Source: https://ailoot.ai/models/uz/openai-text-embedding-ada-002/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/openai-text-embedding-ada-002/
Language: uz

# OpenAI: Text Embedding Ada 002

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/openai-text-embedding-ada-002/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/openai-text-embedding-ada-002/facts.json)

## [OpenAI: Text Embedding Ada 002](https://ailoot.ai/models/uz/openai-text-embedding-ada-002/)

1 536 o‘lchamli sonli vektor qaytaradigan OpenAI matn embedding modeli. Bu ifodalardan semantik qidiruv, bog‘liq kontentni tavsiya qilish, klasterlash, tasniflash yoki g‘ayrioddiy matn yozuvlarini aniqlash uchun foydalaning.

- [**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/openai-text-embedding-ada-002/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Embeddinglar · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/openai-text-embedding-ada-002/#method-1)

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

text-embedding-ada-002 — yozma materialni sonli vektor shaklida ifodalash uchun OpenAI matn embedding modeli. Uning chiqish natijasi 1 536 komponentdan iborat. Ishlab chiqaruvchi matn o‘xshashligi, hujjat va so‘rov bo‘yicha qidiruv hamda kod qidiruvi vazifalarini bitta ifodada birlashtiradi. Natija embedding qilinayotgan matnga yaratilgan javob emas, balki taqqoslash yoki boshqa algoritm uchun ma’lumotdir.

Semantik qidiruv uchun mazmunli hujjat parchalarini tayyorlang va ularning manba identifikatorlarini saqlang. Namunaviy ish jarayoni har bir parcha va foydalanuvchi savolini bir xil model bilan embedding qiladi, vektorlarni taqqoslaydi va tegishli manba parchalarini qaytaradi. Qidirib topish qoidasi, filtrlar va taqdimot shaklini ilova belgilaydi. Keyingi matn yaratish bosqichi topilgan materialdan javob tuzish uchun foydalanishi mumkin, embedding modeli esa sonli ifodani ta’minlaydi.

Hujjatlarda qayd etilgan boshqa qo‘llanishlar o‘xshash yozuvlarni guruhlash, bog‘liq kontentni tavsiya qilish, matnni tasniflash va boshqalardan ajralib turadigan yozuvlarni aniqlashni o‘z ichiga oladi. Tavsiya uchun o‘zaro bog‘liqligi muhim bo‘lgan obyektlar tavsiflarini taqqoslang. Tasniflash uchun qo‘llanmada toifa ifodalari bilan taqqoslash yoki vektorlardan tasniflagichning belgilar to‘plami sifatida foydalanish tavsiflangan. Anomaliyalarni aniqlashda tegishli natija — atrofidagi to‘plamdan farq qiladigan va mahsulot vazifasiga muvofiq talqin etiladigan yozuvdir.

OpenAI bu model uchun maksimal kirish hajmini 8 192 token deb ko‘rsatadi. Ishlab chiqaruvchining embedding API’si matn satrlari yoki tokenlashtirilgan kirishni qabul qiladi, bitta so‘rovda bir nechta kirishga ruxsat beradi va bo‘sh satrlarni rad etadi. Har bir kirish uchun limitga qo‘shimcha ravishda, bitta so‘rov bo‘yicha jami limit 300 000 tokenni tashkil etadi. Uzunroq hujjatlarni sarlavhalar, ta’riflar va asl materialga havolani saqlagan holda foydali parchalarga bo‘ling.

Chiqish natijasi suzuvchi nuqtali qiymatlar vektoridir; ishlab chiqaruvchi base64’ni ma’lumot uzatish uchun muqobil kodlash sifatida ham hujjatlashtirgan. OpenAI’ning o‘lchamlarni qisqartirish parametri uchinchi avlod va undan keyingi embedding modellariga tegishli, shuning uchun Ada modelining hujjatlashtirilgan 1 536 o‘lchamli natijasini ushbu boshqaruv vositasidan alohida ko‘ring. Keyingi taqqoslashlarda izchil ifoda ishlatilishi uchun model identifikatori va vektorni manba yozuvi bilan birga saqlang.

