AI TOOLS RADAR
Senden
Alle Modelle / VOYAGEAI
voyageai logo
voyageai

VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5

Beschreibung der Quelle (Englisch)

voyage-multimodal-3.5 is a state-of-the-art multimodal embedding model capable of vectorizing not only text, images, and video individually, but also content that interleaves all three modalities. It delivers excellent performance for...

Quelle bei OpenRouter ansehen
Überblick

Modellspezifikationen

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

Vollständige Preise

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

Eingabe
$0.12
pro 1 Mio. Token
Bildeingabe
$0.6
pro Milliarde Pixel
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":"voyageai/voyage-multimodal-3.5","input":"Your text here"}'
Fähigkeiten und Modalitäten

Eingabe → Ausgabe

Eingabe
textimage
Ausgabe
embeddings
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
Eingabe
$0.12
Ausgabe
Kostenlos
Cache-Lesen
Nicht angegeben
Cache-Schreiben
Nicht angegeben
voyageai

4 Modelle

Alle Modelle
voyageai logovoyageai

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 2048, 1024, 512, and 256...

Kontext
32K
Eingabe
text
Ausgabe
embeddings
Eingabe: $0.12pro 1 Mio. Token
Modelldetails ansehen →
voyageai logovoyageai

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-lite

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...

Kontext
32K
Eingabe
text
Ausgabe
rerank
Eingabe: $0.02 pro Million Eingabetokens
Modelldetails ansehen →
voyageai logovoyageai

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
Modelldetails ansehen →
voyageai logovoyageai

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite

voyage-4-lite is a lightweight, general-purpose embedding model optimized for low latency and cost. Enabled by Matryoshka learning and quantization-aware training, voyage-4-lite supports embeddings in 2048, 1024, 512, and 256 dimensions,...

Kontext
32K
Eingabe
text
Ausgabe
embeddings
Eingabe: $0.02pro 1 Mio. Token
Modelldetails ansehen →