkódermi, zatiaľ čo samostatné rerankingové modely používajú krížový enkóder na hodnotenie dvojíc dopyt–dokument. Oznámenie vydania opisuje spoločné použitie týchto modulov: embeddingy nájdu počiatočných kandidátov a reranker potom môže spresniť ich poradie. Samotný Qwen3-Embedding-4B poskytuje reprezentáciu jedného textu. Jeho vektor nie je skóre rerankera, overené tvrdenie ani vygenerovaná odpoveď. Ak výsledný pracovný postup odpovedá na otázky z vyhľadaných materiálov, vybrané zdrojové pasáže zostávajú podkladmi odovzdanými do tejto ďalšej fázy.</p>",
  "aboutText": "Qwen3-Embedding-4B je edícia 4B na tvorbu textových embeddingov v rodine embeddingových a rerankingových modelov Qwen. Vychádza z hustého základného modelu Qwen3 a prevádza textový úsek na číselnú reprezentáciu jeho významu. Qwen medzi oblasti použitia zaraďuje vyhľadávanie textu, vyhľadávanie kódu, klasifikáciu, zhlukovanie a získavanie paralelných textov. Je užitočný, keď aplikácia potrebuje nájsť súvisiace pasáže, zoskupiť podobné záznamy alebo porovnať texty v rôznych jazykoch. Výstupom modelu je embeddingový vektor, nie konverzačná odpoveď ani prepísaný dokument.\n\nTáto konkrétna edícia má dĺžku sekvencie 32K tokenov a až 2 560 rozmerov embeddingu. Pomocou Matryoshka Representation Learning podporuje vlastný počet výstupných rozmerov od 32 do 2 560. Zvolená dĺžka vektora ovplyvňuje ukladanie a porovnávanie reprezentácie, preto ju v jednej kolekcii zachovajte rovnakú pre vektory dopytov aj dokumentov. Qwen3-Embedding-8B má inú veľkosť modelu a maximum 4 096 rozmerov; táto veľkosť výstupu ani identita modelu 8B sa nevzťahujú na edíciu 4B. Existujúci index by si mal zachovať vlastné konzistentné nastavenia reprezentácie.\n\nVýrobca opisuje podporu viac než 100 jazykov vrátane programovacích jazykov a viacjazyčné vyhľadávanie, vyhľadávanie naprieč jazykmi aj vyhľadávanie kódu. Ilustračné vyhľadávanie v centre pomoci môže porovnať otázku používateľa s pasážami napísanými vo viacerých jazykoch a potom vrátiť pôvodné pasáže zodpovedajúce téme. Vyhľadávanie kódu môže porovnať opis v prirodzenom jazyku s relevantnými funkciami a ich dokumentáciou. Pri príprave textu zachovajte významové nadpisy, odborné pojmy a identifikátory a každú reprezentovanú pasáž ponechajte prepojenú so zdrojom, aby aplikácia mohla zobraziť zodpovedajúci materiál.\n\nQwen3-Embedding-4B zohľadňuje pokyny. Qwen odporúča pri každom dopyte pridať opis úlohy v jednej vete prispôsobený zamýšľanému vzťahu pri vyhľadávaní; pre viacjazyčné scenáre odporúča pokyny v angličtine. Priamy príklad umiestňuje Instruct: pred opis úlohy a Query: pred text dopytu. Vyhľadávané dokumenty sa kódujú bez tohto pokynu pre dopyt. Praktický vlastný pokyn môže určiť vyhľadanie pasáží dokumentácie, ktoré vysvetľujú nahlásenú chybu, alebo úryvkov zdrojového kódu, ktoré implementujú opísané správanie. Reprezentácia sa tak zameria na otázku aplikácie namiesto požiadavky, aby model napísal odpoveď.\n\nOficiálne príklady kódujú texty dopytov a dokumentov, porovnávajú ich embeddingy pomocou kosínusovej podobnosti a ukazujú agregáciu skrytého stavu posledného tokenu s následnou normalizáciou. V tomto príklade na nižšej úrovni sa vstup skracuje podľa zvoleného nastavenia 8 192 tokenov; dokumentovaná dĺžka sekvencie modelu zostáva 32K. Pri dlhom materiáli určte, ktoré pasáže chcete reprezentovať, a overte, že skracovanie potichu neodstráni časť potrebnú pre dopyt. Vektory ukladajte so stabilnými odkazmi na zdroje, porovnajte pripravený dopyt s kolekciou a vráťte priradené pasáže v poradí podľa podobnosti.\n\nEmbeddingový model Qwen používa prístup s dvoma enkódermi, zatiaľ čo samostatné rerankingové modely používajú krížový enkóder na hodnotenie dvojíc dopyt–dokument. Oznámenie vydania opisuje spoločné použitie týchto modulov: embeddingy nájdu počiatočných kandidátov a reranker potom môže spresniť ich poradie. Samotný Qwen3-Embedding-4B poskytuje reprezentáciu jedného textu. Jeho vektor nie je skóre rerankera, overené tvrdenie ani vygenerovaná odpoveď. Ak výsledný pracovný postup odpovedá na otázky z vyhľadaných materiálov, vybrané zdrojové pasáže zostávajú podkladmi odovzdanými do tejto ďalšej fázy.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "dd1d9e28d859c4fb3914b971ea091b4cba7802187f9f7318f8cf40b5f0bc759d",
