{
  "aboutHtml": "<p>Nemotron 3 Embed 1B là họ embedding văn bản của NVIDIA cho truy xuất đa ngôn ngữ, xuyên ngôn ngữ và độ tương đồng ngữ nghĩa. Mô hình chuyển câu hỏi hoặc đoạn thành vector dense để hệ thống tìm kiếm so sánh với các biểu diễn văn bản khác. Nhà sản xuất đánh giá các bản 1B được mô tả trên ba mươi bốn thiết lập ngôn ngữ và biến thể ngôn ngữ, gồm tiếng Anh, Ả Rập, Trung Quốc, Nga, Nhật, Hàn và Hinglish.</p><h4>Bộ mã hóa và biểu diễn</h4><p>Thẻ mô hình của nhà sản xuất mô tả transformer hai chiều được cắt tỉa, phát triển từ Ministral 3. Mô hình có khoảng 1,14 tỷ tham số và lấy trung bình các biểu diễn cấp token để có một embedding cho mỗi văn bản. Đầu ra gốc là vector dấu phẩy động 2048 chiều. Đây là biểu diễn truy xuất, không phải câu trả lời bằng văn bản cho câu hỏi đang được tạo embedding.</p><p>Nhà sản xuất còn hỗ trợ giữ phần đầu của biểu diễn, chẳng hạn 1024 hoặc 512 chiều. Vector rút ngắn phải được chuẩn hóa L2 lại sau khi cắt. Giữ độ dài biểu diễn đã chọn và cách chuẩn hóa nhất quán giữa phía truy vấn và kho tài liệu của nhiệm vụ tìm kiếm. Độ dài vector và độ dài chuỗi đầu vào là các thuộc tính riêng.</p><h4>Chuẩn bị truy vấn và đoạn</h4><p>Quy ước truy xuất được mô tả dùng “query:” cho câu hỏi và “passage:” cho văn bản tài liệu. Các ví dụ của nhà sản xuất áp dụng vai trò đó trước khi mã hóa rồi so sánh vector đã chuẩn hóa bằng tích vô hướng, tương đương độ tương đồng cosine. Dùng cách chuẩn bị mà quy trình đã chọn yêu cầu thay vì trộn biểu diễn kho tài liệu thô với truy vấn được chuẩn bị khác.</p><p>Bộ sưu tập thực tế có thể chứa giải thích kỹ thuật, chính sách hoặc tài liệu liên quan đến mã. Câu hỏi về cách hàm xử lý trường hợp cụ thể nên truy xuất đoạn nguồn hoặc trích đoạn mã mô tả hành vi đó. Giữ định danh, tiêu đề và điều kiện liên quan cùng văn bản đoạn thực tế. Vector giúp tìm kiếm ứng viên; nguồn được giữ là thứ người đọc hoặc giai đoạn trả lời RAG sau sử dụng.</p><h4>Tài liệu nguồn dài hơn</h4><p>Độ dài chuỗi tối đa được mô tả là 32.768 token. Chọn ranh giới đoạn có chủ đích dù mô hình chứa được nhiều văn bản. Phần hoàn chỉnh có thể giữ định nghĩa và ngoại lệ; đoạn tập trung có thể giúp kiểm tra câu trả lời cụ thể dễ hơn. Đầu vào vượt cửa sổ mô hình cần chia đoạn hoặc cắt, nên phần cuối bị bỏ không nên được coi là nội dung đã biểu diễn.</p><p>Giữ từng mục được tạo embedding liên kết với tài liệu cha và phiên bản. Với báo cáo, giữ tiêu đề phần và giải thích xung quanh kết luận mà câu hỏi liên quan. Với tìm mã, giữ tên hàm, giao diện liên quan và hành vi bên cạnh trích đoạn. Điều này cung cấp sản phẩm nguồn cụ thể khi giai đoạn truy xuất trả về ứng viên.</p><h4>Các phiên bản trong họ và cách dùng kết quả</h4><p>NVIDIA mô tả các phiên bản BF16 và NVFP4 của họ 1B. Thẻ mô hình lượng tử hóa cho biết hai bản phát hành dùng chung không gian embedding và khuyến nghị kiểm tra chất lượng truy xuất trên tài liệu đại diện khi thay phiên bản. Biểu diễn chung được công bố là tuyên bố của nhà sản xuất về cặp có tên đó, không phải quy tắc chung cho mọi mô hình có 2048 giá trị đầu ra.</p><p>Kết quả hữu ích là vector truy vấn hoặc bộ sưu tập nguồn đã lập chỉ mục có ghi mô hình, lựa chọn số chiều và cách chuẩn bị. Trả về văn bản ứng viên cùng định danh rồi kiểm tra nó có cung cấp thông tin cần thiết không. Nhà sản xuất lưu ý rõ mô hình truy xuất không bảo đảm tìm đúng đoạn cho mọi câu hỏi; giai đoạn xếp hạng lại hoặc trả lời sau xử lý các ứng viên như nhiệm vụ riêng.</p>",
