{
  "aboutHtml": "<p>BGE Reranker v2 M3 là mô hình độ liên quan đa ngôn ngữ xây trên BGE-M3. Mô hình nhận truy vấn cùng đoạn ứng viên và trả điểm cho quan hệ giữa chúng. BAAI định vị phiên bản này là bộ xếp hạng lại đa ngôn ngữ hiệu quả, gồm truy xuất tiếng Trung, tiếng Anh, khi ứng dụng tìm kiếm cần tinh chỉnh danh sách ứng viên hiện có.</p><h4>Độ liên quan từ cặp truy vấn–đoạn văn</h4><p>Bộ mã hóa chéo xử lý chung hai văn bản, cho nội dung tương tác trước khi tạo điểm liên quan. Điều này khác mô hình embedding mã hóa văn bản độc lập để so sánh vector có thể tái sử dụng. Đầu ra bộ xếp hạng lại là điểm vô hướng cho cặp cụ thể, không phải vector tài liệu hay câu trả lời viết.</p><p>Dùng mô hình sau tìm kiếm ban đầu đã chọn các đoạn khả dĩ. Ghép câu hỏi với từng ứng viên, sắp chúng theo điểm thu được. Cách này tập trung so sánh chi tiết hơn vào danh sách ngắn vừa sức thay vì yêu cầu bộ mã hóa chéo kiểm tra mọi đoạn trong tập lớn.</p><h4>Phiên bản v2 M3</h4><p>Nhà phát triển xác định BGE-M3 là mô hình nền, liệt kê hỗ trợ đa ngôn ngữ là tính năng chính. Trong họ reranker v2, M3 là lựa chọn đa ngôn ngữ hiệu quả; các biến thể dựa trên Gemma và chọn lớp là mô hình riêng có lựa chọn triển khai khác. Tên M3 ở đây không có nghĩa bộ xếp hạng lại trả các embedding đặc, thưa, đa vector của mô hình embedding gốc.</p><p>Khác biệt này quan trọng khi chọn kết quả ứng dụng cần. Chọn mô hình embedding để biểu diễn, tìm kiếm tập tài liệu. Chọn bộ xếp hạng lại này khi đã có văn bản ứng viên và cần quyết định đoạn nào liên quan nhất đến truy vấn hiện tại.</p><h4>Chuẩn bị ứng viên để xếp hạng hữu ích</h4><p>Cung cấp câu hỏi thực tế và đầy đủ văn bản ứng viên cần để diễn giải. Giữ tiêu đề hoặc định nghĩa gần đó khi chúng quyết định nghĩa đoạn. Trong ví dụ Transformers công bố, truy vấn và đoạn được token hóa chung với cắt ngắn và max_length=512. Đó là cài đặt ví dụ, không phải giới hạn toàn mô hình. Giữ câu hỏi và bằng chứng bắt buộc trong hạn mức cặp đã chọn, kiểm tra phần bị cắt bỏ. Kết quả nhắc cùng sản phẩm với truy vấn vẫn có thể không liên quan nếu đề cập thao tác hoặc điều kiện sai; chuẩn bị ví dụ phân biệt các trường hợp đó khi đánh giá chất lượng truy xuất.</p><p>Với trợ lý tài liệu, giữ mã ứng viên cùng văn bản, chấm điểm các cặp câu hỏi–đoạn và đưa đoạn gốc được chọn sang bước trả lời. Mô hình trả lời nhận bằng chứng thay vì điểm liên quan không có nguồn. Đây là quy trình truy xuất minh họa; bản thân reranker không tìm tập bên ngoài hay viết câu trả lời.</p><h4>Đọc và chuẩn hóa điểm</h4><p>Nhà sản xuất trả điểm liên quan thô, giá trị cao hơn chỉ mức khớp gần hơn. Chuẩn hóa tùy chọn được ghi nhận áp dụng hàm sigmoid để đưa điểm về khoảng 0 đến 1. Điểm chuẩn hóa có khoảng thuận tiện, nhưng chỉ phép biến đổi ấy không xác lập xác suất được hiệu chuẩn rằng ứng viên đúng.</p><p>Chọn ngưỡng xếp hạng hoặc lọc bằng cặp truy vấn–đoạn đại diện cho khối việc. Đưa cả đoạn chung từ khóa nhưng trả lời câu hỏi khác, lẫn đoạn liên quan có cách diễn đạt khác. Điều này làm ngưỡng chọn có ý nghĩa cho tập đang tìm kiếm.</p><p>Với dự án Ailoot API, xác định ngữ cảnh cuối cần chứa gì và có thể kiểm tra hiệu quả bao nhiêu ứng viên. Kết quả hữu ích là tập bằng chứng được sắp tốt hơn cho bước ứng dụng tiếp. Giữ đầu ra độ liên quan của phiên bản này tách với embedding tài liệu, văn xuôi tạo ra và các điều khiển chọn lớp được ghi nhận cho reranker khác.</p>",
  "aboutText": "BGE Reranker v2 M3 là mô hình độ liên quan đa ngôn ngữ xây trên BGE-M3. Mô hình nhận truy vấn cùng đoạn ứng viên và trả điểm cho quan hệ giữa chúng. BAAI định vị phiên bản này là bộ xếp hạng lại đa ngôn ngữ hiệu quả, gồm truy xuất tiếng Trung, tiếng Anh, khi ứng dụng tìm kiếm cần tinh chỉnh danh sách ứng viên hiện có.\n\n### Độ liên quan từ cặp truy vấn–đoạn văn\n\nBộ mã hóa chéo xử lý chung hai văn bản, cho nội dung tương tác trước khi tạo điểm liên quan. Điều này khác mô hình embedding mã hóa văn bản độc lập để so sánh vector có thể tái sử dụng. Đầu ra bộ xếp hạng lại là điểm vô hướng cho cặp cụ thể, không phải vector tài liệu hay câu trả lời viết.\n\nDùng mô hình sau tìm kiếm ban đầu đã chọn các đoạn khả dĩ. Ghép câu hỏi với từng ứng viên, sắp chúng theo điểm thu được. Cách này tập trung so sánh chi tiết hơn vào danh sách ngắn vừa sức thay vì yêu cầu bộ mã hóa chéo kiểm tra mọi đoạn trong tập lớn.