{
  "aboutHtml": "<p>Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 đánh giá độ liên quan của văn bản ứng viên và ảnh tài liệu đối với truy vấn văn bản, bao gồm biểu đồ, bảng và các trang có phương tiện hỗn hợp. NVIDIA mô tả đây là mô hình mã hóa chéo có 1,7 tỷ tham số. Trong quy trình truy xuất, chạy tìm kiếm ban đầu trước rồi gửi các ứng viên đã chọn đến mô hình xếp hạng lại. Kết quả hữu ích là tập hợp những ứng viên đó được sắp xếp lại kèm điểm liên quan, để ứng dụng dùng chọn ngữ cảnh cho câu trả lời hoặc sắp xếp trang kết quả tìm kiếm.</p><p>Dùng POST /v1/rerank với phần thân application/json. Đặt model thành &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, query thành câu hỏi tìm kiếm thực tế và documents thành mảng không rỗng. Mỗi ứng viên có thể là chuỗi văn bản hoặc đối tượng có text và/hoặc image; đối tượng có cấu trúc phải cung cấp ít nhất một trong các trường đó. text là chuỗi. image là URL HTTP/HTTPS từ xa hoặc URI dữ liệu base64 bắt đầu bằng data:image/. Ứng viên kết hợp cung cấp cả hai trường. Giữ thứ tự mảng đầu vào đó để có thể khớp chỉ số trả về với ID tài liệu bạn lưu. top_n là số nguyên tùy chọn ít nhất bằng 1, yêu cầu số tài liệu xếp hạng cao nhất cần trả về.</p><p>Ví dụ, ứng dụng trung tâm trợ giúp có thể truy xuất các đoạn về giao hàng, đổi trả và truy cập tài khoản, rồi xếp hạng lại chúng theo câu hỏi giao hàng của khách hàng. Truyền văn bản đoạn thực tế thay vì tên tệp hoặc trích đoạn từ công cụ tìm kiếm không liên quan đến nguồn đã lưu. Giữ mỗi đoạn gắn với định danh nguồn riêng trong ứng dụng để sau đó có thể trích dẫn hoặc mở bằng chứng đã chọn. Với tài liệu quét, biểu đồ, bảng hoặc đồ họa thông tin, cung cấp ảnh thực tế trong đối tượng tài liệu và thêm văn bản khi nó giúp xác định nội dung.</p><p>Trang mô hình ghi giới hạn 10.240 token cho mỗi truy vấn và tài liệu. Chia tài liệu nguồn dài hơn thành các đoạn có giới hạn trước khi chuẩn bị danh sách ứng viên. Giữ ngữ cảnh xung quanh hữu ích cùng mỗi đoạn, bao gồm tiêu đề hoặc tên sản phẩm khi chúng làm thay đổi ý nghĩa. Yêu cầu được ghi trong tài liệu bắt đầu từ những ứng viên bạn cung cấp; nó không tìm kiếm bộ sưu tập tài liệu thay bạn.</p><p>Việc xếp hạng lại trả về kết quả JSON đồng bộ. Đọc mọi mục results, bao gồm index gốc, relevance_score và đối tượng document được trả về, có thể chứa text và/hoặc image, đồng thời giữ mọi usage và định danh phản hồi được trả về. Dùng index để ánh xạ kết quả đã xếp hạng về ứng viên đầu vào. Coi điểm liên quan là tín hiệu xếp hạng cho truy vấn này, thay vì câu trả lời có nội dung đã được kiểm chứng độc lập. Giữ toàn bộ kết quả khi nhiều đoạn được chọn cho bước tiếp theo.</p><p>Chuẩn bị tài liệu ứng viên công khai hoặc tổng hợp cho phiên bản miễn phí này; điều khoản sử dụng được ghi trong tài liệu loại trừ thông tin bí mật và dữ liệu cá nhân. Nếu yêu cầu kết thúc mà chưa có kết quả đầy đủ, giữ phản hồi gốc và định danh yêu cầu trong khi kiểm tra lần thử đó. Quy trình xếp hạng lại được ghi trong tài liệu trả kết quả trực tiếp và không cung cấp quy trình thăm dò tác vụ hay hủy riêng.</p>",
  "aboutText": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 đánh giá độ liên quan của văn bản ứng viên và ảnh tài liệu đối với truy vấn văn bản, bao gồm biểu đồ, bảng và các trang có phương tiện hỗn hợp. NVIDIA mô tả đây là mô hình mã hóa chéo có 1,7 tỷ tham số. Trong quy trình truy xuất, chạy tìm kiếm ban đầu trước rồi gửi các ứng viên đã chọn đến mô hình xếp hạng lại. Kết quả hữu ích là tập hợp những ứng viên đó được sắp xếp lại kèm điểm liên quan, để ứng dụng dùng chọn ngữ cảnh cho câu trả lời hoặc sắp xếp trang kết quả tìm kiếm.