{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3-Embedding-4B je izdaja 4B za besedilne vektorske vložitve v Qwenovi družini modelov za vložitve in ponovno razvrščanje. Zgrajen je na gostem temeljnem modelu Qwen3 in pretvori besedilni segment v številčno predstavitev njegovega pomena. Qwen med področji uporabe navaja iskanje besedila, iskanje kode, razvrščanje, združevanje v skupine in rudarjenje vzporednih besedil. Uporaben je, kadar mora aplikacija najti povezane odlomke, združiti podobne zapise ali primerjati besedila v različnih jezikih. Izhod modela je vektor vložitve, ne pogovorni odgovor ali preoblikovan dokument.</p><p>Ta izdaja ima dolžino zaporedja 32K žetonov in največ 2.560 dimenzij vložitve. Z metodo Matryoshka Representation Learning podpira prilagodljivo število izhodnih dimenzij od 32 do 2.560. Izbrana dolžina vektorja vpliva na shranjevanje in primerjavo predstavitve, zato naj bo v eni zbirki enaka za vektorje poizvedb in dokumentov. Qwen3-Embedding-8B ima drugačno velikost modela in največ 4.096 dimenzij; niti ta velikost izhoda niti identiteta modela 8B ne veljata za izdajo 4B. Obstoječi indeks mora ohranjati svoje dosledne izbire predstavitve.</p><p>Proizvajalec opisuje podporo za več kot 100 jezikov, vključno s programskimi jeziki, ter večjezično iskanje, iskanje med jeziki in iskanje kode. Primer iskanja v centru za pomoč lahko primerja uporabnikovo vprašanje z odlomki v več jezikih, nato pa vrne izvirne odlomke, ki ustrezajo temi. Iskanje kode lahko primerja opis v naravnem jeziku z ustreznimi funkcijami in njihovo dokumentacijo. Pri pripravi besedila ohranite pomensko pomembne naslove, strokovne izraze in identifikatorje, vsak predstavljeni odlomek pa povežite z virom, da lahko aplikacija prikaže ustrezno gradivo.</p><p>Qwen3-Embedding-4B upošteva navodila. Qwen priporoča, da vsaki poizvedbi dodate enostavčni opis naloge, prilagojen predvidenemu razmerju pri iskanju, pri večjezičnih primerih pa priporoča navodila v angleščini. Neposredni primer postavi Instruct: pred opis naloge in Query: pred besedilo poizvedbe. Dokumenti za iskanje so kodirani brez tega navodila za poizvedbo. Praktično navodilo, ki ga sestavite sami, lahko določa iskanje odlomkov dokumentacije, ki pojasnjujejo sporočeno napako, ali odlomkov izvorne kode, ki izvajajo opisano vedenje. Tako usmerite predstavitev k vprašanju aplikacije, namesto da bi od modela zahtevali pisanje odgovora.</p><p>Uradni primeri kodirajo besedila poizvedb in dokumentov, primerjajo njihove vložitve s kosinusno podobnostjo ter prikazujejo združevanje skritega stanja zadnjega žetona, ki mu sledi normalizacija. V tem nizkonivojskem primeru je vhod odrezan pri izbrani nastavitvi 8.192 žetonov; dokumentirana dolžina zaporedja modela ostaja 32K. Pri dolgem gradivu določite, katere odlomke boste predstavili, in preverite, da krajšanje brez opozorila ne zavrže dela, ki ga poizvedba potrebuje. Vektorje shranite s stabilnimi sklici na vire, pripravljeno poizvedbo primerjajte z zbirko in vrnite povezane odlomke po vrstnem redu podobnosti.</p><p>Qwenov model za vložitve uporablja pristop z dvojnim kodirnikom, njegovi ločeni modeli za ponovno razvrščanje pa z navzkrižnim kodirnikom ocenjujejo pare poizvedba–dokument. Objava izdaje opisuje skupno uporabo teh modulov: vložitve najdejo začetne kandidate, model za ponovno razvrščanje pa lahko nato izboljša njihov vrstni red. Qwen3-Embedding-4B sam zagotavlja predstavitev posameznega besedila. Njegov vektor ni ocena modela za ponovno razvrščanje, preverjena trditev ali ustvarjen odgovor. Če končni postopek odgovarja na vprašanja iz najdenega gradiva, izbrani izvorni odlomki ostajajo dokazi, posredovani naslednji stopnji.</p>",
