{
  "aboutHtml": "<p>BGE-M3 là mô hình truy xuất đa ngôn ngữ của BAAI, được thiết kế quanh ba dạng linh hoạt: nhiều chức năng truy xuất, nhiều ngôn ngữ và các độ dài đầu vào khác nhau. Nhà sản xuất mô tả hỗ trợ hơn một trăm ngôn ngữ và đầu vào đến 8192 token. Mô hình hợp nhất có thể cung cấp vector dense, trọng số từ vựng sparse và biểu diễn đa vector, cho phép thiết kế truy xuất chọn hoặc kết hợp nhiều loại bằng chứng.</p><h4>Ba dạng biểu diễn cho truy xuất</h4><p>Chế độ dense ánh xạ một văn bản thành một vector 1024 chiều. Nó hỗ trợ so sánh ý nghĩa được biểu diễn bởi truy vấn và đoạn văn. Chế độ sparse gán trọng số cho các token có trong văn bản để đối sánh từ vựng. Chế độ đa vector biểu diễn một văn bản bằng nhiều vector và dùng tương tác theo kiểu ColBERT để so sánh truy vấn với tài liệu ở mức chi tiết hơn.</p><p>Các đầu ra này có vai trò khác nhau trong chỉ mục tìm kiếm. Vector dense cung cấp một biểu diễn cho đoạn văn; ánh xạ trọng số token sparse giữ tín hiệu từ vựng; nhiều vector cung cấp cấu trúc so sánh khác. Ví dụ của nhà sản xuất cho thấy cách trả về những biểu diễn được chọn và tính điểm cho các cặp văn bản. Xem biểu diễn và phương pháp chấm điểm đã chọn là phần được xác định có chủ đích trong tác vụ truy xuất.</p><h4>Văn bản đa ngôn ngữ và chuẩn bị đầu vào</h4><p>BGE-M3 không yêu cầu thêm chỉ dẫn truy xuất như các mô hình BGE trước. Chuẩn bị trực tiếp truy vấn và các đoạn nguồn thực tế. Bộ sưu tập kiến thức đa ngôn ngữ có thể giữ từng đoạn bằng ngôn ngữ gốc, kèm định danh tài liệu và locale. Dùng câu hỏi thực tế của người dùng từ tập ngôn ngữ mục tiêu khi kiểm tra kết quả.</p><p>Một nhiệm vụ thực tế là tìm phần giải thích chính sách, trợ giúp sản phẩm hoặc tài liệu kỹ thuật được lưu bằng nhiều ngôn ngữ. Giữ tên, số hiệu mô hình và thuật ngữ quan trọng đối với câu hỏi. Biểu diễn từ vựng có thể giúp giữ đối sánh theo các thuật ngữ đó, còn biểu diễn dense cung cấp bằng chứng ngữ nghĩa. Đoạn truy xuất nên bao gồm văn bản và vị trí nguồn để người đọc có thể kiểm tra.</p><h4>Tài liệu dài hơn và mức độ chia nhỏ</h4><p>Cửa sổ đầu vào 8192 token cho phép mô hình biểu diễn từ câu ngắn đến tài liệu dài hơn. Chọn mức độ chia nhỏ dựa trên câu trả lời mà tìm kiếm cần trả về. Một phần hoàn chỉnh có thể giữ định nghĩa cùng các ngoại lệ; một đoạn nhỏ hơn có thể giúp tìm chỉ dẫn cụ thể dễ hơn. Cửa sổ dài cho phép những lựa chọn đó, nhưng vector vẫn gắn với tài liệu thực sự được mã hóa.</p><p>Giữ mỗi đoạn liên kết với tài liệu cha và phiên bản. Với báo cáo dài, giữ tiêu đề và phần giải thích xung quanh con số hoặc kết luận liên quan. Không chỉ dựa vào tiêu đề kết quả tìm kiếm khi bằng chứng nằm trong nội dung. Nếu nguồn thay đổi, giữ đủ siêu dữ liệu để cập nhật các biểu diễn truy xuất tương ứng.</p><h4>Điểm kết hợp và sử dụng ở giai đoạn sau</h4><p>Nhà sản xuất khuyến nghị truy xuất kết hợp, tiếp theo là giai đoạn xếp hạng lại riêng. Các ví dụ tính điểm dense, sparse và đa vector rồi tạo tổ hợp có trọng số. Chọn tổ hợp dựa trên câu hỏi và từ vựng của bộ sưu tập; trọng số trong ví dụ không phải thiết lập phổ quát cho mọi kho văn bản.</p><p>Kết quả hữu ích là tập ứng viên vẫn có các đoạn nguồn để sử dụng, với biểu diễn và phương pháp xếp hạng được ghi lại. Bộ xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh tập đó và giai đoạn sinh văn bản riêng có thể dùng nội dung đoạn. Khả năng sparse và đa vector của BGE-M3 là các chế độ mô hình của nhà sản xuất; embedding dense, đầu ra từ vựng và điểm cặp là những sản phẩm khác nhau, không phải các mảng có thể thay thế cho nhau.</p>",