\n\n### Phiên bản v2 M3\n\nNhà phát triển xác định BGE-M3 là mô hình nền, liệt kê hỗ trợ đa ngôn ngữ là tính năng chính. Trong họ reranker v2, M3 là lựa chọn đa ngôn ngữ hiệu quả; các biến thể dựa trên Gemma và chọn lớp là mô hình riêng có lựa chọn triển khai khác. Tên M3 ở đây không có nghĩa bộ xếp hạng lại trả các embedding đặc, thưa, đa vector của mô hình embedding gốc.\n\nKhác biệt này quan trọng khi chọn kết quả ứng dụng cần. Chọn mô hình embedding để biểu diễn, tìm kiếm tập tài liệu. Chọn bộ xếp hạng lại này khi đã có văn bản ứng viên và cần quyết định đoạn nào liên quan nhất đến truy vấn hiện tại.\n\n### Chuẩn bị ứng viên để xếp hạng hữu ích\n\nCung cấp câu hỏi thực tế và đầy đủ văn bản ứng viên cần để diễn giải. Giữ tiêu đề hoặc định nghĩa gần đó khi chúng quyết định nghĩa đoạn. Trong ví dụ Transformers công bố, truy vấn và đoạn được token hóa chung với cắt ngắn và max_length=512. Đó là cài đặt ví dụ, không phải giới hạn toàn mô hình. Giữ câu hỏi và bằng chứng bắt buộc trong hạn mức cặp đã chọn, kiểm tra phần bị cắt bỏ. Kết quả nhắc cùng sản phẩm với truy vấn vẫn có thể không liên quan nếu đề cập thao tác hoặc điều kiện sai; chuẩn bị ví dụ phân biệt các trường hợp đó khi đánh giá chất lượng truy xuất.\n\nVới trợ lý tài liệu, giữ mã ứng viên cùng văn bản, chấm điểm các cặp câu hỏi–đoạn và đưa đoạn gốc được chọn sang bước trả lời. Mô hình trả lời nhận bằng chứng thay vì điểm liên quan không có nguồn. Đây là quy trình truy xuất minh họa; bản thân reranker không tìm tập bên ngoài hay viết câu trả lời.\n\n### Đọc và chuẩn hóa điểm\n\nNhà sản xuất trả điểm liên quan thô, giá trị cao hơn chỉ mức khớp gần hơn. Chuẩn hóa tùy chọn được ghi nhận áp dụng hàm sigmoid để đưa điểm về khoảng 0 đến 1. Điểm chuẩn hóa có khoảng thuận tiện, nhưng chỉ phép biến đổi ấy không xác lập xác suất được hiệu chuẩn rằng ứng viên đúng.\n\nChọn ngưỡng xếp hạng hoặc lọc bằng cặp truy vấn–đoạn đại diện cho khối việc. Đưa cả đoạn chung từ khóa nhưng trả lời câu hỏi khác, lẫn đoạn liên quan có cách diễn đạt khác. Điều này làm ngưỡng chọn có ý nghĩa cho tập đang tìm kiếm.\n\nVới dự án Ailoot API, xác định ngữ cảnh cuối cần chứa gì và có thể kiểm tra hiệu quả bao nhiêu ứng viên. Kết quả hữu ích là tập bằng chứng được sắp tốt hơn cho bước ứng dụng tiếp. Giữ đầu ra độ liên quan của phiên bản này tách với embedding tài liệu, văn xuôi tạo ra và các điều khiển chọn lớp được ghi nhận cho reranker khác.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "59dfa2b822883ff96beb5bcf656fe5c75810c7134cc6c7709665f298ac3b0e46",
    "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\">bge-reranker-v2-m3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>BAAI /</span><code>bge-reranker-v2-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|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3\">Xếp hạng lại</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\">Bộ mã hóa chéo đa ngôn ngữ của BAAI để xếp hạng đoạn ứng viên theo truy vấn. Mô hình đọc chung từng cặp truy vấn–đoạn văn và trả điểm liên quan, tinh chỉnh danh sách tìm kiếm ngắn mà không tạo câu trả lời hoặc embedding tài liệu.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Đầu vào được chấp nhận</dt><dd>Văn bản</dd></div><div><dt>Kết quả</dt><dd>Kết quả đã xếp hạng</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 Reranker v2 M3 là mô hình độ liên quan đa ngôn ngữ xây trên BGE-M3. Mô hình nhận truy vấn cùng đoạn ứng viên và trả điểm cho quan hệ giữa chúng. BAAI định vị phiên bản này là bộ xếp hạng lại đa ngôn ngữ hiệu quả, gồm truy xuất tiếng Trung, tiếng Anh, khi ứng dụng tìm kiếm cần tinh chỉnh danh sách ứng viên hiện có.</p><h4>Độ liên quan từ cặp truy vấn–đoạn văn</h4><p>Bộ mã hóa chéo xử lý chung hai văn bản, cho nội dung tương tác trước khi tạo điểm liên quan. Điều này khác mô hình embedding mã hóa văn bản độc lập để so sánh vector có thể tái sử dụng. Đầu ra bộ xếp hạng lại là điểm vô hướng cho cặp cụ thể, không phải vector tài liệu hay câu trả lời viết.</p><p>Dùng mô hình sau tìm kiếm ban đầu đã chọn các đoạn khả dĩ. Ghép câu hỏi với từng ứng viên, sắp chúng theo điểm thu được. Cách này tập trung so sánh chi tiết hơn vào danh sách ngắn vừa sức thay vì yêu cầu bộ mã hóa chéo kiểm tra mọi đoạn trong tập lớn.