{ "aboutHtml": "

rerank-2.5 je reranker spoločnosti Voyage AI dodržiavajúci pokyny, navrhnutý na spresnenie množiny kandidátov z vyhľadávania. Spoločne skúma dopyt a každý dokument ako cross-encoder a potom vracia poradie podľa relevancie. Vydanie výrobcu zdôrazňuje riadenie toho, čo sa považuje za relevantné, pomocou prirodzeného jazyka, viacjazyčné vyhľadávanie a dlhší kontext dopytu a dokumentu než pri predchádzajúcej edícii rerank-2.

Dodajte modelu kandidátov na porovnanie

Vstupom je dopyt a zoznam kandidátskych textových dokumentov. Môžu to byť úryvky vybrané embeddingovým vyhľadávaním alebo prvotným lexikálnym vyhľadávaním. Reranker hodnotí dodaný text namiesto vytvárania embeddingov korpusu, takže jeho praktickou úlohou je spresniť kandidátov, ktorých už našlo úvodné vyhľadávanie.

Pri príprave zoznamu zachovajte pôvodné poradie kandidátov a identifikátory zdrojov. Vrátené indexy odkazujú na tieto vstupné pozície. Pri úlohe RAG dodajte úryvky, ktoré by fáza odpovede mohla skutočne použiť, vrátane názvu alebo podmienok potrebných na ich interpretáciu. Relevantný dokument neprítomný v odoslanej množine kandidátov sa nemôže objaviť ako novo nájdený výsledok preusporiadania.

Určte zamýšľaný význam relevancie

Pokyny možno pripojiť na koniec alebo začiatok dopytu. Vydanie opisuje tri užitočné úlohy: zdôraznenie konkrétnej časti dokumentu, uprednostnenie typu zdroja a odstránenie nejednoznačnosti dopytu kontextom aplikácie. Menia úlohu relevancie predloženú modelu.

Pri technickom vyhľadávaní môže ilustračný pokyn znieť „Uprednostnite úryvky vysvetľujúce správanie pri zlyhaní a obnove; úvodné prehľady sú druhoradé.“ Pri rešeršnej zbierke určte, či najviac záleží na názve, metóde alebo výsledku. Pri nejednoznačnom termíne uveďte odbor, ktorého sa vyhľadávanie týka. Otázku a pokyn udržte kompatibilné, aby jeden nežiadal širokú tému, zatiaľ čo druhý potichu mení úlohu.

Tieto preferencie usmerňujú skórovanie relevancie. Ak má aplikácia prísne požiadavky na oprávnenosť — napríklad verziu zdroja, dátum alebo rozsah prístupu — pripravte oprávnenú množinu kandidátov samostatne. Pokyn k relevancii modelu a deterministické obmedzenie zbierky slúžia odlišným účelom.

Zoradený výstup a neskoršie použitie výsledkov

Výsledky sú usporiadané zostupne podľa relevancie a obsahujú skóre relevancie s pohyblivou rádovou čiarkou a pôvodný vstupný index kandidáta. Voľba top-k vyberá počet vrátených najvyšších výsledkov; bez nej špecifikácia výrobcu vracia výsledky všetkých odoslaných kandidátov. Voliteľné nastavenie return-documents zahŕňa príslušný zdrojový text; inak odpoveď obsahuje indexy a skóre.

Poradie použite na výber úryvkov na zobrazenie alebo neskoršiu fázu odpovede a zachovajte ich zdrojovú identitu. Pri hodnotení poradia preskúmajte skutočný text: skóre je mierou relevancie k odoslanému dopytu, nie generovanou odpoveďou ani overením správnosti tvrdení dokumentu. Model je tak užitočný na spresnenie technického, právneho, finančného, medicínskeho, konverzačného a viacjazyčného vyhľadávacieho materiálu bez premieňania poradia na odborný záver.