  "aboutText": "Nemotron 3 Embed 1B là họ embedding văn bản của NVIDIA cho truy xuất đa ngôn ngữ, xuyên ngôn ngữ và độ tương đồng ngữ nghĩa. Mô hình chuyển câu hỏi hoặc đoạn thành vector dense để hệ thống tìm kiếm so sánh với các biểu diễn văn bản khác. Nhà sản xuất đánh giá các bản 1B được mô tả trên ba mươi bốn thiết lập ngôn ngữ và biến thể ngôn ngữ, gồm tiếng Anh, Ả Rập, Trung Quốc, Nga, Nhật, Hàn và Hinglish.\n\n### Bộ mã hóa và biểu diễn\n\nThẻ mô hình của nhà sản xuất mô tả transformer hai chiều được cắt tỉa, phát triển từ Ministral 3. Mô hình có khoảng 1,14 tỷ tham số và lấy trung bình các biểu diễn cấp token để có một embedding cho mỗi văn bản. Đầu ra gốc là vector dấu phẩy động 2048 chiều. Đây là biểu diễn truy xuất, không phải câu trả lời bằng văn bản cho câu hỏi đang được tạo embedding.\n\nNhà sản xuất còn hỗ trợ giữ phần đầu của biểu diễn, chẳng hạn 1024 hoặc 512 chiều. Vector rút ngắn phải được chuẩn hóa L2 lại sau khi cắt. Giữ độ dài biểu diễn đã chọn và cách chuẩn hóa nhất quán giữa phía truy vấn và kho tài liệu của nhiệm vụ tìm kiếm. Độ dài vector và độ dài chuỗi đầu vào là các thuộc tính riêng.\n\n### Chuẩn bị truy vấn và đoạn\n\nQuy ước truy xuất được mô tả dùng “query:” cho câu hỏi và “passage:” cho văn bản tài liệu. Các ví dụ của nhà sản xuất áp dụng vai trò đó trước khi mã hóa rồi so sánh vector đã chuẩn hóa bằng tích vô hướng, tương đương độ tương đồng cosine. Dùng cách chuẩn bị mà quy trình đã chọn yêu cầu thay vì trộn biểu diễn kho tài liệu thô với truy vấn được chuẩn bị khác.\n\nBộ sưu tập thực tế có thể chứa giải thích kỹ thuật, chính sách hoặc tài liệu liên quan đến mã. Câu hỏi về cách hàm xử lý trường hợp cụ thể nên truy xuất đoạn nguồn hoặc trích đoạn mã mô tả hành vi đó. Giữ định danh, tiêu đề và điều kiện liên quan cùng văn bản đoạn thực tế. Vector giúp tìm kiếm ứng viên; nguồn được giữ là thứ người đọc hoặc giai đoạn trả lời RAG sau sử dụng.\n\n### Tài liệu nguồn dài hơn\n\nĐộ dài chuỗi tối đa được mô tả là 32.768 token. Chọn ranh giới đoạn có chủ đích dù mô hình chứa được nhiều văn bản. Phần hoàn chỉnh có thể giữ định nghĩa và ngoại lệ; đoạn tập trung có thể giúp kiểm tra câu trả lời cụ thể dễ hơn. Đầu vào vượt cửa sổ mô hình cần chia đoạn hoặc cắt, nên phần cuối bị bỏ không nên được coi là nội dung đã biểu diễn.\n\nGiữ từng mục được tạo embedding liên kết với tài liệu cha và phiên bản. Với báo cáo, giữ tiêu đề phần và giải thích xung quanh kết luận mà câu hỏi liên quan. Với tìm mã, giữ tên hàm, giao diện liên quan và hành vi bên cạnh trích đoạn. Điều này cung cấp sản phẩm nguồn cụ thể khi giai đoạn truy xuất trả về ứng viên.\n\n### Các phiên bản trong họ và cách dùng kết quả\n\nNVIDIA mô tả các phiên bản BF16 và NVFP4 của họ 1B. Thẻ mô hình lượng tử hóa cho biết hai bản phát hành dùng chung không gian embedding và khuyến nghị kiểm tra chất lượng truy xuất trên tài liệu đại diện khi thay phiên bản. Biểu diễn chung được công bố là tuyên bố của nhà sản xuất về cặp có tên đó, không phải quy tắc chung cho mọi mô hình có 2048 giá trị đầu ra.\n\nKết quả hữu ích là vector truy vấn hoặc bộ sưu tập nguồn đã lập chỉ mục có ghi mô hình, lựa chọn số chiều và cách chuẩn bị. Trả về văn bản ứng viên cùng định danh rồi kiểm tra nó có cung cấp thông tin cần thiết không. Nhà sản xuất lưu ý rõ mô hình truy xuất không bảo đảm tìm đúng đoạn cho mọi câu hỏi; giai đoạn xếp hạng lại hoặc trả lời sau xử lý các ứng viên như nhiệm vụ riêng.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "a8c9870caace485919138b603aec1d9b9cf1a2a3ac78dc1ca0da69a0872fae8b",