\n\nDùng POST /v1/rerank với phần thân application/json. Đặt model thành \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", query thành câu hỏi tìm kiếm thực tế và documents thành mảng không rỗng. Mỗi ứng viên có thể là chuỗi văn bản hoặc đối tượng có text và/hoặc image; đối tượng có cấu trúc phải cung cấp ít nhất một trong các trường đó. text là chuỗi. image là URL HTTP/HTTPS từ xa hoặc URI dữ liệu base64 bắt đầu bằng data:image/. Ứng viên kết hợp cung cấp cả hai trường. Giữ thứ tự mảng đầu vào đó để có thể khớp chỉ số trả về với ID tài liệu bạn lưu. top_n là số nguyên tùy chọn ít nhất bằng 1, yêu cầu số tài liệu xếp hạng cao nhất cần trả về.\n\nVí dụ, ứng dụng trung tâm trợ giúp có thể truy xuất các đoạn về giao hàng, đổi trả và truy cập tài khoản, rồi xếp hạng lại chúng theo câu hỏi giao hàng của khách hàng. Truyền văn bản đoạn thực tế thay vì tên tệp hoặc trích đoạn từ công cụ tìm kiếm không liên quan đến nguồn đã lưu. Giữ mỗi đoạn gắn với định danh nguồn riêng trong ứng dụng để sau đó có thể trích dẫn hoặc mở bằng chứng đã chọn. Với tài liệu quét, biểu đồ, bảng hoặc đồ họa thông tin, cung cấp ảnh thực tế trong đối tượng tài liệu và thêm văn bản khi nó giúp xác định nội dung.\n\nTrang mô hình ghi giới hạn 10.240 token cho mỗi truy vấn và tài liệu. Chia tài liệu nguồn dài hơn thành các đoạn có giới hạn trước khi chuẩn bị danh sách ứng viên. Giữ ngữ cảnh xung quanh hữu ích cùng mỗi đoạn, bao gồm tiêu đề hoặc tên sản phẩm khi chúng làm thay đổi ý nghĩa. Yêu cầu được ghi trong tài liệu bắt đầu từ những ứng viên bạn cung cấp; nó không tìm kiếm bộ sưu tập tài liệu thay bạn.\n\nViệc xếp hạng lại trả về kết quả JSON đồng bộ. Đọc mọi mục results, bao gồm index gốc, relevance_score và đối tượng document được trả về, có thể chứa text và/hoặc image, đồng thời giữ mọi usage và định danh phản hồi được trả về. Dùng index để ánh xạ kết quả đã xếp hạng về ứng viên đầu vào. Coi điểm liên quan là tín hiệu xếp hạng cho truy vấn này, thay vì câu trả lời có nội dung đã được kiểm chứng độc lập. Giữ toàn bộ kết quả khi nhiều đoạn được chọn cho bước tiếp theo.\n\nChuẩn bị tài liệu ứng viên công khai hoặc tổng hợp cho phiên bản miễn phí này; điều khoản sử dụng được ghi trong tài liệu loại trừ thông tin bí mật và dữ liệu cá nhân. Nếu yêu cầu kết thúc mà chưa có kết quả đầy đủ, giữ phản hồi gốc và định danh yêu cầu trong khi kiểm tra lần thử đó. Quy trình xếp hạng lại được ghi trong tài liệu trả kết quả trực tiếp và không cung cấp quy trình thăm dò tác vụ hay hủy riêng.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "87ecb277e94a8ac1264f8036737719b8c4a11c91c70e92916d84cc5f4be0fd37",
    "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\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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|nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree\">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\">Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 là mô hình xếp hạng lại kiểu mã hóa chéo của NVIDIA để sắp xếp tài liệu đã truy xuất theo độ liên quan đến truy vấn. Gửi truy vấn và các tài liệu ứng viên dạng văn bản, ảnh hoặc kết hợp, rồi dùng điểm số và chỉ số gốc được trả về để chọn các đoạn cho kết quả tìm kiếm hoặc câu trả lời tăng cường bằng truy xuất.</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>ranking</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>Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 đánh giá độ liên quan của văn bản ứng viên và ảnh tài liệu đối với truy vấn văn bản, bao gồm biểu đồ, bảng và các trang có phương tiện hỗn hợp. NVIDIA mô tả đây là mô hình mã hóa chéo có 1,7 tỷ tham số. Trong quy trình truy xuất, chạy tìm kiếm ban đầu trước rồi gửi các ứng viên đã chọn đến mô hình xếp hạng lại. Kết quả hữu ích là tập hợp những ứng viên đó được sắp xếp lại kèm điểm liên quan, để ứng dụng dùng chọn ngữ cảnh cho câu trả lời hoặc sắp xếp trang kết quả tìm kiếm.