Voyage: Voyage Law 2
voyage-law-2- Entrada / Salida
- $0.12 / $0.00
- Contexto
- 16K
- Modalidades
- Incrustación
Sobre Voyage Law 2
Voyage Law 2 es un modelo de embedding de Voyage AI optimizado para la recuperación legal y la generación aumentada por recuperación (RAG). Admite la búsqueda en contratos, legislación y materiales de casos, así como la recopilación de contexto relevante para una aplicación posterior. Los vectores son de 1024 dimensiones y su límite de entrada es la mitad que el de los modelos de la Serie 4, por lo que los documentos legales extensos deben dividirse en secciones.
Puntos fuertes
- Voyage lo optimiza para la recuperación legal y RAG.
- Se enfoca en contratos, legislación y materiales de casos, donde la redacción es fundamental para la relevancia.
- Cada embedding tiene 1024 dimensiones, lo que fija el almacenamiento por vector.
- Funciona con el flujo de trabajo estándar de incrustar-luego-buscar (embed-then-search) utilizando tipos de entrada de consulta y documento.
Cuándo buscar otra opción
- Su límite de entrada es más corto que el de los modelos de la Serie 4, por lo que los documentos largos deben fragmentarse con mayor precisión.
- Como especialista legal, puede tener un rendimiento inferior a Voyage 4 Large en corpus de temas mixtos; verifique con sus propios datos.
Primeros pasos
Crear clave API
Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.
Envía tu primera solicitud
Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.
IncrustaciónEndpoint de TokenLabPOST/v1/embeddingscurl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "encoding_format": "float", "model": "voyage-law-2", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog." }'
Parámetros
Incrustación
| Parámetro | Valores y límites | Predeterminado | Notas |
|---|---|---|---|
encoding_format | No especificado | No especificado | This field is accepted. The current public contract does not specify a complete value range or list. No additional values are promised. The omitted-field default is not verified. |
input | Entradas: ≥ 1, ≤ 1000 | No especificado | No especificado |
Precios
El precio Verified se aplica a Verified, que cuesta menos en la mayoría de los modelos. El precio Official es el precio publicado por el fabricante del modelo y se aplica a la ruta Official, más fiable. Auto factura la ruta que completa la solicitud.
Incrustación
Por 1M Token- Precio Official
- Entrada $0.12 / Salida $0.00
- Precio Verified
- —
- Descuento
- —
| Precio OfficialPor 1M Token | Precio VerifiedPor 1M Token | Descuento | |
|---|---|---|---|
| Incrustación | Entrada $0.12 / Salida $0.00 | — | — |
Uso y actividad
La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.
Uso y disponibilidad
Últimas 24 horas- Solicitudes
- Tasa de éxito
- Latencia P95
- Total de tokens
Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.
Abrir en Console
Abre Voyage Law 2 en Console con un prompt listo para editar o enviar.
Ayúdame a probar voyage-law-2 con embedding en /v1/embeddings. Muestra el resultado y el coste.
Casos de uso
Búsqueda de cláusulas
Incruste secciones de contratos para que un revisor pueda encontrar cada cláusula de rescisión, indemnización o responsabilidad en todo un repositorio.
Investigación de jurisprudencia
Busque en decisiones pasadas pasajes que coincidan con un patrón de hechos descrito en lenguaje sencillo.
Fundamentación para asistentes legales
Recupere pasajes de estatutos o contratos para que un modelo de chat los cite al responder a la pregunta de un abogado.
Ejemplos de prompts
Incruste la consulta: cláusulas que permiten la rescisión unilateral sin causa.
Incruste esta sección de indemnización como un documento para el índice de contratos.
Incruste la consulta: jurisprudencia sobre limitación de responsabilidad por brechas de datos.
Este modelo tiene precio condicional. Los totales mensuales de tokens por sí solos no producen una estimación fiable; use el precio detallado según la especificación de la solicitud, la caché y la ventana aplicable.
FAQ
¿Para qué sirve Voyage Law 2?
Recuperación legal y RAG, según Voyage. Incrusta texto legal para que los contratos, la legislación y los materiales de casos puedan buscarse por significado, y para que los pasajes relevantes puedan entregarse a un modelo de lenguaje como contexto.
¿Qué tan larga puede ser una entrada para Voyage Law 2?
Voyage indica para este modelo un contexto de la mitad del tamaño del límite de la Serie 4. Divida los acuerdos largos por sección o cláusula antes de incrustarlos; los fragmentos a nivel de cláusula también ofrecen resultados de búsqueda más precisos.
¿Debo elegir Voyage Law 2 o Voyage 4 Large para documentos legales?
Pruebe ambos con una muestra de sus preguntas reales. Voyage Law 2 está entrenado para texto legal, mientras que Voyage 4 Large es el líder en calidad de propósito general de la serie actual y ofrece dimensiones flexibles.
¿Qué dimensión devuelve Voyage Law 2?
La documentación de Voyage indica 1024 dimensiones. Tanto las consultas como los documentos deben incrustarse con este modelo, ya que sus vectores no se mezclan con otros modelos de Voyage.
¿Cuánto cuesta Voyage Law 2?
En TokenLab, Voyage Law 2 cuesta Entrada $0.12 / Salida $0.00 Por 1M Token. La tabla de precios arriba muestra el desglose completo. Las tarifas dependen de la unidad de facturación, la especificación y el uso. Compare condiciones iguales en el precio detallado del modelo; una sola tarifa no determina el coste total.
¿Qué endpoint debe usar Voyage Law 2?
Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings para Voyage Law 2. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.
¿Qué operaciones soporta Voyage Law 2?
Voyage Law 2 admite Incrustación. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.
Comparar Voyage Law 2
Fuentes
Revisado el 2 oct 2026