{
  "aboutHtml": "<p>all-mpnet-base-v2 je model Sentence Transformers za predstavitev stavkov in kratkih odstavkov kot 768-razsežnih gostih vektorjev. Dodatno je bil učen na osnovi osnovnega modela MPNet s kontrastivnim učenjem na zbirki milijarde parov stavkov. Proizvajalec kot predvidene uporabe navaja pridobivanje informacij, gručenje in podobnost stavkov.</p><h4>Kodirajte stavek ali kratek odstavek</h4><p>Pripravite besedilo za primerjavo in ohranite glavno misel ter razločevalne podrobnosti. Pri interni zbirki dokumentov lahko kratek del opisuje, kako zahtevati zamenjavo opreme ali katere informacije mora vsebovati poročilo o vzdrževanju. Naslov dokumenta in mesto vira ohranite na voljo ob vektorju.</p><p>Poizvedba z embeddingom istega modela lahko pridobi povezane dele, četudi se njihovo besedilo razlikuje. V teh delih preglejte dejansko navodilo, ki ga bralec potrebuje. Pri primerjavi podobnosti po pridobivanju primerjajte sama kandidatna stavka, zlasti kadar eden vsebuje izjemo ali pogoj, ki ga drugi nima.</p><h4>Povprečenje predstavitev in normalizacija</h4><p>Referenčni primer kodiranja povpreči kontekstne predstavitve žetonov z masko pozornosti in iz povprečja izloči zapolnitev. Nato dobljene embeddinge stavkov normalizira z L2. Oba koraka ohranite pri ustvarjanju vektorjev zbirke in poznejših poizvedb.</p><p>Vsak vektor ima 768 komponent. Kosinusna podobnost lahko primerja te normalizirane predstavitve, izvorno besedilo pa daje dokaze za rezultat. Skupno število komponent modela ne naredi združljivega z multi-qa-mpnet-base-dot-v1: ta ločena izdaja določa CLS-pooling in nenormalizirane vektorje za ocenjevanje s skalarnim produktom.</p><h4>Privzeto skrajšanje in priprava odlomkov</h4><p>Proizvajalec navaja, da se vhod nad 384 podbesednih enot privzeto skrajša. Relevantni del ohranite znotraj te meje tokenizatorja. Dolg postopek razdelite po smiselnih mejah delov in vključite dovolj lokalnega konteksta za razlago, na kaj se korak nanaša. Fragment, kot je “Oddajte v petih dneh”, potrebuje dogodek ali proces, s katerim se rok začne.</p><p>Učni postopek je zaporedja omejil na 128 žetonov, kar je ločeno od objavljene privzete nastavitve kodiranja s 384 podbesednimi enotami. Pri ocenjevanju daljših odstavkov ali besedišča, značilnega za zbirko, uporabljajte reprezentativno gradivo. To, da vhod sprejme več besedila, ne dokazuje enakega vpliva vsake podrobnosti na rezultat pridobivanja informacij.</p><h4>Pridobivanje, združevanje in primerjava</h4><p>Pri iskanju ohranite povezavo vektorja z dokumentom, da razvrščeni kandidati lahko vrnejo izvirne dele. Pri RAG izbrani deli postanejo kontekst stopnje pisanja odgovora. Model daje številčne predstavitve; ne generira odgovora z navedenimi viri in ne odloča, kateri dokument je merodajen.</p><p>Pri gručenju zapise v vsaki predlagani skupini primerjajte pred dodelitvijo oznak. Nabor vzdrževalnih opomb lahko vsebuje podobno besedilo, vendar se nanaša na različne naprave ali pogoje odpovedi. Te razločevalne podrobnosti vključite v kodirano besedilo in jih preglejte v vrnjenem gradivu, namesto da se zanašate samo na oceno.</p><p>Ta konkretna kontrolna točka all-mpnet-base-v2 je angleški profil embeddingov stavkov z lastnimi nastavitvami povprečenja predstavitev, normalizacije in privzetega skrajšanja. Nastavitve ohranite z indeksirano zbirko in vektorje uporabite kot pomoč pri iskanju ter primerjavi izvornih odlomkov, pomembnih za nalogo.</p>",