  "aboutText": "Qwen3-Embedding-4B je izdaja 4B za besedilne vektorske vložitve v Qwenovi družini modelov za vložitve in ponovno razvrščanje. Zgrajen je na gostem temeljnem modelu Qwen3 in pretvori besedilni segment v številčno predstavitev njegovega pomena. Qwen med področji uporabe navaja iskanje besedila, iskanje kode, razvrščanje, združevanje v skupine in rudarjenje vzporednih besedil. Uporaben je, kadar mora aplikacija najti povezane odlomke, združiti podobne zapise ali primerjati besedila v različnih jezikih. Izhod modela je vektor vložitve, ne pogovorni odgovor ali preoblikovan dokument.\n\nTa izdaja ima dolžino zaporedja 32K žetonov in največ 2.560 dimenzij vložitve. Z metodo Matryoshka Representation Learning podpira prilagodljivo število izhodnih dimenzij od 32 do 2.560. Izbrana dolžina vektorja vpliva na shranjevanje in primerjavo predstavitve, zato naj bo v eni zbirki enaka za vektorje poizvedb in dokumentov. Qwen3-Embedding-8B ima drugačno velikost modela in največ 4.096 dimenzij; niti ta velikost izhoda niti identiteta modela 8B ne veljata za izdajo 4B. Obstoječi indeks mora ohranjati svoje dosledne izbire predstavitve.\n\nProizvajalec opisuje podporo za več kot 100 jezikov, vključno s programskimi jeziki, ter večjezično iskanje, iskanje med jeziki in iskanje kode. Primer iskanja v centru za pomoč lahko primerja uporabnikovo vprašanje z odlomki v več jezikih, nato pa vrne izvirne odlomke, ki ustrezajo temi. Iskanje kode lahko primerja opis v naravnem jeziku z ustreznimi funkcijami in njihovo dokumentacijo. Pri pripravi besedila ohranite pomensko pomembne naslove, strokovne izraze in identifikatorje, vsak predstavljeni odlomek pa povežite z virom, da lahko aplikacija prikaže ustrezno gradivo.\n\nQwen3-Embedding-4B upošteva navodila. Qwen priporoča, da vsaki poizvedbi dodate enostavčni opis naloge, prilagojen predvidenemu razmerju pri iskanju, pri večjezičnih primerih pa priporoča navodila v angleščini. Neposredni primer postavi Instruct: pred opis naloge in Query: pred besedilo poizvedbe. Dokumenti za iskanje so kodirani brez tega navodila za poizvedbo. Praktično navodilo, ki ga sestavite sami, lahko določa iskanje odlomkov dokumentacije, ki pojasnjujejo sporočeno napako, ali odlomkov izvorne kode, ki izvajajo opisano vedenje. Tako usmerite predstavitev k vprašanju aplikacije, namesto da bi od modela zahtevali pisanje odgovora.\n\nUradni primeri kodirajo besedila poizvedb in dokumentov, primerjajo njihove vložitve s kosinusno podobnostjo ter prikazujejo združevanje skritega stanja zadnjega žetona, ki mu sledi normalizacija. V tem nizkonivojskem primeru je vhod odrezan pri izbrani nastavitvi 8.192 žetonov; dokumentirana dolžina zaporedja modela ostaja 32K. Pri dolgem gradivu določite, katere odlomke boste predstavili, in preverite, da krajšanje brez opozorila ne zavrže dela, ki ga poizvedba potrebuje. Vektorje shranite s stabilnimi sklici na vire, pripravljeno poizvedbo primerjajte z zbirko in vrnite povezane odlomke po vrstnem redu podobnosti.\n\nQwenov model za vložitve uporablja pristop z dvojnim kodirnikom, njegovi ločeni modeli za ponovno razvrščanje pa z navzkrižnim kodirnikom ocenjujejo pare poizvedba–dokument. Objava izdaje opisuje skupno uporabo teh modulov: vložitve najdejo začetne kandidate, model za ponovno razvrščanje pa lahko nato izboljša njihov vrstni red. Qwen3-Embedding-4B sam zagotavlja predstavitev posameznega besedila. Njegov vektor ni ocena modela za ponovno razvrščanje, preverjena trditev ali ustvarjen odgovor. Če končni postopek odgovarja na vprašanja iz najdenega gradiva, izbrani izvorni odlomki ostajajo dokazi, posredovani naslednji stopnji.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "b38e949b47b5a9a897d41a44174a9f117aa9fd4637b178f2d7d6e6ad30a090fb",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "sl",
