{
  "aboutHtml": "<p>BGE-M3 är BAAI:s flerspråkiga sökmodell, utformad kring tre typer av mångsidighet: flera sökfunktioner, flera språk och olika indatalängder. Tillverkaren dokumenterar stöd för mer än hundra språk och indata på upp till 8192 token. Den enhetliga modellen kan ge täta vektorer, glesa lexikala vikter och flervektorrepresentationer, så att en söklösning kan välja eller kombinera mer än en typ av evidens.</p><h4>Tre representationer för sökning</h4><p>Tätt läge avbildar en text till en enda 1024-dimensionell vektor. Det stöder jämförelse av betydelsen som representeras av en fråga och en passage. Glest läge tilldelar vikter till de token som finns i texten för lexikal matchning. Flervektorläge representerar en text med flera vektorer och använder en ColBERT-liknande interaktion för att jämföra frågan och dokumentet på en finare nivå.</p><p>Dessa resultat har olika roller i ett sökindex. En tät vektor ger en representation för en passage; en gles mappning från token till vikter bevarar lexikala signaler; flera vektorer ger en annan jämförelsestruktur. Tillverkarexemplen visar hur de valda representationerna returneras och poäng för textpar beräknas. Behandla den valda representationen och poängsättningsmetoden som en avsiktlig del av sökuppgiften.</p><h4>Flerspråkig text och förberedelse av indata</h4><p>BGE-M3 kräver inte att sökinstruktionen från tidigare BGE-modeller läggs till. Förbered frågan och de faktiska källpassagerna direkt. En flerspråkig kunskapssamling kan behålla varje passage på originalspråket tillsammans med dokumentidentifierare och språkvariant. Använd verkliga användarfrågor från den avsedda språkblandningen när du kontrollerar resultaten.</p><p>En praktisk uppgift är att söka i regelförklaringar, produkthjälp eller teknisk dokumentation på flera språk. Behåll namn, modellnummer och termer som är viktiga för frågan. En lexikal representation kan hjälpa till att bevara matchning på dessa termer, medan en tät representation ger semantisk evidens. Den hämtade passagen bör innehålla texten och källplatsen som en läsare kan granska.</p><h4>Längre dokument och detaljnivå</h4><p>Indatafönstret på 8192 token låter modellen representera material från korta meningar till längre dokument. Välj detaljnivån utifrån svaret sökningen ska returnera. Ett helt avsnitt kan bevara en definition och dess undantag; en mindre passage kan göra en specifik instruktion lättare att hitta. Ett långt fönster möjliggör dessa val, men vektorn förblir kopplad till materialet som faktiskt kodades.</p><p>Håll varje passage kopplad till sitt överordnade dokument och sin version. För en lång rapport bevarar du rubriken och förklaringen kring den relevanta siffran eller slutsatsen. Förlita dig inte enbart på en sökträffs titel när evidensen finns i brödtexten. Om källan ändras ska tillräckliga metadata behållas för att uppdatera motsvarande sökrepresentationer.</p><h4>Hybridpoäng och efterföljande användning</h4><p>Tillverkaren rekommenderar hybridsökning följd av ett separat omrankningssteg. Exemplen beräknar täta, glesa och flervektorbaserade poäng och bildar viktade kombinationer. Välj kombinationen utifrån samlingens frågor och ordförråd; en vikt i ett exempel är inte en universell inställning för varje korpus.</p><p>Ett användbart resultat är en kandidatuppsättning vars källpassager förblir tillgängliga och där representationen och rangordningsmetoden registrerats. En separat omrankare kan förfina uppsättningen och ett separat textgenereringssteg kan använda passageinnehållet. BGE-M3:s glesa och flervektorbaserade förmågor är lägen i tillverkarens modell; den täta inbäddningen, det lexikala resultatet och parpoängen är separata artefakter i stället för utbytbara arrayer.</p>",
  "aboutText": "BGE-M3 är BAAI:s flerspråkiga sökmodell, utformad kring tre typer av mångsidighet: flera sökfunktioner, flera språk och olika indatalängder. Tillverkaren dokumenterar stöd för mer än hundra språk och indata på upp till 8192 token. Den enhetliga modellen kan ge täta vektorer, glesa lexikala vikter och flervektorrepresentationer, så att en söklösning kan välja eller kombinera mer än en typ av evidens.\n\n### Tre representationer för sökning\n\nTätt läge avbildar en text till en enda 1024-dimensionell vektor. Det stöder jämförelse av betydelsen som representeras av en fråga och en passage. Glest läge tilldelar vikter till de token som finns i texten för lexikal matchning. Flervektorläge representerar en text med flera vektorer och använder en ColBERT-liknande interaktion för att jämföra frågan och dokumentet på en finare nivå.\n\nDessa resultat har olika roller i ett sökindex. En tät vektor ger en representation för en passage; en gles mappning från token till vikter bevarar lexikala signaler; flera vektorer ger en annan jämförelsestruktur. Tillverkarexemplen visar hur de valda representationerna returneras och poäng för textpar beräknas. Behandla den valda representationen och poängsättningsmetoden som en avsiktlig del av sökuppgiften.