{
  "aboutHtml": "<p>Mistral Embed 2312 är Mistral AI:s textinbäddningsmodell för att representera betydelse numeriskt. Den accepterar en textsträng eller en lista med strängar och returnerar en inbäddning för varje indatatext. Resultatet är en vektor som applikationen använder för likhet, informationssökning, klassificering eller klustring i stället för en samtalsförklaring. Tillverkarens fasta modellsida identifierar mistral-embed-2312.</p><p>Indata, kontext och vektorform</p><p>Den exakta modellsidan dokumenterar en kontextetikett på 8k. Förbered varje textobjekt inom den tillämpliga indatakapaciteten och behåll objektets identitet tillsammans med vektorn. Ett långt källdokument kan delas i användbara passager med dokumenttitel, avsnitt och källplats bevarade för att rätt material ska kunna returneras senare.</p><p>Tillverkarens Mistral Embed-guide anger 1024 dimensioner för varje textinbäddning oavsett indatatextens synliga längd. En kort fråga och en längre passage har därför samma vektorform även om innehållet och tokenantalet skiljer sig åt. Detta är en dimension för resultatrepresentationen, inte en budget för svarstoken eller ett mått på hur många källord som behålls.</p><p>Det dokumenterade svaret innehåller inbäddningarna och information om tokenanvändning; slutpunktsexemplet kopplar varje vektor till ett indataindex. Bevara kopplingen när flera texter behandlas. Applikationen behöver originaltexten och dess identifierare likaväl som det numeriska resultatet för att visa en användbar sökträff eller ge källmaterial till ett senare steg.</p><p>Semantisk likhet</p><p>Guiden förklarar att relaterade texter tenderar att ligga nära i inbäddningsrummet. Detta stöder sökning efter passager som använder olika ord för samma ämne eller krav. En illustrativ kunskapsbasfråga kan fråga hur åtkomst återställs, medan den relevanta proceduren använder ett annat uttryck för samma operation. Applikationen kan jämföra frågans vektor med lagrade passagevektorer i stället för att bara förlita sig på exakta ordmatchningar.</p><p>Tillverkarens exempel använder enhetsnormaliserade inbäddningar. För sådana vektorer ger cosinuslikhet, skalärprodukt och euklidiskt avstånd konsekventa likhetsrangordningar, även om deras numeriska värden inte är identiska. Välj en lämplig jämförelsemetod och använd den konsekvent för fråge- och dokumentrepresentationerna.</p><p>Likhet bevisar inte att två påståenden är utbytbara. Behåll källtexten och granska villkoret, datumet eller identifieraren som är viktig för frågan. Två passager kan gälla samma ämne men beskriva olika procedurer eller undantag. Inbäddningen ger en söksignal; att tolka den valda passagen är en separat del av uppgiften.</p><p>Informationssökning och källbaserade svar</p><p>Ett praktiskt dokumentarbetsflöde förbereder vektorer för kunskapsbaspassager, lagrar deras identifierare och originaltext och jämför sedan en ny fråga med samlingen. Returnera relevanta passager med deras källplatser. Applikationen kan visa passagerna direkt eller ge dem till en textgenereringsmodell som skriver ett svar förankrat i det hämtade materialet.</p><p>För ett användbart sökresultat behåller du dokumenttitel, avsnitt, passage och identifieraren som användes för att hitta den. En supportassistent kan sedan hämta proceduren som är relevant för användarens fråga och ge den till svarsskrivningssteget. Mistral Embed utför det numeriska representationssteget; modellen skriver inte själv den slutliga förklaringen eller utför en extern åtgärd.</p><p>Andra dokumenterade användningar</p><p>Tillverkaren listar också parafrasdetektion, klassificering, klustring och batchbehandling bland inbäddningsarbetsflödena. En jämförelseuppgift kan hämta passager med relaterad betydelse för granskning. Ett klassificeringsflöde kan jämföra indata med märkta exempel eller använda vektorerna som egenskaper för en separat klassificerare. Ett klustringsflöde kan gruppera liknande objekt för en senare beskrivning av en människa eller på applikationsnivå.</p><p>Definiera representationens syfte innan data förbereds. En passage för semantisk sökning bör behålla informationen någon behöver efter sökning; ett klassificeringsexempel bör innehålla ordalydelsen som särskiljer klassen. Håll förberedelsen konsekvent så att en fråga och ett lagrat objekt representerar jämförbart material.</p><p>Utgåve- och resultatgränser</p><p>Använd samma modellutgåva och kompatibel representation för dokumenten och deras frågor. En vektor med samma antal koordinater från en annan modell ligger inte automatiskt i samma semantiska rum. Att ersätta modellen eller representationen kräver att de lagrade objekten och frågorna förblir samordnade.</p><p>Denna post beskriver textindata och numeriska vektorresultat, med tillverkarens kontext på 8k och Mistral Embeds dokumenterade representation på 1024 dimensioner. Codestral Embeds konfigurerbara dimensioner och kvantiserade format hör till den separat namngivna kodmodellen och ska inte antas här. Bilder, ljud, genererad prosa och verktygskörning är separata förmågor utanför detta textinbäddningsresultat.</p>",