    "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: Nemotron 3 Embed 1B (free)</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b: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|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree\">Biểu diễn nhúng</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Bắt đầu</h3><p class=\"mdesc-full\">NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B biểu diễn truy vấn và đoạn văn đa ngôn ngữ thành vector 2048 chiều cho tìm kiếm và RAG. Dòng được tài liệu mô tả hỗ trợ chuỗi 32,768 token và kích thước vector rút gọn có chuẩn hóa lại.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Đầu vào được chấp nhận</dt><dd>Văn bản · token_ids</dd></div><div><dt>Kết quả</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Về mô hình</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Nemotron 3 Embed 1B là họ embedding văn bản của NVIDIA cho truy xuất đa ngôn ngữ, xuyên ngôn ngữ và độ tương đồng ngữ nghĩa. Mô hình chuyển câu hỏi hoặc đoạn thành vector dense để hệ thống tìm kiếm so sánh với các biểu diễn văn bản khác. Nhà sản xuất đánh giá các bản 1B được mô tả trên ba mươi bốn thiết lập ngôn ngữ và biến thể ngôn ngữ, gồm tiếng Anh, Ả Rập, Trung Quốc, Nga, Nhật, Hàn và Hinglish.</p><h4>Bộ mã hóa và biểu diễn</h4><p>Thẻ mô hình của nhà sản xuất mô tả transformer hai chiều được cắt tỉa, phát triển từ Ministral 3. Mô hình có khoảng 1,14 tỷ tham số và lấy trung bình các biểu diễn cấp token để có một embedding cho mỗi văn bản. Đầu ra gốc là vector dấu phẩy động 2048 chiều. Đây là biểu diễn truy xuất, không phải câu trả lời bằng văn bản cho câu hỏi đang được tạo embedding.</p><p>Nhà sản xuất còn hỗ trợ giữ phần đầu của biểu diễn, chẳng hạn 1024 hoặc 512 chiều. Vector rút ngắn phải được chuẩn hóa L2 lại sau khi cắt. Giữ độ dài biểu diễn đã chọn và cách chuẩn hóa nhất quán giữa phía truy vấn và kho tài liệu của nhiệm vụ tìm kiếm. Độ dài vector và độ dài chuỗi đầu vào là các thuộc tính riêng.</p><h4>Chuẩn bị truy vấn và đoạn</h4><p>Quy ước truy xuất được mô tả dùng “query:” cho câu hỏi và “passage:” cho văn bản tài liệu. Các ví dụ của nhà sản xuất áp dụng vai trò đó trước khi mã hóa rồi so sánh vector đã chuẩn hóa bằng tích vô hướng, tương đương độ tương đồng cosine. Dùng cách chuẩn bị mà quy trình đã chọn yêu cầu thay vì trộn biểu diễn kho tài liệu thô với truy vấn được chuẩn bị khác.</p><p>Bộ sưu tập thực tế có thể chứa giải thích kỹ thuật, chính sách hoặc tài liệu liên quan đến mã. Câu hỏi về cách hàm xử lý trường hợp cụ thể nên truy xuất đoạn nguồn hoặc trích đoạn mã mô tả hành vi đó. Giữ định danh, tiêu đề và điều kiện liên quan cùng văn bản đoạn thực tế. Vector giúp tìm kiếm ứng viên; nguồn được giữ là thứ người đọc hoặc giai đoạn trả lời RAG sau sử dụng.</p><h4>Tài liệu nguồn dài hơn</h4><p>Độ dài chuỗi tối đa được mô tả là 32.768 token. Chọn ranh giới đoạn có chủ đích dù mô hình chứa được nhiều văn bản. Phần hoàn chỉnh có thể giữ định nghĩa và ngoại lệ; đoạn tập trung có thể giúp kiểm tra câu trả lời cụ thể dễ hơn. Đầu vào vượt cửa sổ mô hình cần chia đoạn hoặc cắt, nên phần cuối bị bỏ không nên được coi là nội dung đã biểu diễn.</p><p>Giữ từng mục được tạo embedding liên kết với tài liệu cha và phiên bản. Với báo cáo, giữ tiêu đề phần và giải thích xung quanh kết luận mà câu hỏi liên quan. Với tìm mã, giữ tên hàm, giao diện liên quan và hành vi bên cạnh trích đoạn. Điều này cung cấp sản phẩm nguồn cụ thể khi giai đoạn truy xuất trả về ứng viên.</p><h4>Các phiên bản trong họ và cách dùng kết quả</h4><p>NVIDIA mô tả các phiên bản BF16 và NVFP4 của họ 1B. Thẻ mô hình lượng tử hóa cho biết hai bản phát hành dùng chung không gian embedding và khuyến nghị kiểm tra chất lượng truy xuất trên tài liệu đại diện khi thay phiên bản. Biểu diễn chung được công bố là tuyên bố của nhà sản xuất về cặp có tên đó, không phải quy tắc chung cho mọi mô hình có 2048 giá trị đầu ra.