{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3-Embedding-4B là phiên bản embedding văn bản 4B trong dòng mô hình embedding và xếp hạng lại của Qwen. Được xây dựng trên mô hình nền tảng Qwen3 dạng đặc, mô hình chuyển một đoạn văn bản thành biểu diễn số về ý nghĩa của nó. Qwen xác định các ứng dụng gồm truy xuất văn bản, truy xuất mã, phân loại, phân cụm và khai thác cặp văn bản song ngữ. Mô hình hữu ích khi ứng dụng cần tìm các đoạn liên quan, nhóm bản ghi tương tự hoặc so sánh văn bản giữa các ngôn ngữ. Đầu ra của mô hình là vectơ embedding, không phải câu trả lời hội thoại hay tài liệu được viết lại.</p><p>Phiên bản này có độ dài chuỗi 32K token và số chiều embedding tối đa 2.560. Mô hình hỗ trợ số chiều đầu ra tùy chỉnh từ 32 đến 2.560 thông qua Matryoshka Representation Learning. Độ dài vectơ được chọn ảnh hưởng đến cách lưu và so sánh biểu diễn, vì vậy hãy giữ nhất quán giữa vectơ truy vấn và vectơ tài liệu trong cùng một tập dữ liệu. Qwen3-Embedding-8B có kích thước mô hình khác và tối đa 4.096 chiều; cả kích thước đầu ra lẫn định danh của mô hình 8B đều không áp dụng sang phiên bản 4B này. Chỉ mục hiện có cần giữ các lựa chọn biểu diễn nhất quán của riêng nó.</p><p>Nhà sản xuất mô tả khả năng hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, bao gồm ngôn ngữ lập trình, với truy xuất đa ngôn ngữ, xuyên ngôn ngữ và truy xuất mã. Ví dụ, tìm kiếm trong trung tâm trợ giúp có thể so sánh câu hỏi của người dùng với các đoạn viết bằng nhiều ngôn ngữ rồi trả về những đoạn gốc phù hợp với chủ đề. Tìm kiếm mã có thể so sánh mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên với các hàm liên quan và tài liệu của chúng. Giữ tiêu đề có ý nghĩa, thuật ngữ chuyên ngành và mã định danh khi chuẩn bị văn bản, đồng thời giữ mỗi đoạn được biểu diễn gắn với nguồn để ứng dụng có thể hiển thị nội dung phù hợp.</p><p>Qwen3-Embedding-4B có khả năng sử dụng chỉ dẫn. Qwen khuyến nghị cung cấp cho mỗi truy vấn một câu mô tả tác vụ, được điều chỉnh theo mối quan hệ truy xuất mong muốn, và khuyến nghị dùng chỉ dẫn tiếng Anh cho các tình huống đa ngôn ngữ. Ví dụ trực tiếp đặt Instruct: trước phần mô tả tác vụ và Query: trước văn bản truy vấn. Các tài liệu cần truy xuất được mã hóa mà không kèm chỉ dẫn dành cho truy vấn đó. Một chỉ dẫn thực tế tự xây dựng có thể yêu cầu tìm các đoạn tài liệu giải thích lỗi đã báo hoặc tìm đoạn mã nguồn thực hiện hành vi được mô tả. Cách này hướng biểu diễn vào câu hỏi của ứng dụng thay vì yêu cầu mô hình viết câu trả lời.</p><p>Các ví dụ chính thức mã hóa văn bản truy vấn và tài liệu, so sánh embedding của chúng bằng độ tương đồng cosin và minh họa việc gộp biểu diễn từ trạng thái ẩn của token cuối rồi chuẩn hóa. Trong ví dụ ở mức thấp hơn đó, đầu vào được cắt theo thiết lập 8.192 token đã chọn; độ dài chuỗi của mô hình trong tài liệu vẫn là 32K. Với tài liệu dài, xác định những đoạn cần biểu diễn và bảo đảm việc cắt đầu vào không âm thầm bỏ mất phần truy vấn cần. Lưu vectơ cùng tham chiếu nguồn ổn định, so sánh truy vấn đã chuẩn bị với tập dữ liệu và trả về các đoạn liên quan theo thứ tự tương đồng.</p><p>Mô hình embedding của Qwen sử dụng cách tiếp cận bộ mã hóa kép, còn các mô hình xếp hạng lại riêng sử dụng bộ mã hóa chéo để đánh giá cặp truy vấn–tài liệu. Bản công bố mô tả việc kết hợp các mô-đun này: embedding tìm ứng viên ban đầu, rồi mô hình xếp hạng lại có thể tinh chỉnh thứ tự. Bản thân Qwen3-Embedding-4B cung cấp biểu diễn của một văn bản đơn lẻ. Vectơ của nó không phải điểm xếp hạng lại, một khẳng định đã được xác minh hay câu trả lời được tạo ra. Nếu quy trình cuối trả lời câu hỏi từ nội dung truy xuất, các đoạn nguồn được chọn vẫn là bằng chứng chuyển cho bước sau.</p>",