  "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=\"Zapri\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>qwen/qwen3-embedding-4b</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopiraj ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Razdelki kartice modela\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Začetek</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Vhodi in metode</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Cenik</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Primeri</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Rezultati</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Druga imena</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Metode 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\">Vektorske predstavitve</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\">Začetek</h3><p class=\"mdesc-full\">Qwen3-Embedding-4B predstavlja besedilo s semantičnimi vektorji za večjezično iskanje, iskanje kode, razvrščanje in združevanje v skupine. Ta model 4B podpira dolžino zaporedja 32K žetonov in prilagodljivo število dimenzij vektorja od 32 do 2.560.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Dovoljeni vhodi</dt><dd>Besedilo · token_ids</dd></div><div><dt>Rezultati</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>O modelu</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3-Embedding-4B je izdaja 4B za besedilne vektorske vložitve v Qwenovi družini modelov za vložitve in ponovno razvrščanje. Zgrajen je na gostem temeljnem modelu Qwen3 in pretvori besedilni segment v številčno predstavitev njegovega pomena. Qwen med področji uporabe navaja iskanje besedila, iskanje kode, razvrščanje, združevanje v skupine in rudarjenje vzporednih besedil. Uporaben je, kadar mora aplikacija najti povezane odlomke, združiti podobne zapise ali primerjati besedila v različnih jezikih. Izhod modela je vektor vložitve, ne pogovorni odgovor ali preoblikovan dokument.</p><p>Ta izdaja ima dolžino zaporedja 32K žetonov in največ 2.560 dimenzij vložitve. Z metodo Matryoshka Representation Learning podpira prilagodljivo število izhodnih dimenzij od 32 do 2.560. Izbrana dolžina vektorja vpliva na shranjevanje in primerjavo predstavitve, zato naj bo v eni zbirki enaka za vektorje poizvedb in dokumentov. Qwen3-Embedding-8B ima drugačno velikost modela in največ 4.096 dimenzij; niti ta velikost izhoda niti identiteta modela 8B ne veljata za izdajo 4B. Obstoječi indeks mora ohranjati svoje dosledne izbire predstavitve.</p><p>Proizvajalec opisuje podporo za več kot 100 jezikov, vključno s programskimi jeziki, ter večjezično iskanje, iskanje med jeziki in iskanje kode. Primer iskanja v centru za pomoč lahko primerja uporabnikovo vprašanje z odlomki v več jezikih, nato pa vrne izvirne odlomke, ki ustrezajo temi. Iskanje kode lahko primerja opis v naravnem jeziku z ustreznimi funkcijami in njihovo dokumentacijo. Pri pripravi besedila ohranite pomensko pomembne naslove, strokovne izraze in identifikatorje, vsak predstavljeni odlomek pa povežite z virom, da lahko aplikacija prikaže ustrezno gradivo.</p><p>Qwen3-Embedding-4B upošteva navodila. Qwen priporoča, da vsaki poizvedbi dodate enostavčni opis naloge, prilagojen predvidenemu razmerju pri iskanju, pri večjezičnih primerih pa priporoča navodila v angleščini. Neposredni primer postavi Instruct: pred opis naloge in Query: pred besedilo poizvedbe. Dokumenti za iskanje so kodirani brez tega navodila za poizvedbo. Praktično navodilo, ki ga sestavite sami, lahko določa iskanje odlomkov dokumentacije, ki pojasnjujejo sporočeno napako, ali odlomkov izvorne kode, ki izvajajo opisano vedenje. Tako usmerite predstavitev k vprašanju aplikacije, namesto da bi od modela zahtevali pisanje odgovora.</p><p>Uradni primeri kodirajo besedila poizvedb in dokumentov, primerjajo njihove vložitve s kosinusno podobnostjo ter prikazujejo združevanje skritega stanja zadnjega žetona, ki mu sledi normalizacija. V tem nizkonivojskem primeru je vhod odrezan pri izbrani nastavitvi 8.192 žetonov; dokumentirana dolžina zaporedja modela ostaja 32K. Pri dolgem gradivu določite, katere odlomke boste predstavili, in preverite, da krajšanje brez opozorila ne zavrže dela, ki ga poizvedba potrebuje. Vektorje shranite s stabilnimi sklici na vire, pripravljeno poizvedbo primerjajte z zbirko in vrnite povezane odlomke po vrstnem redu podobnosti.