Kontext, celkový tokenový rozpočet a skracovanie

Zdokumentovaný limit dopytu je 8 000 tokenov vrátane pokynov umiestnených v dopyte. Dopyt spolu s ktorýmkoľvek jedným kandidátskym dokumentom sa musí zmestiť do 32 000 tokenov a zoznam dokumentov môže obsahovať najviac 1 000 položiek. Celkový limit je 600 000 tokenov, počítaný ako tokeny dopytu krát počet dokumentov plus všetky tokeny dokumentov. Dlhý pokyn sa preto opakovane počíta naprieč kandidátskymi pármi.

Výstupný počet top-k nemení počet kandidátov v tomto výpočte vstupných tokenov. Predvolené skracovanie skracuje nadmerne dlhé dopyty alebo dokumenty, aby splnili limit kontextu; jeho vypnutie spôsobí, že nadmerne dlhý dopyt alebo pár vráti chybu. Úryvky obsahujúce odpoveď pripravte zámerne a príslušnú podmienku ponechajte v texte, ktorý model uvidí. Spresnené poradie vyhodnoťte na reprezentatívnych otázkach a pokynoch a potom odovzdajte vybrané pôvodné úryvky do ďalšej fázy.

", "aboutText": "rerank-2.5 je reranker spoločnosti Voyage AI dodržiavajúci pokyny, navrhnutý na spresnenie množiny kandidátov z vyhľadávania. Spoločne skúma dopyt a každý dokument ako cross-encoder a potom vracia poradie podľa relevancie. Vydanie výrobcu zdôrazňuje riadenie toho, čo sa považuje za relevantné, pomocou prirodzeného jazyka, viacjazyčné vyhľadávanie a dlhší kontext dopytu a dokumentu než pri predchádzajúcej edícii rerank-2.\n\n### Dodajte modelu kandidátov na porovnanie\n\nVstupom je dopyt a zoznam kandidátskych textových dokumentov. Môžu to byť úryvky vybrané embeddingovým vyhľadávaním alebo prvotným lexikálnym vyhľadávaním. Reranker hodnotí dodaný text namiesto vytvárania embeddingov korpusu, takže jeho praktickou úlohou je spresniť kandidátov, ktorých už našlo úvodné vyhľadávanie.\n\nPri príprave zoznamu zachovajte pôvodné poradie kandidátov a identifikátory zdrojov. Vrátené indexy odkazujú na tieto vstupné pozície. Pri úlohe RAG dodajte úryvky, ktoré by fáza odpovede mohla skutočne použiť, vrátane názvu alebo podmienok potrebných na ich interpretáciu. Relevantný dokument neprítomný v odoslanej množine kandidátov sa nemôže objaviť ako novo nájdený výsledok preusporiadania.\n\n### Určte zamýšľaný význam relevancie\n\nPokyny možno pripojiť na koniec alebo začiatok dopytu. Vydanie opisuje tri užitočné úlohy: zdôraznenie konkrétnej časti dokumentu, uprednostnenie typu zdroja a odstránenie nejednoznačnosti dopytu kontextom aplikácie. Menia úlohu relevancie predloženú modelu.\n\nPri technickom vyhľadávaní môže ilustračný pokyn znieť „Uprednostnite úryvky vysvetľujúce správanie pri zlyhaní a obnove; úvodné prehľady sú druhoradé.“ Pri rešeršnej zbierke určte, či najviac záleží na názve, metóde alebo výsledku. Pri nejednoznačnom termíne uveďte odbor, ktorého sa vyhľadávanie týka. Otázku a pokyn udržte kompatibilné, aby jeden nežiadal širokú tému, zatiaľ čo druhý potichu mení úlohu.\n\nTieto preferencie usmerňujú skórovanie relevancie. Ak má aplikácia prísne požiadavky na oprávnenosť — napríklad verziu zdroja, dátum alebo rozsah prístupu — pripravte oprávnenú množinu kandidátov samostatne. Pokyn k relevancii modelu a deterministické obmedzenie zbierky slúžia odlišným účelom.\n\n### Zoradený výstup a neskoršie použitie výsledkov\n\nVýsledky sú usporiadané zostupne podľa relevancie a obsahujú skóre relevancie s pohyblivou rádovou čiarkou a pôvodný vstupný index kandidáta. Voľba top-k vyberá počet vrátených najvyšších výsledkov; bez nej špecifikácia výrobcu vracia výsledky všetkých odoslaných kandidátov. Voliteľné nastavenie return-documents zahŕňa príslušný zdrojový text; inak odpoveď obsahuje indexy a skóre.\n\nPoradie použite na výber úryvkov na zobrazenie alebo neskoršiu fázu odpovede a zachovajte ich zdrojovú identitu. Pri hodnotení poradia preskúmajte skutočný text: skóre je mierou relevancie k odoslanému dopytu, nie generovanou odpoveďou ani overením správnosti tvrdení dokumentu. Model je tak užitočný na spresnenie technického, právneho, finančného, medicínskeho, konverzačného a viacjazyčného vyhľadávacieho materiálu bez premieňania poradia na odborný záver.\n\n### Kontext, celkový tokenový rozpočet a skracovanie\n\nZdokumentovaný limit dopytu je 8 000 tokenov vrátane pokynov umiestnených v dopyte. Dopyt spolu s ktorýmkoľvek jedným kandidátskym dokumentom sa musí zmestiť do 32 000 tokenov a zoznam dokumentov môže obsahovať najviac 1 000 položiek. Celkový limit je 600 000 tokenov, počítaný ako tokeny dopytu krát počet dokumentov plus všetky tokeny dokumentov. Dlhý pokyn sa preto opakovane počíta naprieč kandidátskymi pármi.\n\nVýstupný počet top-k nemení počet kandidátov v tomto výpočte vstupných tokenov. Predvolené skracovanie skracuje nadmerne dlhé dopyty alebo dokumenty, aby splnili limit kontextu; jeho vypnutie spôsobí, že nadmerne dlhý dopyt alebo pár vráti chybu. Úryvky obsahujúce odpoveď pripravte zámerne a príslušnú podmienku ponechajte v texte, ktorý model uvidí. Spresnené poradie vyhodnoťte na reprezentatívnych otázkach a pokynoch a potom odovzdajte vybrané pôvodné úryvky do ďalšej fázy.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "337d35ecf4ed50d8f696f92895a0a0461ee25e4aadf1076dfcae075f52c6788f", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sk", "methods": [ { "html": "
•