    "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\">Al</span><h2 id=\"sheet-title\">Qwen: Qwen3 Embedding 4B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zavrieť\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>qwen/qwen3-embedding-4b</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|qwen%2Fqwen3-embedding-4b\">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\">Qwen3-Embedding-4B prevádza text na sémantické vektory pre viacjazyčné vyhľadávanie, vyhľadávanie kódu, klasifikáciu a zhlukovanie. Tento model 4B podporuje dĺžku sekvencie 32K tokenov a vlastný počet rozmerov vektora od 32 do 2 560.</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>Qwen3-Embedding-4B je edícia 4B na tvorbu textových embeddingov v rodine embeddingových a rerankingových modelov Qwen. Vychádza z hustého základného modelu Qwen3 a prevádza textový úsek na číselnú reprezentáciu jeho významu. Qwen medzi oblasti použitia zaraďuje vyhľadávanie textu, vyhľadávanie kódu, klasifikáciu, zhlukovanie a získavanie paralelných textov. Je užitočný, keď aplikácia potrebuje nájsť súvisiace pasáže, zoskupiť podobné záznamy alebo porovnať texty v rôznych jazykoch. Výstupom modelu je embeddingový vektor, nie konverzačná odpoveď ani prepísaný dokument.</p><p>Táto konkrétna edícia má dĺžku sekvencie 32K tokenov a až 2 560 rozmerov embeddingu. Pomocou Matryoshka Representation Learning podporuje vlastný počet výstupných rozmerov od 32 do 2 560. Zvolená dĺžka vektora ovplyvňuje ukladanie a porovnávanie reprezentácie, preto ju v jednej kolekcii zachovajte rovnakú pre vektory dopytov aj dokumentov. Qwen3-Embedding-8B má inú veľkosť modelu a maximum 4 096 rozmerov; táto veľkosť výstupu ani identita modelu 8B sa nevzťahujú na edíciu 4B. Existujúci index by si mal zachovať vlastné konzistentné nastavenia reprezentácie.</p><p>Výrobca opisuje podporu viac než 100 jazykov vrátane programovacích jazykov a viacjazyčné vyhľadávanie, vyhľadávanie naprieč jazykmi aj vyhľadávanie kódu. Ilustračné vyhľadávanie v centre pomoci môže porovnať otázku používateľa s pasážami napísanými vo viacerých jazykoch a potom vrátiť pôvodné pasáže zodpovedajúce téme. Vyhľadávanie kódu môže porovnať opis v prirodzenom jazyku s relevantnými funkciami a ich dokumentáciou. Pri príprave textu zachovajte významové nadpisy, odborné pojmy a identifikátory a každú reprezentovanú pasáž ponechajte prepojenú so zdrojom, aby aplikácia mohla zobraziť zodpovedajúci materiál.</p><p>Qwen3-Embedding-4B zohľadňuje pokyny. Qwen odporúča pri každom dopyte pridať opis úlohy v jednej vete prispôsobený zamýšľanému vzťahu pri vyhľadávaní; pre viacjazyčné scenáre odporúča pokyny v angličtine. Priamy príklad umiestňuje Instruct: pred opis úlohy a Query: pred text dopytu. Vyhľadávané dokumenty sa kódujú bez tohto pokynu pre dopyt. Praktický vlastný pokyn môže určiť vyhľadanie pasáží dokumentácie, ktoré vysvetľujú nahlásenú chybu, alebo úryvkov zdrojového kódu, ktoré implementujú opísané správanie. Reprezentácia sa tak zameria na otázku aplikácie namiesto požiadavky, aby model napísal odpoveď.</p><p>Oficiálne príklady kódujú texty dopytov a dokumentov, porovnávajú ich embeddingy pomocou kosínusovej podobnosti a ukazujú agregáciu skrytého stavu posledného tokenu s následnou normalizáciou. V tomto príklade na nižšej úrovni sa vstup skracuje podľa zvoleného nastavenia 8 192 tokenov; dokumentovaná dĺžka sekvencie modelu zostáva 32K. Pri dlhom materiáli určte, ktoré pasáže chcete reprezentovať, a overte, že skracovanie potichu neodstráni časť potrebnú pre dopyt. Vektory ukladajte so stabilnými odkazmi na zdroje, porovnajte pripravený dopyt s kolekciou a vráťte priradené pasáže v poradí podľa podobnosti.</p><p>Embeddingový model Qwen používa prístup s dvoma enkódermi, zatiaľ čo samostatné rerankingové modely používajú krížový enkóder na hodnotenie dvojíc dopyt–dokument. Oznámenie vydania opisuje spoločné použitie týchto modulov: embeddingy nájdu počiatočných kandidátov a reranker potom môže spresniť ich poradie. Samotný Qwen3-Embedding-4B poskytuje reprezentáciu jedného textu. Jeho vektor nie je skóre rerankera, overené tvrdenie ani vygenerovaná odpoveď. Ak výsledný pracovný postup odpovedá na otázky z vyhľadaných materiálov, vybrané zdrojové pasáže zostávajú podkladmi odovzdanými do tejto ďalšej fázy.