{
  "aboutHtml": "<p>GTE-base je model General Text Embeddings osnovne velikosti, ki ga je učila Alibaba DAMO Academy. Ta kodirnik angleškega besedila temelji predvsem na ogrodju BERT in ustvarja goste 768-dimenzionalne vektorje. Njegovo učenje uporablja velik korpus parov relevantnih besedil z različnih področij, med navedenimi uporabami pa so iskanje informacij, semantična podobnost besedil in ponovno razvrščanje besedila na podlagi vektorskih vložitev.</p><h4>Pripravite angleške poizvedbe in odlomke</h4><p>Tako za informacijsko potrebo kot za gradivo, po katerem želite iskati, uporabite berljivo angleško besedilo. Poizvedbo o zamenjavi obrabljene komponente lahko na primer primerjate s kratkimi vzdrževalnimi razdelki, ki opisujejo merila za zamenjavo, korake pregleda in navodila za naročanje. Ohranite ime komponente in pogoje, ki razlikujejo te razdelke.</p><p>Objavljeni primer vprašanja in kandidatno besedilo kodira neposredno, brez dodanega navodila za nalogo. Takšno pripravo dosledno ohranite v zbirki in pri poznejših poizvedbah. Izvirni odlomek in njegov identifikator shranite ob vektorju, da lahko razvrščeni rezultat pokaže predstavljene informacije.</p><h4>Povprečenje in primerjanje</h4><p>Referenčni postopek povpreči modelove predstavitve žetonov z uporabo maske pozornosti ter prepreči, da bi dopolnilni položaji prispevali k rezultatu. Nato prikaže izbirno normalizacijo L2 in normalizirane vektorje primerja s skalarnim produktom. Ločen primer uporablja kosinusno podobnost.</p><p>Za indeksiranje in iskanje izberite ter ohranite dosledne nastavitve normalizacije in primerjanja. Izhod vsebuje 768 numeričnih komponent; ne vsebuje ustvarjenega odgovora. Za stopnjo ponovnega razvrščanja kandidatov kandidatne odlomke kodirajte z istim modelom in jih razvrstite po podobnosti s poizvedbo. To ostaja primerjanje na podlagi vložitev, ne trditev, da model vsak par poizvedba–odlomek skupaj bere kot navzkrižni kodirnik.</p><h4>Angleški jezik in vhodi do 512 žetonov</h4><p>Konkretna kartica model omejuje na angleško besedilo in navaja, da se dolgi vhodi skrajšajo na največ 512 žetonov. Dolg priročnik je zato treba pred indeksiranjem razdeliti na smiselne razdelke. Opozorilo, izjemo ali pojasnilo ohranite s pravilom, ki ga spreminja, kadar so te podrobnosti potrebne za razumevanje odlomka.</p><p>Pri poizvedbi o vzdrževalnih intervalih je razdelek z intervalom in obratovalnim pogojem uporabnejši kot odlomek, ki vsebuje le številko. Ohranite naslov ali podatke za identifikacijo opreme, kadar odpravijo dvoumnost navodila. Preverite dolžino z razčlenjevalnikom žetonov, namesto da se zanašate na vidno število besed.</p><h4>Uporabite izvorne odlomke, na katerih temelji ocena</h4><p>Iskanje vrne kandidate iz indeksirane zbirke. Najvišje uvrščene odlomke preglejte glede na konkretno nalogo in pri posredovanju stopnji pisanja odgovora RAG ohranite njihova mesta v virih. Povezan odlomek lahko govori o pregledu, ne da bi dovoljeval zamenjavo; ta razlika mora ostati vidna v izvornem gradivu.</p><p>GTE-base se razlikuje od GTE-large, ki ustvarja 1024-dimenzionalne vektorje, ter od poznejših večjezičnih različic GTE ali različic z razširjenim kontekstom. Njegova objavljena identiteta modela določa angleški jezikovni obseg, predstavitev s 768 komponentami in mejo 512 žetonov. Pri ocenjevanju iskalne zbirke uporabite ta konkretni profil z reprezentativnimi poizvedbami in izvornimi zapisi.</p>",