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

VoyageAI by MongoDB /voyageai/rerank-2.5

Úvod

rerank-2.5 preusporadúva dodanú množinu textových kandidátov podľa relevancie k dopytu a voliteľným pokynom v prirodzenom jazyku. Je to viacjazyčný reranker zameraný na kvalitu s kontextom 32 000 tokenov pre dopyt a dokument a zoradeným skóre naviazaným na pôvodné indexy kandidátov.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
Zoradené výsledky
O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

rerank-2.5 je reranker spoločnosti Voyage AI dodržiavajúci pokyny, navrhnutý na spresnenie množiny kandidátov z vyhľadávania. Spoločne skúma dopyt a každý dokument ako cross-encoder a potom vracia poradie podľa relevancie. Vydanie výrobcu zdôrazňuje riadenie toho, čo sa považuje za relevantné, pomocou prirodzeného jazyka, viacjazyčné vyhľadávanie a dlhší kontext dopytu a dokumentu než pri predchádzajúcej edícii rerank-2.

Dodajte modelu kandidátov na porovnanie

Vstupom je dopyt a zoznam kandidátskych textových dokumentov. Môžu to byť úryvky vybrané embeddingovým vyhľadávaním alebo prvotným lexikálnym vyhľadávaním. Reranker hodnotí dodaný text namiesto vytvárania embeddingov korpusu, takže jeho praktickou úlohou je spresniť kandidátov, ktorých už našlo úvodné vyhľadávanie.

Pri príprave zoznamu zachovajte pôvodné poradie kandidátov a identifikátory zdrojov. Vrátené indexy odkazujú na tieto vstupné pozície. Pri úlohe RAG dodajte úryvky, ktoré by fáza odpovede mohla skutočne použiť, vrátane názvu alebo podmienok potrebných na ich interpretáciu. Relevantný dokument neprítomný v odoslanej množine kandidátov sa nemôže objaviť ako novo nájdený výsledok preusporiadania.