  "aboutText": "Mistral Embed 2312 är Mistral AI:s textinbäddningsmodell för att representera betydelse numeriskt. Den accepterar en textsträng eller en lista med strängar och returnerar en inbäddning för varje indatatext. Resultatet är en vektor som applikationen använder för likhet, informationssökning, klassificering eller klustring i stället för en samtalsförklaring. Tillverkarens fasta modellsida identifierar mistral-embed-2312.\n\nIndata, kontext och vektorform\n\nDen exakta modellsidan dokumenterar en kontextetikett på 8k. Förbered varje textobjekt inom den tillämpliga indatakapaciteten och behåll objektets identitet tillsammans med vektorn. Ett långt källdokument kan delas i användbara passager med dokumenttitel, avsnitt och källplats bevarade för att rätt material ska kunna returneras senare.\n\nTillverkarens Mistral Embed-guide anger 1024 dimensioner för varje textinbäddning oavsett indatatextens synliga längd. En kort fråga och en längre passage har därför samma vektorform även om innehållet och tokenantalet skiljer sig åt. Detta är en dimension för resultatrepresentationen, inte en budget för svarstoken eller ett mått på hur många källord som behålls.\n\nDet dokumenterade svaret innehåller inbäddningarna och information om tokenanvändning; slutpunktsexemplet kopplar varje vektor till ett indataindex. Bevara kopplingen när flera texter behandlas. Applikationen behöver originaltexten och dess identifierare likaväl som det numeriska resultatet för att visa en användbar sökträff eller ge källmaterial till ett senare steg.\n\nSemantisk likhet\n\nGuiden förklarar att relaterade texter tenderar att ligga nära i inbäddningsrummet. Detta stöder sökning efter passager som använder olika ord för samma ämne eller krav. En illustrativ kunskapsbasfråga kan fråga hur åtkomst återställs, medan den relevanta proceduren använder ett annat uttryck för samma operation. Applikationen kan jämföra frågans vektor med lagrade passagevektorer i stället för att bara förlita sig på exakta ordmatchningar.\n\nTillverkarens exempel använder enhetsnormaliserade inbäddningar. För sådana vektorer ger cosinuslikhet, skalärprodukt och euklidiskt avstånd konsekventa likhetsrangordningar, även om deras numeriska värden inte är identiska. Välj en lämplig jämförelsemetod och använd den konsekvent för fråge- och dokumentrepresentationerna.\n\nLikhet bevisar inte att två påståenden är utbytbara. Behåll källtexten och granska villkoret, datumet eller identifieraren som är viktig för frågan. Två passager kan gälla samma ämne men beskriva olika procedurer eller undantag. Inbäddningen ger en söksignal; att tolka den valda passagen är en separat del av uppgiften.\n\nInformationssökning och källbaserade svar\n\nEtt praktiskt dokumentarbetsflöde förbereder vektorer för kunskapsbaspassager, lagrar deras identifierare och originaltext och jämför sedan en ny fråga med samlingen. Returnera relevanta passager med deras källplatser. Applikationen kan visa passagerna direkt eller ge dem till en textgenereringsmodell som skriver ett svar förankrat i det hämtade materialet.\n\nFör ett användbart sökresultat behåller du dokumenttitel, avsnitt, passage och identifieraren som användes för att hitta den. En supportassistent kan sedan hämta proceduren som är relevant för användarens fråga och ge den till svarsskrivningssteget. Mistral Embed utför det numeriska representationssteget; modellen skriver inte själv den slutliga förklaringen eller utför en extern åtgärd.\n\nAndra dokumenterade användningar\n\nTillverkaren listar också parafrasdetektion, klassificering, klustring och batchbehandling bland inbäddningsarbetsflödena. En jämförelseuppgift kan hämta passager med relaterad betydelse för granskning. Ett klassificeringsflöde kan jämföra indata med märkta exempel eller använda vektorerna som egenskaper för en separat klassificerare. Ett klustringsflöde kan gruppera liknande objekt för en senare beskrivning av en människa eller på applikationsnivå.