</p><p>Kết quả hữu ích là vector truy vấn hoặc bộ sưu tập nguồn đã lập chỉ mục có ghi mô hình, lựa chọn số chiều và cách chuẩn bị. Trả về văn bản ứng viên cùng định danh rồi kiểm tra nó có cung cấp thông tin cần thiết không. Nhà sản xuất lưu ý rõ mô hình truy xuất không bảo đảm tìm đúng đoạn cho mọi câu hỏi; giai đoạn xếp hạng lại hoặc trả lời sau xử lý các ứng viên như nhiệm vụ 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 · Biểu diễn nhúng</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Đầu vào</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Đầu ra</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Ngữ cảnh</dt><dd>32.768 tokens</dd></div><div><dt>Định dạng đầu ra</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th><th>Yêu cầu</th><th>Giá trị &amp; giới hạn</th><th>Mặc định</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>nvidia/nemotron-3-embed-1b:free</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Số mục tối thiểu: 1</div><div>Điều kiện: Lô không rỗng và đồng nhất. ID token là số nguyên không âm.</div><div>Ngân sách đầu vào: Tối đa: 32.768 · Đơn vị văn bản: byte UTF8 · Đơn vị token: phần tử của mảng token</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>integer</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không hỗ trợ</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Tối thiểu: 1</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Không bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>Điều kiện: provider.options bị từ chối</div></td><td data-cell-label=\"Mặc định\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Mặc định</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Tổ hợp tư liệu đầu vào</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Tham số phương thức và vòng đời</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Tham số</th><th>Hợp đồng</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>32768</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Tham số\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Tham số</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Hợp đồng\"><span class=\"card-cell-label\">Hợp đồng</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>Vòng đời: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">Giữ lại chỉ mục và số chiều của mọi vector.</p><p class=\"note-s\">Việc mô hình mang tên đa phương thức không có nghĩa là đường dẫn cụ thể này chấp nhận đối tượng ảnh.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Bảng giá</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.</p><dl data-price-conditions><dt>Chế độ nhanh</dt><dd>Mức giá tiêu chuẩn <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ nhanh</span></dd><dt>Chế độ Flex</dt><dd>Mức giá tiêu chuẩn <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ flex</span></dd><dt>Mức độ suy luận tối đa</dt><dd>Mức giá tiêu chuẩn <span class=\"note-s\">Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Mức phí Ailoot</h4><h4>Giá theo cấu hình</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Cấu hình</th><th>Biểu mức phí</th><th>Phí</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Cấu hình\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Cấu hình</span>Giá cơ sở cho token</th><td data-cell-label=\"Biểu mức phí\"><span class=\"card-cell-label\">Biểu mức phí</span>Mức phí cơ bản</td><td data-cell-label=\"Phí\"><span class=\"card-cell-label\">Phí</span><div><span>Đầu vào · Token đầu vào</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu ra · Token đầu ra</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1993-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1993-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1993-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1993-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Sao