Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyage-finance-2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyage-finance-2/
Language: zh-hant-tw

# Voyage AI: Voyage Finance 2

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## [Voyage AI: Voyage Finance 2](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyage-finance-2/)

Voyage Finance 2 為金融文字建立嵌入，用於文件檢索與 RAG。其 32,000 個 token 的視窗與 1,024 維向量，支援申報文件、財務報告及財經新聞搜尋，同時讓結果連結原始證據。

- [**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `voyage-finance-2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/voyage-finance-2/#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 Finance 2 是專門檢索金融素材的文字嵌入模型。它將提供段落與搜尋問題轉成向量，協助應用程式定位相關來源文字。開發商的金融評估包括公開申報文件、財務報告、企業新聞及金融問答素材，反映這個版本尋找領域相關證據的重點。

準備語料時，讓金融含義在擷取後仍保留。將數字與標籤、期間、單位及周邊解釋放在一起。沒有公司名稱或報告期間的營收值，很難在搜尋結果中正確解讀。表格轉成文字時，保留列標題與欄標題，並指出哪些值屬於同一組。保留原始文件及頁面或章節位置，供檢閱使用。

模型支援 32,000 個 token 的上下文視窗，回傳 1,024 維嵌入。使用可用輸入空間容納完整可理解的段落，同時選擇符合預定結果的邊界。單一廣泛章節可協助定位報告；範圍明確的段落則可顯示回答問題的具體陳述。索引中繼資料應同時保留文件關係與段落位置。

撰寫檢索問題時，加入對任務重要的區別。「什麼解釋了最近已公布季度的營業利益率變動？」所需段落，與只問利益率數值的問題不同。已知時，加入公司、報告期間或事業部門。使用日期相近、術語相似的文件測試相近問題，觀察是否回傳正確證據。

語料與搜尋查詢應使用相同模型建立嵌入。讓每個輸出向量對應輸入段落，再用檢索結果顯示原始文字與來源參考。金融助理可將選定證據傳到答案生成步驟，同時保留檢查任何金額或解釋所需的引用。

應用程式需要區分時，透過中繼資料分開報告、新聞與解說素材。發布日期與報告期間應分開儲存；兩者描述金融紀錄的不同面向。文件修訂時，保留版本關係並更新受影響段落，讓搜尋結果引導到預定來源。

使用答案依賴金融術語與文件脈絡的問題評估系統。有用情況包括解釋變動的段落、包含所需值的表格，以及在不同期間使用同一指標的多份報告。檢查回傳文字是否包含足夠資訊，能識別相關實體與期間，而不必從查詢猜測。

模型為金融知識庫、研究封存或證據選擇流程提供檢索向量。將數字驗證與底層文件閱讀保留在應用程式檢閱流程中。相關段落是檢查值、關係或主張的起點；最終解釋仍應以來源內容為依據。保留附預期段落的真實問題集合，讓擷取與索引改善能在相同金融任務上評估。

**Ailoot Ultra · 嵌入向量** `POST /v1/embeddings` `voyage-finance-2`

[`voyage-finance-2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyage-finance-2&route=Ultra&caller=voyage-finance-2&fmt=embeddings)

Voyage AI /`voyage-finance-2`

### 入門

Voyage Finance 2 為金融文字建立嵌入，用於文件檢索與 RAG。其 32,000 個 token 的視窗與 1,024 維向量，支援申報文件、財務報告及財經新聞搜尋，同時讓結果連結原始證據。

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-finance-2 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-finance-2",
  "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-finance-2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyage-finance-2&route=Ultra&caller=voyage-finance-2&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-finance-2`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=voyage-finance-2&route=Ultra&caller=voyage-finance-2&fmt=embeddings)

FAQ · Voyage AI: Voyage Finance 2

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/embeddings` · `voyage-finance-2`: `text` → `embedding`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/embeddings` · `voyage-finance-2`: `model`, `input`

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

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購買時輸入代碼，價格依活動重算。

歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

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