"model":"sentence-transformers/all-mpnet-base-v2"Контекст
512 токенов
Вход
Текст
Выход
Вектор (эмбеддинг)
Модель эмбеддингов all-mpnet-base-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, создавая высокоточные семантические эмбеддинги, которые хорошо подходят для таких задач, как информационный поиск, кластеризация, оценка сходства и ранжирование текстов.
Цена
Входза 1M токенов0.632 ₽
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":"sentence-transformers/all-mpnet-base-v2","input":"Привет, мир"}'Модели эмбеддингов доступны только по API — в чате их нет. Параметры запроса — в документации.