{
  "aboutHtml": "<p>voyage-code-4 är Voyage AI:s kodspecialiserade inbäddningsmodell för kodarkivssökning och informationssökning åt kodagenter. Den är utformad för att hjälpa till att hitta relevant källkod när utgångspunkten är en fråga, ett symptom eller en uppgiftsbeskrivning i stället för en känd identifierare. Den representerar kod och textinformation som numeriska vektorer för sökning; den redigerar inte kodarkivet eller genererar en rättning.</p><h4>Hämta kod utifrån problemet som undersöks</h4><p>Tillverkaren beskriver en träningskorpus utvald från slutförda pull requests som kopplar frågor på naturligt språk till kod. Detta är en meningsfull skillnad mot träningsexempel som främst bygger på källfiler och deras docstrings: Sökuppgiften kan börja med beteendet som behöver undersökas.</p><p>Förbered en fråga som ”Hitta var ett tomt resultat gör att en lyckad operation rapporteras som misslyckad.” Indexera läsbara källkodsavsnitt med filsökvägar och relevanta kommentarer. Behåll villkoren runt funktionen när de förklarar dess beteende. En returnerad kandidat bör leda läsaren eller agenten tillbaka till källkodsavsnittet den representerar.</p><p>Semantisk sökning kan komplettera exakt identifierarsökning och fulltextsökning. Om funktionsnamnet redan är känt är en exakt uppslagning fortfarande användbar. Om bara ett symptom är känt kan vektorsökning ge kandidater att granska och sökningen förfinas med en ny fråga.</p><h4>Query- och document-roller</h4><p>Voyages sökvägledning skiljer frågan från korpusdokumentet genom indatatyperna query/document. För kodsökning använder du problem- eller uppgiftsbeskrivningen på frågesidan och den indexerade källkoden eller dokumentationen på dokumentsidan. Det publicerade receptet lägger till rollspecifika sökinstruktioner när inbäddningen beräknas.</p><p>Håll kodens ursprungliga formatering, namn och relevanta dokumentation tillgängliga utanför vektorn. För ett källkodsavsnitt behåller du filsökvägen och platsen; för en programmeringsguide behåller du rubriken. Granska den faktiska koden och koden som anropar den efter sökning innan en ändring väljs. En kandidats relevans fastställer inte att den är den enda orsaken till ett rapporterat problem.</p><h4>Kontext- och representationsval</h4><p>Den exakta modellens publicerade kontextlängd är 32 000 token. Standardinbäddningen har 1024 dimensioner, med 256, 512 och 2048 också stödda genom Matryoshka-inlärning. Tillkännagivandet dokumenterar representationer med 32-bitars flyttal, 8-bitars heltal med eller utan tecken och binärrepresentationer.</p><p>Välj en dimension och representation för samlingen och behåll dem med dess metadata. Flyttalsvektorer och kvantiserade representationer kräver motsvarande lagrings- och jämförelsehantering. En binärrepresentation kodar vektorinformation annorlunda än en lista med vanliga flyttalskoordinater; bevara skillnaden när resultat förbereds för sökning.</p><p>För en lång fil väljer du sammanhängande avsnitt vars källplatser kan återfinnas. En funktion kan behöva en intilliggande typdefinition eller kommentar för att förklara ett villkor, medan en hel för stor fil kan innehålla ovidkommande material. Håll avsnittet anpassat till uppgiften som ska sökas efter i stället för att behandla maximal kontext som en föredragen delstorlek.</p><h4>Använd hämtad källkod som evidens</h4><p>Ett praktiskt kodagentarbetsflöde hämtar kandidatkällkod, läser filerna, följer relevanta hänvisningar och begränsar sökningen efter hand som undersökningen fortskrider. Den hämtade texten blir kontext för resonemangs- eller redigeringssteget. Behåll dess koppling till den indexerade kodarkivsrevisionen så att en kandidat granskas mot rätt källkod.</p><p>Det utgåvespecifika bidraget från voyage-code-4 är fokus på steget från problem till kodsökning som kodagenter använder, tillsammans med flexibla dimensioner och representationer. Resultatet är en sökvektor, medan diagnos, redigering och validering förblir separata uppgifter grundade i det faktiska kodarkivet.</p>",