</p><h4>Phiên bản v2 M3</h4><p>Nhà phát triển xác định BGE-M3 là mô hình nền, liệt kê hỗ trợ đa ngôn ngữ là tính năng chính. Trong họ reranker v2, M3 là lựa chọn đa ngôn ngữ hiệu quả; các biến thể dựa trên Gemma và chọn lớp là mô hình riêng có lựa chọn triển khai khác. Tên M3 ở đây không có nghĩa bộ xếp hạng lại trả các embedding đặc, thưa, đa vector của mô hình embedding gốc.</p><p>Khác biệt này quan trọng khi chọn kết quả ứng dụng cần. Chọn mô hình embedding để biểu diễn, tìm kiếm tập tài liệu. Chọn bộ xếp hạng lại này khi đã có văn bản ứng viên và cần quyết định đoạn nào liên quan nhất đến truy vấn hiện tại.</p><h4>Chuẩn bị ứng viên để xếp hạng hữu ích</h4><p>Cung cấp câu hỏi thực tế và đầy đủ văn bản ứng viên cần để diễn giải. Giữ tiêu đề hoặc định nghĩa gần đó khi chúng quyết định nghĩa đoạn. Trong ví dụ Transformers công bố, truy vấn và đoạn được token hóa chung với cắt ngắn và max_length=512. Đó là cài đặt ví dụ, không phải giới hạn toàn mô hình. Giữ câu hỏi và bằng chứng bắt buộc trong hạn mức cặp đã chọn, kiểm tra phần bị cắt bỏ. Kết quả nhắc cùng sản phẩm với truy vấn vẫn có thể không liên quan nếu đề cập thao tác hoặc điều kiện sai; chuẩn bị ví dụ phân biệt các trường hợp đó khi đánh giá chất lượng truy xuất.</p><p>Với trợ lý tài liệu, giữ mã ứng viên cùng văn bản, chấm điểm các cặp câu hỏi–đoạn và đưa đoạn gốc được chọn sang bước trả lời. Mô hình trả lời nhận bằng chứng thay vì điểm liên quan không có nguồn. Đây là quy trình truy xuất minh họa; bản thân reranker không tìm tập bên ngoài hay viết câu trả lời.</p><h4>Đọc và chuẩn hóa điểm</h4><p>Nhà sản xuất trả điểm liên quan thô, giá trị cao hơn chỉ mức khớp gần hơn. Chuẩn hóa tùy chọn được ghi nhận áp dụng hàm sigmoid để đưa điểm về khoảng 0 đến 1. Điểm chuẩn hóa có khoảng thuận tiện, nhưng chỉ phép biến đổi ấy không xác lập xác suất được hiệu chuẩn rằng ứng viên đúng.</p><p>Chọn ngưỡng xếp hạng hoặc lọc bằng cặp truy vấn–đoạn đại diện cho khối việc. Đưa cả đoạn chung từ khóa nhưng trả lời câu hỏi khác, lẫn đoạn liên quan có cách diễn đạt khác. Điều này làm ngưỡng chọn có ý nghĩa cho tập đang tìm kiếm.</p><p>Với dự án Ailoot API, xác định ngữ cảnh cuối cần chứa gì và có thể kiểm tra hiệu quả bao nhiêu ứng viên. Kết quả hữu ích là tập bằng chứng được sắp tốt hơn cho bước ứng dụng tiếp. Giữ đầu ra độ liên quan của phiên bản này tách với embedding tài liệu, văn xuôi tạo ra và các điều khiển chọn lớp được ghi nhận cho reranker khác.</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 · Xếp hạng lại</b> <code>POST /v1/rerank</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Đầu vào</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Đầu ra</dt><dd><code>rerank</code></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><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>bge-reranker-v2-m3</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">query</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></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">documents</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>array</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></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=\"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, documents</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</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>Đặt truy vấn thực tế và mảng không rỗng chứa các tài liệu văn bản gốc của bạn. Các chỉ số kết quả tham chiếu đến mảng gốc đó.</td></tr></tbody></table></div><p>Vòng đời: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></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><p class=\"note-s\">Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Cấu hình</th><th>Biểu mức phí</th><th>Đơn vị tính 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=\"Đơn vị tính phí\"><span class=\"card-cell-label\">Đơn vị tính phí</span>—</td><td data-cell-label=\"Phí\"><span class=\"card-cell-label\">Phí</span><div><span>Đầu vào · Token đầu vào</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu ra · Token đầu ra</span> <b>—</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><tr><th data-cell-label=\"Cấu hình\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Cấu