\n\nDefiniera representationens syfte innan data förbereds. En passage för semantisk sökning bör behålla informationen någon behöver efter sökning; ett klassificeringsexempel bör innehålla ordalydelsen som särskiljer klassen. Håll förberedelsen konsekvent så att en fråga och ett lagrat objekt representerar jämförbart material.\n\nUtgåve- och resultatgränser\n\nAnvänd samma modellutgåva och kompatibel representation för dokumenten och deras frågor. En vektor med samma antal koordinater från en annan modell ligger inte automatiskt i samma semantiska rum. Att ersätta modellen eller representationen kräver att de lagrade objekten och frågorna förblir samordnade.\n\nDenna post beskriver textindata och numeriska vektorresultat, med tillverkarens kontext på 8k och Mistral Embeds dokumenterade representation på 1024 dimensioner. Codestral Embeds konfigurerbara dimensioner och kvantiserade format hör till den separat namngivna kodmodellen och ska inte antas här. Bilder, ljud, genererad prosa och verktygskörning är separata förmågor utanför detta textinbäddningsresultat.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "3e4b8c03a4010ffefc15c4f8ecffcbc1f31bbad93bbb7694732e7bfb8a6d716e",
    "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\">Mistral: Mistral Embed 2312</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Stäng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Mistral /</span><code>mistralai/mistral-embed-2312</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|mistralai%2Fmistral-embed-2312\">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\">Mistral Embed 2312 omvandlar text till 1024-dimensionella vektorer för semantisk sökning, informationssökning och analys av relaterade texter. Tillverkarens sida dokumenterar en kontext på 8k; resultatet är en numerisk representation kopplad till varje indatatext snarare än ett genererat svar.</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>Mistral Embed 2312 är Mistral AI:s textinbäddningsmodell för att representera betydelse numeriskt. Den accepterar en textsträng eller en lista med strängar och returnerar en inbäddning för varje indatatext. Resultatet är en vektor som applikationen använder för likhet, informationssökning, klassificering eller klustring i stället för en samtalsförklaring. Tillverkarens fasta modellsida identifierar mistral-embed-2312.</p><p>Indata, kontext och vektorform</p><p>Den exakta modellsidan dokumenterar en kontextetikett på 8k. Förbered varje textobjekt inom den tillämpliga indatakapaciteten och behåll objektets identitet tillsammans med vektorn. Ett långt källdokument kan delas i användbara passager med dokumenttitel, avsnitt och källplats bevarade för att rätt material ska kunna returneras senare.</p><p>Tillverkarens Mistral Embed-guide anger 1024 dimensioner för varje textinbäddning oavsett indatatextens synliga längd. En kort fråga och en längre passage har därför samma vektorform även om innehållet och tokenantalet skiljer sig åt. Detta är en dimension för resultatrepresentationen, inte en budget för svarstoken eller ett mått på hur många källord som behålls.</p><p>Det dokumenterade svaret innehåller inbäddningarna och information om tokenanvändning; slutpunktsexemplet kopplar varje vektor till ett indataindex. Bevara kopplingen när flera texter behandlas. Applikationen behöver originaltexten och dess identifierare likaväl som det numeriska resultatet för att visa en användbar sökträff eller ge källmaterial till ett senare steg.</p><p>Semantisk likhet</p><p>Guiden förklarar att relaterade texter tenderar att ligga nära i inbäddningsrummet. Detta stöder sökning efter passager som använder olika ord för samma ämne eller krav. En illustrativ kunskapsbasfråga kan fråga hur åtkomst återställs, medan den relevanta proceduren använder ett annat uttryck för samma operation. Applikationen kan jämföra frågans vektor med lagrade passagevektorer i stället för att bara förlita sig på exakta ordmatchningar.</p><p>Tillverkarens exempel använder enhetsnormaliserade inbäddningar. För sådana vektorer ger cosinuslikhet, skalärprodukt och euklidiskt avstånd konsekventa likhetsrangordningar, även om deras numeriska värden inte är identiska. Välj en lämplig jämförelsemetod och använd den konsekvent för fråge- och dokumentrepresentationerna.</p><p>Likhet bevisar inte att två påståenden är utbytbara. Behåll källtexten och granska villkoret, datumet eller identifieraren som är viktig för frågan. Två passager kan gälla samma ämne men beskriva olika procedurer eller undantag. Inbäddningen ger en söksignal; att tolka den valda passagen är en separat del av uppgiften.