</p><p>Qwenov model za vložitve uporablja pristop z dvojnim kodirnikom, njegovi ločeni modeli za ponovno razvrščanje pa z navzkrižnim kodirnikom ocenjujejo pare poizvedba–dokument. Objava izdaje opisuje skupno uporabo teh modulov: vložitve najdejo začetne kandidate, model za ponovno razvrščanje pa lahko nato izboljša njihov vrstni red. Qwen3-Embedding-4B sam zagotavlja predstavitev posameznega besedila. Njegov vektor ni ocena modela za ponovno razvrščanje, preverjena trditev ali ustvarjen odgovor. Če končni postopek odgovarja na vprašanja iz najdenega gradiva, izbrani izvorni odlomki ostajajo dokazi, posredovani naslednji stopnji.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Na voljo v Ailoot · vhodi in metode</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Vektorske predstavitve</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Vhod</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Izhodni format</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Polje</th><th>Vrsta</th><th>Zahteva</th><th>Vrednosti in omejitve</th><th>Privzeto</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Zahteva\"><span class=\"card-cell-label\">Zahteva</span>Obvezno</td><td data-cell-label=\"Vrednosti in omejitve\"><span class=\"card-cell-label\">Vrednosti in omejitve</span><div>qwen/qwen3-embedding-4b</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Zahteva\"><span class=\"card-cell-label\">Zahteva</span>Obvezno</td><td data-cell-label=\"Vrednosti in omejitve\"><span class=\"card-cell-label\">Vrednosti in omejitve</span><div>Najmanjše število elementov: 1</div><div>Pogoji: Neprazen paket istovrstnih vhodnih podatkov. Identifikatorji žetonov so nenegativna cela števila.</div><div>Vhodni proračun: Največ: 32.768 · Besedilna enota: bajti UTF8 · Enota žetonov: elementi polja žetonov</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Zahteva\"><span class=\"card-cell-label\">Zahteva</span>Izbirno</td><td data-cell-label=\"Vrednosti in omejitve\"><span class=\"card-cell-label\">Vrednosti in omejitve</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Zahteva\"><span class=\"card-cell-label\">Zahteva</span>Ni podprto</td><td data-cell-label=\"Vrednosti in omejitve\"><span class=\"card-cell-label\">Vrednosti in omejitve</span><div>Najmanj: 1</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Zahteva\"><span class=\"card-cell-label\">Zahteva</span>Izbirno</td><td data-cell-label=\"Vrednosti in omejitve\"><span class=\"card-cell-label\">Vrednosti in omejitve</span><div>Pogoji: Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Zahteva\"><span class=\"card-cell-label\">Zahteva</span>Izbirno</td><td data-cell-label=\"Vrednosti in omejitve\"><span class=\"card-cell-label\">Vrednosti in omejitve</span><div>Pogoji: Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Zahteva\"><span class=\"card-cell-label\">Zahteva</span>Izbirno</td><td data-cell-label=\"Vrednosti in omejitve\"><span class=\"card-cell-label\">Vrednosti in omejitve</span><div>Pogoji: Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Zahteva\"><span class=\"card-cell-label\">Zahteva</span>Izbirno</td><td data-cell-label=\"Vrednosti in omejitve\"><span class=\"card-cell-label\">Vrednosti in omejitve</span><div>Pogoji: provider.options je zavrnjen</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinacije vhodnih gradiv</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parametri in življenjski cikel metode</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Specifikacija</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=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</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=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Življenjski cikel: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Shranite indeks in dimenzijo vsakega vektorja.