  "aboutText": "BGE-M3 là mô hình truy xuất đa ngôn ngữ của BAAI, được thiết kế quanh ba dạng linh hoạt: nhiều chức năng truy xuất, nhiều ngôn ngữ và các độ dài đầu vào khác nhau. Nhà sản xuất mô tả hỗ trợ hơn một trăm ngôn ngữ và đầu vào đến 8192 token. Mô hình hợp nhất có thể cung cấp vector dense, trọng số từ vựng sparse và biểu diễn đa vector, cho phép thiết kế truy xuất chọn hoặc kết hợp nhiều loại bằng chứng.\n\n### Ba dạng biểu diễn cho truy xuất\n\nChế độ dense ánh xạ một văn bản thành một vector 1024 chiều. Nó hỗ trợ so sánh ý nghĩa được biểu diễn bởi truy vấn và đoạn văn. Chế độ sparse gán trọng số cho các token có trong văn bản để đối sánh từ vựng. Chế độ đa vector biểu diễn một văn bản bằng nhiều vector và dùng tương tác theo kiểu ColBERT để so sánh truy vấn với tài liệu ở mức chi tiết hơn.\n\nCác đầu ra này có vai trò khác nhau trong chỉ mục tìm kiếm. Vector dense cung cấp một biểu diễn cho đoạn văn; ánh xạ trọng số token sparse giữ tín hiệu từ vựng; nhiều vector cung cấp cấu trúc so sánh khác. Ví dụ của nhà sản xuất cho thấy cách trả về những biểu diễn được chọn và tính điểm cho các cặp văn bản. Xem biểu diễn và phương pháp chấm điểm đã chọn là phần được xác định có chủ đích trong tác vụ truy xuất.\n\n### Văn bản đa ngôn ngữ và chuẩn bị đầu vào\n\nBGE-M3 không yêu cầu thêm chỉ dẫn truy xuất như các mô hình BGE trước. Chuẩn bị trực tiếp truy vấn và các đoạn nguồn thực tế. Bộ sưu tập kiến thức đa ngôn ngữ có thể giữ từng đoạn bằng ngôn ngữ gốc, kèm định danh tài liệu và locale. Dùng câu hỏi thực tế của người dùng từ tập ngôn ngữ mục tiêu khi kiểm tra kết quả.\n\nMột nhiệm vụ thực tế là tìm phần giải thích chính sách, trợ giúp sản phẩm hoặc tài liệu kỹ thuật được lưu bằng nhiều ngôn ngữ. Giữ tên, số hiệu mô hình và thuật ngữ quan trọng đối với câu hỏi. Biểu diễn từ vựng có thể giúp giữ đối sánh theo các thuật ngữ đó, còn biểu diễn dense cung cấp bằng chứng ngữ nghĩa. Đoạn truy xuất nên bao gồm văn bản và vị trí nguồn để người đọc có thể kiểm tra.\n\n### Tài liệu dài hơn và mức độ chia nhỏ\n\nCửa sổ đầu vào 8192 token cho phép mô hình biểu diễn từ câu ngắn đến tài liệu dài hơn. Chọn mức độ chia nhỏ dựa trên câu trả lời mà tìm kiếm cần trả về. Một phần hoàn chỉnh có thể giữ định nghĩa cùng các ngoại lệ; một đoạn nhỏ hơn có thể giúp tìm chỉ dẫn cụ thể dễ hơn. Cửa sổ dài cho phép những lựa chọn đó, nhưng vector vẫn gắn với tài liệu thực sự được mã hóa.\n\nGiữ mỗi đoạn liên kết với tài liệu cha và phiên bản. Với báo cáo dài, giữ tiêu đề và phần giải thích xung quanh con số hoặc kết luận liên quan. Không chỉ dựa vào tiêu đề kết quả tìm kiếm khi bằng chứng nằm trong nội dung. Nếu nguồn thay đổi, giữ đủ siêu dữ liệu để cập nhật các biểu diễn truy xuất tương ứng.\n\n### Điểm kết hợp và sử dụng ở giai đoạn sau\n\nNhà sản xuất khuyến nghị truy xuất kết hợp, tiếp theo là giai đoạn xếp hạng lại riêng. Các ví dụ tính điểm dense, sparse và đa vector rồi tạo tổ hợp có trọng số. Chọn tổ hợp dựa trên câu hỏi và từ vựng của bộ sưu tập; trọng số trong ví dụ không phải thiết lập phổ quát cho mọi kho văn bản.\n\nKết quả hữu ích là tập ứng viên vẫn có các đoạn nguồn để sử dụng, với biểu diễn và phương pháp xếp hạng được ghi lại. Bộ xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh tập đó và giai đoạn sinh văn bản riêng có thể dùng nội dung đoạn. Khả năng sparse và đa vector của BGE-M3 là các chế độ mô hình của nhà sản xuất; embedding dense, đầu ra từ vựng và điểm cặp là những sản phẩm khác nhau, không phải các mảng có thể thay thế cho nhau.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "55a1aa54b307e32d70442af7082544d14448199cae822e9be2bf481ec316cbdd",