Určte zamýšľaný význam relevancie

Pokyny možno pripojiť na koniec alebo začiatok dopytu. Vydanie opisuje tri užitočné úlohy: zdôraznenie konkrétnej časti dokumentu, uprednostnenie typu zdroja a odstránenie nejednoznačnosti dopytu kontextom aplikácie. Menia úlohu relevancie predloženú modelu.

Pri technickom vyhľadávaní môže ilustračný pokyn znieť „Uprednostnite úryvky vysvetľujúce správanie pri zlyhaní a obnove; úvodné prehľady sú druhoradé.“ Pri rešeršnej zbierke určte, či najviac záleží na názve, metóde alebo výsledku. Pri nejednoznačnom termíne uveďte odbor, ktorého sa vyhľadávanie týka. Otázku a pokyn udržte kompatibilné, aby jeden nežiadal širokú tému, zatiaľ čo druhý potichu mení úlohu.

Tieto preferencie usmerňujú skórovanie relevancie. Ak má aplikácia prísne požiadavky na oprávnenosť — napríklad verziu zdroja, dátum alebo rozsah prístupu — pripravte oprávnenú množinu kandidátov samostatne. Pokyn k relevancii modelu a deterministické obmedzenie zbierky slúžia odlišným účelom.

Zoradený výstup a neskoršie použitie výsledkov

Výsledky sú usporiadané zostupne podľa relevancie a obsahujú skóre relevancie s pohyblivou rádovou čiarkou a pôvodný vstupný index kandidáta. Voľba top-k vyberá počet vrátených najvyšších výsledkov; bez nej špecifikácia výrobcu vracia výsledky všetkých odoslaných kandidátov. Voliteľné nastavenie return-documents zahŕňa príslušný zdrojový text; inak odpoveď obsahuje indexy a skóre.

Poradie použite na výber úryvkov na zobrazenie alebo neskoršiu fázu odpovede a zachovajte ich zdrojovú identitu. Pri hodnotení poradia preskúmajte skutočný text: skóre je mierou relevancie k odoslanému dopytu, nie generovanou odpoveďou ani overením správnosti tvrdení dokumentu. Model je tak užitočný na spresnenie technického, právneho, finančného, medicínskeho, konverzačného a viacjazyčného vyhľadávacieho materiálu bez premieňania poradia na odborný záver.

Kontext, celkový tokenový rozpočet a skracovanie

Zdokumentovaný limit dopytu je 8 000 tokenov vrátane pokynov umiestnených v dopyte. Dopyt spolu s ktorýmkoľvek jedným kandidátskym dokumentom sa musí zmestiť do 32 000 tokenov a zoznam dokumentov môže obsahovať najviac 1 000 položiek. Celkový limit je 600 000 tokenov, počítaný ako tokeny dopytu krát počet dokumentov plus všetky tokeny dokumentov. Dlhý pokyn sa preto opakovane počíta naprieč kandidátskymi pármi.

Výstupný počet top-k nemení počet kandidátov v tomto výpočte vstupných tokenov. Predvolené skracovanie skracuje nadmerne dlhé dopyty alebo dokumenty, aby splnili limit kontextu; jeho vypnutie spôsobí, že nadmerne dlhý dopyt alebo pár vráti chybu. Úryvky obsahujúce odpoveď pripravte zámerne a príslušnú podmienku ponechajte v texte, ktorý model uvidí. Spresnené poradie vyhodnoťte na reprezentatívnych otázkach a pokynoch a potom odovzdajte vybrané pôvodné úryvky do ďalšej fázy.

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · Opätovné zoradenie výsledkov POST /v1/rerank
Vstup
text
Výstup
rerank
Výstupný formát
json
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PoledocumentsTyparrayPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
voyageai/rerank-2.5
Predvolené—
PoleproviderTypschemaPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
PolequeryTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polesession_idTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletop_nTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Predvolené—
PoletraceTypschemaPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
PoleuserTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poledocuments[].textTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poledocuments[].imageTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Kombinácie vstupných podkladov

text_rerank · Povinné: query, documents array with minItems1

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, query, documents
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciaprovider, session_id, top_n, trace, user
Parametermultimodal_input_bindingŠpecifikácianull

Životný cyklus: synchronous

Odošlite presné ID modelu a zachovajte celú natívnu odpoveď.