\n\n### Flerspråkig text och förberedelse av indata\n\nBGE-M3 kräver inte att sökinstruktionen från tidigare BGE-modeller läggs till. Förbered frågan och de faktiska källpassagerna direkt. En flerspråkig kunskapssamling kan behålla varje passage på originalspråket tillsammans med dokumentidentifierare och språkvariant. Använd verkliga användarfrågor från den avsedda språkblandningen när du kontrollerar resultaten.\n\nEn praktisk uppgift är att söka i regelförklaringar, produkthjälp eller teknisk dokumentation på flera språk. Behåll namn, modellnummer och termer som är viktiga för frågan. En lexikal representation kan hjälpa till att bevara matchning på dessa termer, medan en tät representation ger semantisk evidens. Den hämtade passagen bör innehålla texten och källplatsen som en läsare kan granska.\n\n### Längre dokument och detaljnivå\n\nIndatafönstret på 8192 token låter modellen representera material från korta meningar till längre dokument. Välj detaljnivån utifrån svaret sökningen ska returnera. Ett helt avsnitt kan bevara en definition och dess undantag; en mindre passage kan göra en specifik instruktion lättare att hitta. Ett långt fönster möjliggör dessa val, men vektorn förblir kopplad till materialet som faktiskt kodades.\n\nHåll varje passage kopplad till sitt överordnade dokument och sin version. För en lång rapport bevarar du rubriken och förklaringen kring den relevanta siffran eller slutsatsen. Förlita dig inte enbart på en sökträffs titel när evidensen finns i brödtexten. Om källan ändras ska tillräckliga metadata behållas för att uppdatera motsvarande sökrepresentationer.\n\n### Hybridpoäng och efterföljande användning\n\nTillverkaren rekommenderar hybridsökning följd av ett separat omrankningssteg. Exemplen beräknar täta, glesa och flervektorbaserade poäng och bildar viktade kombinationer. Välj kombinationen utifrån samlingens frågor och ordförråd; en vikt i ett exempel är inte en universell inställning för varje korpus.\n\nEtt användbart resultat är en kandidatuppsättning vars källpassager förblir tillgängliga och där representationen och rangordningsmetoden registrerats. En separat omrankare kan förfina uppsättningen och ett separat textgenereringssteg kan använda passageinnehållet. BGE-M3:s glesa och flervektorbaserade förmågor är lägen i tillverkarens modell; den täta inbäddningen, det lexikala resultatet och parpoängen är separata artefakter i stället för utbytbara arrayer.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "c95cb8f2e717b88c85508de2aeab7ba60dd90223a86b38bdfd3fdf206df67c66",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "sv",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">BAAI: bge-m3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Stäng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>baai/bge-m3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopiera ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modellkortets avsnitt\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Start</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Indata &amp; metoder</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Priser</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Exempel</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Resultat</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Alias</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-metoder\"><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|baai%2Fbge-m3\">Embeddings</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\">Start</h3><p class=\"mdesc-full\">BAAI BGE-M3 stöder tät, gles lexikal och multivektorbaserad informationssökning på fler än 100 språk. Dess täta utdata har 1024 dimensioner och dess fönster på 8192 token rymmer allt från meningar till längre dokument utan krav på en särskild sökinstruktion.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Godkända indata</dt><dd>Text · token_ids</dd></div><div><dt>Resultat</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Om modellen</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>BGE-M3 är BAAI:s flerspråkiga sökmodell, utformad kring tre typer av mångsidighet: flera sökfunktioner, flera språk och olika indatalängder. Tillverkaren dokumenterar stöd för mer än hundra språk och indata på upp till 8192 token. Den enhetliga modellen kan ge täta vektorer, glesa lexikala vikter och flervektorrepresentationer, så att en söklösning kan välja eller kombinera mer än en typ av evidens.</p><h4>Tre representationer för sökning</h4><p>Tätt läge avbildar en text till en enda 1024-dimensionell vektor. Det stöder jämförelse av betydelsen som representeras av en fråga och en passage. Glest läge tilldelar vikter till de token som finns i texten för lexikal matchning. Flervektorläge representerar en text med flera vektorer och använder en ColBERT-liknande interaktion för att jämföra frågan och dokumentet på en finare nivå.</p><p>Dessa resultat har olika roller i ett sökindex. En tät vektor ger en representation för en passage; en gles mappning från token till vikter bevarar lexikala signaler; flera vektorer ger en annan jämförelsestruktur. Tillverkarexemplen visar hur de valda representationerna returneras och poäng för textpar beräknas. Behandla den valda representationen och poängsättningsmetoden som en avsiktlig del av sökuppgiften.