    "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-m3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>baai/bge-m3</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-m3\">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-M3 hỗ trợ truy xuất bằng biểu diễn vector dày đặc, truy xuất từ vựng thưa và truy xuất đa vector trên hơn 100 ngôn ngữ. Biểu diễn vector dày đặc đầu ra có 1024 chiều và cửa sổ 8192 token chứa được từ câu đến tài liệu dài hơn mà không bắt buộc có chỉ dẫn cho truy vấn.</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-M3 là mô hình truy xuất đa ngôn ngữ của BAAI, được thiết kế quanh ba dạng linh hoạt: nhiều chức năng truy xuất, nhiều ngôn ngữ và các độ dài đầu vào khác nhau. Nhà sản xuất mô tả hỗ trợ hơn một trăm ngôn ngữ và đầu vào đến 8192 token. Mô hình hợp nhất có thể cung cấp vector dense, trọng số từ vựng sparse và biểu diễn đa vector, cho phép thiết kế truy xuất chọn hoặc kết hợp nhiều loại bằng chứng.</p><h4>Ba dạng biểu diễn cho truy xuất</h4><p>Chế độ dense ánh xạ một văn bản thành một vector 1024 chiều. Nó hỗ trợ so sánh ý nghĩa được biểu diễn bởi truy vấn và đoạn văn. Chế độ sparse gán trọng số cho các token có trong văn bản để đối sánh từ vựng. Chế độ đa vector biểu diễn một văn bản bằng nhiều vector và dùng tương tác theo kiểu ColBERT để so sánh truy vấn với tài liệu ở mức chi tiết hơn.</p><p>Các đầu ra này có vai trò khác nhau trong chỉ mục tìm kiếm. Vector dense cung cấp một biểu diễn cho đoạn văn; ánh xạ trọng số token sparse giữ tín hiệu từ vựng; nhiều vector cung cấp cấu trúc so sánh khác. Ví dụ của nhà sản xuất cho thấy cách trả về những biểu diễn được chọn và tính điểm cho các cặp văn bản. Xem biểu diễn và phương pháp chấm điểm đã chọn là phần được xác định có chủ đích trong tác vụ truy xuất.</p><h4>Văn bản đa ngôn ngữ và chuẩn bị đầu vào</h4><p>BGE-M3 không yêu cầu thêm chỉ dẫn truy xuất như các mô hình BGE trước. Chuẩn bị trực tiếp truy vấn và các đoạn nguồn thực tế. Bộ sưu tập kiến thức đa ngôn ngữ có thể giữ từng đoạn bằng ngôn ngữ gốc, kèm định danh tài liệu và locale. Dùng câu hỏi thực tế của người dùng từ tập ngôn ngữ mục tiêu khi kiểm tra kết quả.</p><p>Một nhiệm vụ thực tế là tìm phần giải thích chính sách, trợ giúp sản phẩm hoặc tài liệu kỹ thuật được lưu bằng nhiều ngôn ngữ. Giữ tên, số hiệu mô hình và thuật ngữ quan trọng đối với câu hỏi. Biểu diễn từ vựng có thể giúp giữ đối sánh theo các thuật ngữ đó, còn biểu diễn dense cung cấp bằng chứng ngữ nghĩa. Đoạn truy xuất nên bao gồm văn bản và vị trí nguồn để người đọc có thể kiểm tra.</p><h4>Tài liệu dài hơn và mức độ chia nhỏ</h4><p>Cửa sổ đầu vào 8192 token cho phép mô hình biểu diễn từ câu ngắn đến tài liệu dài hơn. Chọn mức độ chia nhỏ dựa trên câu trả lời mà tìm kiếm cần trả về. Một phần hoàn chỉnh có thể giữ định nghĩa cùng các ngoại lệ; một đoạn nhỏ hơn có thể giúp tìm chỉ dẫn cụ thể dễ hơn. Cửa sổ dài cho phép những lựa chọn đó, nhưng vector vẫn gắn với tài liệu thực sự được mã hóa.</p><p>Giữ mỗi đoạn liên kết với tài liệu cha và phiên bản. Với báo cáo dài, giữ tiêu đề và phần giải thích xung quanh con số hoặc kết luận liên quan. Không chỉ dựa vào tiêu đề kết quả tìm kiếm khi bằng chứng nằm trong nội dung. Nếu nguồn thay đổi, giữ đủ siêu dữ liệu để cập nhật các biểu diễn truy xuất tương ứng.