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Neuvedené Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.

KonfiguráciaSadzobníkÚčtovacia jednotkaPoplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaÚčtovacia jednotka—Poplatok
Vstup · Vstupné tokeny — / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny — / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov
KonfiguráciaUltraSadzobník—Účtovacia jednotka/ 1K tokenovPoplatok
Vstup $0.0001 / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Opätovné zoradenie výsledkov

{\n  "documents": [\n    "Paris is the capital of France.",\n    "Berlin is the capital of Germany."\n  ],\n  "model": "voyageai/rerank-2.5",\n  "query": "What is the capital of France?",\n  "top_n": 3\n}

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Opätovné zoradenie výsledkov

json

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachováva sa každý skutočný index výsledku, konečná hodnota relevance_score a pôvodný objekt dokumentu. Indexy odkazujú na pôvodné pole dokumentov. Celý pôvodný JSON sa uloží a vráti až po zúčtovaní.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte pôvodnú operáciu a úplnú alebo čiastočnú odpoveď; POST znova neodosielajte.

Polia odpovede
PoleTyp
PolemodelTypstring
PoleidTypstring
PoleproviderTypstring
Poleresults[].indexTypinteger
Poleresults[].relevance_scoreTypnumber
Poleresults[].document.textTypstring
Poleresults[].document.imageTypstring
Poleusage.search_unitsTypinteger
Poleusage.total_tokensTypinteger
Poleusage.costTypnumber
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné pole, reprezentácia alebo hodnotaĎalší krokOpravte označené pole požiadavky.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra voyageai/rerank-2.5