</p><p class=\"note-s\">Ime multimodalnega modela ne pomeni, da so na tej točno določeni poti dovoljeni slikovni objekti.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Cenik</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.</p><dl data-price-conditions><dt>Hitri način</dt><dd>Ni navedeno <span class=\"note-s\">Ko je izbran hitri način</span></dd><dt>Način flex</dt><dd>Ni navedeno <span class=\"note-s\">Ko je izbran način flex</span></dd><dt>Najvišja raven razmišljanja</dt><dd>Ni navedeno <span class=\"note-s\">Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Cene Ailoot</h4><h4>Cene po nastavitvah</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Nastavitev</th><th>Cenovna lestvica</th><th>Strošek</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Nastavitev\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Nastavitev</span>Osnovne cene za žetone</th><td data-cell-label=\"Cenovna lestvica\"><span class=\"card-cell-label\">Cenovna lestvica</span>Osnovna cena</td><td data-cell-label=\"Strošek\"><span class=\"card-cell-label\">Strošek</span><div><span>Vhod · Vhodni žetoni</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div><div><span>Izhod · Izhodni žetoni</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div><div><span>Vhod · Branje predpomnilnika</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div><div><span>Vhod · Zapis v predpomnilnik</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div><div><span>Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. <a href=\"/docs/sl/billing/reserve/\">Kako delujeta rezervacija in obračun →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Primeri zahtev</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorske predstavitve</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Primeri kode\"><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=\"Kopiraj kodo\"><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\">Prejmi in shrani rezultate</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorske predstavitve</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Ohrani vse dokončane rezultate</h5><p class=\"note-s\">Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.</p><p class=\"note-s\">Shranite vsak vektor skupaj z njegovim indeksom. Število vektorjev mora biti enako številu vhodov; dimenzije morajo biti skladne.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Če je treba preveriti izvirni odgovor</h5><p class=\"note-s\">Končna točka za opravila ustvarjanja vektorskih predstavitev se ne uvaja.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Polja odgovora</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Polje</th><th>Vrsta</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Polje\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Polje</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Vrsta\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Vrsta</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Napake in naslednji koraki</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Odgovor</th><th>Pogoj</th><th>Naslednji korak</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Odgovor\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Odgovor</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Pogoj\"><span class=\"card-cell-label\">Pogoj</span>Neveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra</td><td data-cell-label=\"Naslednji korak\"><span class=\"card-cell-label\">Naslednji korak</span>Pred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Druga imena</h3><h4>Druga imena 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>Druga imena poti metod</h4><p class=\"note-s\">Uporabite zgoraj navedene poti metod.</p><h4>Povezani ID-ji za klic</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": "Neveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Pred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Končna točka za opravila ustvarjanja vektorskih predstavitev se ne uvaja."