hình</span>Tổng số token</th><td data-cell-label=\"Biểu mức phí\"><span class=\"card-cell-label\">Biểu mức phí</span>—</td><td data-cell-label=\"Đơn vị tính phí\"><span class=\"card-cell-label\">Đơn vị tính phí</span>/ 1K token</td><td data-cell-label=\"Phí\"><span class=\"card-cell-label\">Phí</span><div><span>Đầu vào · Tổng số token</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · Xếp hạng lại</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1089-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1089-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Sử dụng đầu vào thực tế và giữ lại kết quả đầy đủ</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Sao chép mã\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1089-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1089-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_QUERY\n: &quot;${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;bge-reranker-v2-m3&#39;, &#39;query&#39;: &#39;${ACTUAL_QUERY}&#39;, &#39;documents&#39;: &#39;${ACTUAL_DOCUMENTS}&#39;}\nrequest[&#39;query&#39;]=os.environ[&#39;AILOOT_QUERY&#39;]\nrequest[&#39;documents&#39;]=json.loads(os.environ[&#39;AILOOT_DOCUMENTS_JSON&#39;])\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\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 response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\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 · Xếp hạng lại</h4><p class=\"note-s\">Toàn bộ kết quả JSON gốc nguyên bản với mô hình phản hồi đã cấu hình, chỉ số tài liệu gốc, điểm liên quan, chuỗi tài liệu và mức sử dụng token gốc. Giữ lại mọi trường kết quả và mức sử dụng thực tế.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><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 toàn bộ phản hồi và các header, mọi đầu ra thực tế, các định danh gốc đã trả về và mọi trường usage. Khôi phục thao tác gốc mà không gửi lại yêu cầu tạo.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc</h5><p class=\"note-s\">Giữ lại X-Client-Request-ID thực tế và toàn bộ phản hồi. Đọc các tài sản gốc thuộc quyền sở hữu và URL nội dung đã ký chính xác của chúng; tuyệt đối không gửi lại yêu cầu tạo chưa rõ kết quả.</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><th>Ý nghĩa</th></tr></thead><tbody><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><td data-cell-label=\"Ý nghĩa\"><span class=\"card-cell-label\">Ý nghĩa</span>Mô hình phản hồi chính xác mà bộ xử lý trong mã nguồn đã cấu hình yêu cầu.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">results[].index</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>integer</td><td data-cell-label=\"Ý nghĩa\"><span class=\"card-cell-label\">Ý nghĩa</span>Chỉ số duy nhất của tài liệu đầu vào gốc.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">results[].relevance_score</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>number</td><td data-cell-label=\"Ý nghĩa\"><span class=\"card-cell-label\">Ý nghĩa</span>Điểm liên quan hữu hạn.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">results[].document</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>string</td><td data-cell-label=\"Ý nghĩa\"><span class=\"card-cell-label\">Ý nghĩa</span>Tài liệu văn bản gốc mà bộ xử lý phản hồi đã cấu hình này yêu cầu.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">usage.total_tokens</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>integer</td><td data-cell-label=\"Ý nghĩa\"><span class=\"card-cell-label\">Ý nghĩa</span>Số token gốc hữu hạn, không âm, bắt buộc theo biểu giá hiện tại đã được chấp nhận.</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>Nội dung JSON hoặc ID mô hình chuẩn được chỉ định rõ không hợp lệ.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Giữ lại phản hồi và sửa trường yêu cầu được chỉ ra.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Khóa API Ailoot không hợp lệ.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Dùng khóa API Ailoot được cấp phép của bạn.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Nhóm của khóa không được phép sử dụng phương thức này.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Giữ lại chi tiết lỗi được trả về.