Embedding qo‘llanmasi kosinus o‘xshashligini tavsiya qiladi va OpenAI embeddinglari birlik uzunligiga normallashtirilganini bildiradi. Bunday vektorlar uchun skalyar ko‘paytma kosinus o‘xshashligini hisoblay oladi, Evklid masofasi esa bir xil tartiblashni beradi. O‘xshashlik balli model avtomatik ta’minlaydigan toifaga oid qaror emas, balki ilovaning qidirib topish yoki tasniflash mantiqining bir qismidir.

Qaysi manba maydonlari kirish matniga aylanishini va parchalar qanday bo‘linishini belgilang. Namunaviy natija — har biri asl manbasi va tanlash uchun ishlatilgan qoida bilan bog‘langan, tartiblangan hujjat parchalari yoki tegishli yozuvlar to‘plamidir. Tayyorlashni izchil saqlang va qaytarilgan material haqiqiy savolga javob berishga mosligini baholang. Bu sonli natijani keyingi qidiruv, tavsiya yoki tahlil bosqichi uchun foydali qiladi.

**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-ada-002`

[`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

OpenAI /`openai/text-embedding-ada-002`

Model ID

- `openai/text-embedding-ada-002`
- `text-embedding-ada-002`

### Boshlash

1 536 o‘lchamli sonli vektor qaytaradigan OpenAI matn embedding modeli. Bu ifodalardan semantik qidiruv, bog‘liq kontentni tavsiya qilish, klasterlash, tasniflash yoki g‘ayrioddiy matn yozuvlarini aniqlash uchun foydalaning.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn · token\_ids

Natijalar

embedding

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings`

Kirish

`text`, `token_ids`

Chiqish

`embedding`

Kontekst

8 192 tokens

Chiqish formati

json

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar openai/text-embedding-ada-002 | Standart— |
| Maydon`input` | Tur`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 Shartlar: Bo‘sh bo‘lmagan, bir xil turdagi elementlardan iborat paket. Token ID lari manfiy bo‘lmagan butun sonlardir. Kirish budjeti: Eng ko‘p: 8 192 · Matn birligi: UTF8 baytlari · Token birligi: Tokenlar massivi elementlari | Standart— |
| Maydon`encoding_format` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar float | Standartfloat |
| Maydon`dimensions` | Tur`integer` | TalabQo‘llab-quvvatlanmaydi | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 | Standart— |
| Maydon`user` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`session_id` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`trace` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Manba ushbu JSON metama’lumot maydoniga ruxsat beradi; uning ta’minotchi xizmatidagi aniq ma’nosi modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: provider.options rad etildi | Standart— |

Kirish materiallari birikmalari

**text\_to\_embedding**

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, input |
| Parametr`input_shapes` | Parametr talablaristring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parametr`encoding_format` | Parametr talablarifloat |
| Parametr`dimensions_override` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`max_input_budget_units` | Parametr talablari8192 |
| Parametr`multimodal_objects` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext, token\_ids |

Hayot sikli: `synchronous_json`

Har bir vektorning indeksi va o‘lchamini saqlang.

Model nomida multimodal deyilgani aynan shu yo‘nalishda rasm obyektlariga ruxsat borligini anglatmaydi.

