{
  "aboutHtml": "<p>bge-base-en-v1.5 là mô hình embedding dense tiếng Anh cỡ base của BAAI. Mô hình chuyển mỗi văn bản thành biểu diễn số 768 chiều để truy xuất và so sánh ngữ nghĩa. Mô hình thuộc dòng BGE v1.5, dòng này xử lý vấn đề phân bố điểm tương đồng của họ trước và cải thiện truy xuất khi không cung cấp chỉ dẫn. Đầu ra là vector dùng để so sánh văn bản hoặc tìm đoạn liên quan.</p><h4>Chuẩn bị truy vấn và đoạn văn</h4><p>Với truy vấn ngắn tìm các đoạn dài hơn, BAAI khuyến nghị thêm tiền tố “Represent this sentence for searching relevant passages:” vào truy vấn. Các đoạn trong kho không nhận chỉ dẫn này. Với tác vụ khác, có thể tạo embedding trực tiếp từ văn bản gốc. Nhà sản xuất lưu ý v1.5 cũng hoạt động khi không có chỉ dẫn, vì vậy nên chọn cách chuẩn bị theo nhiệm vụ thay vì coi tiền tố là đầu vào hợp lệ duy nhất.</p><p>Bộ sưu tập tìm kiếm thực tế có thể chứa bài trợ giúp, phần giải thích sản phẩm hoặc chỉ dẫn kỹ thuật. Truy vấn như “How do I change the export format?” nên truy xuất đoạn mô tả hành động đó. Giữ tiêu đề phần, điều kiện liên quan và văn bản nguồn thực tế cùng nhau. Lưu định danh và vị trí đoạn bên cạnh vector để kết quả tìm kiếm trả về nội dung người dùng đọc được hoặc giai đoạn trả lời sau có thể trích dẫn.</p><h4>Định dạng vector và so sánh</h4><p>Biểu diễn được tài liệu mô tả dùng trạng thái ẩn cuối cùng của token đầu tiên, hay token CLS, làm embedding câu. Các ví dụ của nhà sản xuất chuẩn hóa vector và so sánh embedding chuẩn hóa bằng tích vô hướng, tương đương độ tương đồng cosine. Có 768 chiều là kích thước biểu diễn đầu ra của mô hình này; đó không phải độ dài ngữ cảnh có thể chọn hay hạn mức sinh văn bản.</p><p>Dùng cùng một mô hình và quy ước chuẩn bị cho vector truy vấn và kho văn bản được so sánh. Một cách kiểm tra thực tế là truy xuất các đoạn đã biết có chứa câu trả lời cho tập nhỏ câu hỏi thực tế của người dùng, rồi xem văn bản trả về. Hình dạng vector tương thích cho phép chỉ mục lưu biểu diễn, còn đoạn nguồn xác định kết quả thực sự nói gì.</p><h4>Độ dài đầu vào và chuẩn bị tài liệu</h4><p>Độ dài chuỗi được tài liệu quy định cho mô hình là 512 token. Vì vậy, nên chia nguồn dài thành các đoạn mạch lạc có chứa câu trả lời trước khi tạo embedding. Giữ định nghĩa và ngoại lệ cùng phát biểu mà chúng làm rõ, đồng thời giữ liên kết từ đoạn đến tài liệu cha. Văn bản được tạo embedding bao gồm mọi chỉ dẫn hoặc tiêu đề được thêm vào, nên cách chuẩn bị gọn sẽ dành nhiều chỗ hơn cho nội dung nguồn hữu ích.</p><p>Với báo cáo hoặc sổ tay, chọn ranh giới theo phần hoặc nhóm nhỏ các đoạn liên quan. Đoạn chỉ có tiêu đề hoặc mảnh văn bản thiếu chủ thể có thể khó diễn giải khi truy xuất. Giữ văn bản gốc và phiên bản nguồn để lần cập nhật chỉ mục có thể thay thế tài liệu tương ứng khi tài liệu thay đổi.</p><h4>Điểm và đầu ra hữu ích</h4><p>BAAI lưu ý giá trị tương đồng tuyệt đối không phải ngưỡng phổ quát để quyết định hai văn bản có cùng nghĩa. Thứ hạng tương đối quan trọng và nên chọn ngưỡng lọc từ phân bố trên dữ liệu của chính nhiệm vụ. Độ tương đồng vector cao là tín hiệu truy xuất, thay vì xác minh nội dung thực tế của đoạn.</p><p>Sản phẩm hữu ích là chỉ mục đoạn tiếng Anh, tập vector truy vấn hoặc đặc trưng số để so sánh ngữ nghĩa. Bộ xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh ứng viên được truy xuất và giai đoạn sinh riêng có thể viết câu trả lời từ văn bản của chúng. Mô hình base tiếng Anh v1.5 cụ thể này vẫn khác với BGE Large, các phiên bản tiếng Trung và các hồ sơ truy xuất đa ngôn ngữ, kết hợp của BGE-M3.</p>",