</p><p>Informationssökning och källbaserade svar</p><p>Ett praktiskt dokumentarbetsflöde förbereder vektorer för kunskapsbaspassager, lagrar deras identifierare och originaltext och jämför sedan en ny fråga med samlingen. Returnera relevanta passager med deras källplatser. Applikationen kan visa passagerna direkt eller ge dem till en textgenereringsmodell som skriver ett svar förankrat i det hämtade materialet.</p><p>För ett användbart sökresultat behåller du dokumenttitel, avsnitt, passage och identifieraren som användes för att hitta den. En supportassistent kan sedan hämta proceduren som är relevant för användarens fråga och ge den till svarsskrivningssteget. Mistral Embed utför det numeriska representationssteget; modellen skriver inte själv den slutliga förklaringen eller utför en extern åtgärd.</p><p>Andra dokumenterade användningar</p><p>Tillverkaren listar också parafrasdetektion, klassificering, klustring och batchbehandling bland inbäddningsarbetsflödena. En jämförelseuppgift kan hämta passager med relaterad betydelse för granskning. Ett klassificeringsflöde kan jämföra indata med märkta exempel eller använda vektorerna som egenskaper för en separat klassificerare. Ett klustringsflöde kan gruppera liknande objekt för en senare beskrivning av en människa eller på applikationsnivå.</p><p>Definiera representationens syfte innan data förbereds. En passage för semantisk sökning bör behålla informationen någon behöver efter sökning; ett klassificeringsexempel bör innehålla ordalydelsen som särskiljer klassen. Håll förberedelsen konsekvent så att en fråga och ett lagrat objekt representerar jämförbart material.</p><p>Utgåve- och resultatgränser</p><p>Använd samma modellutgåva och kompatibel representation för dokumenten och deras frågor. En vektor med samma antal koordinater från en annan modell ligger inte automatiskt i samma semantiska rum. Att ersätta modellen eller representationen kräver att de lagrade objekten och frågorna förblir samordnade.</p><p>Denna post beskriver textindata och numeriska vektorresultat, med tillverkarens kontext på 8k och Mistral Embeds dokumenterade representation på 1024 dimensioner. Codestral Embeds konfigurerbara dimensioner och kvantiserade format hör till den separat namngivna kodmodellen och ska inte antas här. Bilder, ljud, genererad prosa och verktygskörning är separata förmågor utanför detta textinbäddningsresultat.</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>8 192 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>mistralai/mistral-embed-2312</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: 8 192 · 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>8192</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>$0.0002</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-1903-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1903-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1903-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1903-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-1903-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1903-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;mistralai/mistral-embed-2312&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-1903-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1903-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;mistralai/mistral-embed-2312&#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=mistralai%2Fmistral-embed-2312&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fmistral-embed-2312&amp;fmt=embeddings\"><code>mistralai/mistral-embed-2312</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=mistralai%2Fmistral-embed-2312&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fmistral-embed-2312&amp;fmt=embeddings\"><code>mistralai/mistral-embed-2312</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "mistralai/mistral-embed-2312",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "mistralai/mistral-embed-2312",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|mistralai%2Fmistral-embed-2312",
      "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": [
                  "mistralai/mistral-embed-2312"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "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": 8192,
            "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": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Grundpriser för token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "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\": \"mistralai/mistral-embed-2312\", \"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='mistralai/mistral-embed-2312',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": 0.2,
