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Documentação da API Junte-se como Provider

11 modelos

Preços por 1M tokens

google/embeddinggemma

EmbeddingGemma é um modelo de embedding com 300M de parâmetros da Google.

5 etiquetas de modeloContexto 2KTroca de tokens

qwen/qwen3-embedding

Baseando-se nos modelos fundamentais da série Qwen3, o Qwen3 Embedding oferece uma gama abrangente de modelos de embeddings de texto em vários tamanhos.

12 etiquetas de modeloContexto de 41KTroca de tokens

ibm/granite-embedding

Os modelos IBM Granite Embedding 30M e 278M são modelos densos de embeddings biencoder apenas de texto, com o modelo de 30M disponível apenas em inglês e o de 278M atendendo a casos de uso multilíngues.

6 etiquetas de modelo512 contextoTroca de tokens

snowflake/snowflake-arctic-embed2

O modelo de fronteira de embeddings da Snowflake. O Arctic Embed 2.0 adiciona suporte multilíngue sem comprometer o desempenho ou a escalabilidade em inglês.

3 etiquetas de modeloContexto 8KTroca de tokens

baai/bge-large

Modelo de embeddings da BAAI que mapeia textos para vetores.

3 etiquetas de modelo512 contextoTroca de tokens

baai/bge-m3

BGE-M3 é um novo modelo da BAAI destacado por sua versatilidade em Multi-Funcionalidade, Multi-Linguagem e Multi-Granularidade.

3 etiquetas de modeloContexto 8KTroca de tokens

sentence-transformers/all-minilm

Modelos de embeddings em conjuntos de dados de nível de frase muito grandes.

10 etiquetas de modelo512 contextoTroca de tokens

snowflake/snowflake-arctic-embed

Um conjunto de modelos de incorporação de texto da Snowflake, otimizados para desempenho.

16 etiquetas de modelo512 contextoTroca de tokens

nomic-ai/nomic-embed-text

Um modelo de embedding aberto de alto desempenho com uma grande janela de contexto de tokens.

3 etiquetas de modeloContexto 2KTroca de tokens

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O que o modelo aceita.

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