  "aboutText": "bge-base-en-v1.5 là mô hình embedding dense tiếng Anh cỡ base của BAAI. Mô hình chuyển mỗi văn bản thành biểu diễn số 768 chiều để truy xuất và so sánh ngữ nghĩa. Mô hình thuộc dòng BGE v1.5, dòng này xử lý vấn đề phân bố điểm tương đồng của họ trước và cải thiện truy xuất khi không cung cấp chỉ dẫn. Đầu ra là vector dùng để so sánh văn bản hoặc tìm đoạn liên quan.\n\n### Chuẩn bị truy vấn và đoạn văn\n\nVới truy vấn ngắn tìm các đoạn dài hơn, BAAI khuyến nghị thêm tiền tố “Represent this sentence for searching relevant passages:” vào truy vấn. Các đoạn trong kho không nhận chỉ dẫn này. Với tác vụ khác, có thể tạo embedding trực tiếp từ văn bản gốc. Nhà sản xuất lưu ý v1.5 cũng hoạt động khi không có chỉ dẫn, vì vậy nên chọn cách chuẩn bị theo nhiệm vụ thay vì coi tiền tố là đầu vào hợp lệ duy nhất.\n\nBộ sưu tập tìm kiếm thực tế có thể chứa bài trợ giúp, phần giải thích sản phẩm hoặc chỉ dẫn kỹ thuật. Truy vấn như “How do I change the export format?” nên truy xuất đoạn mô tả hành động đó. Giữ tiêu đề phần, điều kiện liên quan và văn bản nguồn thực tế cùng nhau. Lưu định danh và vị trí đoạn bên cạnh vector để kết quả tìm kiếm trả về nội dung người dùng đọc được hoặc giai đoạn trả lời sau có thể trích dẫn.\n\n### Định dạng vector và so sánh\n\nBiểu diễn được tài liệu mô tả dùng trạng thái ẩn cuối cùng của token đầu tiên, hay token CLS, làm embedding câu. Các ví dụ của nhà sản xuất chuẩn hóa vector và so sánh embedding chuẩn hóa bằng tích vô hướng, tương đương độ tương đồng cosine. Có 768 chiều là kích thước biểu diễn đầu ra của mô hình này; đó không phải độ dài ngữ cảnh có thể chọn hay hạn mức sinh văn bản.\n\nDùng cùng một mô hình và quy ước chuẩn bị cho vector truy vấn và kho văn bản được so sánh. Một cách kiểm tra thực tế là truy xuất các đoạn đã biết có chứa câu trả lời cho tập nhỏ câu hỏi thực tế của người dùng, rồi xem văn bản trả về. Hình dạng vector tương thích cho phép chỉ mục lưu biểu diễn, còn đoạn nguồn xác định kết quả thực sự nói gì.\n\n### Độ dài đầu vào và chuẩn bị tài liệu\n\nĐộ dài chuỗi được tài liệu quy định cho mô hình là 512 token. Vì vậy, nên chia nguồn dài thành các đoạn mạch lạc có chứa câu trả lời trước khi tạo embedding. Giữ định nghĩa và ngoại lệ cùng phát biểu mà chúng làm rõ, đồng thời giữ liên kết từ đoạn đến tài liệu cha. Văn bản được tạo embedding bao gồm mọi chỉ dẫn hoặc tiêu đề được thêm vào, nên cách chuẩn bị gọn sẽ dành nhiều chỗ hơn cho nội dung nguồn hữu ích.\n\nVới báo cáo hoặc sổ tay, chọn ranh giới theo phần hoặc nhóm nhỏ các đoạn liên quan. Đoạn chỉ có tiêu đề hoặc mảnh văn bản thiếu chủ thể có thể khó diễn giải khi truy xuất. Giữ văn bản gốc và phiên bản nguồn để lần cập nhật chỉ mục có thể thay thế tài liệu tương ứng khi tài liệu thay đổi.\n\n### Điểm và đầu ra hữu ích\n\nBAAI lưu ý giá trị tương đồng tuyệt đối không phải ngưỡng phổ quát để quyết định hai văn bản có cùng nghĩa. Thứ hạng tương đối quan trọng và nên chọn ngưỡng lọc từ phân bố trên dữ liệu của chính nhiệm vụ. Độ tương đồng vector cao là tín hiệu truy xuất, thay vì xác minh nội dung thực tế của đoạn.