  "aboutText": "GTE-base je model General Text Embeddings osnovne velikosti, ki ga je učila Alibaba DAMO Academy. Ta kodirnik angleškega besedila temelji predvsem na ogrodju BERT in ustvarja goste 768-dimenzionalne vektorje. Njegovo učenje uporablja velik korpus parov relevantnih besedil z različnih področij, med navedenimi uporabami pa so iskanje informacij, semantična podobnost besedil in ponovno razvrščanje besedila na podlagi vektorskih vložitev.\n\n### Pripravite angleške poizvedbe in odlomke\n\nTako za informacijsko potrebo kot za gradivo, po katerem želite iskati, uporabite berljivo angleško besedilo. Poizvedbo o zamenjavi obrabljene komponente lahko na primer primerjate s kratkimi vzdrževalnimi razdelki, ki opisujejo merila za zamenjavo, korake pregleda in navodila za naročanje. Ohranite ime komponente in pogoje, ki razlikujejo te razdelke.\n\nObjavljeni primer vprašanja in kandidatno besedilo kodira neposredno, brez dodanega navodila za nalogo. Takšno pripravo dosledno ohranite v zbirki in pri poznejših poizvedbah. Izvirni odlomek in njegov identifikator shranite ob vektorju, da lahko razvrščeni rezultat pokaže predstavljene informacije.\n\n### Povprečenje in primerjanje\n\nReferenčni postopek povpreči modelove predstavitve žetonov z uporabo maske pozornosti ter prepreči, da bi dopolnilni položaji prispevali k rezultatu. Nato prikaže izbirno normalizacijo L2 in normalizirane vektorje primerja s skalarnim produktom. Ločen primer uporablja kosinusno podobnost.\n\nZa indeksiranje in iskanje izberite ter ohranite dosledne nastavitve normalizacije in primerjanja. Izhod vsebuje 768 numeričnih komponent; ne vsebuje ustvarjenega odgovora. Za stopnjo ponovnega razvrščanja kandidatov kandidatne odlomke kodirajte z istim modelom in jih razvrstite po podobnosti s poizvedbo. To ostaja primerjanje na podlagi vložitev, ne trditev, da model vsak par poizvedba–odlomek skupaj bere kot navzkrižni kodirnik.\n\n### Angleški jezik in vhodi do 512 žetonov\n\nKonkretna kartica model omejuje na angleško besedilo in navaja, da se dolgi vhodi skrajšajo na največ 512 žetonov. Dolg priročnik je zato treba pred indeksiranjem razdeliti na smiselne razdelke. Opozorilo, izjemo ali pojasnilo ohranite s pravilom, ki ga spreminja, kadar so te podrobnosti potrebne za razumevanje odlomka.\n\nPri poizvedbi o vzdrževalnih intervalih je razdelek z intervalom in obratovalnim pogojem uporabnejši kot odlomek, ki vsebuje le številko. Ohranite naslov ali podatke za identifikacijo opreme, kadar odpravijo dvoumnost navodila. Preverite dolžino z razčlenjevalnikom žetonov, namesto da se zanašate na vidno število besed.\n\n### Uporabite izvorne odlomke, na katerih temelji ocena\n\nIskanje vrne kandidate iz indeksirane zbirke. Najvišje uvrščene odlomke preglejte glede na konkretno nalogo in pri posredovanju stopnji pisanja odgovora RAG ohranite njihova mesta v virih. Povezan odlomek lahko govori o pregledu, ne da bi dovoljeval zamenjavo; ta razlika mora ostati vidna v izvornem gradivu.\n\nGTE-base se razlikuje od GTE-large, ki ustvarja 1024-dimenzionalne vektorje, ter od poznejših večjezičnih različic GTE ali različic z razširjenim kontekstom. Njegova objavljena identiteta modela določa angleški jezikovni obseg, predstavitev s 768 komponentami in mejo 512 žetonov. Pri ocenjevanju iskalne zbirke uporabite ta konkretni profil z reprezentativnimi poizvedbami in izvornimi zapisi.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "f9e45a972dc8a53392da46f46d7f511f85f37236f73b757d271364732b0e9d2b",
    "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\">Thenlper: GTE-Base</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zapri\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Thenlper /</span><code>thenlper/gte-base</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|thenlper%2Fgte-base\">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\">Alibaba DAMO Academy GTE-base izdela 768-dimenzionalne vektorske vložitve angleškega besedila za iskanje in semantično podobnost. Ta konkretni model uporablja povprečenje, podpira zaporedja do 512 žetonov in dokumentira kosinusno primerjanje z izbirno normalizacijo.