chép mã\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1993-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1993-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;nvidia/nemotron-3-embed-1b:free&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1993-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1993-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;nvidia/nemotron-3-embed-1b:free&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Nhận và lưu kết quả</h3><h4>Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất</h5><p class=\"note-s\">Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.</p><p class=\"note-s\">Giữ lại mọi vector kèm chỉ mục của nó. Số lượng vector phải bằng số lượng đầu vào; số chiều phải nhất quán.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc</h5><p class=\"note-s\">Không có điểm cuối tác vụ embedding nào được bổ sung.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Trường phản hồi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Lỗi và bước tiếp theo</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Phản hồi</th><th>Điều kiện</th><th>Bước tiếp theo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Phản hồi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Phản hồi</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Điều kiện\"><span class=\"card-cell-label\">Điều kiện</span>Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ</td><td data-cell-label=\"Bước tiếp theo\"><span class=\"card-cell-label\">Bước tiếp theo</span>Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Bí danh</h3><h4>Bí danh mô hình</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b: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%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree&amp;fmt=embeddings\"><code>nvidia/nemotron-3-embed-1b:free</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|nvidia%2Fnemotron-3-embed-1b%3Afree",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Không có điểm cuối tác vụ embedding nào được bổ sung."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Giữ lại mọi vector kèm chỉ mục của nó. Số lượng vector phải bằng số lượng đầu vào; số chiều phải nhất quán.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32768,
                  "text_unit": "byte UTF8",
                  "token_unit": "phần tử của mảng token"
                },
                "conditions": "Lô không rỗng và đồng nhất. ID token là số nguyên không âm.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options bị từ chối",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Giữ lại chỉ mục và số chiều của mọi vector.",
            "Việc mô hình mang tên đa phương thức không có nghĩa là đường dẫn cụ thể này chấp nhận đối tượng ảnh."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32768,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32768,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-embed-1b:free\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='nvidia/nemotron-3-embed-1b:free',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Chế độ nhanh",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi chọn chế độ nhanh"
          },
          {
            "label": "Chế độ Flex",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi chọn chế độ flex"
          },
          {
            "label": "Mức độ suy luận tối đa",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "486b64c26af8d9b140685484c3111836f1fd06836909551a0e8b20a9a5162698",