</p><p>Dùng POST /v1/rerank với phần thân application/json. Đặt model thành &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, query thành câu hỏi tìm kiếm thực tế và documents thành mảng không rỗng. Mỗi ứng viên có thể là chuỗi văn bản hoặc đối tượng có text và/hoặc image; đối tượng có cấu trúc phải cung cấp ít nhất một trong các trường đó. text là chuỗi. image là URL HTTP/HTTPS từ xa hoặc URI dữ liệu base64 bắt đầu bằng data:image/. Ứng viên kết hợp cung cấp cả hai trường. Giữ thứ tự mảng đầu vào đó để có thể khớp chỉ số trả về với ID tài liệu bạn lưu. top_n là số nguyên tùy chọn ít nhất bằng 1, yêu cầu số tài liệu xếp hạng cao nhất cần trả về.</p><p>Ví dụ, ứng dụng trung tâm trợ giúp có thể truy xuất các đoạn về giao hàng, đổi trả và truy cập tài khoản, rồi xếp hạng lại chúng theo câu hỏi giao hàng của khách hàng. Truyền văn bản đoạn thực tế thay vì tên tệp hoặc trích đoạn từ công cụ tìm kiếm không liên quan đến nguồn đã lưu. Giữ mỗi đoạn gắn với định danh nguồn riêng trong ứng dụng để sau đó có thể trích dẫn hoặc mở bằng chứng đã chọn. Với tài liệu quét, biểu đồ, bảng hoặc đồ họa thông tin, cung cấp ảnh thực tế trong đối tượng tài liệu và thêm văn bản khi nó giúp xác định nội dung.</p><p>Trang mô hình ghi giới hạn 10.240 token cho mỗi truy vấn và tài liệu. Chia tài liệu nguồn dài hơn thành các đoạn có giới hạn trước khi chuẩn bị danh sách ứng viên. Giữ ngữ cảnh xung quanh hữu ích cùng mỗi đoạn, bao gồm tiêu đề hoặc tên sản phẩm khi chúng làm thay đổi ý nghĩa. Yêu cầu được ghi trong tài liệu bắt đầu từ những ứng viên bạn cung cấp; nó không tìm kiếm bộ sưu tập tài liệu thay bạn.</p><p>Việc xếp hạng lại trả về kết quả JSON đồng bộ. Đọc mọi mục results, bao gồm index gốc, relevance_score và đối tượng document được trả về, có thể chứa text và/hoặc image, đồng thời giữ mọi usage và định danh phản hồi được trả về. Dùng index để ánh xạ kết quả đã xếp hạng về ứng viên đầu vào. Coi điểm liên quan là tín hiệu xếp hạng cho truy vấn này, thay vì câu trả lời có nội dung đã được kiểm chứng độc lập. Giữ toàn bộ kết quả khi nhiều đoạn được chọn cho bước tiếp theo.</p><p>Chuẩn bị tài liệu ứng viên công khai hoặc tổng hợp cho phiên bản miễn phí này; điều khoản sử dụng được ghi trong tài liệu loại trừ thông tin bí mật và dữ liệu cá nhân. Nếu yêu cầu kết thúc mà chưa có kết quả đầy đủ, giữ phản hồi gốc và định danh yêu cầu trong khi kiểm tra lần thử đó. Quy trình xếp hạng lại được ghi trong tài liệu trả kết quả trực tiếp và không cung cấp quy trình thăm dò tác vụ hay hủy riêng.</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 · Rerank</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>ranking</code></dd></div><div><dt>Định dạng đầu ra</dt><dd>JSON</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th><th>Yêu cầu</th><th>Giá trị &amp; giới hạn</th><th>Mặc định</th></tr></thead><tbody><tr><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>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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>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><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">top_n</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 bắt buộc</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></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, query, documents</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>optional</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>top_n</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>conditions</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span></td></tr></tbody></table></div><p>Vòng đời: <code>synchronous_json</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>Lượng dùng để 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=\"Lượng dùng để tính phí\"><span class=\"card-cell-label\">Lượng dùng để 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>Mỗi yêu cầu</th><td data-cell-label=\"Biểu mức phí\"><span class=\"card-cell-label\">Biểu mức phí</span>—</td><td data-cell-label=\"Lượng dùng để tính phí\"><span class=\"card-cell-label\">Lượng dùng để tính phí</span>một yêu cầu</td><td data-cell-label=\"Phí\"><span