Source: https://ailoot.ai/models/uz/voyageai-voyage-4-large/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/voyageai-voyage-4-large/
Language: uz

# VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/voyageai-voyage-4-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/voyageai-voyage-4-large/facts.json)

## [VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large](https://ailoot.ai/models/uz/voyageai-voyage-4-large/)

voyage-4-large — umumiy maqsadli va ko‘p tilli qidiruv uchun Voyage AI’ning mixture-of-experts matn embedding modeli. Vektorlari Voyage 4 oilasining umumiy makonida bo‘ladi; Large bilan olingan korpus embeddinglarini shu oiladagi boshqa modellarning mos so‘rov embeddinglari bilan qidirish mumkin.

- [**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `voyageai/voyage-4-large`](https://ailoot.ai/models/uz/voyageai-voyage-4-large/#method-0)

Model haqida

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

voyage-4-large — Voyage AI’ning Voyage 4 oilasidagi yetakchi matn embedding modeli. U umumiy maqsadli va koʻp tilli qidiruv uchun manba parchalari hamda soʻrovlarni sonli vektorlar sifatida ifodalaydi. Uning ikki oʻziga xos xususiyati — ekspertlar aralashmasiga asoslangan model dizayni va voyage-4-large, voyage-4, voyage-4-lite hamda voyage-4-nano ishlatadigan umumiy embedding fazosi.

#### Umumiy fazo: korpus va soʻrov uchun alohida tanlovlar

Ishlab chiqaruvchi assimetrik qidiruvni tavsiflaydi: hujjatlar voyage-4-large bilan embedding qilinishi, boshqa Voyage 4 oilasi modeli esa soʻrov vektorlarini tayyorlashi mumkin. Masalan, Large bilan ifodalangan korpusda voyage-4 soʻrovlari orqali qidirish mumkin. Bu qidiruvning ikki tomoniga hujjatlashtirilgan mos fazoda qolgan holda turli model tanlovlarini ishlatish imkonini beradi.

Shu sabab amaliy toʻplam barqaror hujjat parchalarini tayyorlashda Large’dan foydalanib, soʻrov tomonidagi modelni mustaqil tanlashi mumkin. Korpus yaratilganda yoki yangilanganda hujjat embedding’lari olinadi, soʻrovlar esa foydalanuvchi qidirayotgan paytda vektorlanadi. Oila eʼloni mos oila ichida soʻrov modelini almashtirishni, faqat shu oʻzgarish uchun hujjat korpusini qayta vektorlamaslikni tavsiflaydi. Solishtiriladigan vektorlarni bir xil oʻlchamda va qidiruv tizimi birgalikda talqin qila oladigan ifodalarda saqlang.

#### Ekspertlar aralashmasi embedding dizayni

Zich oldinga uzatish qatlami har bir tokenni oʻzining toʻliq parametrlar toʻplamidan oʻtkazadi. voyage-4-large uchun tavsiflangan MoE yondashuvi marshrutlagich va ekspert oldinga uzatish tarmoqlaridan foydalanib, har bir tokenni qayta ishlaydigan ekspertlarni tanlaydi. Bu umumiy model sigʻimini muayyan tokenda faol parametrlaridan ajratadi. Voyage modelning MoE dizayni uchun top-k marshrutlash bilan 1/10 faollashish nisbatini koʻrsatadi.

Ishlab chiqaruvchining texnik tushuntirishi ikkita ishlab chiqish tanlovini ham tavsiflaydi. Ekspert sigʻimi ortiqcha tokenlar qoldiq yoʻl orqali ekspert qatlamini chetlab oʻtish-oʻtmasligiga taʼsir qiladi; jamoa qidiruv sifati yoʻqolishini oldini olish uchun imkon qadar eng katta sigʻim koeffitsiyentini tanlagan. Yakuniy oʻqitish bosqichida model birlashtirishidan oldin marshrutlagich parametrlari qotiriladi, shunda manba modellari interpolatsiyasi oʻrganilgan ekspert tanlash yoʻnalishini oʻzgartirmaydi. Bular model tayyorlash xususiyatlari, kirish tayyorlashdagi matn uzunligi yoki qisqartirish sozlamalaridan alohida.

#### Oʻlchamlar va chiqish ifodasi

Rasmiy model jadvali 32,000 tokenli kontekst oynasi va tanlanadigan 256, 512, 1024 hamda 2048 oʻlchamli embedding’larni belgilaydi; standart oʻlcham 1024. Oila ichma-ich ifoda oʻlchamlari uchun Matryoshka oʻqitishidan foydalanadi va kvantlash tanlovlarini qoʻllaydi: 32 bitli suzuvchi nuqta, ishorali yoki ishorasiz 8 bitli butun sonlar hamda qadoqlangan ikkilik chiqish.