</p><h4>Điểm kết hợp và sử dụng ở giai đoạn sau</h4><p>Nhà sản xuất khuyến nghị truy xuất kết hợp, tiếp theo là giai đoạn xếp hạng lại riêng. Các ví dụ tính điểm dense, sparse và đa vector rồi tạo tổ hợp có trọng số. Chọn tổ hợp dựa trên câu hỏi và từ vựng của bộ sưu tập; trọng số trong ví dụ không phải thiết lập phổ quát cho mọi kho văn bản.</p><p>Kết quả hữu ích là tập ứng viên vẫn có các đoạn nguồn để sử dụng, với biểu diễn và phương pháp xếp hạng được ghi lại. Bộ xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh tập đó và giai đoạn sinh văn bản riêng có thể dùng nội dung đoạn. Khả năng sparse và đa vector của BGE-M3 là các chế độ mô hình của nhà sản xuất; embedding dense, đầu ra từ vựng và điểm cặp là những sản phẩm khác nhau, không phải các mảng có thể thay thế cho nhau.</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>Ngữ cảnh</dt><dd>8.194 tokens</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-m3</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: 8.194 · 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>8194</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>Mức giá tiêu chuẩn <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ nhanh</span></dd><dt>Chế độ Flex</dt><dd>Mức giá tiêu chuẩn <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ flex</span></dd><dt>Mức độ suy luận tối đa</dt><dd>Mức giá tiêu chuẩn <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>$0.00004</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-1076-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1076-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1076-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1076-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-1076-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1076-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-m3&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-1076-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1076-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-m3&#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-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-m3&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-m3</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-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=baai%2Fbge-m3&amp;fmt=embeddings\"><code>baai/bge-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "baai/bge-m3",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|baai%2Fbge-m3",
      "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-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8194,
                  "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": 8194,
            "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": 8194,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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-m3\", \"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-m3',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Chế độ nhanh",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi chọn chế độ nhanh"
          },
          {
            "label": "Chế độ Flex",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi chọn chế độ flex"
          },
          {
            "label": "Mức độ suy luận tối đa",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa"
          }
        ],
