{
  "aboutHtml": "<p>Voyage Context 3 ustvarja kontekstualizirane vektorske vložitve odlomkov za iskanje dokumentov. Vsak odlomek prejme svoj vektor, model pa upošteva tudi druge podane odlomke istega dokumenta. Iskalni sistem tako dobi predstavitev lokalnega odlomka skupaj s širšim kontekstom dokumenta, na primer entiteto ali temo, predstavljeno drugje v viru.</p><p>Vsak dokument pripravite kot urejeno zaporedje berljivih besedilnih odlomkov. Odlomke enega dokumenta ohranite skupaj in v njihovem izvirnem vrstnem redu. V proizvajalčevem kontekstualiziranem poteku vsaka notranja skupina vsebuje odlomke enega vira, ločene skupine pa predstavljajo ločene vire. To razvrščanje je del pomena vhoda: modelu pove, katero okoliško besedilo pripada predstavljenemu dokumentu.</p><p>Uporaben primer je poročilo, katerega uvod opredeli podjetje, poznejši odstavek pa pojasni njegovo rast. Iskanje rasti tega podjetja potrebuje konkreten odstavek in identiteto dokumenta. Ob nastalem vektorju ohranite izvirno besedilo odlomka in metapodatke njegovega nadrejenega dokumenta, da lahko rezultat prikaže odlomek in povezavo do celotnega vira.</p><p>Proizvajalčeva referenca dokumentira do 120000 tokenov v celotni zahtevi, največ 1000 vhodnih skupin in skupno 16000 odlomkov. Modelni vodnik ločeno navaja okno 32000 tokenov na odlomek. Pri pripravi gradiva ohranite te obsege ločene: omejitev posameznega odlomka in omejitev celotne zahteve opisujeta različni vhodni velikosti. Skupni obseg preverite po razdelitvi vira, namesto da bi predpostavljali, da lahko vsak posamezen odlomek v isti zahtevi zapolni svoj maksimum.</p><p>Za iskanje dokumentov združene odlomke opredelite kot dokumentni vhod. Vsako iskalno vprašanje pripravite kot svojo skupino poizvedbe. Proizvajalec priporoča podane odlomke dokumentov brez prekrivanja, kar kontekstualizirani predstavitvi omogoča prenos okoliških informacij brez ponavljanja besedila v vsakem odlomku. Pri zapisovanju indeksa ohranite ujemanje med skupino dokumenta, položajem odlomka in vrnjenim vektorjem.</p><p>Voyage Context 3 podpira 2048, 1024, 512 in 256 dimenzij z izhodnimi izbirami s plavajočo vejico, osembitnimi celoštevilskimi ali binarnimi predstavitvami. Izberite predstavitev indeksa in jo ocenite na istih izvornih dokumentih in vprašanjih. Izbrano dimenzijo in podatkovni tip ohranite ob indeksu, da predstavitev poizvedbe in shranjeni vektorji ostanejo dosledni.</p><p>Nastale vektorje uporabite pri iskanju odlomkov, odkrivanju dokumentov ali iskalni stopnji asistenta, ki dela s poročili, raziskovalnimi članki, pogodbami ali tehničnimi priročniki. Rezultat lahko opredeli osredotočen odlomek, njegova izvorna povezava pa omogoči dostop do definicij in pogojev drugje v dokumentu. Različice dokumentov in dovoljenja ohranite kot metapodatke aplikacije ob vektorjih.</p><p>Preizkusite vprašanja, ki potrebujejo lokalno podrobnost in kontekst celotnega dokumenta. Vključite podobne odlomke iz različnih virov, poimenovane entitete, predstavljene samo na začetku, in vprašanja, katerih dokazi segajo čez več razdelkov. Preverite, ali je pričakovani odlomek pridobljen in ali aplikacija predstavi dovolj okoliškega besedila za njegovo razlago. Kadar se vir spremeni, premišljeno znova ustvarite vektorske vložitve prizadete skupine dokumenta, da njeni kontekstualizirani odlomki ustrezajo eni skladni različici.</p>",
  "aboutText": "Voyage Context 3 ustvarja kontekstualizirane vektorske vložitve odlomkov za iskanje dokumentov. Vsak odlomek prejme svoj vektor, model pa upošteva tudi druge podane odlomke istega dokumenta. Iskalni sistem tako dobi predstavitev lokalnega odlomka skupaj s širšim kontekstom dokumenta, na primer entiteto ali temo, predstavljeno drugje v viru.\n\nVsak dokument pripravite kot urejeno zaporedje berljivih besedilnih odlomkov. Odlomke enega dokumenta ohranite skupaj in v njihovem izvirnem vrstnem redu. V proizvajalčevem kontekstualiziranem poteku vsaka notranja skupina vsebuje odlomke enega vira, ločene skupine pa predstavljajo ločene vire. To razvrščanje je del pomena vhoda: modelu pove, katero okoliško besedilo pripada predstavljenemu dokumentu.\n\nUporaben primer je poročilo, katerega uvod opredeli podjetje, poznejši odstavek pa pojasni njegovo rast. Iskanje rasti tega podjetja potrebuje konkreten odstavek in identiteto dokumenta. Ob nastalem vektorju ohranite izvirno besedilo odlomka in metapodatke njegovega nadrejenega dokumenta, da lahko rezultat prikaže odlomek in povezavo do celotnega vira.