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Standart tarif flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
| --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.0002** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · Embeddinglar

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/text-embedding-ada-002", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-ada-002',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · Embeddinglar

json

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir vektorni indeksi bilan saqlang. Vektorlar soni kirish elementlari soniga teng bo‘lishi va o‘lchamlar bir xil bo‘lishi kerak.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

Embedding vazifalari uchun endpoint qo‘shilmaydi.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur |
| --- | --- |
| Maydon`object` | Turstring |
| Maydon`model` | Turstring |
| Maydon`data[].index` | Turinteger |
| Maydon`data[].embedding` | Turfinite float\[\] |
| Maydon`usage` | Turobject |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

**Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

**Ailoot Ultra · Embeddinglar · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-ada-002`

[`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

OpenAI /`text-embedding-ada-002`

Model ID

- `openai/text-embedding-ada-002`
- `text-embedding-ada-002`

### Boshlash

1 536 o‘lchamli sonli vektor qaytaradigan OpenAI matn embedding modeli. Bu ifodalardan semantik qidiruv, bog‘liq kontentni tavsiya qilish, klasterlash, tasniflash yoki g‘ayrioddiy matn yozuvlarini aniqlash uchun foydalaning.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn

Natijalar

embedding

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

**Ailoot Ultra · Embeddinglar · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings`

Kirish

`text`

Chiqish

`embedding`

Kontekst

8 192 tokens

Chiqish formati

json

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar text-embedding-ada-002 | Standart— |
| Maydon`input` | Tur`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 Shartlar: Bo‘sh bo‘lmagan, bir xil turdagi elementlardan iborat paket. Token ID lari manfiy bo‘lmagan butun sonlardir. Kirish budjeti: Eng ko‘p: 8 192 · Matn birligi: UTF8 baytlari · Token birligi: Tokenlar massivi elementlari | Standart— |
| Maydon`encoding_format` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar float | Standartfloat |
| Maydon`dimensions` | Tur`integer` | TalabQo‘llab-quvvatlanmaydi | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 | Standart— |
| Maydon`user` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ixtiyoriy JSON metama’lumotlari; dastlabki tizimdagi aniq semantika tanlangan modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`session_id` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ixtiyoriy JSON metama’lumotlari; dastlabki tizimdagi aniq semantika tanlangan modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`trace` | Tur`json_value` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ixtiyoriy JSON metama’lumotlari; dastlabki tizimdagi aniq semantika tanlangan modelga bog‘liq. | Standart— |
| Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: provider.options rad etildi | Standart— |

Kirish materiallari birikmalari

**text\_to\_embedding**

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, input |
| Parametr`input_shapes` | Parametr talablaristring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parametr`encoding_format` | Parametr talablarifloat |
| Parametr`dimensions_override` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`max_input_budget_units` | Parametr talablari8192 |
| Parametr`multimodal_objects` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext |
| Parametr`text_file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |

Hayot sikli: `synchronous_json`

Aniq model ID sini va majburiy maydonlarni yuboring.

Qaytarilgan har bir element va uning dastlabki identifikatorlarini saqlang.

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Standart tarif flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
| --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.0002** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish **—** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · Embeddinglar · text-embedding-ada-002

To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang

```json
{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "input": [
    "First document",
    "Second document"
  ],
  "encoding_format": "float"
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
```

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · Embeddinglar · text-embedding-ada-002

json

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir chekli vektorni dastlabki indeksi bilan saqlang. Barcha o‘lchamlarni va to‘liq usage obyektini saqlang.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

Embedding vazifalari uchun endpoint qo‘shilmaydi.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur |
| --- | --- |
| Maydon`object` | Turstring |
| Maydon`model` | Turstring |
| Maydon`data[].index` | Turinteger |
| Maydon`data[].embedding` | Turfinite float\[\] |
| Maydon`usage` | Turobject |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

**Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `text`, `token_ids` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `text` → `embedding`

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Qanday cheklovlar amal qiladi?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8 baytlari); `input.min_items`: `1` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8 baytlari); `input.min_items`: `1`

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

## Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna

Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.

50% gacha promokod

Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.

Tarixdagi xarajatlar

Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

[Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/)

## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi

Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.

Reseller litsenziyasi

Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.

Saytdagi hujjatlar

Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

[Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz)

## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli





Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi.





Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.





Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.