  "aboutText": "Qwen3-Embedding-4B là phiên bản embedding văn bản 4B trong dòng mô hình embedding và xếp hạng lại của Qwen. Được xây dựng trên mô hình nền tảng Qwen3 dạng đặc, mô hình chuyển một đoạn văn bản thành biểu diễn số về ý nghĩa của nó. Qwen xác định các ứng dụng gồm truy xuất văn bản, truy xuất mã, phân loại, phân cụm và khai thác cặp văn bản song ngữ. Mô hình hữu ích khi ứng dụng cần tìm các đoạn liên quan, nhóm bản ghi tương tự hoặc so sánh văn bản giữa các ngôn ngữ. Đầu ra của mô hình là vectơ embedding, không phải câu trả lời hội thoại hay tài liệu được viết lại.\n\nPhiên bản này có độ dài chuỗi 32K token và số chiều embedding tối đa 2.560. Mô hình hỗ trợ số chiều đầu ra tùy chỉnh từ 32 đến 2.560 thông qua Matryoshka Representation Learning. Độ dài vectơ được chọn ảnh hưởng đến cách lưu và so sánh biểu diễn, vì vậy hãy giữ nhất quán giữa vectơ truy vấn và vectơ tài liệu trong cùng một tập dữ liệu. Qwen3-Embedding-8B có kích thước mô hình khác và tối đa 4.096 chiều; cả kích thước đầu ra lẫn định danh của mô hình 8B đều không áp dụng sang phiên bản 4B này. Chỉ mục hiện có cần giữ các lựa chọn biểu diễn nhất quán của riêng nó.\n\nNhà sản xuất mô tả khả năng hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, bao gồm ngôn ngữ lập trình, với truy xuất đa ngôn ngữ, xuyên ngôn ngữ và truy xuất mã. Ví dụ, tìm kiếm trong trung tâm trợ giúp có thể so sánh câu hỏi của người dùng với các đoạn viết bằng nhiều ngôn ngữ rồi trả về những đoạn gốc phù hợp với chủ đề. Tìm kiếm mã có thể so sánh mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên với các hàm liên quan và tài liệu của chúng. Giữ tiêu đề có ý nghĩa, thuật ngữ chuyên ngành và mã định danh khi chuẩn bị văn bản, đồng thời giữ mỗi đoạn được biểu diễn gắn với nguồn để ứng dụng có thể hiển thị nội dung phù hợp.\n\nQwen3-Embedding-4B có khả năng sử dụng chỉ dẫn. Qwen khuyến nghị cung cấp cho mỗi truy vấn một câu mô tả tác vụ, được điều chỉnh theo mối quan hệ truy xuất mong muốn, và khuyến nghị dùng chỉ dẫn tiếng Anh cho các tình huống đa ngôn ngữ. Ví dụ trực tiếp đặt Instruct: trước phần mô tả tác vụ và Query: trước văn bản truy vấn. Các tài liệu cần truy xuất được mã hóa mà không kèm chỉ dẫn dành cho truy vấn đó. Một chỉ dẫn thực tế tự xây dựng có thể yêu cầu tìm các đoạn tài liệu giải thích lỗi đã báo hoặc tìm đoạn mã nguồn thực hiện hành vi được mô tả. Cách này hướng biểu diễn vào câu hỏi của ứng dụng thay vì yêu cầu mô hình viết câu trả lời.\n\nCác ví dụ chính thức mã hóa văn bản truy vấn và tài liệu, so sánh embedding của chúng bằng độ tương đồng cosin và minh họa việc gộp biểu diễn từ trạng thái ẩn của token cuối rồi chuẩn hóa. Trong ví dụ ở mức thấp hơn đó, đầu vào được cắt theo thiết lập 8.192 token đã chọn; độ dài chuỗi của mô hình trong tài liệu vẫn là 32K. Với tài liệu dài, xác định những đoạn cần biểu diễn và bảo đảm việc cắt đầu vào không âm thầm bỏ mất phần truy vấn cần. Lưu vectơ cùng tham chiếu nguồn ổn định, so sánh truy vấn đã chuẩn bị với tập dữ liệu và trả về các đoạn liên quan theo thứ tự tương đồng.\n\nMô hình embedding của Qwen sử dụng cách tiếp cận bộ mã hóa kép, còn các mô hình xếp hạng lại riêng sử dụng bộ mã hóa chéo để đánh giá cặp truy vấn–tài liệu. Bản công bố mô tả việc kết hợp các mô-đun này: embedding tìm ứng viên ban đầu, rồi mô hình xếp hạng lại có thể tinh chỉnh thứ tự. Bản thân Qwen3-Embedding-4B cung cấp biểu diễn của một văn bản đơn lẻ. Vectơ của nó không phải điểm xếp hạng lại, một khẳng định đã được xác minh hay câu trả lời được tạo ra. Nếu quy trình cuối trả lời câu hỏi từ nội dung truy xuất, các đoạn nguồn được chọn vẫn là bằng chứng chuyển cho bước sau.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "9a9a51e9e264c50f608754a73d1a260a604e5b8417df12dc9c511f98e4130c5c",