class=\"card-cell-label\">Phí</span><div><span>Đầu vào</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">mỗi yêu cầu</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · Rerank</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-32-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-32-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · chỉ tạo một lần và giữ lại kết quả đầy đủ</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Sao chép mã\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-32-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-32-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;documents&quot;: [&quot;Paris is the capital of France.&quot;, &quot;Berlin is the capital of Germany.&quot;], &quot;model&quot;: &quot;nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free&quot;, &quot;query&quot;: &quot;What is the capital of France?&quot;, &quot;top_n&quot;: 3}&#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/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 result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\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 · Rerank</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\">Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc</h5><p class=\"note-s\">Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.</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\">results</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>array</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=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=rerank\"><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</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=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree&amp;fmt=rerank\"><code>nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/rerank",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|nvidia%2Fllama-nemotron-rerank-vl-1b-v2%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
              ],
              "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
              "query": "What is the capital of France?",
              "top_n": 3
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
                  "type": "array"
                }
              ],
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "top_n"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "ranking",
            "fields": [
              {
                "name": "results",
                "type": "array"
              }
            ],
            "format": "JSON"
          }
        },
        "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": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "ranking"
        ],
        "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",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": null,
          "intervals": null,
          "max_reasoning_effort_multiplier": null,
          "output_price": null,
          "per_request_price": 0
        },
        "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": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "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",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "per_request",
            "label": "per request",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per request",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "per_request"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "29192d3718b303a1d957630bf24dc747723c54e01d31d015539b1115b1492fa0",
    "input_html_sha256": "cb2e15bf9cdd2dc24e3248a979fc817b16cae5925617f7b4665f9fbe64d7cc7a",
    "private_audit_sha256": "a49e13ae4c119743f523b670f31cbfca931bbaeb0914de994f27616f8a2436c7",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/",