    "input_html_sha256": "6d071a8e6b32f228531020540b8580f2ed4ca73dc33bd15eb6f111fb0f2afa8d",
    "private_audit_sha256": "ff3d66bffe4067269b1aee307ab3043f4fb1f5be0462d6dd81aeba7d96c06496",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/",
    "description": "NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B biểu diễn truy vấn và đoạn văn đa ngôn ngữ thành vector 2048 chiều cho tìm kiếm và RAG. Dòng được tài liệu mô tả hỗ trợ chuỗi 32,768 token và kích thước vector rút gọn có chuẩn hóa lại.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/index.md",
    "title": "NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free) — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/nvidia-nemotron-3-embed-1b-u003a-free/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Nemotron 3 Embed 1B là họ embedding văn bản của NVIDIA cho truy xuất đa ngôn ngữ, xuyên ngôn ngữ và độ tương đồng ngữ nghĩa. Mô hình chuyển câu hỏi hoặc đoạn thành vector dense để hệ thống tìm kiếm so sánh với các biểu diễn văn bản khác. Nhà sản xuất đánh giá các bản 1B được mô tả trên ba mươi bốn thiết lập ngôn ngữ và biến thể ngôn ngữ, gồm tiếng Anh, Ả Rập, Trung Quốc, Nga, Nhật, Hàn và Hinglish.\n\n### Bộ mã hóa và biểu diễn\n\nThẻ mô hình của nhà sản xuất mô tả transformer hai chiều được cắt tỉa, phát triển từ Ministral 3. Mô hình có khoảng 1,14 tỷ tham số và lấy trung bình các biểu diễn cấp token để có một embedding cho mỗi văn bản. Đầu ra gốc là vector dấu phẩy động 2048 chiều. Đây là biểu diễn truy xuất, không phải câu trả lời bằng văn bản cho câu hỏi đang được tạo embedding.\n\nNhà sản xuất còn hỗ trợ giữ phần đầu của biểu diễn, chẳng hạn 1024 hoặc 512 chiều. Vector rút ngắn phải được chuẩn hóa L2 lại sau khi cắt. Giữ độ dài biểu diễn đã chọn và cách chuẩn hóa nhất quán giữa phía truy vấn và kho tài liệu của nhiệm vụ tìm kiếm. Độ dài vector và độ dài chuỗi đầu vào là các thuộc tính riêng.\n\n### Chuẩn bị truy vấn và đoạn\n\nQuy ước truy xuất được mô tả dùng “query:” cho câu hỏi và “passage:” cho văn bản tài liệu. Các ví dụ của nhà sản xuất áp dụng vai trò đó trước khi mã hóa rồi so sánh vector đã chuẩn hóa bằng tích vô hướng, tương đương độ tương đồng cosine. Dùng cách chuẩn bị mà quy trình đã chọn yêu cầu thay vì trộn biểu diễn kho tài liệu thô với truy vấn được chuẩn bị khác.\n\nBộ sưu tập thực tế có thể chứa giải thích kỹ thuật, chính sách hoặc tài liệu liên quan đến mã. Câu hỏi về cách hàm xử lý trường hợp cụ thể nên truy xuất đoạn nguồn hoặc trích đoạn mã mô tả hành vi đó. Giữ định danh, tiêu đề và điều kiện liên quan cùng văn bản đoạn thực tế. Vector giúp tìm kiếm ứng viên; nguồn được giữ là thứ người đọc hoặc giai đoạn trả lời RAG sau sử dụng.\n\n### Tài liệu nguồn dài hơn\n\nĐộ dài chuỗi tối đa được mô tả là 32.768 token. Chọn ranh giới đoạn có chủ đích dù mô hình chứa được nhiều văn bản. Phần hoàn chỉnh có thể giữ định nghĩa và ngoại lệ; đoạn tập trung có thể giúp kiểm tra câu trả lời cụ thể dễ hơn. Đầu vào vượt cửa sổ mô hình cần chia đoạn hoặc cắt, nên phần cuối bị bỏ không nên được coi là nội dung đã biểu diễn.\n\nGiữ từng mục được tạo embedding liên kết với tài liệu cha và phiên bản. Với báo cáo, giữ tiêu đề phần và giải thích xung quanh kết luận mà câu hỏi liên quan. Với tìm mã, giữ tên hàm, giao diện liên quan và hành vi bên cạnh trích đoạn. Điều này cung cấp sản phẩm nguồn cụ thể khi giai đoạn truy xuất trả về ứng viên.\n\n### Các phiên bản trong họ và cách dùng kết quả\n\nNVIDIA mô tả các phiên bản BF16 và NVFP4 của họ 1B. Thẻ mô hình lượng tử hóa cho biết hai bản phát hành dùng chung không gian embedding và khuyến nghị kiểm tra chất lượng truy xuất trên tài liệu đại diện khi thay phiên bản. Biểu diễn chung được công bố là tuyên bố của nhà sản xuất về cặp có tên đó, không phải quy tắc chung cho mọi mô hình có 2048 giá trị đầu ra.