\n\nProizvajalčeva referenca dokumentira do 120000 tokenov v celotni zahtevi, največ 1000 vhodnih skupin in skupno 16000 odlomkov. Modelni vodnik ločeno navaja okno 32000 tokenov na odlomek. Pri pripravi gradiva ohranite te obsege ločene: omejitev posameznega odlomka in omejitev celotne zahteve opisujeta različni vhodni velikosti. Skupni obseg preverite po razdelitvi vira, namesto da bi predpostavljali, da lahko vsak posamezen odlomek v isti zahtevi zapolni svoj maksimum.\n\nZa iskanje dokumentov združene odlomke opredelite kot dokumentni vhod. Vsako iskalno vprašanje pripravite kot svojo skupino poizvedbe. Proizvajalec priporoča podane odlomke dokumentov brez prekrivanja, kar kontekstualizirani predstavitvi omogoča prenos okoliških informacij brez ponavljanja besedila v vsakem odlomku. Pri zapisovanju indeksa ohranite ujemanje med skupino dokumenta, položajem odlomka in vrnjenim vektorjem.\n\nVoyage Context 3 podpira 2048, 1024, 512 in 256 dimenzij z izhodnimi izbirami s plavajočo vejico, osembitnimi celoštevilskimi ali binarnimi predstavitvami. Izberite predstavitev indeksa in jo ocenite na istih izvornih dokumentih in vprašanjih. Izbrano dimenzijo in podatkovni tip ohranite ob indeksu, da predstavitev poizvedbe in shranjeni vektorji ostanejo dosledni.\n\nNastale vektorje uporabite pri iskanju odlomkov, odkrivanju dokumentov ali iskalni stopnji asistenta, ki dela s poročili, raziskovalnimi članki, pogodbami ali tehničnimi priročniki. Rezultat lahko opredeli osredotočen odlomek, njegova izvorna povezava pa omogoči dostop do definicij in pogojev drugje v dokumentu. Različice dokumentov in dovoljenja ohranite kot metapodatke aplikacije ob vektorjih.\n\nPreizkusite vprašanja, ki potrebujejo lokalno podrobnost in kontekst celotnega dokumenta. Vključite podobne odlomke iz različnih virov, poimenovane entitete, predstavljene samo na začetku, in vprašanja, katerih dokazi segajo čez več razdelkov. Preverite, ali je pričakovani odlomek pridobljen in ali aplikacija predstavi dovolj okoliškega besedila za njegovo razlago. Kadar se vir spremeni, premišljeno znova ustvarite vektorske vložitve prizadete skupine dokumenta, da njeni kontekstualizirani odlomki ustrezajo eni skladni različici.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "212f98440fcd1888593bb6673133d9ab5c90ecd38589d9184f0b3efc34dfa266",
    "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\">Voyage AI: Voyage Context 3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zapri\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Voyage AI /</span><code>voyage-context-3</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|voyage-context-3\">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\">Voyage Context 3 ustvari vektor za vsak odlomek dokumenta, pri tem pa upošteva kontekst drugih odlomkov istega dokumenta. Podpira natančno iskanje odlomkov v dolgih dokumentih z izbirnim številom dimenzij in kvantiziranimi vektorskimi vložitvami.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Dovoljeni vhodi</dt><dd>Besedilo</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>Voyage Context 3 ustvarja kontekstualizirane vektorske vložitve odlomkov za iskanje dokumentov. Vsak odlomek prejme svoj vektor, model pa upošteva tudi druge podane odlomke istega dokumenta. Iskalni sistem tako dobi predstavitev lokalnega odlomka skupaj s širšim kontekstom dokumenta, na primer entiteto ali temo, predstavljeno drugje v viru.</p><p>Vsak dokument pripravite kot urejeno zaporedje berljivih besedilnih odlomkov. Odlomke enega dokumenta ohranite skupaj in v njihovem izvirnem vrstnem redu. V proizvajalčevem kontekstualiziranem poteku vsaka notranja skupina vsebuje odlomke enega vira, ločene skupine pa predstavljajo ločene vire. To razvrščanje je del pomena vhoda: modelu pove, katero okoliško besedilo pripada predstavljenemu dokumentu.</p><p>Uporaben primer je poročilo, katerega uvod opredeli podjetje, poznejši odstavek pa pojasni njegovo rast. Iskanje rasti tega podjetja potrebuje konkreten odstavek in identiteto dokumenta. Ob nastalem vektorju ohranite izvirno besedilo odlomka in metapodatke njegovega nadrejenega dokumenta, da lahko rezultat prikaže odlomek in povezavo do celotnega vira.