        "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": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "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": "mistralai/mistral-embed-2312",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "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": "mistralai/mistral-embed-2312",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "eb94c432a332c6f9fc8866b95e1a2ea745f4d49e257ac538b72794b8b1135629",
    "input_html_sha256": "41132916c3401d852da39f7638f81774c88fddd47ec4ba3a4b81a6b7adbadec2",
    "private_audit_sha256": "6dda79c3970bf3580aafc92f3744a2667a3f7ba1c6b388ed0b59fb5842e06bf6",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sv/mistralai-mistral-embed-2312/",
    "description": "Mistral Embed 2312 omvandlar text till 1024-dimensionella vektorer för semantisk sökning, informationssökning och analys av relaterade texter. Tillverkarens sida dokumenterar en kontext på 8k; resultatet är en numerisk representation kopplad till varje indatatext snarare än ett genererat svar.",
    "locale": "sv",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sv/mistralai-mistral-embed-2312/index.md",
    "title": "Mistral: Mistral Embed 2312 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sv/mistralai-mistral-embed-2312/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Mistral Embed 2312 är Mistral AI:s textinbäddningsmodell för att representera betydelse numeriskt. Den accepterar en textsträng eller en lista med strängar och returnerar en inbäddning för varje indatatext. Resultatet är en vektor som applikationen använder för likhet, informationssökning, klassificering eller klustring i stället för en samtalsförklaring. Tillverkarens fasta modellsida identifierar mistral-embed-2312.\n\nIndata, kontext och vektorform\n\nDen exakta modellsidan dokumenterar en kontextetikett på 8k. Förbered varje textobjekt inom den tillämpliga indatakapaciteten och behåll objektets identitet tillsammans med vektorn. Ett långt källdokument kan delas i användbara passager med dokumenttitel, avsnitt och källplats bevarade för att rätt material ska kunna returneras senare.\n\nTillverkarens Mistral Embed-guide anger 1024 dimensioner för varje textinbäddning oavsett indatatextens synliga längd. En kort fråga och en längre passage har därför samma vektorform även om innehållet och tokenantalet skiljer sig åt. Detta är en dimension för resultatrepresentationen, inte en budget för svarstoken eller ett mått på hur många källord som behålls.\n\nDet dokumenterade svaret innehåller inbäddningarna och information om tokenanvändning; slutpunktsexemplet kopplar varje vektor till ett indataindex. Bevara kopplingen när flera texter behandlas. Applikationen behöver originaltexten och dess identifierare likaväl som det numeriska resultatet för att visa en användbar sökträff eller ge källmaterial till ett senare steg.\n\nSemantisk likhet\n\nGuiden förklarar att relaterade texter tenderar att ligga nära i inbäddningsrummet. Detta stöder sökning efter passager som använder olika ord för samma ämne eller krav. En illustrativ kunskapsbasfråga kan fråga hur åtkomst återställs, medan den relevanta proceduren använder ett annat uttryck för samma operation. Applikationen kan jämföra frågans vektor med lagrade passagevektorer i stället för att bara förlita sig på exakta ordmatchningar.\n\nTillverkarens exempel använder enhetsnormaliserade inbäddningar. För sådana vektorer ger cosinuslikhet, skalärprodukt och euklidiskt avstånd konsekventa likhetsrangordningar, även om deras numeriska värden inte är identiska. Välj en lämplig jämförelsemetod och använd den konsekvent för fråge- och dokumentrepresentationerna.\n\nLikhet bevisar inte att två påståenden är utbytbara. Behåll källtexten och granska villkoret, datumet eller identifieraren som är viktig för frågan. Två passager kan gälla samma ämne men beskriva olika procedurer eller undantag. Inbäddningen ger en söksignal; att tolka den valda passagen är en separat del av uppgiften.\n\nInformationssökning och källbaserade svar\n\nEtt praktiskt dokumentarbetsflöde förbereder vektorer för kunskapsbaspassager, lagrar deras identifierare och originaltext och jämför sedan en ny fråga med samlingen. Returnera relevanta passager med deras källplatser. Applikationen kan visa passagerna direkt eller ge dem till en textgenereringsmodell som skriver ett svar förankrat i det hämtade materialet.