"model":"baai/bge-m3"Контекст
8K токенов
Вход
Текст
Выход
Вектор (эмбеддинг)
Модель эмбеддингов bge-m3 кодирует предложения, абзацы и длинные документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, создавая высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для многоязычного извлечения информации, семантического поиска и приложений с большим контекстом.
Цена
Входза 1M токенов1,26 ₽
Итоговая стоимость каждого запроса — в ответе (usage.cost_rub) и в статистике.
Быстрый старт
curl https://api.aiadapter.ru/api/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer sk-aa-v1-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"baai/bge-m3","input":"Привет, мир"}'Модели эмбеддингов доступны только по API — в чате их нет. Параметры запроса — в документации.