  "aboutText": "voyage-code-4 är Voyage AI:s kodspecialiserade inbäddningsmodell för kodarkivssökning och informationssökning åt kodagenter. Den är utformad för att hjälpa till att hitta relevant källkod när utgångspunkten är en fråga, ett symptom eller en uppgiftsbeskrivning i stället för en känd identifierare. Den representerar kod och textinformation som numeriska vektorer för sökning; den redigerar inte kodarkivet eller genererar en rättning.\n\n### Hämta kod utifrån problemet som undersöks\n\nTillverkaren beskriver en träningskorpus utvald från slutförda pull requests som kopplar frågor på naturligt språk till kod. Detta är en meningsfull skillnad mot träningsexempel som främst bygger på källfiler och deras docstrings: Sökuppgiften kan börja med beteendet som behöver undersökas.\n\nFörbered en fråga som ”Hitta var ett tomt resultat gör att en lyckad operation rapporteras som misslyckad.” Indexera läsbara källkodsavsnitt med filsökvägar och relevanta kommentarer. Behåll villkoren runt funktionen när de förklarar dess beteende. En returnerad kandidat bör leda läsaren eller agenten tillbaka till källkodsavsnittet den representerar.\n\nSemantisk sökning kan komplettera exakt identifierarsökning och fulltextsökning. Om funktionsnamnet redan är känt är en exakt uppslagning fortfarande användbar. Om bara ett symptom är känt kan vektorsökning ge kandidater att granska och sökningen förfinas med en ny fråga.\n\n### Query- och document-roller\n\nVoyages sökvägledning skiljer frågan från korpusdokumentet genom indatatyperna query/document. För kodsökning använder du problem- eller uppgiftsbeskrivningen på frågesidan och den indexerade källkoden eller dokumentationen på dokumentsidan. Det publicerade receptet lägger till rollspecifika sökinstruktioner när inbäddningen beräknas.\n\nHåll kodens ursprungliga formatering, namn och relevanta dokumentation tillgängliga utanför vektorn. För ett källkodsavsnitt behåller du filsökvägen och platsen; för en programmeringsguide behåller du rubriken. Granska den faktiska koden och koden som anropar den efter sökning innan en ändring väljs. En kandidats relevans fastställer inte att den är den enda orsaken till ett rapporterat problem.\n\n### Kontext- och representationsval\n\nDen exakta modellens publicerade kontextlängd är 32 000 token. Standardinbäddningen har 1024 dimensioner, med 256, 512 och 2048 också stödda genom Matryoshka-inlärning. Tillkännagivandet dokumenterar representationer med 32-bitars flyttal, 8-bitars heltal med eller utan tecken och binärrepresentationer.\n\nVälj en dimension och representation för samlingen och behåll dem med dess metadata. Flyttalsvektorer och kvantiserade representationer kräver motsvarande lagrings- och jämförelsehantering. En binärrepresentation kodar vektorinformation annorlunda än en lista med vanliga flyttalskoordinater; bevara skillnaden när resultat förbereds för sökning.\n\nFör en lång fil väljer du sammanhängande avsnitt vars källplatser kan återfinnas. En funktion kan behöva en intilliggande typdefinition eller kommentar för att förklara ett villkor, medan en hel för stor fil kan innehålla ovidkommande material. Håll avsnittet anpassat till uppgiften som ska sökas efter i stället för att behandla maximal kontext som en föredragen delstorlek.\n\n### Använd hämtad källkod som evidens\n\nEtt praktiskt kodagentarbetsflöde hämtar kandidatkällkod, läser filerna, följer relevanta hänvisningar och begränsar sökningen efter hand som undersökningen fortskrider. Den hämtade texten blir kontext för resonemangs- eller redigeringssteget. Behåll dess koppling till den indexerade kodarkivsrevisionen så att en kandidat granskas mot rätt källkod.\n\nDet utgåvespecifika bidraget från voyage-code-4 är fokus på steget från problem till kodsökning som kodagenter använder, tillsammans med flexibla dimensioner och representationer. Resultatet är en sökvektor, medan diagnos, redigering och validering förblir separata uppgifter grundade i det faktiska kodarkivet.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "9c39c5f707f81d4fd5a94c3e798ac1c21e8fee22c25b7c460ad5b65b4dabcbb6",
    "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\">VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Stäng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>VoyageAI by MongoDB /</span><code>voyageai/voyage-code-4</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|voyageai%2Fvoyage-code-4\">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\">Voyage AI voyage-code-4 är en kodinbäddningsmodell för att hitta relevant källkod från frågor, problembeskrivningar och kodagenters mål. Den stöder indata på 32 000 token och 256, 512, 1024 eller 2048 dimensioner, med flyttals- och kvantiserade representationer.</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>voyage-code-4 är Voyage AI:s kodspecialiserade inbäddningsmodell för kodarkivssökning och informationssökning åt kodagenter. Den är utformad för att hjälpa till att hitta relevant källkod när utgångspunkten är en fråga, ett symptom eller en uppgiftsbeskrivning i stället för en känd identifierare. Den representerar kod och textinformation som numeriska vektorer för sökning; den redigerar inte kodarkivet eller genererar en rättning.