</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>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>qwen/qwen3-embedding-4b</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>Neuvedené <span class=\"note-s\">Keď je zvolený rýchly režim</span></dd><dt>Režim Flex</dt><dd>Neuvedené <span class=\"note-s\">Keď je zvolený režim flex</span></dd><dt>Maximálna úroveň uvažovania</dt><dd>Neuvedené <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>$0.00004</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-2402-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2402-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2402-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2402-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-2402-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2402-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;qwen/qwen3-embedding-4b&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-2402-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2402-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;qwen/qwen3-embedding-4b&#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=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>qwen/qwen3-embedding-4b</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=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>qwen/qwen3-embedding-4b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|qwen%2Fqwen3-embedding-4b",
      "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": [
                  "qwen/qwen3-embedding-4b"
                ],
                "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základné sadzby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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\": \"qwen/qwen3-embedding-4b\", \"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='qwen/qwen3-embedding-4b',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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": "qwen/qwen3-embedding-4b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "a29528557939efa0e4f1b04792d46dd5760207a1ee420ff8213148b67b7a7dc3",
    "input_html_sha256": "d56e3076227e003a6c76eefdbdd0f83639102da5b276df03009fbbc45dc5c6f5",
    "private_audit_sha256": "2c95c50478366c0c1929b5adf558a8d2eab79de617024dd15395add4fc1b464b",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sk/qwen-qwen3-embedding-4b/",
    "description": "Qwen3-Embedding-4B prevádza text na sémantické vektory pre viacjazyčné vyhľadávanie, vyhľadávanie kódu, klasifikáciu a zhlukovanie. Tento model 4B podporuje dĺžku sekvencie 32K tokenov a vlastný počet rozmerov vektora od 32 do 2 560.",
    "locale": "sk",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sk/qwen-qwen3-embedding-4b/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Embedding 4B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sk/qwen-qwen3-embedding-4b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3-Embedding-4B je edícia 4B na tvorbu textových embeddingov v rodine embeddingových a rerankingových modelov Qwen. Vychádza z hustého základného modelu Qwen3 a prevádza textový úsek na číselnú reprezentáciu jeho významu. Qwen medzi oblasti použitia zaraďuje vyhľadávanie textu, vyhľadávanie kódu, klasifikáciu, zhlukovanie a získavanie paralelných textov. Je užitočný, keď aplikácia potrebuje nájsť súvisiace pasáže, zoskupiť podobné záznamy alebo porovnať texty v rôznych jazykoch. Výstupom modelu je embeddingový vektor, nie konverzačná odpoveď ani prepísaný dokument.\n\nTáto konkrétna edícia má dĺžku sekvencie 32K tokenov a až 2 560 rozmerov embeddingu. Pomocou Matryoshka Representation Learning podporuje vlastný počet výstupných rozmerov od 32 do 2 560. Zvolená dĺžka vektora ovplyvňuje ukladanie a porovnávanie reprezentácie, preto ju v jednej kolekcii zachovajte rovnakú pre vektory dopytov aj dokumentov. Qwen3-Embedding-8B má inú veľkosť modelu a maximum 4 096 rozmerov; táto veľkosť výstupu ani identita modelu 8B sa nevzťahujú na edíciu 4B. Existujúci index by si mal zachovať vlastné konzistentné nastavenia reprezentácie.