\n\nSản phẩm hữu ích là chỉ mục đoạn tiếng Anh, tập vector truy vấn hoặc đặc trưng số để so sánh ngữ nghĩa. Bộ xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh ứng viên được truy xuất và giai đoạn sinh riêng có thể viết câu trả lời từ văn bản của chúng. Mô hình base tiếng Anh v1.5 cụ thể này vẫn khác với BGE Large, các phiên bản tiếng Trung và các hồ sơ truy xuất đa ngôn ngữ, kết hợp của BGE-M3.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "00309f9b268875bdd8bb980ac2a31311ad7edf548c9378667170be1a31a00c97",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "vi",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">BAAI: bge-base-en-v1.5</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>baai/bge-base-en-v1.5</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Sao chép ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Các phần của thẻ mô hình\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Bắt đầu</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Đầu vào &amp; phương thức</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Bảng giá</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Ví dụ</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Kết quả</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Bí danh</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Phương thức API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-base-en-v1.5\">Biểu diễn nhúng</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\">Bắt đầu</h3><p class=\"mdesc-full\">BAAI bge-base-en-v1.5 chuyển văn bản tiếng Anh thành vector 768 chiều cho tìm kiếm ngữ nghĩa và tác vụ tương đồng. Cửa sổ đầu vào 512 token cùng chỉ dẫn truy xuất dành riêng cho truy vấn phù hợp để xử lý các đoạn có nội dung tập trung trong chỉ mục tài liệu hoặc chỉ mục tìm kiếm kiến thức.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Đầu vào được chấp nhận</dt><dd>Văn bản · token_ids</dd></div><div><dt>Kết quả</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Về mô hình</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>bge-base-en-v1.5 là mô hình embedding dense tiếng Anh cỡ base của BAAI. Mô hình chuyển mỗi văn bản thành biểu diễn số 768 chiều để truy xuất và so sánh ngữ nghĩa. Mô hình thuộc dòng BGE v1.5, dòng này xử lý vấn đề phân bố điểm tương đồng của họ trước và cải thiện truy xuất khi không cung cấp chỉ dẫn. Đầu ra là vector dùng để so sánh văn bản hoặc tìm đoạn liên quan.</p><h4>Chuẩn bị truy vấn và đoạn văn</h4><p>Với truy vấn ngắn tìm các đoạn dài hơn, BAAI khuyến nghị thêm tiền tố “Represent this sentence for searching relevant passages:” vào truy vấn. Các đoạn trong kho không nhận chỉ dẫn này. Với tác vụ khác, có thể tạo embedding trực tiếp từ văn bản gốc. Nhà sản xuất lưu ý v1.5 cũng hoạt động khi không có chỉ dẫn, vì vậy nên chọn cách chuẩn bị theo nhiệm vụ thay vì coi tiền tố là đầu vào hợp lệ duy nhất.</p><p>Bộ sưu tập tìm kiếm thực tế có thể chứa bài trợ giúp, phần giải thích sản phẩm hoặc chỉ dẫn kỹ thuật. Truy vấn như “How do I change the export format?” nên truy xuất đoạn mô tả hành động đó. Giữ tiêu đề phần, điều kiện liên quan và văn bản nguồn thực tế cùng nhau. Lưu định danh và vị trí đoạn bên cạnh vector để kết quả tìm kiếm trả về nội dung người dùng đọc được hoặc giai đoạn trả lời sau có thể trích dẫn.</p><h4>Định dạng vector và so sánh</h4><p>Biểu diễn được tài liệu mô tả dùng trạng thái ẩn cuối cùng của token đầu tiên, hay token CLS, làm embedding câu. Các ví dụ của nhà sản xuất chuẩn hóa vector và so sánh embedding chuẩn hóa bằng tích vô hướng, tương đương độ tương đồng cosine. Có 768 chiều là kích thước biểu diễn đầu ra của mô hình này; đó không phải độ dài ngữ cảnh có thể chọn hay hạn mức sinh văn bản.