        "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": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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-m3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "293e3110ef19b0d5793dbd9965cb57ed1e458eb2ac898b6b6523bec76529289a",
    "input_html_sha256": "ac060ff9e02c3c4dd9b0b6ee94002523e102d332f3fc1e6ea30fb09312790b1b",
    "private_audit_sha256": "a68c5b2939346ee8d99c4d06a23b5f1b67a4ea2e0b381b5d390c98a2bff4ca54",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-m3/",
    "description": "BAAI BGE-M3 hỗ trợ truy xuất bằng biểu diễn vector dày đặc, truy xuất từ vựng thưa và truy xuất đa vector trên hơn 100 ngôn ngữ. Biểu diễn vector dày đặc đầu ra có 1024 chiều và cửa sổ 8192 token chứa được từ câu đến tài liệu dài hơn mà không bắt buộc có chỉ dẫn cho truy vấn.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-m3/index.md",
    "title": "BAAI: bge-m3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/baai-bge-m3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "BGE-M3 là mô hình truy xuất đa ngôn ngữ của BAAI, được thiết kế quanh ba dạng linh hoạt: nhiều chức năng truy xuất, nhiều ngôn ngữ và các độ dài đầu vào khác nhau. Nhà sản xuất mô tả hỗ trợ hơn một trăm ngôn ngữ và đầu vào đến 8192 token. Mô hình hợp nhất có thể cung cấp vector dense, trọng số từ vựng sparse và biểu diễn đa vector, cho phép thiết kế truy xuất chọn hoặc kết hợp nhiều loại bằng chứng.\n\n### Ba dạng biểu diễn cho truy xuất\n\nChế độ dense ánh xạ một văn bản thành một vector 1024 chiều. Nó hỗ trợ so sánh ý nghĩa được biểu diễn bởi truy vấn và đoạn văn. Chế độ sparse gán trọng số cho các token có trong văn bản để đối sánh từ vựng. Chế độ đa vector biểu diễn một văn bản bằng nhiều vector và dùng tương tác theo kiểu ColBERT để so sánh truy vấn với tài liệu ở mức chi tiết hơn.\n\nCác đầu ra này có vai trò khác nhau trong chỉ mục tìm kiếm. Vector dense cung cấp một biểu diễn cho đoạn văn; ánh xạ trọng số token sparse giữ tín hiệu từ vựng; nhiều vector cung cấp cấu trúc so sánh khác. Ví dụ của nhà sản xuất cho thấy cách trả về những biểu diễn được chọn và tính điểm cho các cặp văn bản. Xem biểu diễn và phương pháp chấm điểm đã chọn là phần được xác định có chủ đích trong tác vụ truy xuất.\n\n### Văn bản đa ngôn ngữ và chuẩn bị đầu vào\n\nBGE-M3 không yêu cầu thêm chỉ dẫn truy xuất như các mô hình BGE trước. Chuẩn bị trực tiếp truy vấn và các đoạn nguồn thực tế. Bộ sưu tập kiến thức đa ngôn ngữ có thể giữ từng đoạn bằng ngôn ngữ gốc, kèm định danh tài liệu và locale. Dùng câu hỏi thực tế của người dùng từ tập ngôn ngữ mục tiêu khi kiểm tra kết quả.\n\nMột nhiệm vụ thực tế là tìm phần giải thích chính sách, trợ giúp sản phẩm hoặc tài liệu kỹ thuật được lưu bằng nhiều ngôn ngữ. Giữ tên, số hiệu mô hình và thuật ngữ quan trọng đối với câu hỏi. Biểu diễn từ vựng có thể giúp giữ đối sánh theo các thuật ngữ đó, còn biểu diễn dense cung cấp bằng chứng ngữ nghĩa. Đoạn truy xuất nên bao gồm văn bản và vị trí nguồn để người đọc có thể kiểm tra.\n\n### Tài liệu dài hơn và mức độ chia nhỏ\n\nCửa sổ đầu vào 8192 token cho phép mô hình biểu diễn từ câu ngắn đến tài liệu dài hơn. Chọn mức độ chia nhỏ dựa trên câu trả lời mà tìm kiếm cần trả về. Một phần hoàn chỉnh có thể giữ định nghĩa cùng các ngoại lệ; một đoạn nhỏ hơn có thể giúp tìm chỉ dẫn cụ thể dễ hơn. Cửa sổ dài cho phép những lựa chọn đó, nhưng vector vẫn gắn với tài liệu thực sự được mã hóa.\n\nGiữ mỗi đoạn liên kết với tài liệu cha và phiên bản. Với báo cáo dài, giữ tiêu đề và phần giải thích xung quanh con số hoặc kết luận liên quan. Không chỉ dựa vào tiêu đề kết quả tìm kiếm khi bằng chứng nằm trong nội dung. Nếu nguồn thay đổi, giữ đủ siêu dữ liệu để cập nhật các biểu diễn truy xuất tương ứng.