    "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\">Al</span><h2 id=\"sheet-title\">Qwen: Qwen3 Embedding 4B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Đóng\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Alibaba /</span><code>qwen/qwen3-embedding-4b</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|qwen%2Fqwen3-embedding-4b\">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\">Qwen3-Embedding-4B biểu diễn văn bản bằng vectơ ngữ nghĩa để truy xuất đa ngôn ngữ, tìm kiếm mã, phân loại và phân cụm. Mô hình 4B này hỗ trợ độ dài chuỗi 32K token và số chiều vectơ tùy chỉnh từ 32 đến 2.560.</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>Qwen3-Embedding-4B là phiên bản embedding văn bản 4B trong dòng mô hình embedding và xếp hạng lại của Qwen. Được xây dựng trên mô hình nền tảng Qwen3 dạng đặc, mô hình chuyển một đoạn văn bản thành biểu diễn số về ý nghĩa của nó. Qwen xác định các ứng dụng gồm truy xuất văn bản, truy xuất mã, phân loại, phân cụm và khai thác cặp văn bản song ngữ. Mô hình hữu ích khi ứng dụng cần tìm các đoạn liên quan, nhóm bản ghi tương tự hoặc so sánh văn bản giữa các ngôn ngữ. Đầu ra của mô hình là vectơ embedding, không phải câu trả lời hội thoại hay tài liệu được viết lại.</p><p>Phiên bản này có độ dài chuỗi 32K token và số chiều embedding tối đa 2.560. Mô hình hỗ trợ số chiều đầu ra tùy chỉnh từ 32 đến 2.560 thông qua Matryoshka Representation Learning. Độ dài vectơ được chọn ảnh hưởng đến cách lưu và so sánh biểu diễn, vì vậy hãy giữ nhất quán giữa vectơ truy vấn và vectơ tài liệu trong cùng một tập dữ liệu. Qwen3-Embedding-8B có kích thước mô hình khác và tối đa 4.096 chiều; cả kích thước đầu ra lẫn định danh của mô hình 8B đều không áp dụng sang phiên bản 4B này. Chỉ mục hiện có cần giữ các lựa chọn biểu diễn nhất quán của riêng nó.</p><p>Nhà sản xuất mô tả khả năng hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, bao gồm ngôn ngữ lập trình, với truy xuất đa ngôn ngữ, xuyên ngôn ngữ và truy xuất mã. Ví dụ, tìm kiếm trong trung tâm trợ giúp có thể so sánh câu hỏi của người dùng với các đoạn viết bằng nhiều ngôn ngữ rồi trả về những đoạn gốc phù hợp với chủ đề. Tìm kiếm mã có thể so sánh mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên với các hàm liên quan và tài liệu của chúng. Giữ tiêu đề có ý nghĩa, thuật ngữ chuyên ngành và mã định danh khi chuẩn bị văn bản, đồng thời giữ mỗi đoạn được biểu diễn gắn với nguồn để ứng dụng có thể hiển thị nội dung phù hợp.</p><p>Qwen3-Embedding-4B có khả năng sử dụng chỉ dẫn. Qwen khuyến nghị cung cấp cho mỗi truy vấn một câu mô tả tác vụ, được điều chỉnh theo mối quan hệ truy xuất mong muốn, và khuyến nghị dùng chỉ dẫn tiếng Anh cho các tình huống đa ngôn ngữ. Ví dụ trực tiếp đặt Instruct: trước phần mô tả tác vụ và Query: trước văn bản truy vấn. Các tài liệu cần truy xuất được mã hóa mà không kèm chỉ dẫn dành cho truy vấn đó. Một chỉ dẫn thực tế tự xây dựng có thể yêu cầu tìm các đoạn tài liệu giải thích lỗi đã báo hoặc tìm đoạn mã nguồn thực hiện hành vi được mô tả. Cách này hướng biểu diễn vào câu hỏi của ứng dụng thay vì yêu cầu mô hình viết câu trả lời.