</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>GTE-base je model General Text Embeddings osnovne velikosti, ki ga je učila Alibaba DAMO Academy. Ta kodirnik angleškega besedila temelji predvsem na ogrodju BERT in ustvarja goste 768-dimenzionalne vektorje. Njegovo učenje uporablja velik korpus parov relevantnih besedil z različnih področij, med navedenimi uporabami pa so iskanje informacij, semantična podobnost besedil in ponovno razvrščanje besedila na podlagi vektorskih vložitev.</p><h4>Pripravite angleške poizvedbe in odlomke</h4><p>Tako za informacijsko potrebo kot za gradivo, po katerem želite iskati, uporabite berljivo angleško besedilo. Poizvedbo o zamenjavi obrabljene komponente lahko na primer primerjate s kratkimi vzdrževalnimi razdelki, ki opisujejo merila za zamenjavo, korake pregleda in navodila za naročanje. Ohranite ime komponente in pogoje, ki razlikujejo te razdelke.</p><p>Objavljeni primer vprašanja in kandidatno besedilo kodira neposredno, brez dodanega navodila za nalogo. Takšno pripravo dosledno ohranite v zbirki in pri poznejših poizvedbah. Izvirni odlomek in njegov identifikator shranite ob vektorju, da lahko razvrščeni rezultat pokaže predstavljene informacije.</p><h4>Povprečenje in primerjanje</h4><p>Referenčni postopek povpreči modelove predstavitve žetonov z uporabo maske pozornosti ter prepreči, da bi dopolnilni položaji prispevali k rezultatu. Nato prikaže izbirno normalizacijo L2 in normalizirane vektorje primerja s skalarnim produktom. Ločen primer uporablja kosinusno podobnost.</p><p>Za indeksiranje in iskanje izberite ter ohranite dosledne nastavitve normalizacije in primerjanja. Izhod vsebuje 768 numeričnih komponent; ne vsebuje ustvarjenega odgovora. Za stopnjo ponovnega razvrščanja kandidatov kandidatne odlomke kodirajte z istim modelom in jih razvrstite po podobnosti s poizvedbo. To ostaja primerjanje na podlagi vložitev, ne trditev, da model vsak par poizvedba–odlomek skupaj bere kot navzkrižni kodirnik.</p><h4>Angleški jezik in vhodi do 512 žetonov</h4><p>Konkretna kartica model omejuje na angleško besedilo in navaja, da se dolgi vhodi skrajšajo na največ 512 žetonov. Dolg priročnik je zato treba pred indeksiranjem razdeliti na smiselne razdelke. Opozorilo, izjemo ali pojasnilo ohranite s pravilom, ki ga spreminja, kadar so te podrobnosti potrebne za razumevanje odlomka.</p><p>Pri poizvedbi o vzdrževalnih intervalih je razdelek z intervalom in obratovalnim pogojem uporabnejši kot odlomek, ki vsebuje le številko. Ohranite naslov ali podatke za identifikacijo opreme, kadar odpravijo dvoumnost navodila. Preverite dolžino z razčlenjevalnikom žetonov, namesto da se zanašate na vidno število besed.</p><h4>Uporabite izvorne odlomke, na katerih temelji ocena</h4><p>Iskanje vrne kandidate iz indeksirane zbirke. Najvišje uvrščene odlomke preglejte glede na konkretno nalogo in pri posredovanju stopnji pisanja odgovora RAG ohranite njihova mesta v virih. Povezan odlomek lahko govori o pregledu, ne da bi dovoljeval zamenjavo; ta razlika mora ostati vidna v izvornem gradivu.</p><p>GTE-base se razlikuje od GTE-large, ki ustvarja 1024-dimenzionalne vektorje, ter od poznejših večjezičnih različic GTE ali različic z razširjenim kontekstom. Njegova objavljena identiteta modela določa angleški jezikovni obseg, predstavitev s 768 komponentami in mejo 512 žetonov. Pri ocenjevanju iskalne zbirke uporabite ta konkretni profil z reprezentativnimi poizvedbami in izvornimi zapisi.