Source: https://ailoot.ai/models/vi/voyageai-voyage-4-large/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/voyageai-voyage-4-large/
Language: vi

# VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/voyageai-voyage-4-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/voyageai-voyage-4-large/facts.json)

## [VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large](https://ailoot.ai/models/vi/voyageai-voyage-4-large/)

voyage-4-large là mô hình embedding văn bản mixture-of-experts của Voyage AI cho truy xuất đa dụng và đa ngôn ngữ. Vector dùng chung không gian họ Voyage 4, cho phép tìm embedding kho tài liệu từ Large bằng embedding truy vấn tương thích từ các mô hình khác trong cùng họ.

- [**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `voyageai/voyage-4-large`](https://ailoot.ai/models/vi/voyageai-voyage-4-large/#method-0)

Về mô hình

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.

voyage-4-large là mô hình embedding văn bản chủ lực của Voyage AI trong họ Voyage 4. Mô hình biểu diễn đoạn nguồn và truy vấn thành vector số cho truy xuất đa dụng và đa ngôn ngữ. Hai đặc điểm phân biệt là thiết kế mixture-of-experts và không gian embedding chung của voyage-4-large, voyage-4, voyage-4-lite và voyage-4-nano.

#### Không gian chung: chọn riêng kho tài liệu và truy vấn

Nhà sản xuất mô tả truy xuất bất đối xứng: tài liệu có thể được tạo embedding bằng voyage-4-large, trong khi mô hình khác thuộc họ Voyage 4 chuẩn bị vector truy vấn. Ví dụ, kho tài liệu được Large biểu diễn có thể được tìm bằng truy vấn voyage-4. Điều này cho phép chọn mô hình khác nhau cho hai phía tìm kiếm mà vẫn ở trong không gian tương thích được mô tả.

Vì vậy, bộ sưu tập thực tế có thể dùng Large để chuẩn bị các đoạn tài liệu ổn định và chọn mô hình phía truy vấn độc lập. Tài liệu được tạo embedding khi tạo hoặc cập nhật kho, còn truy vấn được vector hóa khi người dùng tìm. Thông báo của họ mô tả thay mô hình truy vấn trong họ tương thích mà không cần vector hóa lại kho tài liệu chỉ vì thay đổi đó. Giữ các vector so sánh có số chiều khớp và biểu diễn mà hệ thống tìm kiếm có thể diễn giải cùng nhau.

#### Thiết kế embedding mixture-of-experts

Lớp feed-forward dense xử lý mỗi token bằng toàn bộ tập tham số. Cách MoE được mô tả cho voyage-4-large dùng bộ định tuyến và các mạng feed-forward chuyên gia, chọn những chuyên gia xử lý mỗi token. Điều này tách tổng năng lực mô hình khỏi các tham số hoạt động cho một token cụ thể. Voyage báo cáo tỷ lệ kích hoạt 1/10 cho thiết kế MoE của mô hình, dùng định tuyến top-k.

Giải thích kỹ thuật của nhà sản xuất còn mô tả hai lựa chọn phát triển. Dung lượng chuyên gia ảnh hưởng việc token vượt mức có bỏ qua lớp chuyên gia bằng đường residual không; nhóm chọn hệ số dung lượng lớn nhất khả thi để tránh giảm chất lượng truy xuất. Ở giai đoạn huấn luyện cuối, tham số bộ định tuyến được đóng băng trước khi gộp mô hình để nội suy các mô hình nguồn không thay đổi định tuyến chọn chuyên gia đã học. Đây là đặc điểm chuẩn bị mô hình, khác với thiết lập độ dài văn bản hoặc cắt khi chuẩn bị đầu vào.

#### Số chiều và biểu diễn đầu ra

Bảng mô hình chính thức quy định cửa sổ ngữ cảnh 32.000 token và các embedding 256, 512, 1024, 2048 chiều có thể chọn, mặc định 1024. Họ dùng học Matryoshka cho kích thước biểu diễn lồng nhau và hỗ trợ các lựa chọn lượng tử hóa: dấu phẩy động 32 bit, số nguyên 8 bit có dấu hoặc không dấu và đầu ra nhị phân đóng gói.

Với đầu ra nhị phân, độ dài danh sách byte trả về bằng một phần tám số chiều đã chọn vì mỗi byte chứa tám bit embedding. Lưu lựa chọn số chiều và kiểu dữ liệu cùng chỉ mục, dùng phương pháp so sánh hỗ trợ biểu diễn đó. Vector nhỏ hơn hoặc nén thay đổi biểu diễn dùng cho tìm kiếm; đánh giá các đoạn liên quan trả về cho câu hỏi thực tế trước khi chọn cho bộ sưu tập.

#### Chuẩn bị đầu vào document và query

Voyage khuyến nghị vai trò document cho đoạn trong kho và vai trò query cho cách diễn đạt tìm kiếm. Lựa chọn vai trò thêm chỉ dẫn truy xuất tương ứng trước khi tạo embedding. Giữ tiêu đề hữu ích, điều kiện và vị trí nguồn của đoạn, rồi lưu vector trả về cùng văn bản gốc và định danh ổn định.