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Phương thức đã chọn chưa có tuyến được phép sử dụng.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Giữ lại chi tiết lỗi được trả về.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Biểu giá đã chấp nhận không thể xác định số lượng đầu vào hoặc giới hạn cần thiết.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Giữ lại phản hồi; dùng biểu diễn đầu vào mà biểu giá đã chấp nhận yêu cầu.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Kho lưu trữ, tuyến, giá phương thức hoặc khoản tiền giữ trước cần thiết không khả dụng.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Giữ lại toàn bộ phản hồi ban đầu. Khoản giữ trước chưa rõ trạng thái không cho phép gửi lại.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>502 · <code>billing_requires_check</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Kết quả, mức sử dụng hoặc quyết toán ban đầu cần được kiểm tra.</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Giữ lại ID yêu cầu thực tế và phản hồi ban đầu. Đọc bản ghi hiện có thuộc quyền sở hữu; không gửi lại yêu cầu tạo.</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=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-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=bge-reranker-v2-m3&amp;route=Ultra&amp;caller=bge-reranker-v2-m3&amp;fmt=rerank\"><code>bge-reranker-v2-m3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|bge-reranker-v2-m3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Nội dung JSON hoặc ID mô hình chuẩn được chỉ định rõ không hợp lệ.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Giữ lại phản hồi và sửa trường yêu cầu được chỉ ra.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Khóa API Ailoot không hợp lệ.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Dùng khóa API Ailoot được cấp phép của bạn.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Nhóm của khóa không được phép sử dụng phương thức này.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Giữ lại chi tiết lỗi được trả về.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Phương thức đã chọn chưa có tuyến được phép sử dụng.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Giữ lại chi tiết lỗi được trả về.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Biểu giá đã chấp nhận không thể xác định số lượng đầu vào hoặc giới hạn cần thiết.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Giữ lại phản hồi; dùng biểu diễn đầu vào mà biểu giá đã chấp nhận yêu cầu.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Kho lưu trữ, tuyến, giá phương thức hoặc khoản tiền giữ trước cần thiết không khả dụng.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Giữ lại toàn bộ phản hồi ban đầu. Khoản giữ trước chưa rõ trạng thái không cho phép gửi lại.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Kết quả, mức sử dụng hoặc quyết toán ban đầu cần được kiểm tra.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "Giữ lại ID yêu cầu thực tế và phản hồi ban đầu. Đọc bản ghi hiện có thuộc quyền sở hữu; không gửi lại yêu cầu tạo.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "Giữ lại X-Client-Request-ID thực tế và toàn bộ phản hồi. Đọc các tài sản gốc thuộc quyền sở hữu và URL nội dung đã ký chính xác của chúng; tuyệt đối không gửi lại yêu cầu tạo chưa rõ kết quả."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Giữ lại toàn bộ phản hồi và các header, mọi đầu ra thực tế, các định danh gốc đã trả về và mọi trường usage. Khôi phục thao tác gốc mà không gửi lại yêu cầu tạo.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "Mô hình phản hồi chính xác mà bộ xử lý trong mã nguồn đã cấu hình yêu cầu.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Chỉ số duy nhất của tài liệu đầu vào gốc.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Điểm liên quan hữu hạn.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Tài liệu văn bản gốc mà bộ xử lý phản hồi đã cấu hình này yêu cầu.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Số token gốc hữu hạn, không âm, bắt buộc theo biểu giá hiện tại đã được chấp nhận.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "Toàn bộ kết quả JSON gốc nguyên bản với mô hình phản hồi đã cấu hình, chỉ số tài liệu gốc, điểm liên quan, chuỗi tài liệu và mức sử dụng token gốc. Giữ lại mọi trường kết quả và mức sử dụng thực tế."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Đặt truy vấn thực tế và mảng không rỗng chứa các tài liệu văn bản gốc của bạn. Các chỉ số kết quả tham chiếu đến mảng gốc đó."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Xếp hạng lại",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "bge-reranker-v2-m3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "dd932bd5e334b6bc6ff8a9220113823ac330cd2c863600ae9ae42b8fd4a072e4",