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

voyageai/rerank-2.5

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "voyageai/rerank-2.5", "fmt": "rerank", "http": "POST", "path": "/v1/rerank", "request_model_id": "voyageai/rerank-2.5", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|voyageai%2Frerank-2.5", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Neplatné povinné pole, reprezentácia alebo hodnota", "http_status": 400, "recovery": "Opravte označené pole požiadavky.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Zachovajte pôvodnú operáciu a úplnú alebo čiastočnú odpoveď; POST znova neodosielajte." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Zachováva sa každý skutočný index výsledku, konečná hodnota relevance_score a pôvodný objekt dokumentu. Indexy odkazujú na pôvodné pole dokumentov. Celý pôvodný JSON sa uloží a vráti až po zúčtovaní.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "voyageai/rerank-2.5" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "Odošlite presné ID modelu a zachovajte celú natívnu odpoveď." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "voyageai/rerank-2.5" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "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" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"voyageai/rerank-2.5\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-2.5'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "Opätovné zoradenie výsledkov", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "native_endpoint": "rerank", "out": null, "output": [ "rerank" ], "path": "/v1/rerank", "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": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "input_token": 1e-07 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "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" } ] } ], "request_model_id": "voyageai/rerank-2.5", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "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" } ] } } ], "model_id": "voyageai/rerank-2.5", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "43c373df8224664c0b7662383ba176cbbe74b44e3a18c33b4c68a3793e03ced6", "input_html_sha256": "35a44644c63418ce5d43fe622cbcca56c0a8ca0404e2da7960c47790358819e3", "private_audit_sha256": "5fd7767d2c083e42c63144941f125c267e6ac16ce2485c9420697135d181d46d", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/sk/voyageai-rerank-2-5/", "description": "rerank-2.5 preusporadúva dodanú množinu textových kandidátov podľa relevancie k dopytu a voliteľným pokynom v prirodzenom jazyku. Je to viacjazyčný reranker zameraný na kvalitu s kontextom 32 000 tokenov pre dopyt a dokument a zoradeným skóre naviazaným na pôvodné indexy kandidátov.", "locale": "sk", "md_url": "https://ailoot.ai/models/sk/voyageai-rerank-2-5/index.md", "title": "VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5 — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/sk/voyageai-rerank-2-5/" }, "rawModel": { "about": "rerank-2.5 je reranker spoločnosti Voyage AI dodržiavajúci pokyny, navrhnutý na spresnenie množiny kandidátov z vyhľadávania. Spoločne skúma dopyt a každý dokument ako cross-encoder a potom vracia poradie podľa relevancie. Vydanie výrobcu zdôrazňuje riadenie toho, čo sa považuje za relevantné, pomocou prirodzeného jazyka, viacjazyčné vyhľadávanie a dlhší kontext dopytu a dokumentu než pri predchádzajúcej edícii rerank-2.\n\n### Dodajte modelu kandidátov na porovnanie\n\nVstupom je dopyt a zoznam kandidátskych textových dokumentov. Môžu to byť úryvky vybrané embeddingovým vyhľadávaním alebo prvotným lexikálnym vyhľadávaním. Reranker hodnotí dodaný text namiesto vytvárania embeddingov korpusu, takže jeho praktickou úlohou je spresniť kandidátov, ktorých už našlo úvodné vyhľadávanie.\n\nPri príprave zoznamu zachovajte pôvodné poradie kandidátov a identifikátory zdrojov. Vrátené indexy odkazujú na tieto vstupné pozície. Pri úlohe RAG dodajte úryvky, ktoré by fáza odpovede mohla skutočne použiť, vrátane názvu alebo podmienok potrebných na ich interpretáciu. Relevantný dokument neprítomný v odoslanej množine kandidátov sa nemôže objaviť ako novo nájdený výsledok preusporiadania.\n\n### Určte zamýšľaný význam relevancie\n\nPokyny možno pripojiť na koniec alebo začiatok dopytu. Vydanie opisuje tri užitočné úlohy: zdôraznenie konkrétnej časti dokumentu, uprednostnenie typu zdroja a odstránenie nejednoznačnosti dopytu kontextom aplikácie. Menia úlohu relevancie predloženú modelu.\n\nPri technickom vyhľadávaní môže ilustračný pokyn znieť „Uprednostnite úryvky vysvetľujúce správanie pri zlyhaní a obnove; úvodné prehľady sú druhoradé.“ Pri rešeršnej zbierke určte, či najviac záleží na názve, metóde alebo výsledku. Pri nejednoznačnom termíne uveďte odbor, ktorého sa vyhľadávanie týka. Otázku a pokyn udržte kompatibilné, aby jeden nežiadal širokú tému, zatiaľ čo druhý potichu mení úlohu.\n\nTieto preferencie usmerňujú skórovanie relevancie. Ak má aplikácia prísne požiadavky na oprávnenosť — napríklad verziu zdroja, dátum alebo rozsah prístupu — pripravte oprávnenú množinu kandidátov samostatne. Pokyn k relevancii modelu a deterministické obmedzenie zbierky slúžia odlišným účelom.