  "aboutText": "all-mpnet-base-v2 je model Sentence Transformers za predstavitev stavkov in kratkih odstavkov kot 768-razsežnih gostih vektorjev. Dodatno je bil učen na osnovi osnovnega modela MPNet s kontrastivnim učenjem na zbirki milijarde parov stavkov. Proizvajalec kot predvidene uporabe navaja pridobivanje informacij, gručenje in podobnost stavkov.\n\n### Kodirajte stavek ali kratek odstavek\n\nPripravite besedilo za primerjavo in ohranite glavno misel ter razločevalne podrobnosti. Pri interni zbirki dokumentov lahko kratek del opisuje, kako zahtevati zamenjavo opreme ali katere informacije mora vsebovati poročilo o vzdrževanju. Naslov dokumenta in mesto vira ohranite na voljo ob vektorju.\n\nPoizvedba z embeddingom istega modela lahko pridobi povezane dele, četudi se njihovo besedilo razlikuje. V teh delih preglejte dejansko navodilo, ki ga bralec potrebuje. Pri primerjavi podobnosti po pridobivanju primerjajte sama kandidatna stavka, zlasti kadar eden vsebuje izjemo ali pogoj, ki ga drugi nima.\n\n### Povprečenje predstavitev in normalizacija\n\nReferenčni primer kodiranja povpreči kontekstne predstavitve žetonov z masko pozornosti in iz povprečja izloči zapolnitev. Nato dobljene embeddinge stavkov normalizira z L2. Oba koraka ohranite pri ustvarjanju vektorjev zbirke in poznejših poizvedb.\n\nVsak vektor ima 768 komponent. Kosinusna podobnost lahko primerja te normalizirane predstavitve, izvorno besedilo pa daje dokaze za rezultat. Skupno število komponent modela ne naredi združljivega z multi-qa-mpnet-base-dot-v1: ta ločena izdaja določa CLS-pooling in nenormalizirane vektorje za ocenjevanje s skalarnim produktom.\n\n### Privzeto skrajšanje in priprava odlomkov\n\nProizvajalec navaja, da se vhod nad 384 podbesednih enot privzeto skrajša. Relevantni del ohranite znotraj te meje tokenizatorja. Dolg postopek razdelite po smiselnih mejah delov in vključite dovolj lokalnega konteksta za razlago, na kaj se korak nanaša. Fragment, kot je “Oddajte v petih dneh”, potrebuje dogodek ali proces, s katerim se rok začne.\n\nUčni postopek je zaporedja omejil na 128 žetonov, kar je ločeno od objavljene privzete nastavitve kodiranja s 384 podbesednimi enotami. Pri ocenjevanju daljših odstavkov ali besedišča, značilnega za zbirko, uporabljajte reprezentativno gradivo. To, da vhod sprejme več besedila, ne dokazuje enakega vpliva vsake podrobnosti na rezultat pridobivanja informacij.\n\n### Pridobivanje, združevanje in primerjava\n\nPri iskanju ohranite povezavo vektorja z dokumentom, da razvrščeni kandidati lahko vrnejo izvirne dele. Pri RAG izbrani deli postanejo kontekst stopnje pisanja odgovora. Model daje številčne predstavitve; ne generira odgovora z navedenimi viri in ne odloča, kateri dokument je merodajen.\n\nPri gručenju zapise v vsaki predlagani skupini primerjajte pred dodelitvijo oznak. Nabor vzdrževalnih opomb lahko vsebuje podobno besedilo, vendar se nanaša na različne naprave ali pogoje odpovedi. Te razločevalne podrobnosti vključite v kodirano besedilo in jih preglejte v vrnjenem gradivu, namesto da se zanašate samo na oceno.\n\nTa konkretna kontrolna točka all-mpnet-base-v2 je angleški profil embeddingov stavkov z lastnimi nastavitvami povprečenja predstavitev, normalizacije in privzetega skrajšanja. Nastavitve ohranite z indeksirano zbirko in vektorje uporabite kot pomoč pri iskanju ter primerjavi izvornih odlomkov, pomembnih za nalogo.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "4a5c319be36404eca3b8d28f15b6b228b8fc5b0a0e5974e1cecc8b0e361f11d1",
    "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\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zapri\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Sentence Transformers /</span><code>sentence-transformers/all-mpnet-base-v2</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|sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2\">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\">Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 stavke in kratke odstavke pretvori v 768-razsežne vektorje za pridobivanje informacij, gručenje in primerjavo podobnosti. Objavljeni postopek uporablja povprečenje predstavitev in normalizacijo L2 s privzetim skrajšanjem pri 384 podbesednih enotah.