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VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-lite

Beschreibung der Quelle (Englisch)

rerank-2.5-lite is a reranker optimized for both latency and quality, delivering a 7.16% improvement in retrieval accuracy over Cohere Rerank v3.5 across 93 datasets. It also outperformed Cohere Rerank v3.5...

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Überblick

Modellspezifikationen

Kontext
32.000 tokens
Maximale Ausgabe
28.800 tokens
Architektur
text->rerank
Tokenizer
Other
Wissensstand
Nicht angegeben
Moderiert
Nein
OPENROUTER

Vollständige Preise

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

Eingabe
$0.02
pro Million Eingabetokens
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/rerank \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"voyageai/rerank-2.5-lite","query":"What is the capital of France?","documents":["Paris is the capital of France.","Berlin is the capital of Germany."],"top_n":1}'
Fähigkeiten und Modalitäten

Eingabe → Ausgabe

Eingabe
text
Ausgabe
rerank
API

Unterstützte API-Parameter

Verfügbare Anbieter

1 Anbieter

Geprüft: 7. September 2026

Live-Anbieter bei OpenRouter

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

OpenRouter

VoyageAI by MongoDB

Nicht angegeben
Kontext
32K
Maximale Ausgabe
29K
voyageai

4 Modelle

Alle Modelle
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VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite

rerank-3-lite is a reranker optimized for both latency and quality and a drop-in upgrade to rerank-2.5-lite, improving on it by 0.94% NDCG@10 on average across domain evaluations and by 1.86%...

Kontext
32K
Eingabe
text
Ausgabe
rerank
Eingabe: $0.02 pro Million Eingabetokens
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VoyageAI by MongoDB: rerank-3

rerank-3 is a reranker optimized for quality and a drop-in upgrade to rerank-2.5, improving on it by 0.80% NDCG@10 on average across domain evaluations and by 3.35% on long-document evaluations,...

Kontext
32K
Eingabe
text
Ausgabe
rerank
Eingabe: $0.05 pro Million Eingabetokens
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VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4

voyage-code-4 is a code embedding model from Voyage AI, a MongoDB company. It is designed for coding agents and code retrieval, with Matryoshka embeddings at 2048t voyage-code-4 here: mongodb.com/products/platform/ai-search-and-retrieval/models

Kontext
32K
Eingabe
text
Ausgabe
embeddings
Eingabe: $0.12pro 1 Mio. Token
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VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

rerank-2.5 is a cutting-edge reranker optimized for quality, delivering a 7.94% improvement in retrieval accuracy over Cohere Rerank v3.5 across 93 datasets. It also outperformed Cohere Rerank v3.5 by 12.70%...

Kontext
32K
Eingabe
text
Ausgabe
rerank
Eingabe: $0.05 pro Million Eingabetokens
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