</p><p>Các ví dụ chính thức mã hóa văn bản truy vấn và tài liệu, so sánh embedding của chúng bằng độ tương đồng cosin và minh họa việc gộp biểu diễn từ trạng thái ẩn của token cuối rồi chuẩn hóa. Trong ví dụ ở mức thấp hơn đó, đầu vào được cắt theo thiết lập 8.192 token đã chọn; độ dài chuỗi của mô hình trong tài liệu vẫn là 32K. Với tài liệu dài, xác định những đoạn cần biểu diễn và bảo đảm việc cắt đầu vào không âm thầm bỏ mất phần truy vấn cần. Lưu vectơ cùng tham chiếu nguồn ổn định, so sánh truy vấn đã chuẩn bị với tập dữ liệu và trả về các đoạn liên quan theo thứ tự tương đồng.</p><p>Mô hình embedding của Qwen sử dụng cách tiếp cận bộ mã hóa kép, còn các mô hình xếp hạng lại riêng sử dụng bộ mã hóa chéo để đánh giá cặp truy vấn–tài liệu. Bản công bố mô tả việc kết hợp các mô-đun này: embedding tìm ứng viên ban đầu, rồi mô hình xếp hạng lại có thể tinh chỉnh thứ tự. Bản thân Qwen3-Embedding-4B cung cấp biểu diễn của một văn bản đơn lẻ. Vectơ của nó không phải điểm xếp hạng lại, một khẳng định đã được xác minh hay câu trả lời được tạo ra. Nếu quy trình cuối trả lời câu hỏi từ nội dung truy xuất, các đoạn nguồn được chọn vẫn là bằng chứng chuyển cho bước sau.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Có trên Ailoot · đầu vào &amp; phương thức</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Đầu vào</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>Đầu ra</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>Định dạng đầu ra</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Trường</th><th>Loại</th><th>Yêu cầu</th><th>Giá trị &amp; giới hạn</th><th>Mặc định</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Trường\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Trường</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Loại\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Loại</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Yêu cầu\"><span class=\"card-cell-label\">Yêu cầu</span>Bắt buộc</td><td data-cell-label=\"Giá trị &amp; giới hạn\"><span class=\"card-cell-label\">Giá trị &amp; giới hạn</span><div>qwen/qwen3-embedding-4b</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>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ nhanh</span></dd><dt>Chế độ Flex</dt><dd>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi chọn chế độ flex</span></dd><dt>Mức độ suy luận tối đa</dt><dd>Chưa chỉ định <span class=\"note-s\">Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Mức phí Ailoot</h4><h4>Giá theo cấu hình</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Cấu hình</th><th>Biểu mức phí</th><th>Phí</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Cấu hình\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Cấu hình</span>Giá cơ sở cho token</th><td data-cell-label=\"Biểu mức phí\"><span class=\"card-cell-label\">Biểu mức phí</span>Mức phí cơ bản</td><td data-cell-label=\"Phí\"><span class=\"card-cell-label\">Phí</span><div><span>Đầu vào · Token đầu vào</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu ra · Token đầu ra</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. <a href=\"/docs/vi/billing/reserve/\">Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Ví dụ yêu cầu</h3><h4>Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Các phiên bản mã\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2402-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2402-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2402-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2402-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-2402-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2402-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;qwen/qwen3-embedding-4b&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-2402-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2402-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;qwen/qwen3-embedding-4b&#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=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>qwen/qwen3-embedding-4b</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=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>qwen/qwen3-embedding-4b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|qwen%2Fqwen3-embedding-4b",