\n\n### Điểm kết hợp và sử dụng ở giai đoạn sau\n\nNhà sản xuất khuyến nghị truy xuất kết hợp, tiếp theo là giai đoạn xếp hạng lại riêng. Các ví dụ tính điểm dense, sparse và đa vector rồi tạo tổ hợp có trọng số. Chọn tổ hợp dựa trên câu hỏi và từ vựng của bộ sưu tập; trọng số trong ví dụ không phải thiết lập phổ quát cho mọi kho văn bản.\n\nKết quả hữu ích là tập ứng viên vẫn có các đoạn nguồn để sử dụng, với biểu diễn và phương pháp xếp hạng được ghi lại. Bộ xếp hạng lại riêng có thể tinh chỉnh tập đó và giai đoạn sinh văn bản riêng có thể dùng nội dung đoạn. Khả năng sparse và đa vector của BGE-M3 là các chế độ mô hình của nhà sản xuất; embedding dense, đầu ra từ vựng và điểm cặp là những sản phẩm khác nhau, không phải các mảng có thể thay thế cho nhau.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "baai/bge-m3",
    "capabilities": {
      "context_length": 8194,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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": 8194,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "baai/bge-m3",
    "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-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 8194,
                  "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": 8194,
            "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": 8194,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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-m3\", \"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-m3',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Chế độ nhanh",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi chọn chế độ nhanh"
          },
          {
            "label": "Chế độ Flex",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi chọn chế độ flex"
          },
          {
            "label": "Mức độ suy luận tối đa",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa"
          }
        ],
        "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": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "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-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "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-m3",
        "request_model_id": "baai/bge-m3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "BAAI: bge-m3",
    "price": {
      "in": 0.04,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.04,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "baai/bge-m3",
    "short": "BAAI BGE-M3 hỗ trợ truy xuất bằng biểu diễn vector dày đặc, truy xuất từ vựng thưa và truy xuất đa vector trên hơn 100 ngôn ngữ. Biểu diễn vector dày đặc đầu ra có 1024 chiều và cửa sổ 8192 token chứa được từ câu đến tài liệu dài hơn mà không bắt buộc có chỉ dẫn cho truy vấn."
  },
  "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-M3 hỗ trợ truy xuất bằng biểu diễn vector dày đặc, truy xuất từ vựng thưa và truy xuất đa vector trên hơn 100 ngôn ngữ. Biểu diễn vector dày đặc đầu ra có 1024 chiều và cửa sổ 8192 token chứa được từ câu đến tài liệu dài hơn mà không bắt buộc có chỉ dẫn cho truy vấn.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "b376278b90cefd2ac949e9b1241394c50d122e97cd4219f4d745ad61fc0ab530",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "3e88601aa9236ed2a10e96b92ecce84e02e3a73caa76d63872a49d0875d19fa9"
}