</p><h4>Flerspråkig text och förberedelse av indata</h4><p>BGE-M3 kräver inte att sökinstruktionen från tidigare BGE-modeller läggs till. Förbered frågan och de faktiska källpassagerna direkt. En flerspråkig kunskapssamling kan behålla varje passage på originalspråket tillsammans med dokumentidentifierare och språkvariant. Använd verkliga användarfrågor från den avsedda språkblandningen när du kontrollerar resultaten.</p><p>En praktisk uppgift är att söka i regelförklaringar, produkthjälp eller teknisk dokumentation på flera språk. Behåll namn, modellnummer och termer som är viktiga för frågan. En lexikal representation kan hjälpa till att bevara matchning på dessa termer, medan en tät representation ger semantisk evidens. Den hämtade passagen bör innehålla texten och källplatsen som en läsare kan granska.</p><h4>Längre dokument och detaljnivå</h4><p>Indatafönstret på 8192 token låter modellen representera material från korta meningar till längre dokument. Välj detaljnivån utifrån svaret sökningen ska returnera. Ett helt avsnitt kan bevara en definition och dess undantag; en mindre passage kan göra en specifik instruktion lättare att hitta. Ett långt fönster möjliggör dessa val, men vektorn förblir kopplad till materialet som faktiskt kodades.</p><p>Håll varje passage kopplad till sitt överordnade dokument och sin version. För en lång rapport bevarar du rubriken och förklaringen kring den relevanta siffran eller slutsatsen. Förlita dig inte enbart på en sökträffs titel när evidensen finns i brödtexten. Om källan ändras ska tillräckliga metadata behållas för att uppdatera motsvarande sökrepresentationer.</p><h4>Hybridpoäng och efterföljande användning</h4><p>Tillverkaren rekommenderar hybridsökning följd av ett separat omrankningssteg. Exemplen beräknar täta, glesa och flervektorbaserade poäng och bildar viktade kombinationer. Välj kombinationen utifrån samlingens frågor och ordförråd; en vikt i ett exempel är inte en universell inställning för varje korpus.</p><p>Ett användbart resultat är en kandidatuppsättning vars källpassager förblir tillgängliga och där representationen och rangordningsmetoden registrerats. En separat omrankare kan förfina uppsättningen och ett separat textgenereringssteg kan använda passageinnehållet. BGE-M3:s glesa och flervektorbaserade förmågor är lägen i tillverkarens modell; den täta inbäddningen, det lexikala resultatet och parpoängen är separata artefakter i stället för utbytbara arrayer.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Tillgängligt i Ailoot · indata &amp; metoder</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Embeddings</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Indatatyper</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Utdatatyper</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Kontext</dt><dd>8 194 tokens</dd></div><div><dt>Utdataformat</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Fält</th><th>Typ</th><th>Krav</th><th>Värden &amp; gränser</th><th>Standard</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Obligatoriskt</td><td data-cell-label=\"Värden &amp; gränser\"><span class=\"card-cell-label\">Värden &amp; gränser</span><div>baai/bge-m3</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Obligatoriskt</td><td data-cell-label=\"Värden &amp; gränser\"><span class=\"card-cell-label\">Värden &amp; gränser</span><div>Minsta antal objekt: 1</div><div>Villkor: En homogen batch som inte är tom. Token-ID:n är heltal som är större än eller lika med noll.</div><div>Indatabudget: Maximum: 8 194 · Textenhet: UTF8-byte · Tokenenhet: element i en tokenarray</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valfritt</td><td data-cell-label=\"Värden &amp; gränser\"><span class=\"card-cell-label\">Värden &amp; gränser</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Stöds inte</td><td data-cell-label=\"Värden &amp; gränser\"><span class=\"card-cell-label\">Värden &amp; gränser</span><div>Minimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valfritt</td><td data-cell-label=\"Värden &amp; gränser\"><span class=\"card-cell-label\">Värden &amp; gränser</span><div>Villkor: Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valfritt</td><td data-cell-label=\"Värden &amp; gränser\"><span class=\"card-cell-label\">Värden &amp; gränser</span><div>Villkor: Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valfritt</td><td data-cell-label=\"Värden &amp; gränser\"><span class=\"card-cell-label\">Värden &amp; gränser</span><div>Villkor: Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valfritt</td><td data-cell-label=\"Värden &amp; gränser\"><span class=\"card-cell-label\">Värden &amp; gränser</span><div>Villkor: provider.options avvisades</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Kombinationer av indatamaterial</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metodparametrar och livscykel</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Avtal</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=\"Avtal\"><span class=\"card-cell-label\">Avtal</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=\"Avtal\"><span class=\"card-cell-label\">Avtal</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=\"Avtal\"><span class=\"card-cell-label\">Avtal</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=\"Avtal\"><span class=\"card-cell-label\">Avtal</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=\"Avtal\"><span class=\"card-cell-label\">Avtal</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=\"Avtal\"><span class=\"card-cell-label\">Avtal</span>8194</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=\"Avtal\"><span class=\"card-cell-label\">Avtal</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=\"Avtal\"><span class=\"card-cell-label\">Avtal</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Livscykel: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Behåll varje vektorindex och dimension.