      "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": [
                  "qwen/qwen3-embedding-4b"
                ],
                "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"qwen/qwen3-embedding-4b\", \"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='qwen/qwen3-embedding-4b',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "e6d325fae678b5048e0404419b31876d3f04c2e752f00f37d55e5917b31d60f7",
    "input_html_sha256": "d5cfe184f1b92b1b034883884b60ef15fb4f29e111fed771bd5ff2b0a3e8b86b",
    "private_audit_sha256": "68af2ef2a51fa4fdeacf7e21b33a63c23b2eea03a051860569d7ab8e4e954950",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/vi/qwen-qwen3-embedding-4b/",
    "description": "Qwen3-Embedding-4B biểu diễn văn bản bằng vectơ ngữ nghĩa để truy xuất đa ngôn ngữ, tìm kiếm mã, phân loại và phân cụm. Mô hình 4B này hỗ trợ độ dài chuỗi 32K token và số chiều vectơ tùy chỉnh từ 32 đến 2.560.",
    "locale": "vi",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/vi/qwen-qwen3-embedding-4b/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Embedding 4B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/vi/qwen-qwen3-embedding-4b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3-Embedding-4B là phiên bản embedding văn bản 4B trong dòng mô hình embedding và xếp hạng lại của Qwen. Được xây dựng trên mô hình nền tảng Qwen3 dạng đặc, mô hình chuyển một đoạn văn bản thành biểu diễn số về ý nghĩa của nó. Qwen xác định các ứng dụng gồm truy xuất văn bản, truy xuất mã, phân loại, phân cụm và khai thác cặp văn bản song ngữ. Mô hình hữu ích khi ứng dụng cần tìm các đoạn liên quan, nhóm bản ghi tương tự hoặc so sánh văn bản giữa các ngôn ngữ. Đầu ra của mô hình là vectơ embedding, không phải câu trả lời hội thoại hay tài liệu được viết lại.\n\nPhiên bản này có độ dài chuỗi 32K token và số chiều embedding tối đa 2.560. Mô hình hỗ trợ số chiều đầu ra tùy chỉnh từ 32 đến 2.560 thông qua Matryoshka Representation Learning. Độ dài vectơ được chọn ảnh hưởng đến cách lưu và so sánh biểu diễn, vì vậy hãy giữ nhất quán giữa vectơ truy vấn và vectơ tài liệu trong cùng một tập dữ liệu. Qwen3-Embedding-8B có kích thước mô hình khác và tối đa 4.096 chiều; cả kích thước đầu ra lẫn định danh của mô hình 8B đều không áp dụng sang phiên bản 4B này. Chỉ mục hiện có cần giữ các lựa chọn biểu diễn nhất quán của riêng nó.\n\nNhà sản xuất mô tả khả năng hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, bao gồm ngôn ngữ lập trình, với truy xuất đa ngôn ngữ, xuyên ngôn ngữ và truy xuất mã. Ví dụ, tìm kiếm trong trung tâm trợ giúp có thể so sánh câu hỏi của người dùng với các đoạn viết bằng nhiều ngôn ngữ rồi trả về những đoạn gốc phù hợp với chủ đề. Tìm kiếm mã có thể so sánh mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên với các hàm liên quan và tài liệu của chúng. Giữ tiêu đề có ý nghĩa, thuật ngữ chuyên ngành và mã định danh khi chuẩn bị văn bản, đồng thời giữ mỗi đoạn được biểu diễn gắn với nguồn để ứng dụng có thể hiển thị nội dung phù hợp.