Với bộ sưu tập kiến thức kỹ thuật, câu hỏi về dạng lỗi nên dẫn tới đoạn mô tả dạng đó và điều kiện liên quan. Với bộ sưu tập tài liệu nhiều ngôn ngữ, giữ ngôn ngữ nguồn và đánh giá các câu hỏi, thuật ngữ người dùng sẽ tìm. Bản phát hành bao quát tài liệu truy xuất gồm tài liệu kỹ thuật, hội thoại, tài liệu dài, mã, luật, tài chính và văn bản web. Embedding tìm tài liệu ứng viên; bộ xếp hạng lại hoặc giai đoạn trả lời sau dùng văn bản gốc.

#### Giới hạn ngữ cảnh, batch và cắt

Hướng dẫn hiện tại của nhà sản xuất cho phép tối đa 1.000 chuỗi và tổng 120.000 token đầu vào trong yêu cầu voyage-4-large. Điều này khác hạn mức batch của voyage-4, dù cả hai có cửa sổ 32.000 token cho từng văn bản. Mặc định cắt rút ngắn đầu vào quá dài để vừa; tắt cắt trả về lỗi cho văn bản quá dài.

Chọn ranh giới đoạn có câu trả lời một cách có chủ đích để nguồn dài không mất điều kiện hoặc giới hạn liên quan ở phần cuối bị cắt. Giữ liên kết nguồn khi trả về kết quả tìm kiếm và kiểm tra văn bản ứng viên thực tế thay vì coi khoảng cách vector gần là xác minh nội dung. Tương thích không gian chung áp dụng cho họ văn bản Voyage 4 được mô tả; xử lý đoạn theo ngữ cảnh, embedding ảnh/video và các phiên bản mô hình sau vẫn có quy trình riêng của từng mô hình.

**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings` `voyageai/voyage-4-large`

[`voyageai/voyage-4-large`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=voyageai%2Fvoyage-4-large&route=Ultra&caller=voyageai%2Fvoyage-4-large&fmt=embeddings)

VoyageAI by MongoDB /`voyageai/voyage-4-large`

### Bắt đầu

voyage-4-large là mô hình embedding văn bản mixture-of-experts của Voyage AI cho truy xuất đa dụng và đa ngôn ngữ. Vector dùng chung không gian họ Voyage 4, cho phép tìm embedding kho tài liệu từ Large bằng embedding truy vấn tương thích từ các mô hình khác trong cùng họ.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản · token\_ids

Kết quả

embedding

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng** `POST /v1/embeddings`

Đầu vào

`text`, `token_ids`

Đầu ra

`embedding`

Ngữ cảnh

32.000 tokens

Định dạng đầu ra

json

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn voyageai/voyage-4-large | Mặc định— |
| Trường`input` | Loại`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 Điều kiện: Lô không rỗng và đồng nhất. ID token là số nguyên không âm. Ngân sách đầu vào: Tối đa: 32.000 · Đơn vị văn bản: byte UTF8 · Đơn vị token: phần tử của mảng token | Mặc định— |
| Trường`encoding_format` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn float | Mặc địnhfloat |
| Trường`dimensions` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông hỗ trợ | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 | Mặc định— |
| Trường`user` | Loại`json_value` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn 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. | Mặc định— |
| Trường`session_id` | Loại`json_value` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn 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. | Mặc định— |
| Trường`trace` | Loại`json_value` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn 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. | Mặc định— |
| Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối | Mặc định— |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**text\_to\_embedding**

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, input |
| Tham số`input_shapes` | Hợp đồngstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Tham số`encoding_format` | Hợp đồngfloat |
| Tham số`dimensions_override` | Hợp đồngfalse |
| Tham số`max_input_budget_units` | Hợp đồng32000 |
| Tham số`multimodal_objects` | Hợp đồngfalse |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext, token\_ids |

Vòng đời: `synchronous_json`

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.

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
| --- | --- | --- |
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.00024** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **—** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token |

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. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "voyageai/voyage-4-large", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='voyageai/voyage-4-large',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · Biểu diễn nhúng

json

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.

Giữ lại mọi vector kèm chỉ mục của nó. Số lượng vector phải bằng số lượng đầu vào; số chiều phải nhất quán.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Không có điểm cuối tác vụ embedding nào được bổ sung.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`object` | Loạistring |
| Trường`model` | Loạistring |
| Trường`data[].index` | Loạiinteger |
| Trường`data[].embedding` | Loạifinite float\[\] |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
| --- | --- | --- |
| Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`voyageai/voyage-4-large`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=voyageai%2Fvoyage-4-large&route=Ultra&caller=voyageai%2Fvoyage-4-large&fmt=embeddings)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`voyageai/voyage-4-large`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=voyageai%2Fvoyage-4-large&route=Ultra&caller=voyageai%2Fvoyage-4-large&fmt=embeddings)

FAQ · VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/embeddings` · `voyageai/voyage-4-large`: `text`, `token_ids` → `embedding`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/embeddings` · `voyageai/voyage-4-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/embeddings` · `voyageai/voyage-4-large`: `ctx`: `32000`; `input.budget.maximum`: `32000` (byte UTF8); `input.min_items`: `1`

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

## Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

## Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao

Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.

Mã giảm đến 50%

Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.

Chi phí trong lịch sử

Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

[Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/)

## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại

Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.

Giấy phép bán lại

Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.

Tài liệu trên website

Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

[Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi)

## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty





Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục.





Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.





Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.