</p><p>Proizvajalčeva referenca dokumentira do 120000 tokenov v celotni zahtevi, največ 1000 vhodnih skupin in skupno 16000 odlomkov. Modelni vodnik ločeno navaja okno 32000 tokenov na odlomek. Pri pripravi gradiva ohranite te obsege ločene: omejitev posameznega odlomka in omejitev celotne zahteve opisujeta različni vhodni velikosti. Skupni obseg preverite po razdelitvi vira, namesto da bi predpostavljali, da lahko vsak posamezen odlomek v isti zahtevi zapolni svoj maksimum.</p><p>Za iskanje dokumentov združene odlomke opredelite kot dokumentni vhod. Vsako iskalno vprašanje pripravite kot svojo skupino poizvedbe. Proizvajalec priporoča podane odlomke dokumentov brez prekrivanja, kar kontekstualizirani predstavitvi omogoča prenos okoliških informacij brez ponavljanja besedila v vsakem odlomku. Pri zapisovanju indeksa ohranite ujemanje med skupino dokumenta, položajem odlomka in vrnjenim vektorjem.</p><p>Voyage Context 3 podpira 2048, 1024, 512 in 256 dimenzij z izhodnimi izbirami s plavajočo vejico, osembitnimi celoštevilskimi ali binarnimi predstavitvami. Izberite predstavitev indeksa in jo ocenite na istih izvornih dokumentih in vprašanjih. Izbrano dimenzijo in podatkovni tip ohranite ob indeksu, da predstavitev poizvedbe in shranjeni vektorji ostanejo dosledni.</p><p>Nastale vektorje uporabite pri iskanju odlomkov, odkrivanju dokumentov ali iskalni stopnji asistenta, ki dela s poročili, raziskovalnimi članki, pogodbami ali tehničnimi priročniki. Rezultat lahko opredeli osredotočen odlomek, njegova izvorna povezava pa omogoči dostop do definicij in pogojev drugje v dokumentu. Različice dokumentov in dovoljenja ohranite kot metapodatke aplikacije ob vektorjih.</p><p>Preizkusite vprašanja, ki potrebujejo lokalno podrobnost in kontekst celotnega dokumenta. Vključite podobne odlomke iz različnih virov, poimenovane entitete, predstavljene samo na začetku, in vprašanja, katerih dokazi segajo čez več razdelkov. Preverite, ali je pričakovani odlomek pridobljen in ali aplikacija predstavi dovolj okoliškega besedila za njegovo razlago. Kadar se vir spremeni, premišljeno znova ustvarite vektorske vložitve prizadete skupine dokumenta, da njeni kontekstualizirani odlomki ustrezajo eni skladni različici.</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></dd></div><div><dt>Izhod</dt><dd><code>embedding</code></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><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>voyage-context-3</div><div>Pogoji: Uporabite natančen izbirnik modela Ailoot.</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr><tr><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 or array&lt;string&gt;</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>Pogoji: Besedilo ali seznam besedil; za vsak vrnjeni element data in njegov indeks ohranite po en vektor.</div></td><td data-cell-label=\"Privzeto\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Privzeto</span>—</td></tr></tbody></table></div><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>optional</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span></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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>Pošljite besedilo z izbranim modelom; ohranite vsak vrnjeni vektor in njegov indeks.</td></tr></tbody></table></div><p>Življenjski cikel: <code>synchronous</code></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 žetonov</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>$0.0004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div><div><span>Izhod · Izhodni žetoni</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div><div><span>Vhod · Branje predpomnilnika</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div><div><span>Vhod · Zapis v predpomnilnik</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div><div><span>Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K žetonov</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. <a href=\"/docs/sl/billing/reserve/\">Kako delujeta rezervacija in obračun →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Primeri zahtev</h3><h4>Ailoot Ultra · Vektorske predstavitve</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Primeri kode\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2791-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2791-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · shranite