            },
            "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": "Shranite vsak vektor skupaj z njegovim indeksom. Število vektorjev mora biti enako številu vhodov; dimenzije morajo biti skladne.",
              "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": "bajti UTF8",
                  "token_unit": "elementi polja žetonov"
                },
                "conditions": "Neprazen paket istovrstnih vhodnih podatkov. Identifikatorji žetonov so nenegativna cela števila.",
                "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": "Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options je zavrnjen",
                "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": [
            "Shranite indeks in dimenzijo vsakega vektorja.",
            "Ime multimodalnega modela ne pomeni, da so na tej točno določeni poti dovoljeni slikovni objekti."
          ],
          "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": "Osnovne cene za žetone",
            "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": "2b37191a41a89db9633b7d233c1621fbd6feac182ee0a71cffcc2a603130416f",
    "input_html_sha256": "f755077675a97f3ef6695c71000e44a3249fcd7532556dc4910702d0b834d4ca",
    "private_audit_sha256": "0cae594e337b945fc39f03ebf1cd3402f3c30de7a35d076ccbef7f72b0c61cbc",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sl/qwen-qwen3-embedding-4b/",
    "description": "Qwen3-Embedding-4B predstavlja besedilo s semantičnimi vektorji za večjezično iskanje, iskanje kode, razvrščanje in združevanje v skupine. Ta model 4B podpira dolžino zaporedja 32K žetonov in prilagodljivo število dimenzij vektorja od 32 do 2.560.",
    "locale": "sl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sl/qwen-qwen3-embedding-4b/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Embedding 4B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sl/qwen-qwen3-embedding-4b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3-Embedding-4B je izdaja 4B za besedilne vektorske vložitve v Qwenovi družini modelov za vložitve in ponovno razvrščanje. Zgrajen je na gostem temeljnem modelu Qwen3 in pretvori besedilni segment v številčno predstavitev njegovega pomena. Qwen med področji uporabe navaja iskanje besedila, iskanje kode, razvrščanje, združevanje v skupine in rudarjenje vzporednih besedil. Uporaben je, kadar mora aplikacija najti povezane odlomke, združiti podobne zapise ali primerjati besedila v različnih jezikih. Izhod modela je vektor vložitve, ne pogovorni odgovor ali preoblikovan dokument.\n\nTa izdaja ima dolžino zaporedja 32K žetonov in največ 2.560 dimenzij vložitve. Z metodo Matryoshka Representation Learning podpira prilagodljivo število izhodnih dimenzij od 32 do 2.560. Izbrana dolžina vektorja vpliva na shranjevanje in primerjavo predstavitve, zato naj bo v eni zbirki enaka za vektorje poizvedb in dokumentov. Qwen3-Embedding-8B ima drugačno velikost modela in največ 4.096 dimenzij; niti ta velikost izhoda niti identiteta modela 8B ne veljata za izdajo 4B. Obstoječi indeks mora ohranjati svoje dosledne izbire predstavitve.\n\nProizvajalec opisuje podporo za več kot 100 jezikov, vključno s programskimi jeziki, ter večjezično iskanje, iskanje med jeziki in iskanje kode. Primer iskanja v centru za pomoč lahko primerja uporabnikovo vprašanje z odlomki v več jezikih, nato pa vrne izvirne odlomke, ki ustrezajo temi. Iskanje kode lahko primerja opis v naravnem jeziku z ustreznimi funkcijami in njihovo dokumentacijo. Pri pripravi besedila ohranite pomensko pomembne naslove, strokovne izraze in identifikatorje, vsak predstavljeni odlomek pa povežite z virom, da lahko aplikacija prikaže ustrezno gradivo.