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LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)

Beschreibung der Quelle (Englisch)

LFM2.5-Embedding-350M is a text embedding model from Liquid AI. It produces 1,024-dimensional embeddings for retrieval and semantic search. Successful OpenRouter requests and embeddings may be retained and used to train...

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
Kostenlos
pro 1 Mio. Token
API

Schnellstart

Setzen Sie OPENROUTER_API_KEY lokal. Python benötigt requests; JavaScript läuft in Node.js. Bewahren Sie den Schlüssel auf dem Server auf.

API-Dokumentation

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free","input":"Your text here"}'
Fähigkeiten und Modalitäten

Eingabe → Ausgabe

Eingabe
text
Ausgabe
embeddings
API

Unterstützte API-Parameter

Verfügbare Anbieter

1 Anbieter

Geprüft: 16. September 2026

Live-Anbieter bei OpenRouter

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

OpenRouter

Liquid

bf16
Kontext
1K
Maximale Ausgabe
0K
Eingabe
Kostenlos
Ausgabe
Kostenlos
Cache-Lesen
Nicht angegeben
Cache-Schreiben
Nicht angegeben
liquid

1 Modelle

Alle Modelle
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LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)

LFM2.5-2.6B is a compact reasoning model from Liquid AI. It is suited for agent workflows, data extraction, RAG, and long-context processing. Liquid advises against using it for agentic coding or...

Kontext
66K
Eingabe
text
Ausgabe
text
Eingabe: KostenlosAusgabe: Kostenlospro 1 Mio. Token
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