vse vektorje in podatke o porabi</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopiraj kodo\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2791-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2791-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncat &gt; request.json &lt;&lt;&#39;JSON&#39;\n{\n  &quot;model&quot;: &quot;voyage-context-3&quot;,\n  &quot;input&quot;: &quot;The quick brown fox jumps over the lazy dog&quot;\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Prejmi in shrani rezultate</h3></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=voyage-context-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-context-3&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-context-3</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=voyage-context-3&amp;route=Ultra&amp;caller=voyage-context-3&amp;fmt=embeddings\"><code>voyage-context-3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyage-context-3",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyage-context-3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Ohranite izvirni odgovor in X-Client-Request-ID za uskladitev. Dvoumen odgovor ne dovoljuje ponovne oddaje iste zahteve za ustvarjanje.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Shranite celoten odgovor JSON, vsak vektor z njegovim indeksom, vsa polja s podatki o porabi in glave zahteve.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Uporabite natančen izbirnik modela Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-context-3"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Besedilo ali seznam besedil; za vsak vrnjeni element data in njegov indeks ohranite po en vektor.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-context-3"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-context-3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Pošljite besedilo z izbranim modelom; ohranite vsak vrnjeni vektor in njegov indeks."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Osnovne cene žetonov",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-context-3\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Vektorske predstavitve",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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": "voyage-context-3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "e3c0a27e8d1553eb167ab714a1b949857efb2efc939717d30227e0cdb3cafdb6",
    "input_html_sha256": "41d6b8325144269afb5576cd3bfd243be818360c4f7c112af43b752df51d7f4d",
    "private_audit_sha256": "7a6596aa541c8217affdc80184a6673f0767deb958c88caaceac0d92266bceaf",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sl/voyage-context-3/",
    "description": "Voyage Context 3 ustvari vektor za vsak odlomek dokumenta, pri tem pa upošteva kontekst drugih odlomkov istega dokumenta. Podpira natančno iskanje odlomkov v dolgih dokumentih z izbirnim številom dimenzij in kvantiziranimi vektorskimi vložitvami.",
    "locale": "sl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sl/voyage-context-3/index.md",
    "title": "Voyage AI: Voyage Context 3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sl/voyage-context-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voyage Context 3 ustvarja kontekstualizirane vektorske vložitve odlomkov za iskanje dokumentov. Vsak odlomek prejme svoj vektor, model pa upošteva tudi druge podane odlomke istega dokumenta. Iskalni sistem tako dobi predstavitev lokalnega odlomka skupaj s širšim kontekstom dokumenta, na primer entiteto ali temo, predstavljeno drugje v viru.\n\nVsak dokument pripravite kot urejeno zaporedje berljivih besedilnih odlomkov. Odlomke enega dokumenta ohranite skupaj in v njihovem izvirnem vrstnem redu. V proizvajalčevem kontekstualiziranem poteku vsaka notranja skupina vsebuje odlomke enega vira, ločene skupine pa predstavljajo ločene vire. To razvrščanje je del pomena vhoda: modelu pove, katero okoliško besedilo pripada predstavljenemu dokumentu.\n\nUporaben primer je poročilo, katerega uvod opredeli podjetje, poznejši odstavek pa pojasni njegovo rast. Iskanje rasti tega podjetja potrebuje konkreten odstavek in identiteto dokumenta. Ob nastalem vektorju ohranite izvirno besedilo odlomka in metapodatke njegovega nadrejenega dokumenta, da lahko rezultat prikaže odlomek in povezavo do celotnega vira.