\n\nKết quả hữu ích là vector truy vấn hoặc bộ sưu tập nguồn đã lập chỉ mục có ghi mô hình, lựa chọn số chiều và cách chuẩn bị. Trả về văn bản ứng viên cùng định danh rồi kiểm tra nó có cung cấp thông tin cần thiết không. Nhà sản xuất lưu ý rõ mô hình truy xuất không bảo đảm tìm đúng đoạn cho mọi câu hỏi; giai đoạn xếp hạng lại hoặc trả lời sau xử lý các ứng viên như nhiệm vụ riêng.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "available": null,
    "canonical_model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
    "capabilities": {
      "context_length": 32768,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Giá theo cấu hình được trình bày đầy đủ trong phần chi tiết."
      }
    ],
    "ctx": 32768,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Trường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Sửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "Không có điểm cuối tác vụ embedding nào được bổ sung."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Giữ lại mọi vector kèm chỉ mục của nó. Số lượng vector phải bằng số lượng đầu vào; số chiều phải nhất quán.",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32768,
                  "text_unit": "byte UTF8",
                  "token_unit": "phần tử của mảng token"
                },
                "conditions": "Lô không rỗng và đồng nhất. ID token là số nguyên không âm.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "Nguồn tài liệu cho phép trường siêu dữ liệu JSON này; ý nghĩa chính xác tại hệ thống nguồn phụ thuộc vào từng mô hình.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options bị từ chối",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "Giữ lại chỉ mục và số chiều của mọi vector.",
            "Việc mô hình mang tên đa phương thức không có nghĩa là đường dẫn cụ thể này chấp nhận đối tượng ảnh."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32768,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": 32768,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"nvidia/nemotron-3-embed-1b:free\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='nvidia/nemotron-3-embed-1b:free',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Chế độ nhanh",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi chọn chế độ nhanh"
          },
          {
            "label": "Chế độ Flex",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi chọn chế độ flex"
          },
          {
            "label": "Mức độ suy luận tối đa",
            "value": "Mức giá tiêu chuẩn",
            "when": "Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)",
    "price": {
      "in": 0,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "nvidia/nemotron-3-embed-1b:free",
    "short": "NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B biểu diễn truy vấn và đoạn văn đa ngôn ngữ thành vector 2048 chiều cho tìm kiếm và RAG. Dòng được tài liệu mô tả hỗ trợ chuỗi 32,768 token và kích thước vector rút gọn có chuẩn hóa lại."
  },
  "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": "NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B biểu diễn truy vấn và đoạn văn đa ngôn ngữ thành vector 2048 chiều cho tìm kiếm và RAG. Dòng được tài liệu mô tả hỗ trợ chuỗi 32,768 token và kích thước vector rút gọn có chuẩn hóa lại.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "886e43cb66337dd0a0c19c2c3661112facae3de81d46f0ea613d60a6b4390c21",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "ffbb973c606b4dbbb5a73b94e72c5f207b19e0fb2894d541a3a7f03560b0a060"
}