"model":"thenlper/gte-large"Контекст
512 токенов
Вход
Текст
Выход
Вектор (эмбеддинг)
Модель эмбеддингов gte-large преобразует английские предложения, абзацы и документы умеренной длины в 1024-мерное плотное векторное пространство, создавая высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для задач информационного поиска, оценки семантического сходства текстов, реранкинга и кластеризации. Обученная методом многоэтапного контрастивного обучения на большом корпусе релевантности из разных предметных областей, она показывает отличные результаты в универсальных сценариях применения эмбеддингов.
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":"thenlper/gte-large","input":"Привет, мир"}'Модели эмбеддингов доступны только по API — в чате их нет. Параметры запроса — в документации.