\n\n### Zoradený výstup a neskoršie použitie výsledkov\n\nVýsledky sú usporiadané zostupne podľa relevancie a obsahujú skóre relevancie s pohyblivou rádovou čiarkou a pôvodný vstupný index kandidáta. Voľba top-k vyberá počet vrátených najvyšších výsledkov; bez nej špecifikácia výrobcu vracia výsledky všetkých odoslaných kandidátov. Voliteľné nastavenie return-documents zahŕňa príslušný zdrojový text; inak odpoveď obsahuje indexy a skóre.\n\nPoradie použite na výber úryvkov na zobrazenie alebo neskoršiu fázu odpovede a zachovajte ich zdrojovú identitu. Pri hodnotení poradia preskúmajte skutočný text: skóre je mierou relevancie k odoslanému dopytu, nie generovanou odpoveďou ani overením správnosti tvrdení dokumentu. Model je tak užitočný na spresnenie technického, právneho, finančného, medicínskeho, konverzačného a viacjazyčného vyhľadávacieho materiálu bez premieňania poradia na odborný záver.\n\n### Kontext, celkový tokenový rozpočet a skracovanie\n\nZdokumentovaný limit dopytu je 8 000 tokenov vrátane pokynov umiestnených v dopyte. Dopyt spolu s ktorýmkoľvek jedným kandidátskym dokumentom sa musí zmestiť do 32 000 tokenov a zoznam dokumentov môže obsahovať najviac 1 000 položiek. Celkový limit je 600 000 tokenov, počítaný ako tokeny dopytu krát počet dokumentov plus všetky tokeny dokumentov. Dlhý pokyn sa preto opakovane počíta naprieč kandidátskymi pármi.\n\nVýstupný počet top-k nemení počet kandidátov v tomto výpočte vstupných tokenov. Predvolené skracovanie skracuje nadmerne dlhé dopyty alebo dokumenty, aby splnili limit kontextu; jeho vypnutie spôsobí, že nadmerne dlhý dopyt alebo pár vráti chybu. Úryvky obsahujúce odpoveď pripravte zámerne a príslušnú podmienku ponechajte v texte, ktorý model uvidí. Spresnené poradie vyhodnoťte na reprezentatívnych otázkach a pokynoch a potom odovzdajte vybrané pôvodné úryvky do ďalšej fázy.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "VoyageAI by MongoDB", "available": null, "canonical_model": "voyageai/rerank-2.5", "capabilities": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "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" } ], "summary": "Úplný cenník konfigurácie nájdete v podrobnostiach." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "rerank" ], "id": "voyageai/rerank-2.5", "input": [ "text" ], "kind": "rerank", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Neplatné povinné pole, reprezentácia alebo hodnota", "http_status": 400, "recovery": "Opravte označené pole požiadavky.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Zachovajte pôvodnú operáciu a úplnú alebo čiastočnú odpoveď; POST znova neodosielajte." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Zachováva sa každý skutočný index výsledku, konečná hodnota relevance_score a pôvodný objekt dokumentu. Indexy odkazujú na pôvodné pole dokumentov. Celý pôvodný JSON sa uloží a vráti až po zúčtovaní.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "voyageai/rerank-2.5" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "Odošlite presné ID modelu a zachovajte celú natívnu odpoveď." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "voyageai/rerank-2.5" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "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" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"voyageai/rerank-2.5\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-2.5'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\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\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "Opätovné zoradenie výsledkov", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "native_endpoint": "rerank", "out": null, "output": [ "rerank" ], "path": "/v1/rerank", "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": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "input_token": 1e-07 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "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" } ] } ], "request_model_id": "voyageai/rerank-2.5", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "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" }, { "amount": "0.0001000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000001", "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" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "voyageai/rerank-2.5", "request_model_id": "voyageai/rerank-2.5", "route_label": "Ultra" } ], "name": "VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5", "price": { "in": null, "in_label": null, "out": null, "out_label": null, "sort_in": null, "sort_out": null, "varies": true }, "public_id": "voyageai/rerank-2.5", "short": "rerank-2.5 preusporadúva dodanú množinu textových kandidátov podľa relevancie k dopytu a voliteľným pokynom v prirodzenom jazyku. Je to viacjazyčný reranker zameraný na kvalitu s kontextom 32 000 tokenov pre dopyt a dokument a zoradeným skóre naviazaným na pôvodné indexy kandidátov." }, "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": "rerank-2.5 preusporadúva dodanú množinu textových kandidátov podľa relevancie k dopytu a voliteľným pokynom v prirodzenom jazyku. Je to viacjazyčný reranker zameraný na kvalitu s kontextom 32 000 tokenov pre dopyt a dokument a zoradeným skóre naviazaným na pôvodné indexy kandidátov.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "90f76466059f5958760f762350ad97d4be2f2ec6a0eb89e7801ef340cb0c60ab", "renderer_sha256": "94893ba0fa4d7b7d32370787b705f436a4c2569f84ec7b33063549adc74b07e0" }, "sourceRevision": "0bf275d9deff5377737799d23b3490f49abc1871c0f4564de0a06c42d098a8d0" }