Ikkilik chiqishda qaytarilgan baytlar roʻyxati uzunligi tanlangan oʻlchamning sakkizdan biriga teng, chunki har bir baytda sakkiz embedding biti bor. Indeks bilan oʻlcham va maʼlumot turi tanlovlarini saqlang va shu ifodani qoʻllaydigan solishtirish usulidan foydalaning. Kichikroq yoki siqilgan vektor qidiruvda ishlatiladigan ifodani oʻzgartiradi; toʻplam uchun tanlashdan oldin haqiqiy savollarda qaytgan tegishli parchalarni baholang.

#### Hujjat va soʻrov kirishlarini tayyorlang

Voyage korpus parchalari uchun document rolidan, qidiruv ifodasi uchun esa query rolidan foydalanishni tavsiya etadi. Rol tanlovi embedding olishdan oldin mos qidiruv koʻrsatmasini qoʻshadi. Parchaning foydali sarlavhasi, shartlari va manba joyini saqlang, keyin qaytarilgan vektorni asl matn va barqaror identifikator bilan saqlang.

Texnik bilim toʻplamida nosozlik rejimi haqidagi savol shu rejim va tegishli shartlarini tavsiflaydigan parchaga olib borishi kerak. Turli tillardagi hujjatlar toʻplamida manba tilini saqlang va foydalanuvchilar qidiradigan savollar hamda atamalarni baholang. Reliz qidiruv materiallari, jumladan texnik hujjatlar, suhbatlar, uzun hujjatlar, kod, huquq, moliya va veb matnlarini qamrab oladi. Embedding nomzod materialni topadi; keyingi reranker yoki javob bosqichi asl matndan foydalanadi.

#### Kontekst, toʻplam va qisqartirish chegaralari

Ishlab chiqaruvchining joriy qoʻllanmasi bitta voyage-4-large soʻrovida 1,000 tagacha satr va jami 120,000 kirish tokenini ruxsat etadi. Bu voyage-4 uchun koʻrsatilgan toʻplam imkoniyatidan farq qiladi, garchi ikkalasida ham bitta matn uchun 32,000 tokenli oyna boʻlsa. Standart qisqartirish haddan tashqari uzun kirishni sigʻishi uchun qisqartiradi; qisqartirish oʻchirilsa, uzun matn xato qaytaradi.

Uzun manbaning kesilgan oxirida muhim shart yoʻqolmasligi uchun javobni oʻz ichiga olgan parcha chegaralarini ongli tanlang. Qidiruv natijalarini qaytarishda manbaga bogʻlanishni saqlang va vektorlar yaqinligini mazmun tekshiruvi deb bilmay, haqiqiy nomzod matnini koʻzdan kechiring. Umumiy fazo mosligi hujjatlashtirilgan Voyage 4 matn oilasiga tegishli; kontekstga mos boʻlak qayta ishlash, tasvir/video embedding’lari va keyingi model nashrlari oʻziga xos alohida jarayonlar boʻlib qoladi.

**Ailoot Ultra · Embeddinglar** `POST /v1/embeddings` `voyageai/voyage-4-large`

[`voyageai/voyage-4-large`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=voyageai%2Fvoyage-4-large&route=Ultra&caller=voyageai%2Fvoyage-4-large&fmt=embeddings)

VoyageAI by MongoDB /`voyageai/voyage-4-large`

### Boshlash

voyage-4-large — umumiy maqsadli va ko‘p tilli qidiruv uchun Voyage AI’ning mixture-of-experts matn embedding modeli. Vektorlari Voyage 4 oilasining umumiy makonida bo‘ladi; Large bilan olingan korpus embeddinglarini shu oiladagi boshqa modellarning mos so‘rov embeddinglari bilan qidirish mumkin.

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

32 000 tokens

Chiqish formati

json

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar voyageai/voyage-4-large | 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: 32 000 · 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 talablari32000 |
| 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 **$0.00024** / 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": "voyageai/voyage-4-large", "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='voyageai/voyage-4-large',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** [`voyageai/voyage-4-large`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=voyageai%2Fvoyage-4-large&route=Ultra&caller=voyageai%2Fvoyage-4-large&fmt=embeddings)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`voyageai/voyage-4-large`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=voyageai%2Fvoyage-4-large&route=Ultra&caller=voyageai%2Fvoyage-4-large&fmt=embeddings)

FAQ · VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

`POST /v1/embeddings` · `voyageai/voyage-4-large`: `text`, `token_ids` → `embedding`

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`POST /v1/embeddings` · `voyageai/voyage-4-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Qanday cheklovlar amal qiladi?

`POST /v1/embeddings` · `voyageai/voyage-4-large`: `ctx`: `32000`; `input.budget.maximum`: `32000` (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.