</p><p>Dùng cùng một mô hình và quy ước chuẩn bị cho vector truy vấn và kho văn bản được so sánh. Một cách kiểm tra thực tế là truy xuất các đoạn đã biết có chứa câu trả lời cho tập nhỏ câu hỏi thực tế của người dùng, rồi xem văn bản trả về. Hình dạng vector tương thích cho phép chỉ mục lưu biểu diễn, còn đoạn nguồn xác định kết quả thực sự nói gì.</p><h4>Độ dài đầu vào và chuẩn bị tài liệu</h4><p>Độ dài chuỗi được tài liệu quy định cho mô hình là 512 token. Vì vậy, nên chia nguồn dài thành các đoạn mạch lạc có chứa câu trả lời trước khi tạo embedding. Giữ định nghĩa và ngoại lệ cùng phát biểu mà chúng làm rõ, đồng thời giữ liên kết từ đoạn đến tài liệu cha. Văn bản được tạo embedding bao gồm mọi chỉ dẫn hoặc tiêu đề được thêm vào, nên cách chuẩn bị gọn sẽ dành nhiều chỗ hơn cho nội dung nguồn hữu ích.</p><p>Với báo cáo hoặc sổ tay, chọn ranh giới theo phần hoặc nhóm nhỏ các đoạn liên quan. Đoạn chỉ có tiêu đề hoặc mảnh văn bản thiếu chủ thể có thể khó diễn giải khi truy xuất. Giữ văn bản gốc và phiên bản nguồn để lần cập nhật chỉ mục có thể thay thế tài liệu tương ứng khi tài liệu thay đổi.</p><h4>Điểm và đầu ra hữu ích</h4><p>BAAI lưu ý giá trị tương đồng tuyệt đối không phải ngưỡng phổ quát để quyết định hai văn bản có cùng nghĩa. Thứ hạng tương đối quan trọng và nên chọn ngưỡng lọc từ phân bố trên dữ liệu của chính nhiệm vụ. Độ tương đồng vector cao là tín hiệu truy xuất, thay vì xác minh nội dung thực tế của đoạn.</p><p>Sản phẩm hữu ích là chỉ mục đoạn tiếng Anh, tập vector truy vấn hoặc đặc trưng số để so sánh ngữ nghĩa. Bộ xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh ứng viên được truy xuất và giai đoạn sinh riêng có thể viết câu trả lời từ văn bản của chúng. Mô hình base tiếng Anh v1.5 cụ thể này vẫn khác với BGE Large, các phiên bản tiếng Trung và các hồ sơ truy xuất đa ngôn ngữ, kết hợp của BGE-M3.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Có trên Ailoot · đầu vào &amp; phương thức</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Đầu vào</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Đầu ra</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Định dạng đầu ra</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th><th>Yêu cầu</th><th>Giá trị &amp; giới hạn</th><th>Mặc định</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>baai/bge-base-en-v1.5</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Số mục tối thiểu: 1</div><div>Điều kiện: Lô không rỗng và đồng nhất. ID token là số nguyên không âm.</div><div>Ngân sách đầu vào: Tối đa: 512 · Đơn vị văn bản: byte UTF8 · Đơn vị token: phần tử của mảng token</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không hỗ trợ</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Tối thiểu: 1</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: provider.options bị từ chối</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Tổ hợp tư liệu đầu vào</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Tham số phương thức và vòng đời</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Tham số</th><th>Hợp đồng</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>512</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Vòng đời: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Giữ lại chỉ mục và số chiều của mọi vector.