\n\nVýrobca opisuje podporu viac než 100 jazykov vrátane programovacích jazykov a viacjazyčné vyhľadávanie, vyhľadávanie naprieč jazykmi aj vyhľadávanie kódu. Ilustračné vyhľadávanie v centre pomoci môže porovnať otázku používateľa s pasážami napísanými vo viacerých jazykoch a potom vrátiť pôvodné pasáže zodpovedajúce téme. Vyhľadávanie kódu môže porovnať opis v prirodzenom jazyku s relevantnými funkciami a ich dokumentáciou. Pri príprave textu zachovajte významové nadpisy, odborné pojmy a identifikátory a každú reprezentovanú pasáž ponechajte prepojenú so zdrojom, aby aplikácia mohla zobraziť zodpovedajúci materiál.\n\nQwen3-Embedding-4B zohľadňuje pokyny. Qwen odporúča pri každom dopyte pridať opis úlohy v jednej vete prispôsobený zamýšľanému vzťahu pri vyhľadávaní; pre viacjazyčné scenáre odporúča pokyny v angličtine. Priamy príklad umiestňuje Instruct: pred opis úlohy a Query: pred text dopytu. Vyhľadávané dokumenty sa kódujú bez tohto pokynu pre dopyt. Praktický vlastný pokyn môže určiť vyhľadanie pasáží dokumentácie, ktoré vysvetľujú nahlásenú chybu, alebo úryvkov zdrojového kódu, ktoré implementujú opísané správanie. Reprezentácia sa tak zameria na otázku aplikácie namiesto požiadavky, aby model napísal odpoveď.\n\nOficiálne príklady kódujú texty dopytov a dokumentov, porovnávajú ich embeddingy pomocou kosínusovej podobnosti a ukazujú agregáciu skrytého stavu posledného tokenu s následnou normalizáciou. V tomto príklade na nižšej úrovni sa vstup skracuje podľa zvoleného nastavenia 8 192 tokenov; dokumentovaná dĺžka sekvencie modelu zostáva 32K. Pri dlhom materiáli určte, ktoré pasáže chcete reprezentovať, a overte, že skracovanie potichu neodstráni časť potrebnú pre dopyt. Vektory ukladajte so stabilnými odkazmi na zdroje, porovnajte pripravený dopyt s kolekciou a vráťte priradené pasáže v poradí podľa podobnosti.\n\nEmbeddingový model Qwen používa prístup s dvoma enkódermi, zatiaľ čo samostatné rerankingové modely používajú krížový enkóder na hodnotenie dvojíc dopyt–dokument. Oznámenie vydania opisuje spoločné použitie týchto modulov: embeddingy nájdu počiatočných kandidátov a reranker potom môže spresniť ich poradie. Samotný Qwen3-Embedding-4B poskytuje reprezentáciu jedného textu. Jeho vektor nie je skóre rerankera, overené tvrdenie ani vygenerovaná odpoveď. Ak výsledný pracovný postup odpovedá na otázky z vyhľadaných materiálov, vybrané zdrojové pasáže zostávajú podkladmi odovzdanými do tejto ďalšej fázy.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Alibaba",
    "available": null,
    "canonical_model": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "capabilities": {
      "context_length": 32768,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "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": [
                  "qwen/qwen3-embedding-4b"
                ],
                "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Základné sadzby za tokeny",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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\": \"qwen/qwen3-embedding-4b\", \"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='qwen/qwen3-embedding-4b',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Qwen: Qwen3 Embedding 4B",
    "price": {
      "in": 0.04,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.04,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "short": "Qwen3-Embedding-4B prevádza text na sémantické vektory pre viacjazyčné vyhľadávanie, vyhľadávanie kódu, klasifikáciu a zhlukovanie. Tento model 4B podporuje dĺžku sekvencie 32K tokenov a vlastný počet rozmerov vektora od 32 do 2 560."
  },
  "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": "Qwen3-Embedding-4B prevádza text na sémantické vektory pre viacjazyčné vyhľadávanie, vyhľadávanie kódu, klasifikáciu a zhlukovanie. Tento model 4B podporuje dĺžku sekvencie 32K tokenov a vlastný počet rozmerov vektora od 32 do 2 560.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "65befa8bac4e2647617e0a31b72082fd7ff2429d11acee126576da3c5d76bdee",
    "renderer_sha256": "94893ba0fa4d7b7d32370787b705f436a4c2569f84ec7b33063549adc74b07e0"
  },
  "sourceRevision": "bc6353645a33fb056e36163629d1c8e0dea5c9ee125b36a3e76310ddf53e0ae7"
}