</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>all-mpnet-base-v2 je model Sentence Transformers za predstavitev stavkov in kratkih odstavkov kot 768-razsežnih gostih vektorjev. Dodatno je bil učen na osnovi osnovnega modela MPNet s kontrastivnim učenjem na zbirki milijarde parov stavkov. Proizvajalec kot predvidene uporabe navaja pridobivanje informacij, gručenje in podobnost stavkov.</p><h4>Kodirajte stavek ali kratek odstavek</h4><p>Pripravite besedilo za primerjavo in ohranite glavno misel ter razločevalne podrobnosti. Pri interni zbirki dokumentov lahko kratek del opisuje, kako zahtevati zamenjavo opreme ali katere informacije mora vsebovati poročilo o vzdrževanju. Naslov dokumenta in mesto vira ohranite na voljo ob vektorju.</p><p>Poizvedba z embeddingom istega modela lahko pridobi povezane dele, četudi se njihovo besedilo razlikuje. V teh delih preglejte dejansko navodilo, ki ga bralec potrebuje. Pri primerjavi podobnosti po pridobivanju primerjajte sama kandidatna stavka, zlasti kadar eden vsebuje izjemo ali pogoj, ki ga drugi nima.</p><h4>Povprečenje predstavitev in normalizacija</h4><p>Referenčni primer kodiranja povpreči kontekstne predstavitve žetonov z masko pozornosti in iz povprečja izloči zapolnitev. Nato dobljene embeddinge stavkov normalizira z L2. Oba koraka ohranite pri ustvarjanju vektorjev zbirke in poznejših poizvedb.</p><p>Vsak vektor ima 768 komponent. Kosinusna podobnost lahko primerja te normalizirane predstavitve, izvorno besedilo pa daje dokaze za rezultat. Skupno število komponent modela ne naredi združljivega z multi-qa-mpnet-base-dot-v1: ta ločena izdaja določa CLS-pooling in nenormalizirane vektorje za ocenjevanje s skalarnim produktom.</p><h4>Privzeto skrajšanje in priprava odlomkov</h4><p>Proizvajalec navaja, da se vhod nad 384 podbesednih enot privzeto skrajša. Relevantni del ohranite znotraj te meje tokenizatorja. Dolg postopek razdelite po smiselnih mejah delov in vključite dovolj lokalnega konteksta za razlago, na kaj se korak nanaša. Fragment, kot je “Oddajte v petih dneh”, potrebuje dogodek ali proces, s katerim se rok začne.</p><p>Učni postopek je zaporedja omejil na 128 žetonov, kar je ločeno od objavljene privzete nastavitve kodiranja s 384 podbesednimi enotami. Pri ocenjevanju daljših odstavkov ali besedišča, značilnega za zbirko, uporabljajte reprezentativno gradivo. To, da vhod sprejme več besedila, ne dokazuje enakega vpliva vsake podrobnosti na rezultat pridobivanja informacij.</p><h4>Pridobivanje, združevanje in primerjava</h4><p>Pri iskanju ohranite povezavo vektorja z dokumentom, da razvrščeni kandidati lahko vrnejo izvirne dele. Pri RAG izbrani deli postanejo kontekst stopnje pisanja odgovora. Model daje številčne predstavitve; ne generira odgovora z navedenimi viri in ne odloča, kateri dokument je merodajen.</p><p>Pri gručenju zapise v vsaki predlagani skupini primerjajte pred dodelitvijo oznak. Nabor vzdrževalnih opomb lahko vsebuje podobno besedilo, vendar se nanaša na različne naprave ali pogoje odpovedi. Te razločevalne podrobnosti vključite v kodirano besedilo in jih preglejte v vrnjenem gradivu, namesto da se zanašate samo na oceno.</p><p>Ta konkretna kontrolna točka all-mpnet-base-v2 je angleški profil embeddingov stavkov z lastnimi nastavitvami povprečenja predstavitev, normalizacije in privzetega skrajšanja. Nastavitve ohranite z indeksirano zbirko in vektorje uporabite kot pomoč pri iskanju ter primerjavi izvornih odlomkov, pomembnih za nalogo.