</p><p class=\"note-s\">Att modellen har ett multimodalt namn innebär inte att bildobjekt tillåts på just denna anropsväg.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Priser</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.</p><dl data-price-conditions><dt>Snabbt läge</dt><dd>Standardpris <span class=\"note-s\">När snabbt läge är valt</span></dd><dt>Flex-läge</dt><dd>Standardpris <span class=\"note-s\">När läget flex är valt</span></dd><dt>Högsta resonemangsnivå</dt><dd>Standardpris <span class=\"note-s\">När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-priser</h4><h4>Priser efter konfiguration</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Prislista</th><th>Avgift</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Grundpriser för token</th><td data-cell-label=\"Prislista\"><span class=\"card-cell-label\">Prislista</span>Grundpris</td><td data-cell-label=\"Avgift\"><span class=\"card-cell-label\">Avgift</span><div><span>Indata · Indatatoken</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Utdata · Utdatatoken</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Indata · Cacheläsning</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Indata · Skrivning till cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Indata · Skrivning till cache, 1 tim</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. <a href=\"/docs/sv/billing/reserve/\">Så fungerar reservation och slutreglering →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Exempelbegäranden</h3><h4>Ailoot Ultra · Embeddings</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodvarianter\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1076-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1076-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1076-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1076-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=\"Kopiera kod\"><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-1076-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1076-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;baai/bge-m3&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-1076-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1076-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;baai/bge-m3&#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\">Ta emot och spara resultat</h3><h4>Ailoot Ultra · Embeddings</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Behåll alla färdiga resultat</h5><p class=\"note-s\">Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.</p><p class=\"note-s\">Behåll varje vektor tillsammans med dess index. Antalet vektorer måste vara lika med antalet indataobjekt; dimensionerna måste vara konsekventa.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras</h5><p class=\"note-s\">Ingen endpoint för inbäddningsjobb införs.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Svarsfält</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Fält</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Fält\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Fält</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Fel och nästa steg</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Svar</th><th>Villkor</th><th>Nästa steg</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Svar\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Svar</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Villkor\"><span class=\"card-cell-label\">Villkor</span>Ogiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde</td><td data-cell-label=\"Nästa steg\"><span class=\"card-cell-label\">Nästa steg</span>Korrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Modellalias</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=baai%2Fbge-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-m3&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-m3</code></a></span></p><h4>Alias för metodsökvägar</h4><p class=\"note-s\">Använd metodsökvägarna som visas ovan.</p><h4>Relaterade anropar-ID:n</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=baai%2Fbge-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-m3&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "baai/bge-m3",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-m3",
      "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": "Ogiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Korrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Ingen endpoint för inbäddningsjobb införs."