    "description": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 là mô hình xếp hạng lại kiểu mã hóa chéo của NVIDIA để sắp xếp tài liệu đã truy xuất theo độ liên quan đến truy vấn. Gửi truy vấn và các tài liệu ứng viên dạng văn bản, ảnh hoặc kết hợp, rồi dùng điểm số và chỉ số gốc được trả về để chọn các đoạn cho kết quả tìm kiếm hoặc câu trả lời tăng cường bằng truy xuất.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 đánh giá độ liên quan của văn bản ứng viên và ảnh tài liệu đối với truy vấn văn bản, bao gồm biểu đồ, bảng và các trang có phương tiện hỗn hợp. NVIDIA mô tả đây là mô hình mã hóa chéo có 1,7 tỷ tham số. Trong quy trình truy xuất, chạy tìm kiếm ban đầu trước rồi gửi các ứng viên đã chọn đến mô hình xếp hạng lại. Kết quả hữu ích là tập hợp những ứng viên đó được sắp xếp lại kèm điểm liên quan, để ứng dụng dùng chọn ngữ cảnh cho câu trả lời hoặc sắp xếp trang kết quả tìm kiếm.\n\nDùng POST /v1/rerank với phần thân application/json. Đặt model thành \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", query thành câu hỏi tìm kiếm thực tế và documents thành mảng không rỗng. Mỗi ứng viên có thể là chuỗi văn bản hoặc đối tượng có text và/hoặc image; đối tượng có cấu trúc phải cung cấp ít nhất một trong các trường đó. text là chuỗi. image là URL HTTP/HTTPS từ xa hoặc URI dữ liệu base64 bắt đầu bằng data:image/. Ứng viên kết hợp cung cấp cả hai trường. Giữ thứ tự mảng đầu vào đó để có thể khớp chỉ số trả về với ID tài liệu bạn lưu. top_n là số nguyên tùy chọn ít nhất bằng 1, yêu cầu số tài liệu xếp hạng cao nhất cần trả về.\n\nVí dụ, ứng dụng trung tâm trợ giúp có thể truy xuất các đoạn về giao hàng, đổi trả và truy cập tài khoản, rồi xếp hạng lại chúng theo câu hỏi giao hàng của khách hàng. Truyền văn bản đoạn thực tế thay vì tên tệp hoặc trích đoạn từ công cụ tìm kiếm không liên quan đến nguồn đã lưu. Giữ mỗi đoạn gắn với định danh nguồn riêng trong ứng dụng để sau đó có thể trích dẫn hoặc mở bằng chứng đã chọn. Với tài liệu quét, biểu đồ, bảng hoặc đồ họa thông tin, cung cấp ảnh thực tế trong đối tượng tài liệu và thêm văn bản khi nó giúp xác định nội dung.\n\nTrang mô hình ghi giới hạn 10.240 token cho mỗi truy vấn và tài liệu. Chia tài liệu nguồn dài hơn thành các đoạn có giới hạn trước khi chuẩn bị danh sách ứng viên. Giữ ngữ cảnh xung quanh hữu ích cùng mỗi đoạn, bao gồm tiêu đề hoặc tên sản phẩm khi chúng làm thay đổi ý nghĩa. Yêu cầu được ghi trong tài liệu bắt đầu từ những ứng viên bạn cung cấp; nó không tìm kiếm bộ sưu tập tài liệu thay bạn.\n\nViệc xếp hạng lại trả về kết quả JSON đồng bộ. Đọc mọi mục results, bao gồm index gốc, relevance_score và đối tượng document được trả về, có thể chứa text và/hoặc image, đồng thời giữ mọi usage và định danh phản hồi được trả về. Dùng index để ánh xạ kết quả đã xếp hạng về ứng viên đầu vào. Coi điểm liên quan là tín hiệu xếp hạng cho truy vấn này, thay vì câu trả lời có nội dung đã được kiểm chứng độc lập. Giữ toàn bộ kết quả khi nhiều đoạn được chọn cho bước tiếp theo.\n\nChuẩn bị tài liệu ứng viên công khai hoặc tổng hợp cho phiên bản miễn phí này; điều khoản sử dụng được ghi trong tài liệu loại trừ thông tin bí mật và dữ liệu cá nhân. Nếu yêu cầu kết thúc mà chưa có kết quả đầy đủ, giữ phản hồi gốc và định danh yêu cầu trong khi kiểm tra lần thử đó. Quy trình xếp hạng lại được ghi trong tài liệu trả kết quả trực tiếp và không cung cấp quy trình thăm dò tác vụ hay hủy riêng.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "ctx": 10240,
    "formats": [
      "rerank"
    ],
    "id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
    "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, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "authentication": {
              "api_key_source": "AILOOT_API_KEY",
              "header": "Authorization: Bearer"
            },
            "example_body": {
              "documents": [
                "Paris is the capital of France.",
                "Berlin is the capital of Germany."