    "input_html_sha256": "6636a11ca87a5445b22f7e257a7cefbb2aedfe2e91e11def21b22a5acc9ac85e",
    "private_audit_sha256": "b4dc0f868a34b81647ac734a19c9bc7e44d8b354029e86902c001f660514cdf8",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/bge-reranker-v2-m3/",
    "description": "Bộ mã hóa chéo đa ngôn ngữ của BAAI để xếp hạng đoạn ứng viên theo truy vấn. Mô hình đọc chung từng cặp truy vấn–đoạn văn và trả điểm liên quan, tinh chỉnh danh sách tìm kiếm ngắn mà không tạo câu trả lời hoặc embedding tài liệu.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/bge-reranker-v2-m3/index.md",
    "title": "bge-reranker-v2-m3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/bge-reranker-v2-m3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "BGE Reranker v2 M3 là mô hình độ liên quan đa ngôn ngữ xây trên BGE-M3. Mô hình nhận truy vấn cùng đoạn ứng viên và trả điểm cho quan hệ giữa chúng. BAAI định vị phiên bản này là bộ xếp hạng lại đa ngôn ngữ hiệu quả, gồm truy xuất tiếng Trung, tiếng Anh, khi ứng dụng tìm kiếm cần tinh chỉnh danh sách ứng viên hiện có.\n\n### Độ liên quan từ cặp truy vấn–đoạn văn\n\nBộ mã hóa chéo xử lý chung hai văn bản, cho nội dung tương tác trước khi tạo điểm liên quan. Điều này khác mô hình embedding mã hóa văn bản độc lập để so sánh vector có thể tái sử dụng. Đầu ra bộ xếp hạng lại là điểm vô hướng cho cặp cụ thể, không phải vector tài liệu hay câu trả lời viết.\n\nDùng mô hình sau tìm kiếm ban đầu đã chọn các đoạn khả dĩ. Ghép câu hỏi với từng ứng viên, sắp chúng theo điểm thu được. Cách này tập trung so sánh chi tiết hơn vào danh sách ngắn vừa sức thay vì yêu cầu bộ mã hóa chéo kiểm tra mọi đoạn trong tập lớn.\n\n### Phiên bản v2 M3\n\nNhà phát triển xác định BGE-M3 là mô hình nền, liệt kê hỗ trợ đa ngôn ngữ là tính năng chính. Trong họ reranker v2, M3 là lựa chọn đa ngôn ngữ hiệu quả; các biến thể dựa trên Gemma và chọn lớp là mô hình riêng có lựa chọn triển khai khác. Tên M3 ở đây không có nghĩa bộ xếp hạng lại trả các embedding đặc, thưa, đa vector của mô hình embedding gốc.\n\nKhác biệt này quan trọng khi chọn kết quả ứng dụng cần. Chọn mô hình embedding để biểu diễn, tìm kiếm tập tài liệu. Chọn bộ xếp hạng lại này khi đã có văn bản ứng viên và cần quyết định đoạn nào liên quan nhất đến truy vấn hiện tại.\n\n### Chuẩn bị ứng viên để xếp hạng hữu ích\n\nCung cấp câu hỏi thực tế và đầy đủ văn bản ứng viên cần để diễn giải. Giữ tiêu đề hoặc định nghĩa gần đó khi chúng quyết định nghĩa đoạn. Trong ví dụ Transformers công bố, truy vấn và đoạn được token hóa chung với cắt ngắn và max_length=512. Đó là cài đặt ví dụ, không phải giới hạn toàn mô hình. Giữ câu hỏi và bằng chứng bắt buộc trong hạn mức cặp đã chọn, kiểm tra phần bị cắt bỏ. Kết quả nhắc cùng sản phẩm với truy vấn vẫn có thể không liên quan nếu đề cập thao tác hoặc điều kiện sai; chuẩn bị ví dụ phân biệt các trường hợp đó khi đánh giá chất lượng truy xuất.\n\nVới trợ lý tài liệu, giữ mã ứng viên cùng văn bản, chấm điểm các cặp câu hỏi–đoạn và đưa đoạn gốc được chọn sang bước trả lời. Mô hình trả lời nhận bằng chứng thay vì điểm liên quan không có nguồn. Đây là quy trình truy xuất minh họa; bản thân reranker không tìm tập bên ngoài hay viết câu trả lời.\n\n### Đọc và chuẩn hóa điểm\n\nNhà sản xuất trả điểm liên quan thô, giá trị cao hơn chỉ mức khớp gần hơn. Chuẩn hóa tùy chọn được ghi nhận áp dụng hàm sigmoid để đưa điểm về khoảng 0 đến 1. Điểm chuẩn hóa có khoảng thuận tiện, nhưng chỉ phép biến đổi ấy không xác lập xác suất được hiệu chuẩn rằng ứng viên đúng.\n\nChọn ngưỡng xếp hạng hoặc lọc bằng cặp truy vấn–đoạn đại diện cho khối việc. Đưa cả đoạn chung từ khóa nhưng trả lời câu hỏi khác, lẫn đoạn liên quan có cách diễn đạt khác. Điều này làm ngưỡng chọn có ý nghĩa cho tập đang tìm kiếm.\n\nVới dự án Ailoot API, xác định ngữ cảnh cuối cần chứa gì và có thể kiểm tra hiệu quả bao nhiêu ứng viên. Kết quả hữu ích là tập bằng chứng được sắp tốt hơn cho bước ứng dụng tiếp. Giữ đầu ra độ liên quan của phiên bản này tách với embedding tài liệu, văn xuôi tạo ra và các điều khiển chọn lớp được ghi nhận cho reranker khác.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "BAAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [],