</p><h4>Hämta kod utifrån problemet som undersöks</h4><p>Tillverkaren beskriver en träningskorpus utvald från slutförda pull requests som kopplar frågor på naturligt språk till kod. Detta är en meningsfull skillnad mot träningsexempel som främst bygger på källfiler och deras docstrings: Sökuppgiften kan börja med beteendet som behöver undersökas.</p><p>Förbered en fråga som ”Hitta var ett tomt resultat gör att en lyckad operation rapporteras som misslyckad.” Indexera läsbara källkodsavsnitt med filsökvägar och relevanta kommentarer. Behåll villkoren runt funktionen när de förklarar dess beteende. En returnerad kandidat bör leda läsaren eller agenten tillbaka till källkodsavsnittet den representerar.</p><p>Semantisk sökning kan komplettera exakt identifierarsökning och fulltextsökning. Om funktionsnamnet redan är känt är en exakt uppslagning fortfarande användbar. Om bara ett symptom är känt kan vektorsökning ge kandidater att granska och sökningen förfinas med en ny fråga.</p><h4>Query- och document-roller</h4><p>Voyages sökvägledning skiljer frågan från korpusdokumentet genom indatatyperna query/document. För kodsökning använder du problem- eller uppgiftsbeskrivningen på frågesidan och den indexerade källkoden eller dokumentationen på dokumentsidan. Det publicerade receptet lägger till rollspecifika sökinstruktioner när inbäddningen beräknas.</p><p>Håll kodens ursprungliga formatering, namn och relevanta dokumentation tillgängliga utanför vektorn. För ett källkodsavsnitt behåller du filsökvägen och platsen; för en programmeringsguide behåller du rubriken. Granska den faktiska koden och koden som anropar den efter sökning innan en ändring väljs. En kandidats relevans fastställer inte att den är den enda orsaken till ett rapporterat problem.</p><h4>Kontext- och representationsval</h4><p>Den exakta modellens publicerade kontextlängd är 32 000 token. Standardinbäddningen har 1024 dimensioner, med 256, 512 och 2048 också stödda genom Matryoshka-inlärning. Tillkännagivandet dokumenterar representationer med 32-bitars flyttal, 8-bitars heltal med eller utan tecken och binärrepresentationer.</p><p>Välj en dimension och representation för samlingen och behåll dem med dess metadata. Flyttalsvektorer och kvantiserade representationer kräver motsvarande lagrings- och jämförelsehantering. En binärrepresentation kodar vektorinformation annorlunda än en lista med vanliga flyttalskoordinater; bevara skillnaden när resultat förbereds för sökning.</p><p>För en lång fil väljer du sammanhängande avsnitt vars källplatser kan återfinnas. En funktion kan behöva en intilliggande typdefinition eller kommentar för att förklara ett villkor, medan en hel för stor fil kan innehålla ovidkommande material. Håll avsnittet anpassat till uppgiften som ska sökas efter i stället för att behandla maximal kontext som en föredragen delstorlek.</p><h4>Använd hämtad källkod som evidens</h4><p>Ett praktiskt kodagentarbetsflöde hämtar kandidatkällkod, läser filerna, följer relevanta hänvisningar och begränsar sökningen efter hand som undersökningen fortskrider. Den hämtade texten blir kontext för resonemangs- eller redigeringssteget. Behåll dess koppling till den indexerade kodarkivsrevisionen så att en kandidat granskas mot rätt källkod.</p><p>Det utgåvespecifika bidraget från voyage-code-4 är fokus på steget från problem till kodsökning som kodagenter använder, tillsammans med flexibla dimensioner och representationer. Resultatet är en sökvektor, medan diagnos, redigering och validering förblir separata uppgifter grundade i det faktiska kodarkivet.</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>32 000 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>voyageai/voyage-code-4</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: 32 000 · 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>32000</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>$0.00024</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-2704-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2704-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2704-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2704-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-2704-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2704-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;voyageai/voyage-code-4&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-2704-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2704-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;voyageai/voyage-code-4&#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=voyageai%2Fvoyage-code-4&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-code-4&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-code-4</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=voyageai%2Fvoyage-code-4&amp;route=Ultra&amp;caller=voyageai%2Fvoyage-code-4&amp;fmt=embeddings\"><code>voyageai/voyage-code-4</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|voyageai%2Fvoyage-code-4",