            },
            "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": "Behåll varje vektor tillsammans med dess index. Antalet vektorer måste vara lika med antalet indataobjekt; dimensionerna måste vara konsekventa.",
              "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": [
                  "baai/bge-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8194,
                  "text_unit": "UTF8-byte",
                  "token_unit": "element i en tokenarray"
                },
                "conditions": "En homogen batch som inte är tom. Token-ID:n är heltal som är större än eller lika med noll.",
                "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": "Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options avvisades",
                "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": [
            "Behåll varje vektorindex och dimension.",
            "Att modellen har ett multimodalt namn innebär inte att bildobjekt tillåts på just denna anropsväg."
          ],
          "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": 8194,
            "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": 8194,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Grundpriser för token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"baai/bge-m3\", \"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='baai/bge-m3',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Snabbt läge",
            "value": "Standardpris",
            "when": "När snabbt läge är valt"
          },
          {
            "label": "Flex-läge",
            "value": "Standardpris",
            "when": "När läget flex är valt"
          },
          {
            "label": "Högsta resonemangsnivå",
            "value": "Standardpris",
            "when": "När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "baai/bge-m3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "26bee611dbad8856abb3e47d21759a6dbace98a7c1ab5440a05cd9bf5b89bdf6",
    "input_html_sha256": "735326f3e9c1f0d21d767d9dddaf2e10999360d0c86a36180831f9cc48290a2e",
    "private_audit_sha256": "bd6c0e7897fbc20e89a7afbaf4f91b1ec605bf7485e753c2b66bd88ebdad8b5a",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sv/baai-bge-m3/",
    "description": "BAAI BGE-M3 stöder tät, gles lexikal och multivektorbaserad informationssökning på fler än 100 språk. Dess täta utdata har 1024 dimensioner och dess fönster på 8192 token rymmer allt från meningar till längre dokument utan krav på en särskild sökinstruktion.",
    "locale": "sv",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sv/baai-bge-m3/index.md",
    "title": "BAAI: bge-m3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sv/baai-bge-m3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "BGE-M3 är BAAI:s flerspråkiga sökmodell, utformad kring tre typer av mångsidighet: flera sökfunktioner, flera språk och olika indatalängder. Tillverkaren dokumenterar stöd för mer än hundra språk och indata på upp till 8192 token. Den enhetliga modellen kan ge täta vektorer, glesa lexikala vikter och flervektorrepresentationer, så att en söklösning kan välja eller kombinera mer än en typ av evidens.\n\n### Tre representationer för sökning\n\nTätt läge avbildar en text till en enda 1024-dimensionell vektor. Det stöder jämförelse av betydelsen som representeras av en fråga och en passage. Glest läge tilldelar vikter till de token som finns i texten för lexikal matchning. Flervektorläge representerar en text med flera vektorer och använder en ColBERT-liknande interaktion för att jämföra frågan och dokumentet på en finare nivå.\n\nDessa resultat har olika roller i ett sökindex. En tät vektor ger en representation för en passage; en gles mappning från token till vikter bevarar lexikala signaler; flera vektorer ger en annan jämförelsestruktur. Tillverkarexemplen visar hur de valda representationerna returneras och poäng för textpar beräknas. Behandla den valda representationen och poängsättningsmetoden som en avsiktlig del av sökuppgiften.\n\n### Flerspråkig text och förberedelse av indata\n\nBGE-M3 kräver inte att sökinstruktionen från tidigare BGE-modeller läggs till. Förbered frågan och de faktiska källpassagerna direkt. En flerspråkig kunskapssamling kan behålla varje passage på originalspråket tillsammans med dokumentidentifierare och språkvariant. Använd verkliga användarfrågor från den avsedda språkblandningen när du kontrollerar resultaten.\n\nEn praktisk uppgift är att söka i regelförklaringar, produkthjälp eller teknisk dokumentation på flera språk. Behåll namn, modellnummer och termer som är viktiga för frågan. En lexikal representation kan hjälpa till att bevara matchning på dessa termer, medan en tät representation ger semantisk evidens. Den hämtade passagen bör innehålla texten och källplatsen som en läsare kan granska.