</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>thenlper/gte-base</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-2657-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2657-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2657-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2657-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-2657-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2657-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;thenlper/gte-base&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-2657-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2657-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;thenlper/gte-base&#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=thenlper%2Fgte-base&amp;route=Ultra&amp;caller=thenlper%2Fgte-base&amp;fmt=embeddings\"><code>thenlper/gte-base</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=thenlper%2Fgte-base&amp;route=Ultra&amp;caller=thenlper%2Fgte-base&amp;fmt=embeddings\"><code>thenlper/gte-base</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "thenlper/gte-base",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "thenlper/gte-base",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|thenlper%2Fgte-base",
      "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": [
                  "thenlper/gte-base"
                ],
                "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\": \"thenlper/gte-base\", \"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='thenlper/gte-base',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": "thenlper/gte-base",
        "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": "thenlper/gte-base",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "052b69c4277e4dcc5b22f5e8385e63a11ac91b054d519b596dd9c5782f1f157f",
    "input_html_sha256": "33d5d10c7ce61714f4d90c06db07d791640a3a92afcddebc41c07f303865c151",
    "private_audit_sha256": "34d3b7752b4c7a9d3b748e82859009a1bdacaab612ab53d9e13091d2cb8db530",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sl/thenlper-gte-base/",
    "description": "Alibaba DAMO Academy GTE-base izdela 768-dimenzionalne vektorske vložitve angleškega besedila za iskanje in semantično podobnost. Ta konkretni model uporablja povprečenje, podpira zaporedja do 512 žetonov in dokumentira kosinusno primerjanje z izbirno normalizacijo.",
    "locale": "sl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sl/thenlper-gte-base/index.md",
    "title": "Thenlper: GTE-Base — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sl/thenlper-gte-base/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "GTE-base je model General Text Embeddings osnovne velikosti, ki ga je učila Alibaba DAMO Academy. Ta kodirnik angleškega besedila temelji predvsem na ogrodju BERT in ustvarja goste 768-dimenzionalne vektorje. Njegovo učenje uporablja velik korpus parov relevantnih besedil z različnih področij, med navedenimi uporabami pa so iskanje informacij, semantična podobnost besedil in ponovno razvrščanje besedila na podlagi vektorskih vložitev.\n\n### Pripravite angleške poizvedbe in odlomke\n\nTako za informacijsko potrebo kot za gradivo, po katerem želite iskati, uporabite berljivo angleško besedilo. Poizvedbo o zamenjavi obrabljene komponente lahko na primer primerjate s kratkimi vzdrževalnimi razdelki, ki opisujejo merila za zamenjavo, korake pregleda in navodila za naročanje. Ohranite ime komponente in pogoje, ki razlikujejo te razdelke.\n\nObjavljeni primer vprašanja in kandidatno besedilo kodira neposredno, brez dodanega navodila za nalogo. Takšno pripravo dosledno ohranite v zbirki in pri poznejših poizvedbah. Izvirni odlomek in njegov identifikator shranite ob vektorju, da lahko razvrščeni rezultat pokaže predstavljene informacije.\n\n### Povprečenje in primerjanje\n\nReferenčni postopek povpreči modelove predstavitve žetonov z uporabo maske pozornosti ter prepreči, da bi dopolnilni položaji prispevali k rezultatu. Nato prikaže izbirno normalizacijo L2 in normalizirane vektorje primerja s skalarnim produktom. Ločen primer uporablja kosinusno podobnost.