              ],
              "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
              "query": "What is the capital of France?",
              "top_n": 3
            },
            "lifecycle": {
              "cancel_endpoint": null,
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/rerank"
              },
              "mode": "synchronous_json",
              "status": [],
              "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
              "unknown_no_replay": true
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
              "family": "ranking",
              "fields": [
                {
                  "name": "results",
                  "type": "array"
                }
              ],
              "format": "JSON"
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "query",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "items": {
                  "type": "string"
                },
                "minItems": 1,
                "name": "documents",
                "required": true,
                "type": "array"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "top_n",
                "required": false,
                "type": "integer"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "additionalProperties": true,
              "properties": {
                "documents": {
                  "items": {
                    "type": "string"
                  },
                  "minItems": 1,
                  "type": "array"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "query": {
                  "type": "string"
                },
                "top_n": {
                  "minimum": 1,
                  "type": "integer"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "query",
                "documents"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "body": {
                "documents": [
                  "Paris is the capital of France.",
                  "Berlin is the capital of Germany."
                ],
                "model": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
                "query": "What is the capital of France?",
                "top_n": 3
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "conditions": [],
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "optional": [
              "top_n"
            ],
            "required": [
              "model",
              "query",
              "documents"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "cancel_endpoint": null,
            "create": {
              "http": "POST",
              "path": "/v1/rerank"
            },
            "mode": "synchronous_json",
            "status": [],
            "unknown": "Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.",
            "unknown_no_replay": true
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/rerank"
          },
          "method_aliases": [],
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response, all actual results, original identifiers, usage and response headers.",
            "family": "ranking",
            "fields": [
              {
                "name": "results",
                "type": "array"
              }
            ],
            "format": "JSON"
          }
        },
        "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": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"documents\": [\"Paris is the capital of France.\", \"Berlin is the capital of Germany.\"], \"model\": \"nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free\", \"query\": \"What is the capital of France?\", \"top_n\": 3}')\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/rerank \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\n",
            "label": "curl · create once and retain the complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "rerank",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Rerank",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "ranking"
        ],
        "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",
          "cache_read_price": null,
          "cache_write_1h_price": null,
          "cache_write_price": null,
          "fast_multiplier": null,
          "flex_multiplier": null,
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "input_price": null,
          "intervals": null,
          "max_reasoning_effort_multiplier": null,
          "output_price": null,
          "per_request_price": 0
        },
        "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": {
              "billing_quantity": "one request"
            },
            "label": "Per request",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "per_request",
                "label": "per request",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per request",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "per_request"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "unit": "per_request",
        "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",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "per_request",
            "label": "per request",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per request",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "per_request"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "request_model_id": "nvidia/llama-nemotron-rerank-vl-1b-v2:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 (free)",
    "price": {
      "in": "0",
      "in_label": "per request",
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": false
    },
    "short": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 là mô hình xếp hạng lại kiểu mã hóa chéo của NVIDIA để sắp xếp tài liệu đã truy xuất theo độ liên quan đến truy vấn. Gửi truy vấn và các tài liệu ứng viên dạng văn bản, ảnh hoặc kết hợp, rồi dùng điểm số và chỉ số gốc được trả về để chọn các đoạn cho kết quả tìm kiếm hoặc câu trả lời tăng cường bằng truy xuất."
  },
  "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": "Llama Nemotron Rerank VL 1B V2 là mô hình xếp hạng lại kiểu mã hóa chéo của NVIDIA để sắp xếp tài liệu đã truy xuất theo độ liên quan đến truy vấn. Gửi truy vấn và các tài liệu ứng viên dạng văn bản, ảnh hoặc kết hợp, rồi dùng điểm số và chỉ số gốc được trả về để chọn các đoạn cho kết quả tìm kiếm hoặc câu trả lời tăng cường bằng truy xuất.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "49c98e6a657b98e61c8df2b3bfe0cc14925f0fad8cd7a98bef00b55efaf68aa6",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "3c5c0f7d309290834ab0f84763058275d242a497dac48e9243bf5fce4fd420c4"
}