</p><p class=\"note-s\">Việc mô hình mang tên đa phương thức không có nghĩa là đường dẫn cụ thể này chấp nhận đối tượng ảnh.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Bảng giá</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.</p><dl data-price-conditions><dt>Chế độ nhanh</dt><dd>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ nhanh</span></dd><dt>Chế độ Flex</dt><dd>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ flex</span></dd><dt>Mức độ suy luận tối đa</dt><dd>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Mức phí Ailoot</h4><h4>Giá theo cấu hình</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Cấu hình</th><th>Biểu mức phí</th><th>Phí</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Cấu hình\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Cấu hình</span>Giá cơ sở cho token</th><td data-cell-label=\"Biểu mức phí\"><span class=\"card-cell-label\">Biểu mức phí</span>Mức phí cơ bản</td><td data-cell-label=\"Phí\"><span class=\"card-cell-label\">Phí</span><div><span>Đầu vào · Token đầu vào</span> <b>$0.00001</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu ra · Token đầu ra</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1074-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1074-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1074-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1074-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=\"Sao chép mã\"><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-1074-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1074-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;baai/bge-base-en-v1.5&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-1074-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1074-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;baai/bge-base-en-v1.5&#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\">Nhận và lưu kết quả</h3><h4>Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất</h5><p class=\"note-s\">Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.</p><p class=\"note-s\">Giữ lại mọi vector kèm chỉ mục của nó. Số lượng vector phải bằng số lượng đầu vào; số chiều phải nhất quán.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc</h5><p class=\"note-s\">Không có điểm cuối tác vụ embedding nào được bổ sung.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Trường phản hồi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Lỗi và bước tiếp theo</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Phản hồi</th><th>Điều kiện</th><th>Bước tiếp theo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Bí danh</h3><h4>Bí danh mô hình</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-base-en-v1.5</code></a></span></p><h4>Bí danh đường dẫn phương thức</h4><p class=\"note-s\">Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.</p><h4>ID gọi liên quan</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=baai%2Fbge-base-en-v1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-base-en-v1.5&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-base-en-v1.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-base-en-v1.5",
      "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": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Không có điểm cuối tác vụ embedding nào được bổ sung."
