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Intfloat: Multilingual-E5-Large

The multilingual-e5-large embedding model encodes sentences, paragraphs, and documents across over 90 languages into a 1024-dimensional dense vector space, delivering robust semantic embeddings optimized for multilingual retrieval, cross-language similarity, and large-scale data search. Priced at $0.01 per M tokens. 512 token context window.

Quelle bei OpenRouter ansehen Hugging Face
Überblick

Modellspezifikationen

Kontext
512 tokens
Maximale Ausgabe
460 tokens
Architektur
text->embeddings
Tokenizer
Other
Wissensstand
Nicht angegeben
Moderiert
Nein
OPENROUTER

Vollständige Preise

Mit OpenRouter synchronisierte Preise; Tokenpreise gelten pro eine Million Token.

Eingabe
$0.01
/M tokens
API

Schnellstart

Dieses Modell über die OpenAI-kompatible API von OpenRouter aufrufen.

curl https://openrouter.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"intfloat/multilingual-e5-large","input":"Your text here"}'
Fähigkeiten und Modalitäten

Eingabe → Ausgabe

Eingabe
text
Ausgabe
embeddings
API

Unterstützte API-Parameter

frequency_penaltymax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p
Verfügbare Anbieter

1 Anbieter

Live-Anbieter bei OpenRouter

Verfügbarkeit, Latenz, Durchsatz und Routing ändern sich laufend. Aktuelle Betriebsdaten stehen auf der Quellseite.

OpenRouter

DeepInfra

fp32
Kontext
1K
Maximale Ausgabe
0K
Eingabe
$0.010
Ausgabe
Kostenlos
Cache-Lesen
Nicht angegeben
Cache-Schreiben
Nicht angegeben
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Modelle

Alle Modelle
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Intfloat: E5-Large-v2

The e5-large-v2 embedding model maps English sentences, paragraphs, and documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-accuracy semantic embeddings optimized for retrieval, semantic search, reranking, and similarity-scoring tasks.

Kontext
1K
Eingabe
text
Ausgabe
embeddings
Eingabe: $0.010Ausgabe: Kostenlospro 1 Mio. Token
Modelldetails ansehen →
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Intfloat: E5-Base-v2

The e5-base-v2 embedding model encodes English sentences and paragraphs into a 768-dimensional dense vector space, producing efficient and high-quality semantic embeddings optimized for tasks such as semantic search, similarity scoring,...

Kontext
1K
Eingabe
text
Ausgabe
embeddings
Eingabe: $0.0050Ausgabe: Kostenlospro 1 Mio. Token
Modelldetails ansehen →