\n\nQwen3-Embedding-4B có khả năng sử dụng chỉ dẫn. Qwen khuyến nghị cung cấp cho mỗi truy vấn một câu mô tả tác vụ, được điều chỉnh theo mối quan hệ truy xuất mong muốn, và khuyến nghị dùng chỉ dẫn tiếng Anh cho các tình huống đa ngôn ngữ. Ví dụ trực tiếp đặt Instruct: trước phần mô tả tác vụ và Query: trước văn bản truy vấn. Các tài liệu cần truy xuất được mã hóa mà không kèm chỉ dẫn dành cho truy vấn đó. Một chỉ dẫn thực tế tự xây dựng có thể yêu cầu tìm các đoạn tài liệu giải thích lỗi đã báo hoặc tìm đoạn mã nguồn thực hiện hành vi được mô tả. Cách này hướng biểu diễn vào câu hỏi của ứng dụng thay vì yêu cầu mô hình viết câu trả lời.\n\nCác ví dụ chính thức mã hóa văn bản truy vấn và tài liệu, so sánh embedding của chúng bằng độ tương đồng cosin và minh họa việc gộp biểu diễn từ trạng thái ẩn của token cuối rồi chuẩn hóa. Trong ví dụ ở mức thấp hơn đó, đầu vào được cắt theo thiết lập 8.192 token đã chọn; độ dài chuỗi của mô hình trong tài liệu vẫn là 32K. Với tài liệu dài, xác định những đoạn cần biểu diễn và bảo đảm việc cắt đầu vào không âm thầm bỏ mất phần truy vấn cần. Lưu vectơ cùng tham chiếu nguồn ổn định, so sánh truy vấn đã chuẩn bị với tập dữ liệu và trả về các đoạn liên quan theo thứ tự tương đồng.\n\nMô hình embedding của Qwen sử dụng cách tiếp cận bộ mã hóa kép, còn các mô hình xếp hạng lại riêng sử dụng bộ mã hóa chéo để đánh giá cặp truy vấn–tài liệu. Bản công bố mô tả việc kết hợp các mô-đun này: embedding tìm ứng viên ban đầu, rồi mô hình xếp hạng lại có thể tinh chỉnh thứ tự. Bản thân Qwen3-Embedding-4B cung cấp biểu diễn của một văn bản đơn lẻ. Vectơ của nó không phải điểm xếp hạng lại, một khẳng định đã được xác minh hay câu trả lời được tạo ra. Nếu quy trình cuối trả lời câu hỏi từ nội dung truy xuất, các đoạn nguồn được chọn vẫn là bằng chứng chuyển cho bước sau.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Alibaba",
    "available": null,
    "canonical_model": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "capabilities": {
      "context_length": 32768,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "Giá theo cấu hình được trình bày đầy đủ trong phần chi tiết."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "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": [
                  "qwen/qwen3-embedding-4b"
                ],
                "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": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Giá cơ sở cho token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"qwen/qwen3-embedding-4b\", \"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='qwen/qwen3-embedding-4b',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Qwen: Qwen3 Embedding 4B",
    "price": {
      "in": 0.04,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.04,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "short": "Qwen3-Embedding-4B biểu diễn văn bản bằng vectơ ngữ nghĩa để truy xuất đa ngôn ngữ, tìm kiếm mã, phân loại và phân cụm. Mô hình 4B này hỗ trợ độ dài chuỗi 32K token và số chiều vectơ tùy chỉnh từ 32 đến 2.560."
  },
  "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": "Qwen3-Embedding-4B biểu diễn văn bản bằng vectơ ngữ nghĩa để truy xuất đa ngôn ngữ, tìm kiếm mã, phân loại và phân cụm. Mô hình 4B này hỗ trợ độ dài chuỗi 32K token và số chiều vectơ tùy chỉnh từ 32 đến 2.560.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "afabf433951f8ba6bbea686e0f5b6b6586fce38d8384b39074a6294b5ee870e6",
    "renderer_sha256": "64a62299639eb843877e9ec5c95e32bf22bac3acfe230f6f502c5c3aa186f9c1"
  },
  "sourceRevision": "1a6958341db9eb7ce0b5de6f6e90cfe3b84249b36fab1e0a6a00d96355d315fb"
}