</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>sentence-transformers/all-mpnet-base-v2</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: 512 · 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>512</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>$0.00001</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-2598-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2598-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2598-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2598-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-2598-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2598-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;sentence-transformers/all-mpnet-base-v2&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-2598-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2598-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;sentence-transformers/all-mpnet-base-v2&#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=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-mpnet-base-v2</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=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2&amp;fmt=embeddings\"><code>sentence-transformers/all-mpnet-base-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|sentence-transformers%2Fall-mpnet-base-v2",
      "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": [
                  "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "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": 512,
            "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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\": \"sentence-transformers/all-mpnet-base-v2\", \"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='sentence-transformers/all-mpnet-base-v2',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": 0.01,
        "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "3203c6b2e08c6ca1a4a6bd4c2d5d27be9be5ac10fc839e5dc6686376d07aaf0b",
    "input_html_sha256": "0d6c58d218d9c00639d77e13224ce4e493ba4086b02abf2b488b1158cdb7fd51",
    "private_audit_sha256": "a49344f57fef0a35bade275abbfafcaeb518d115c8f492da96a90b3a82474740",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sl/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/",
    "description": "Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 stavke in kratke odstavke pretvori v 768-razsežne vektorje za pridobivanje informacij, gručenje in primerjavo podobnosti. Objavljeni postopek uporablja povprečenje predstavitev in normalizacijo L2 s privzetim skrajšanjem pri 384 podbesednih enotah.",
    "locale": "sl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sl/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/index.md",
    "title": "Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sl/sentence-transformers-all-mpnet-base-v2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "all-mpnet-base-v2 je model Sentence Transformers za predstavitev stavkov in kratkih odstavkov kot 768-razsežnih gostih vektorjev. Dodatno je bil učen na osnovi osnovnega modela MPNet s kontrastivnim učenjem na zbirki milijarde parov stavkov. Proizvajalec kot predvidene uporabe navaja pridobivanje informacij, gručenje in podobnost stavkov.\n\n### Kodirajte stavek ali kratek odstavek\n\nPripravite besedilo za primerjavo in ohranite glavno misel ter razločevalne podrobnosti. Pri interni zbirki dokumentov lahko kratek del opisuje, kako zahtevati zamenjavo opreme ali katere informacije mora vsebovati poročilo o vzdrževanju. Naslov dokumenta in mesto vira ohranite na voljo ob vektorju.\n\nPoizvedba z embeddingom istega modela lahko pridobi povezane dele, četudi se njihovo besedilo razlikuje. V teh delih preglejte dejansko navodilo, ki ga bralec potrebuje. Pri primerjavi podobnosti po pridobivanju primerjajte sama kandidatna stavka, zlasti kadar eden vsebuje izjemo ali pogoj, ki ga drugi nima.\n\n### Povprečenje predstavitev in normalizacija\n\nReferenčni primer kodiranja povpreči kontekstne predstavitve žetonov z masko pozornosti in iz povprečja izloči zapolnitev. Nato dobljene embeddinge stavkov normalizira z L2. Oba koraka ohranite pri ustvarjanju vektorjev zbirke in poznejših poizvedb.\n\nVsak vektor ima 768 komponent. Kosinusna podobnost lahko primerja te normalizirane predstavitve, izvorno besedilo pa daje dokaze za rezultat. Skupno število komponent modela ne naredi združljivega z multi-qa-mpnet-base-dot-v1: ta ločena izdaja določa CLS-pooling in nenormalizirane vektorje za ocenjevanje s skalarnim produktom.