            },
            "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": "Giữ lại mọi vector kèm chỉ mục của nó. Số lượng vector phải bằng số lượng đầu vào; số chiều phải nhất quán.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "baai/bge-base-en-v1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "byte UTF8",
                  "token_unit": "phần tử của mảng token"
                },
                "conditions": "Lô không rỗng và đồng nhất. ID token là số nguyên không âm.",
                "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": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options bị từ chối",
                "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": [
            "Giữ lại chỉ mục và số chiều của mọi vector.",
            "Việc mô hình mang tên đa phương thức không có nghĩa là đường dẫn cụ thể này chấp nhận đối tượng ảnh."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"baai/bge-base-en-v1.5\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='baai/bge-base-en-v1.5',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "85887b6401f475d6bb6f2cc28b62a699c9575dea19beabfcbda847e187860663",
    "input_html_sha256": "60cc24e094f405a1c8588ce8bdbdef600cdd1767826799109d5ed2d416831ab8",
    "private_audit_sha256": "01184da9aa14ff1222d200e0675a379e02300f25eb07d3d47fea46439f0486e2",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-base-en-v1-5/",
    "description": "BAAI bge-base-en-v1.5 chuyển văn bản tiếng Anh thành vector 768 chiều cho tìm kiếm ngữ nghĩa và tác vụ tương đồng. Cửa sổ đầu vào 512 token cùng chỉ dẫn truy xuất dành riêng cho truy vấn phù hợp để xử lý các đoạn có nội dung tập trung trong chỉ mục tài liệu hoặc chỉ mục tìm kiếm kiến thức.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-base-en-v1-5/index.md",
    "title": "BAAI: bge-base-en-v1.5 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-base-en-v1-5/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "bge-base-en-v1.5 là mô hình embedding dense tiếng Anh cỡ base của BAAI. Mô hình chuyển mỗi văn bản thành biểu diễn số 768 chiều để truy xuất và so sánh ngữ nghĩa. Mô hình thuộc dòng BGE v1.5, dòng này xử lý vấn đề phân bố điểm tương đồng của họ trước và cải thiện truy xuất khi không cung cấp chỉ dẫn. Đầu ra là vector dùng để so sánh văn bản hoặc tìm đoạn liên quan.\n\n### Chuẩn bị truy vấn và đoạn văn\n\nVới truy vấn ngắn tìm các đoạn dài hơn, BAAI khuyến nghị thêm tiền tố “Represent this sentence for searching relevant passages:” vào truy vấn. Các đoạn trong kho không nhận chỉ dẫn này. Với tác vụ khác, có thể tạo embedding trực tiếp từ văn bản gốc. Nhà sản xuất lưu ý v1.5 cũng hoạt động khi không có chỉ dẫn, vì vậy nên chọn cách chuẩn bị theo nhiệm vụ thay vì coi tiền tố là đầu vào hợp lệ duy nhất.\n\nBộ sưu tập tìm kiếm thực tế có thể chứa bài trợ giúp, phần giải thích sản phẩm hoặc chỉ dẫn kỹ thuật. Truy vấn như “How do I change the export format?” nên truy xuất đoạn mô tả hành động đó. Giữ tiêu đề phần, điều kiện liên quan và văn bản nguồn thực tế cùng nhau. Lưu định danh và vị trí đoạn bên cạnh vector để kết quả tìm kiếm trả về nội dung người dùng đọc được hoặc giai đoạn trả lời sau có thể trích dẫn.\n\n### Định dạng vector và so sánh\n\nBiểu diễn được tài liệu mô tả dùng trạng thái ẩn cuối cùng của token đầu tiên, hay token CLS, làm embedding câu. Các ví dụ của nhà sản xuất chuẩn hóa vector và so sánh embedding chuẩn hóa bằng tích vô hướng, tương đương độ tương đồng cosine. Có 768 chiều là kích thước biểu diễn đầu ra của mô hình này; đó không phải độ dài ngữ cảnh có thể chọn hay hạn mức sinh văn bản.\n\nDùng cùng một mô hình và quy ước chuẩn bị cho vector truy vấn và kho văn bản được so sánh. Một cách kiểm tra thực tế là truy xuất các đoạn đã biết có chứa câu trả lời cho tập nhỏ câu hỏi thực tế của người dùng, rồi xem văn bản trả về. Hình dạng vector tương thích cho phép chỉ mục lưu biểu diễn, còn đoạn nguồn xác định kết quả thực sự nói gì.\n\n### Độ dài đầu vào và chuẩn bị tài liệu\n\nĐộ dài chuỗi được tài liệu quy định cho mô hình là 512 token. Vì vậy, nên chia nguồn dài thành các đoạn mạch lạc có chứa câu trả lời trước khi tạo embedding. Giữ định nghĩa và ngoại lệ cùng phát biểu mà chúng làm rõ, đồng thời giữ liên kết từ đoạn đến tài liệu cha. Văn bản được tạo embedding bao gồm mọi chỉ dẫn hoặc tiêu đề được thêm vào, nên cách chuẩn bị gọn sẽ dành nhiều chỗ hơn cho nội dung nguồn hữu ích.