Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyage-context-3/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyage-context-3/
Language: zh-hant-tw

# Voyage AI: Voyage Context 3

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## [Voyage AI: Voyage Context 3](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyage-context-3/)

Voyage Context 3 為每個文件區塊建立向量，同時納入該文件其他區塊的脈絡。它支援長篇文件中的精確段落檢索，並提供可選維度與量化嵌入。

- [**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `voyage-context-3`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyage-context-3/#method-0)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

Voyage Context 3 為文件檢索產生具有脈絡的區塊嵌入。每個區塊取得自己的向量，同時模型也考慮同一份文件提供的其他區塊。這讓檢索系統同時表示局部段落與較廣文件脈絡，例如來源其他部分引入的實體或主題。

將各份文件準備為有順序、可讀的文字區塊序列。讓同一文件的區塊保持在一起，並保留原始順序。開發商的脈絡化流程中，每個內層群組含有一個來源的區塊，而不同群組代表不同來源。分組是輸入含義的一部分：它告訴模型哪些周邊文字屬於正在表示的文件。

有用情境是報告開頭指出公司，後續段落解釋其成長。搜尋該公司成長時，同時需要特定段落與文件身分。將原始區塊文字與母文件中繼資料和結果向量一併保留，讓結果顯示段落並連結完整來源。

開發商參考文件記載每個請求合計最多 120,000 個 token，輸入群組不超過 1,000 個，區塊總數不超過 16,000 個。模型指南另列出每個區塊 32,000 個 token 的視窗。準備素材時應區分這些範圍：單一區塊限制與完整請求限制描述不同輸入大小。分割來源後檢查總量，不要假設同一請求中的每個區塊都能用滿個別上限。

文件檢索中，將分組段落指定為文件輸入。將各個搜尋問題準備為自己的查詢群組。開發商建議提供不重疊的文件區塊，讓脈絡化表示攜帶周邊資訊，而不必在每個段落重複文字。寫入索引時，保留文件群組、區塊位置與回傳向量之間的對應。

Voyage Context 3 支援 2,048、1,024、512 與 256 維，並提供浮點、八位元整數與二進位輸出選項。選擇索引表示，再以相同來源文件與問題評估。將所選維度與資料型別和索引一併保留，讓查詢表示與儲存向量維持一致。

將結果向量用於段落搜尋、文件探索，或助理處理報告、研究論文、合約及技術手冊時的檢索階段。結果可指出範圍明確的段落，而來源連結則可存取文件其他部分的定義與適用條件。將文件版本與權限作為應用程式中繼資料，與向量一併保留。

測試同時需要局部細節與文件層級脈絡的問題。加入不同來源的相似段落、只在開頭引入的具名實體，以及證據橫跨多個章節的問題。檢查預期區塊是否被擷取，以及應用程式是否呈現足夠周邊文字供解讀。來源變更時，應有意識地重新生成受影響的文件群組，讓其脈絡化區塊對應同一個一致版本。

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `voyage-context-3`

[`voyage-context-3`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyage-context-3&route=Ultra&caller=voyage-context-3&fmt=embeddings)

Voyage AI /`voyage-context-3`

### 入門

Voyage Context 3 為每個文件區塊建立向量，同時納入該文件其他區塊的脈絡。它支援長篇文件中的精確段落檢索，並提供可選維度與量化嵌入。

接受的輸入

文字

結果

embedding

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings`

輸入

`text`

輸出

`embedding`

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 voyage-context-3 條件: 請使用完全相符的 Ailoot 模型選擇值。 | 預設值— |
| 欄位`input` | 類型`string or array<string>` | 要求必填 | 值與限制 條件: 一段文字或文字清單；請為每個回傳的資料項目及其索引保留對應的向量。 | 預設值— |

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, input |
| 參數`optional` | 規格 |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`conditions` | 規格請使用所選模型傳送文字；保留每個回傳的向量及其索引。 |

生命週期： `synchronous`

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

| 設定 | 費率表 | 費用 |
| --- | --- | --- |
| 設定基礎 token 費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0004** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · 嵌入向量

curl · 儲存所有向量與用量資料

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
cat > request.json <<'JSON'
{
  "model": "voyage-context-3",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}
JSON
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 embeddings.json
# Keep every data item and its index, the full usage object and response headers.
```

### 接收並儲存結果

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`voyage-context-3`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyage-context-3&route=Ultra&caller=voyage-context-3&fmt=embeddings)

#### 方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

#### 相關呼叫用 ID

[`voyage-context-3`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyage-context-3&route=Ultra&caller=voyage-context-3&fmt=embeddings)

FAQ · Voyage AI: Voyage Context 3

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/embeddings` · `voyage-context-3`: `text` → `embedding`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/embeddings` · `voyage-context-3`: `model`, `input`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

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