\n\nZa indeksiranje in iskanje izberite ter ohranite dosledne nastavitve normalizacije in primerjanja. Izhod vsebuje 768 numeričnih komponent; ne vsebuje ustvarjenega odgovora. Za stopnjo ponovnega razvrščanja kandidatov kandidatne odlomke kodirajte z istim modelom in jih razvrstite po podobnosti s poizvedbo. To ostaja primerjanje na podlagi vložitev, ne trditev, da model vsak par poizvedba–odlomek skupaj bere kot navzkrižni kodirnik.\n\n### Angleški jezik in vhodi do 512 žetonov\n\nKonkretna kartica model omejuje na angleško besedilo in navaja, da se dolgi vhodi skrajšajo na največ 512 žetonov. Dolg priročnik je zato treba pred indeksiranjem razdeliti na smiselne razdelke. Opozorilo, izjemo ali pojasnilo ohranite s pravilom, ki ga spreminja, kadar so te podrobnosti potrebne za razumevanje odlomka.\n\nPri poizvedbi o vzdrževalnih intervalih je razdelek z intervalom in obratovalnim pogojem uporabnejši kot odlomek, ki vsebuje le številko. Ohranite naslov ali podatke za identifikacijo opreme, kadar odpravijo dvoumnost navodila. Preverite dolžino z razčlenjevalnikom žetonov, namesto da se zanašate na vidno število besed.\n\n### Uporabite izvorne odlomke, na katerih temelji ocena\n\nIskanje vrne kandidate iz indeksirane zbirke. Najvišje uvrščene odlomke preglejte glede na konkretno nalogo in pri posredovanju stopnji pisanja odgovora RAG ohranite njihova mesta v virih. Povezan odlomek lahko govori o pregledu, ne da bi dovoljeval zamenjavo; ta razlika mora ostati vidna v izvornem gradivu.\n\nGTE-base se razlikuje od GTE-large, ki ustvarja 1024-dimenzionalne vektorje, ter od poznejših večjezičnih različic GTE ali različic z razširjenim kontekstom. Njegova objavljena identiteta modela določa angleški jezikovni obseg, predstavitev s 768 komponentami in mejo 512 žetonov. Pri ocenjevanju iskalne zbirke uporabite ta konkretni profil z reprezentativnimi poizvedbami in izvornimi zapisi.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Thenlper",
    "available": null,
    "canonical_model": "thenlper/gte-base",
    "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": "thenlper/gte-base",
    "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": [
                  "thenlper/gte-base"
                ],
                "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\": \"thenlper/gte-base\", \"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='thenlper/gte-base',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": "thenlper/gte-base",
        "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": "thenlper/gte-base",
        "request_model_id": "thenlper/gte-base",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Thenlper: GTE-Base",
    "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": "thenlper/gte-base",
    "short": "Alibaba DAMO Academy GTE-base izdela 768-dimenzionalne vektorske vložitve angleškega besedila za iskanje in semantično podobnost. Ta konkretni model uporablja povprečenje, podpira zaporedja do 512 žetonov in dokumentira kosinusno primerjanje z izbirno normalizacijo."
  },
  "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": "Alibaba DAMO Academy GTE-base izdela 768-dimenzionalne vektorske vložitve angleškega besedila za iskanje in semantično podobnost. Ta konkretni model uporablja povprečenje, podpira zaporedja do 512 žetonov in dokumentira kosinusno primerjanje z izbirno normalizacijo.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "b087f86dc146c0979ccceefe259d16898c014c433fe87d14f531efdf86c9c2b8",
    "renderer_sha256": "dcba2271c18b0f9570a8b166e8d1e3166f121e096a58609c3a46da31562a1bf2"
  },
  "sourceRevision": "4a6e8c95026d46c46d473ede107fc0cc838c60c15265a94e0d509c5141f21c53"
}