      "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": [
                  "voyageai/voyage-code-4"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "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": 32000,
            "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": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Grundpriser för token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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\": \"voyageai/voyage-code-4\", \"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='voyageai/voyage-code-4',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": 0.24,
        "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": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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": "voyageai/voyage-code-4",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "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": "voyageai/voyage-code-4",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "4d4367c4a1d2a4d30ef08d4279c5b2d27d2b290443fd1d81e441988f49e6eca3",
    "input_html_sha256": "7b19a1470bf1a24ab41274ebf809405b89362564df8d8ddc577454af95e172e8",
    "private_audit_sha256": "68791ce42780cae226e2b3c0a11123530c622bb62a20dfcd0e02ca990a697898",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/sv/voyageai-voyage-code-4/",
    "description": "Voyage AI voyage-code-4 är en kodinbäddningsmodell för att hitta relevant källkod från frågor, problembeskrivningar och kodagenters mål. Den stöder indata på 32 000 token och 256, 512, 1024 eller 2048 dimensioner, med flyttals- och kvantiserade representationer.",
    "locale": "sv",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/sv/voyageai-voyage-code-4/index.md",
    "title": "VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/sv/voyageai-voyage-code-4/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "voyage-code-4 är Voyage AI:s kodspecialiserade inbäddningsmodell för kodarkivssökning och informationssökning åt kodagenter. Den är utformad för att hjälpa till att hitta relevant källkod när utgångspunkten är en fråga, ett symptom eller en uppgiftsbeskrivning i stället för en känd identifierare. Den representerar kod och textinformation som numeriska vektorer för sökning; den redigerar inte kodarkivet eller genererar en rättning.\n\n### Hämta kod utifrån problemet som undersöks\n\nTillverkaren beskriver en träningskorpus utvald från slutförda pull requests som kopplar frågor på naturligt språk till kod. Detta är en meningsfull skillnad mot träningsexempel som främst bygger på källfiler och deras docstrings: Sökuppgiften kan börja med beteendet som behöver undersökas.\n\nFörbered en fråga som ”Hitta var ett tomt resultat gör att en lyckad operation rapporteras som misslyckad.” Indexera läsbara källkodsavsnitt med filsökvägar och relevanta kommentarer. Behåll villkoren runt funktionen när de förklarar dess beteende. En returnerad kandidat bör leda läsaren eller agenten tillbaka till källkodsavsnittet den representerar.\n\nSemantisk sökning kan komplettera exakt identifierarsökning och fulltextsökning. Om funktionsnamnet redan är känt är en exakt uppslagning fortfarande användbar. Om bara ett symptom är känt kan vektorsökning ge kandidater att granska och sökningen förfinas med en ny fråga.\n\n### Query- och document-roller\n\nVoyages sökvägledning skiljer frågan från korpusdokumentet genom indatatyperna query/document. För kodsökning använder du problem- eller uppgiftsbeskrivningen på frågesidan och den indexerade källkoden eller dokumentationen på dokumentsidan. Det publicerade receptet lägger till rollspecifika sökinstruktioner när inbäddningen beräknas.\n\nHåll kodens ursprungliga formatering, namn och relevanta dokumentation tillgängliga utanför vektorn. För ett källkodsavsnitt behåller du filsökvägen och platsen; för en programmeringsguide behåller du rubriken. Granska den faktiska koden och koden som anropar den efter sökning innan en ändring väljs. En kandidats relevans fastställer inte att den är den enda orsaken till ett rapporterat problem.