\n\n### Längre dokument och detaljnivå\n\nIndatafönstret på 8192 token låter modellen representera material från korta meningar till längre dokument. Välj detaljnivån utifrån svaret sökningen ska returnera. Ett helt avsnitt kan bevara en definition och dess undantag; en mindre passage kan göra en specifik instruktion lättare att hitta. Ett långt fönster möjliggör dessa val, men vektorn förblir kopplad till materialet som faktiskt kodades.\n\nHåll varje passage kopplad till sitt överordnade dokument och sin version. För en lång rapport bevarar du rubriken och förklaringen kring den relevanta siffran eller slutsatsen. Förlita dig inte enbart på en sökträffs titel när evidensen finns i brödtexten. Om källan ändras ska tillräckliga metadata behållas för att uppdatera motsvarande sökrepresentationer.\n\n### Hybridpoäng och efterföljande användning\n\nTillverkaren rekommenderar hybridsökning följd av ett separat omrankningssteg. Exemplen beräknar täta, glesa och flervektorbaserade poäng och bildar viktade kombinationer. Välj kombinationen utifrån samlingens frågor och ordförråd; en vikt i ett exempel är inte en universell inställning för varje korpus.\n\nEtt användbart resultat är en kandidatuppsättning vars källpassager förblir tillgängliga och där representationen och rangordningsmetoden registrerats. En separat omrankare kan förfina uppsättningen och ett separat textgenereringssteg kan använda passageinnehållet. BGE-M3:s glesa och flervektorbaserade förmågor är lägen i tillverkarens modell; den täta inbäddningen, det lexikala resultatet och parpoängen är separata artefakter i stället för utbytbara arrayer.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "baai/bge-m3",
    "capabilities": {
      "context_length": 8194,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Fullständig prissättning för konfigurationen finns i detaljerna."
      }
    ],
    "ctx": 8194,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "baai/bge-m3",
    "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": "Ogiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Korrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Ingen endpoint för inbäddningsjobb införs."
            },
            "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": "Behåll varje vektor tillsammans med dess index. Antalet vektorer måste vara lika med antalet indataobjekt; dimensionerna måste vara konsekventa.",
              "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": [
                  "baai/bge-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8194,
                  "text_unit": "UTF8-byte",
                  "token_unit": "element i en tokenarray"
                },
                "conditions": "En homogen batch som inte är tom. Token-ID:n är heltal som är större än eller lika med noll.",
                "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": "Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options avvisades",
                "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": [
            "Behåll varje vektorindex och dimension.",
            "Att modellen har ett multimodalt namn innebär inte att bildobjekt tillåts på just denna anropsväg."
          ],
          "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": 8194,
            "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": 8194,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Grundpriser för token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"baai/bge-m3\", \"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='baai/bge-m3',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Snabbt läge",
            "value": "Standardpris",
            "when": "När snabbt läge är valt"
          },
          {
            "label": "Flex-läge",
            "value": "Standardpris",
            "when": "När läget flex är valt"
          },
          {
            "label": "Högsta resonemangsnivå",
            "value": "Standardpris",
            "when": "När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "baai/bge-m3",
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "BAAI: bge-m3",
    "price": {
      "in": 0.04,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.04,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "baai/bge-m3",
    "short": "BAAI BGE-M3 stöder tät, gles lexikal och multivektorbaserad informationssökning på fler än 100 språk. Dess täta utdata har 1024 dimensioner och dess fönster på 8192 token rymmer allt från meningar till längre dokument utan krav på en särskild sökinstruktion."
  },
  "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": "BAAI BGE-M3 stöder tät, gles lexikal och multivektorbaserad informationssökning på fler än 100 språk. Dess täta utdata har 1024 dimensioner och dess fönster på 8192 token rymmer allt från meningar till längre dokument utan krav på en särskild sökinstruktion.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "8c331e9f56ed9e57ec412b0987bff6025fe4644e249f23bf59dcfb386365756b",
    "renderer_sha256": "8a45bb31b83d2551e6d975cf4683518c7cb445a54b9394a01947f4dd103f1051"
  },
  "sourceRevision": "098f8a1930b11c266dae368627c8d11bc455ba3d9e5c7c4cd6ee3d10263af007"
}