\n\nVới báo cáo hoặc sổ tay, chọn ranh giới theo phần hoặc nhóm nhỏ các đoạn liên quan. Đoạn chỉ có tiêu đề hoặc mảnh văn bản thiếu chủ thể có thể khó diễn giải khi truy xuất. Giữ văn bản gốc và phiên bản nguồn để lần cập nhật chỉ mục có thể thay thế tài liệu tương ứng khi tài liệu thay đổi.\n\n### Điểm và đầu ra hữu ích\n\nBAAI lưu ý giá trị tương đồng tuyệt đối không phải ngưỡng phổ quát để quyết định hai văn bản có cùng nghĩa. Thứ hạng tương đối quan trọng và nên chọn ngưỡng lọc từ phân bố trên dữ liệu của chính nhiệm vụ. Độ tương đồng vector cao là tín hiệu truy xuất, thay vì xác minh nội dung thực tế của đoạn.\n\nSản phẩm hữu ích là chỉ mục đoạn tiếng Anh, tập vector truy vấn hoặc đặc trưng số để so sánh ngữ nghĩa. Bộ xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh ứng viên được truy xuất và giai đoạn sinh riêng có thể viết câu trả lời từ văn bản của chúng. Mô hình base tiếng Anh v1.5 cụ thể này vẫn khác với BGE Large, các phiên bản tiếng Trung và các hồ sơ truy xuất đa ngôn ngữ, kết hợp của BGE-M3.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "baai/bge-base-en-v1.5",
    "capabilities": {
      "context_length": 512,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "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": "Giá theo cấu hình được trình bày đầy đủ trong phần chi tiết."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "baai/bge-base-en-v1.5",
    "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": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Không có điểm cuối tác vụ embedding nào được bổ sung."
            },
            "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": "Giữ lại mọi vector kèm chỉ mục của nó. Số lượng vector phải bằng số lượng đầu vào; số chiều phải nhất quán.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "baai/bge-base-en-v1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 512,
                  "text_unit": "byte UTF8",
                  "token_unit": "phần tử của mảng token"
                },
                "conditions": "Lô không rỗng và đồng nhất. ID token là số nguyên không âm.",
                "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": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options bị từ chối",
                "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": [
            "Giữ lại chỉ mục và số chiều của mọi vector.",
            "Việc mô hình mang tên đa phương thức không có nghĩa là đường dẫn cụ thể này chấp nhận đối tượng ảnh."
          ],
          "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": 512,
            "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"baai/bge-base-en-v1.5\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='baai/bge-base-en-v1.5',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": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.01,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "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": "0.00001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00001000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "request_model_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "BAAI: bge-base-en-v1.5",
    "price": {
      "in": 0.01,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.01,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "baai/bge-base-en-v1.5",
    "short": "BAAI bge-base-en-v1.5 chuyển văn bản tiếng Anh thành vector 768 chiều cho tìm kiếm ngữ nghĩa và tác vụ tương đồng. Cửa sổ đầu vào 512 token cùng chỉ dẫn truy xuất dành riêng cho truy vấn phù hợp để xử lý các đoạn có nội dung tập trung trong chỉ mục tài liệu hoặc chỉ mục tìm kiếm kiến thức."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "BAAI bge-base-en-v1.5 chuyển văn bản tiếng Anh thành vector 768 chiều cho tìm kiếm ngữ nghĩa và tác vụ tương đồng. Cửa sổ đầu vào 512 token cùng chỉ dẫn truy xuất dành riêng cho truy vấn phù hợp để xử lý các đoạn có nội dung tập trung trong chỉ mục tài liệu hoặc chỉ mục tìm kiếm kiến thức.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "c19383783a46560e06bc604bc694dd94047f12f06a9cca298e244fa1d0d4478b",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "4cc6fac751ebfe7dacee7a526eb7b0ba28c2b6e9a12fe1d11f26d79b8bb48358"
}