\n\n### Kontext- och representationsval\n\nDen exakta modellens publicerade kontextlängd är 32 000 token. Standardinbäddningen har 1024 dimensioner, med 256, 512 och 2048 också stödda genom Matryoshka-inlärning. Tillkännagivandet dokumenterar representationer med 32-bitars flyttal, 8-bitars heltal med eller utan tecken och binärrepresentationer.\n\nVälj en dimension och representation för samlingen och behåll dem med dess metadata. Flyttalsvektorer och kvantiserade representationer kräver motsvarande lagrings- och jämförelsehantering. En binärrepresentation kodar vektorinformation annorlunda än en lista med vanliga flyttalskoordinater; bevara skillnaden när resultat förbereds för sökning.\n\nFör en lång fil väljer du sammanhängande avsnitt vars källplatser kan återfinnas. En funktion kan behöva en intilliggande typdefinition eller kommentar för att förklara ett villkor, medan en hel för stor fil kan innehålla ovidkommande material. Håll avsnittet anpassat till uppgiften som ska sökas efter i stället för att behandla maximal kontext som en föredragen delstorlek.\n\n### Använd hämtad källkod som evidens\n\nEtt praktiskt kodagentarbetsflöde hämtar kandidatkällkod, läser filerna, följer relevanta hänvisningar och begränsar sökningen efter hand som undersökningen fortskrider. Den hämtade texten blir kontext för resonemangs- eller redigeringssteget. Behåll dess koppling till den indexerade kodarkivsrevisionen så att en kandidat granskas mot rätt källkod.\n\nDet utgåvespecifika bidraget från voyage-code-4 är fokus på steget från problem till kodsökning som kodagenter använder, tillsammans med flexibla dimensioner och representationer. Resultatet är en sökvektor, medan diagnos, redigering och validering förblir separata uppgifter grundade i det faktiska kodarkivet.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "VoyageAI by MongoDB",
    "available": null,
    "canonical_model": "voyageai/voyage-code-4",
    "capabilities": {
      "context_length": 32000,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "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": 32000,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "voyageai/voyage-code-4",
    "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": [
                  "voyageai/voyage-code-4"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32000,
                  "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": 32000,
            "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": 32000,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Grundpriser för token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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\": \"voyageai/voyage-code-4\", \"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='voyageai/voyage-code-4',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": 0.24,
        "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": "0.00024000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
                "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": "voyageai/voyage-code-4",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "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": "voyageai/voyage-code-4",
        "request_model_id": "voyageai/voyage-code-4",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4",
    "price": {
      "in": 0.24,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.24,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00024000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000024",
            "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": "voyageai/voyage-code-4",
    "short": "Voyage AI voyage-code-4 är en kodinbäddningsmodell för att hitta relevant källkod från frågor, problembeskrivningar och kodagenters mål. Den stöder indata på 32 000 token och 256, 512, 1024 eller 2048 dimensioner, med flyttals- och kvantiserade representationer."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Voyage AI voyage-code-4 är en kodinbäddningsmodell för att hitta relevant källkod från frågor, problembeskrivningar och kodagenters mål. Den stöder indata på 32 000 token och 256, 512, 1024 eller 2048 dimensioner, med flyttals- och kvantiserade representationer.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "406e8049dba30b1aa6e29e55fad643125f18441dc4e186c935ee001b54115380",
    "renderer_sha256": "8a45bb31b83d2551e6d975cf4683518c7cb445a54b9394a01947f4dd103f1051"
  },
  "sourceRevision": "6aa092b2f2fa8214cce712167f60b91857bc57acde95af0139d69a2ba93caf09"
}