      "manufacturer_output": []
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ],
        "summary": "Giá theo cấu hình được trình bày đầy đủ trong phần chi tiết."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "bge-reranker-v2-m3",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Nội dung JSON hoặc ID mô hình chuẩn được chỉ định rõ không hợp lệ.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Giữ lại phản hồi và sửa trường yêu cầu được chỉ ra.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Khóa API Ailoot không hợp lệ.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Dùng khóa API Ailoot được cấp phép của bạn.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Nhóm của khóa không được phép sử dụng phương thức này.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Giữ lại chi tiết lỗi được trả về.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Phương thức đã chọn chưa có tuyến được phép sử dụng.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Giữ lại chi tiết lỗi được trả về.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Biểu giá đã chấp nhận không thể xác định số lượng đầu vào hoặc giới hạn cần thiết.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Giữ lại phản hồi; dùng biểu diễn đầu vào mà biểu giá đã chấp nhận yêu cầu.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Kho lưu trữ, tuyến, giá phương thức hoặc khoản tiền giữ trước cần thiết không khả dụng.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Giữ lại toàn bộ phản hồi ban đầu. Khoản giữ trước chưa rõ trạng thái không cho phép gửi lại.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Kết quả, mức sử dụng hoặc quyết toán ban đầu cần được kiểm tra.",
                "http_status": 502,
                "recovery": "Giữ lại ID yêu cầu thực tế và phản hồi ban đầu. Đọc bản ghi hiện có thuộc quyền sở hữu; không gửi lại yêu cầu tạo.",
                "type": "billing_requires_check"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [],
              "unknown": "Giữ lại X-Client-Request-ID thực tế và toàn bộ phản hồi. Đọc các tài sản gốc thuộc quyền sở hữu và URL nội dung đã ký chính xác của chúng; tuyệt đối không gửi lại yêu cầu tạo chưa rõ kết quả."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Giữ lại toàn bộ phản hồi và các header, mọi đầu ra thực tế, các định danh gốc đã trả về và mọi trường usage. Khôi phục thao tác gốc mà không gửi lại yêu cầu tạo.",
              "family": "rerank",
              "fields": [
                {
                  "description": "Mô hình phản hồi chính xác mà bộ xử lý trong mã nguồn đã cấu hình yêu cầu.",
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Chỉ số duy nhất của tài liệu đầu vào gốc.",
                  "name": "results[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": "Điểm liên quan hữu hạn.",
                  "name": "results[].relevance_score",
                  "type": "number"
                },
                {
                  "description": "Tài liệu văn bản gốc mà bộ xử lý phản hồi đã cấu hình này yêu cầu.",
                  "name": "results[].document",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": "Số token gốc hữu hạn, không âm, bắt buộc theo biểu giá hiện tại đã được chấp nhận.",
                  "name": "usage.total_tokens",
                  "type": "integer"
                }
              ],
              "result": "Toàn bộ kết quả JSON gốc nguyên bản với mô hình phản hồi đã cấu hình, chỉ số tài liệu gốc, điểm liên quan, chuỗi tài liệu và mức sử dụng token gốc. Giữ lại mọi trường kết quả và mức sử dụng thực tế."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "bge-reranker-v2-m3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "bge-reranker-v2-m3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "documents": "${ACTUAL_DOCUMENTS}",