\n\nProizvajalčeva referenca dokumentira do 120000 tokenov v celotni zahtevi, največ 1000 vhodnih skupin in skupno 16000 odlomkov. Modelni vodnik ločeno navaja okno 32000 tokenov na odlomek. Pri pripravi gradiva ohranite te obsege ločene: omejitev posameznega odlomka in omejitev celotne zahteve opisujeta različni vhodni velikosti. Skupni obseg preverite po razdelitvi vira, namesto da bi predpostavljali, da lahko vsak posamezen odlomek v isti zahtevi zapolni svoj maksimum.\n\nZa iskanje dokumentov združene odlomke opredelite kot dokumentni vhod. Vsako iskalno vprašanje pripravite kot svojo skupino poizvedbe. Proizvajalec priporoča podane odlomke dokumentov brez prekrivanja, kar kontekstualizirani predstavitvi omogoča prenos okoliških informacij brez ponavljanja besedila v vsakem odlomku. Pri zapisovanju indeksa ohranite ujemanje med skupino dokumenta, položajem odlomka in vrnjenim vektorjem.\n\nVoyage Context 3 podpira 2048, 1024, 512 in 256 dimenzij z izhodnimi izbirami s plavajočo vejico, osembitnimi celoštevilskimi ali binarnimi predstavitvami. Izberite predstavitev indeksa in jo ocenite na istih izvornih dokumentih in vprašanjih. Izbrano dimenzijo in podatkovni tip ohranite ob indeksu, da predstavitev poizvedbe in shranjeni vektorji ostanejo dosledni.\n\nNastale vektorje uporabite pri iskanju odlomkov, odkrivanju dokumentov ali iskalni stopnji asistenta, ki dela s poročili, raziskovalnimi članki, pogodbami ali tehničnimi priročniki. Rezultat lahko opredeli osredotočen odlomek, njegova izvorna povezava pa omogoči dostop do definicij in pogojev drugje v dokumentu. Različice dokumentov in dovoljenja ohranite kot metapodatke aplikacije ob vektorjih.\n\nPreizkusite vprašanja, ki potrebujejo lokalno podrobnost in kontekst celotnega dokumenta. Vključite podobne odlomke iz različnih virov, poimenovane entitete, predstavljene samo na začetku, in vprašanja, katerih dokazi segajo čez več razdelkov. Preverite, ali je pričakovani odlomek pridobljen in ali aplikacija predstavi dovolj okoliškega besedila za njegovo razlago. Kadar se vir spremeni, premišljeno znova ustvarite vektorske vložitve prizadete skupine dokumenta, da njeni kontekstualizirani odlomki ustrezajo eni skladni različici.",
    "about_sha256": "cbe672f81d248e79c90f9384b4d5a3ff311043f96a3b07b7eb8b4ede52d2cd43",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Voyage AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 120000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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,
    "display_name": "Voyage AI: Voyage Context 3",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyage-context-3",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "embedding",
    "locale": "en",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "lifecycle": {
              "content": [],
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "mode": "synchronous",
              "status": [],
              "unknown": "Ohranite izvirni odgovor in X-Client-Request-ID za uskladitev. Dvoumen odgovor ne dovoljuje ponovne oddaje iste zahteve za ustvarjanje.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Shranite celoten odgovor JSON, vsak vektor z njegovim indeksom, vsa polja s podatki o porabi in glave zahteve.",
              "every_actual_output": true,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "array<number>"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "usage.prompt_tokens",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "conditions": "Uporabite natančen izbirnik modela Ailoot.",
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "voyage-context-3"
                ],
                "enum_known": true,
                "maximum_length": null,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "conditions": "Besedilo ali seznam besedil; za vsak vrnjeni element data in njegov indeks ohranite po en vektor.",
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "maximum_length": null,
                "name": "input",
                "oneOf": [
                  {
                    "minLength": 1,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "items": {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    "minItems": 1,
                    "type": "array"
                  }
                ],
                "required": true,