\n\nQwen3-Embedding-4B upošteva navodila. Qwen priporoča, da vsaki poizvedbi dodate enostavčni opis naloge, prilagojen predvidenemu razmerju pri iskanju, pri večjezičnih primerih pa priporoča navodila v angleščini. Neposredni primer postavi Instruct: pred opis naloge in Query: pred besedilo poizvedbe. Dokumenti za iskanje so kodirani brez tega navodila za poizvedbo. Praktično navodilo, ki ga sestavite sami, lahko določa iskanje odlomkov dokumentacije, ki pojasnjujejo sporočeno napako, ali odlomkov izvorne kode, ki izvajajo opisano vedenje. Tako usmerite predstavitev k vprašanju aplikacije, namesto da bi od modela zahtevali pisanje odgovora.\n\nUradni primeri kodirajo besedila poizvedb in dokumentov, primerjajo njihove vložitve s kosinusno podobnostjo ter prikazujejo združevanje skritega stanja zadnjega žetona, ki mu sledi normalizacija. V tem nizkonivojskem primeru je vhod odrezan pri izbrani nastavitvi 8.192 žetonov; dokumentirana dolžina zaporedja modela ostaja 32K. Pri dolgem gradivu določite, katere odlomke boste predstavili, in preverite, da krajšanje brez opozorila ne zavrže dela, ki ga poizvedba potrebuje. Vektorje shranite s stabilnimi sklici na vire, pripravljeno poizvedbo primerjajte z zbirko in vrnite povezane odlomke po vrstnem redu podobnosti.\n\nQwenov model za vložitve uporablja pristop z dvojnim kodirnikom, njegovi ločeni modeli za ponovno razvrščanje pa z navzkrižnim kodirnikom ocenjujejo pare poizvedba–dokument. Objava izdaje opisuje skupno uporabo teh modulov: vložitve najdejo začetne kandidate, model za ponovno razvrščanje pa lahko nato izboljša njihov vrstni red. Qwen3-Embedding-4B sam zagotavlja predstavitev posameznega besedila. Njegov vektor ni ocena modela za ponovno razvrščanje, preverjena trditev ali ustvarjen odgovor. Če končni postopek odgovarja na vprašanja iz najdenega gradiva, izbrani izvorni odlomki ostajajo dokazi, posredovani naslednji stopnji.",
    "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": "Celoten cenik konfiguracije je v podrobnostih."
      }
    ],
    "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": "Neveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Pred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Končna točka za opravila ustvarjanja vektorskih predstavitev se ne uvaja."
            },
            "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": "Shranite vsak vektor skupaj z njegovim indeksom. Število vektorjev mora biti enako številu vhodov; dimenzije morajo biti skladne.",
              "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": "bajti UTF8",
                  "token_unit": "elementi polja žetonov"
                },
                "conditions": "Neprazen paket istovrstnih vhodnih podatkov. Identifikatorji žetonov so nenegativna cela števila.",
                "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": "Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Izvor dovoljuje to polje metapodatkov JSON; natančen pomen pri ponudniku je odvisen od modela.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options je zavrnjen",
                "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": [
            "Shranite indeks in dimenzijo vsakega vektorja.",
            "Ime multimodalnega modela ne pomeni, da so na tej točno določeni poti dovoljeni slikovni objekti."
          ],
          "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": "Osnovne cene za žetone",
            "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 predstavlja besedilo s semantičnimi vektorji za večjezično iskanje, iskanje kode, razvrščanje in združevanje v skupine. Ta model 4B podpira dolžino zaporedja 32K žetonov in prilagodljivo število dimenzij vektorja 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 predstavlja besedilo s semantičnimi vektorji za večjezično iskanje, iskanje kode, razvrščanje in združevanje v skupine. Ta model 4B podpira dolžino zaporedja 32K žetonov in prilagodljivo število dimenzij vektorja od 32 do 2.560.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "727c1c20ac2fb2b5e5af3aedca9ef5673257e4762a108333e631d5d9fd8d6ff4",
    "renderer_sha256": "dcba2271c18b0f9570a8b166e8d1e3166f121e096a58609c3a46da31562a1bf2"
  },
  "sourceRevision": "4b8c331cc74b4802efb8802a531ed986e9e18825bd24d1d14aefc9b3460f258a"
}