                "model": "bge-reranker-v2-m3",
                "query": "${ACTUAL_QUERY}"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Đặt truy vấn thực tế và mảng không rỗng chứa các tài liệu văn bản gốc của bạn. Các chỉ số kết quả tham chiếu đến mảng gốc đó."
            ],
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "rerank",
            "fields": [
              {
                "description": "Exact response model required by the configured Source consumer.",
                "name": "model",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Unique original input document index.",
                "name": "results[].index",
                "type": "integer"
              },
              {
                "description": "Finite relevance score.",
                "name": "results[].relevance_score",
                "type": "number"
              },
              {
                "description": "Original text document required by this configured response consumer.",
                "name": "results[].document",
                "type": "string"
              },
              {
                "description": "Finite nonnegative native token count required by the current accepted tariff.",
                "name": "usage.total_tokens",
                "type": "integer"
              }
            ],
            "result": "Complete original native JSON result with the configured response model, original document indices, relevance scores, document strings and native token usage. Retain every actual result and usage field."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_QUERY:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_QUERY\n: \"${AILOOT_DOCUMENTS_JSON:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_DOCUMENTS_JSON\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'bge-reranker-v2-m3', 'query': '${ACTUAL_QUERY}', 'documents': '${ACTUAL_DOCUMENTS}'}\nrequest['query']=os.environ['AILOOT_QUERY']\nrequest['documents']=json.loads(os.environ['AILOOT_DOCUMENTS_JSON'])\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "hints": [
          "Set your actual query and nonempty array of original text documents. Result indices refer to that original array.",
          "The minimum example omits top_n, return_documents, instruct and other optional controls.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Xếp hạng lại",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "rerank",
        "out": null,
        "output": [
          "rerank"
        ],
        "path": "/v1/rerank",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "total_token": 4e-08
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "total token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "total_token",
                "label": "total token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "total_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "total_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "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"
          },
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "total_token",
            "label": "total token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "total_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "total_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "request_model_id": "bge-reranker-v2-m3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "bge-reranker-v2-m3",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "Bộ mã hóa chéo đa ngôn ngữ của BAAI để xếp hạng đoạn ứng viên theo truy vấn. Mô hình đọc chung từng cặp truy vấn–đoạn văn và trả điểm liên quan, tinh chỉnh danh sách tìm kiếm ngắn mà không tạo câu trả lời hoặc embedding tài liệu."
  },
  "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": "Bộ mã hóa chéo đa ngôn ngữ của BAAI để xếp hạng đoạn ứng viên theo truy vấn. Mô hình đọc chung từng cặp truy vấn–đoạn văn và trả điểm liên quan, tinh chỉnh danh sách tìm kiếm ngắn mà không tạo câu trả lời hoặc embedding tài liệu.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "a45db75772a97c06b2d299ceb999ecd97217ae766df0b5de9aeee6228bf68abd",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "7121614bda478a2d15494813658eb2926de81f85ae038e8a02c781be7c41637c"
}