\n\nFör ett användbart sökresultat behåller du dokumenttitel, avsnitt, passage och identifieraren som användes för att hitta den. En supportassistent kan sedan hämta proceduren som är relevant för användarens fråga och ge den till svarsskrivningssteget. Mistral Embed utför det numeriska representationssteget; modellen skriver inte själv den slutliga förklaringen eller utför en extern åtgärd.\n\nAndra dokumenterade användningar\n\nTillverkaren listar också parafrasdetektion, klassificering, klustring och batchbehandling bland inbäddningsarbetsflödena. En jämförelseuppgift kan hämta passager med relaterad betydelse för granskning. Ett klassificeringsflöde kan jämföra indata med märkta exempel eller använda vektorerna som egenskaper för en separat klassificerare. Ett klustringsflöde kan gruppera liknande objekt för en senare beskrivning av en människa eller på applikationsnivå.\n\nDefiniera representationens syfte innan data förbereds. En passage för semantisk sökning bör behålla informationen någon behöver efter sökning; ett klassificeringsexempel bör innehålla ordalydelsen som särskiljer klassen. Håll förberedelsen konsekvent så att en fråga och ett lagrat objekt representerar jämförbart material.\n\nUtgåve- och resultatgränser\n\nAnvänd samma modellutgåva och kompatibel representation för dokumenten och deras frågor. En vektor med samma antal koordinater från en annan modell ligger inte automatiskt i samma semantiska rum. Att ersätta modellen eller representationen kräver att de lagrade objekten och frågorna förblir samordnade.\n\nDenna post beskriver textindata och numeriska vektorresultat, med tillverkarens kontext på 8k och Mistral Embeds dokumenterade representation på 1024 dimensioner. Codestral Embeds konfigurerbara dimensioner och kvantiserade format hör till den separat namngivna kodmodellen och ska inte antas här. Bilder, ljud, genererad prosa och verktygskörning är separata förmågor utanför detta textinbäddningsresultat.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Mistral",
    "available": null,
    "canonical_model": "mistralai/mistral-embed-2312",
    "capabilities": {
      "context_length": 8192,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "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": 8192,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "mistralai/mistral-embed-2312",
    "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": [
                  "mistralai/mistral-embed-2312"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8192,
                  "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": 8192,
            "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": 8192,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Grundpriser för token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "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\": \"mistralai/mistral-embed-2312\", \"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='mistralai/mistral-embed-2312',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": 0.2,
        "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": "0.0002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
                "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": "mistralai/mistral-embed-2312",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "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": "mistralai/mistral-embed-2312",
        "request_model_id": "mistralai/mistral-embed-2312",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Mistral: Mistral Embed 2312",
    "price": {
      "in": 0.2,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.2,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002",
            "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": "mistralai/mistral-embed-2312",
    "short": "Mistral Embed 2312 omvandlar text till 1024-dimensionella vektorer för semantisk sökning, informationssökning och analys av relaterade texter. Tillverkarens sida dokumenterar en kontext på 8k; resultatet är en numerisk representation kopplad till varje indatatext snarare än ett genererat svar."
  },
  "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": "Mistral Embed 2312 omvandlar text till 1024-dimensionella vektorer för semantisk sökning, informationssökning och analys av relaterade texter. Tillverkarens sida dokumenterar en kontext på 8k; resultatet är en numerisk representation kopplad till varje indatatext snarare än ett genererat svar.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "cfa538d778bfaeab9a9c81bba7e76cb76b381941282812a328bd27af2add27db",
    "renderer_sha256": "8a45bb31b83d2551e6d975cf4683518c7cb445a54b9394a01947f4dd103f1051"
  },
  "sourceRevision": "ba7f83fedb584fde06b5733206c392b292745e6be34f46c55434979e3e482725"
}