\n\n### Privzeto skrajšanje in priprava odlomkov\n\nProizvajalec navaja, da se vhod nad 384 podbesednih enot privzeto skrajša. Relevantni del ohranite znotraj te meje tokenizatorja. Dolg postopek razdelite po smiselnih mejah delov in vključite dovolj lokalnega konteksta za razlago, na kaj se korak nanaša. Fragment, kot je “Oddajte v petih dneh”, potrebuje dogodek ali proces, s katerim se rok začne.\n\nUčni postopek je zaporedja omejil na 128 žetonov, kar je ločeno od objavljene privzete nastavitve kodiranja s 384 podbesednimi enotami. Pri ocenjevanju daljših odstavkov ali besedišča, značilnega za zbirko, uporabljajte reprezentativno gradivo. To, da vhod sprejme več besedila, ne dokazuje enakega vpliva vsake podrobnosti na rezultat pridobivanja informacij.\n\n### Pridobivanje, združevanje in primerjava\n\nPri iskanju ohranite povezavo vektorja z dokumentom, da razvrščeni kandidati lahko vrnejo izvirne dele. Pri RAG izbrani deli postanejo kontekst stopnje pisanja odgovora. Model daje številčne predstavitve; ne generira odgovora z navedenimi viri in ne odloča, kateri dokument je merodajen.\n\nPri gručenju zapise v vsaki predlagani skupini primerjajte pred dodelitvijo oznak. Nabor vzdrževalnih opomb lahko vsebuje podobno besedilo, vendar se nanaša na različne naprave ali pogoje odpovedi. Te razločevalne podrobnosti vključite v kodirano besedilo in jih preglejte v vrnjenem gradivu, namesto da se zanašate samo na oceno.\n\nTa konkretna kontrolna točka all-mpnet-base-v2 je angleški profil embeddingov stavkov z lastnimi nastavitvami povprečenja predstavitev, normalizacije in privzetega skrajšanja. Nastavitve ohranite z indeksirano zbirko in vektorje uporabite kot pomoč pri iskanju ter primerjavi izvornih odlomkov, pomembnih za nalogo.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Sentence Transformers",
    "available": null,
    "canonical_model": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
    "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": [
                  "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "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": 512,
            "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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\": \"sentence-transformers/all-mpnet-base-v2\", \"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='sentence-transformers/all-mpnet-base-v2',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": 0.01,
        "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "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": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "request_model_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2",
    "price": {
      "in": 0.01,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.01,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
    "short": "Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 stavke in kratke odstavke pretvori v 768-razsežne vektorje za pridobivanje informacij, gručenje in primerjavo podobnosti. Objavljeni postopek uporablja povprečenje predstavitev in normalizacijo L2 s privzetim skrajšanjem pri 384 podbesednih enotah."
  },
  "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": "Sentence Transformers all-mpnet-base-v2 stavke in kratke odstavke pretvori v 768-razsežne vektorje za pridobivanje informacij, gručenje in primerjavo podobnosti. Objavljeni postopek uporablja povprečenje predstavitev in normalizacijo L2 s privzetim skrajšanjem pri 384 podbesednih enotah.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "1965d467aaef68e907e25158768dfddc562441ee3084fb443c738a5675257eb6",
    "renderer_sha256": "dcba2271c18b0f9570a8b166e8d1e3166f121e096a58609c3a46da31562a1bf2"
  },
  "sourceRevision": "35e3dabd7ea54913b038a8fb2845109e01a9dcefcbb8f38a20b22b76fdd3cf4b"
}