                "type": "string or array<string>"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "input": {
                  "oneOf": [
                    {
                      "minLength": 1,
                      "type": "string"
                    },
                    {
                      "items": {
                        "minLength": 1,
                        "type": "string"
                      },
                      "minItems": 1,
                      "type": "array"
                    }
                  ]
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "voyage-context-3"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog",
                "model": "voyage-context-3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [
              "Pošljite besedilo z izbranim modelom; ohranite vsak vrnjeni vektor in njegov indeks."
            ],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [],
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "content": [],
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/embeddings"
            },
            "mode": "synchronous",
            "status": [],
            "unknown": "Keep the original response and X-Client-Request-ID for reconciliation. An ambiguous response is not permission to submit the same creation again.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "output": {
            "all_results": "Save the complete JSON response, every vector with its index, all usage fields and request headers.",
            "every_actual_output": true,
            "family": "embedding",
            "fields": [
              {
                "name": "object",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "data[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "data[].embedding",
                "type": "array<number>"
              },
              {
                "name": "usage",
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "usage.prompt_tokens",
                "type": "integer"
              },
              {
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Osnovne cene žetonov",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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}\"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n  \"model\": \"voyage-context-3\",\n  \"input\": \"The quick brown fox jumps over the lazy dog\"\n}\nJSON\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 embeddings.json\n# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.\n",
            "label": "curl · save all vectors and usage",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "in": 0.4,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Vektorske predstavitve",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "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": "0.0004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
                "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": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004",
            "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": "voyage-context-3",
        "request_model_id": "voyage-context-3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Voyage AI: Voyage Context 3",
    "price": {
      "in": 0.4,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.4,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "short": "Voyage Context 3 ustvari vektor za vsak odlomek dokumenta, pri tem pa upošteva kontekst drugih odlomkov istega dokumenta. Podpira natančno iskanje odlomkov v dolgih dokumentih z izbirnim številom dimenzij in kvantiziranimi vektorskimi vložitvami.",
    "short_sha256": "ecf5347d318cafaa85e440415592285b9b3d6c51afeb2467a37418c7b94e3dd3"
  },
  "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": "Voyage Context 3 ustvari vektor za vsak odlomek dokumenta, pri tem pa upošteva kontekst drugih odlomkov istega dokumenta. Podpira natančno iskanje odlomkov v dolgih dokumentih z izbirnim številom dimenzij in kvantiziranimi vektorskimi vložitvami.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "25fd513e8a40017e5241857c43f9942bd3e2941f13a6c7d28dbfc3ab3b48d98f",
    "renderer_sha256": "dcba2271c18b0f9570a8b166e8d1e3166f121e096a58609c3a46da31562a1bf2"
  },
  "sourceRevision": "32f3603493c5ac416e8c4e8ba57eeb8ff1c4cab142d6daef3f398371be178e6f"
}