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Thenlper: GTE-Large

Descripción de la fuente (inglés)

The gte-large embedding model converts English sentences, paragraphs and moderate-length documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-quality semantic embeddings optimized for information retrieval, semantic textual similarity, reranking and...

Ver fuente en OpenRouter Hugging Face
Resumen

Especificaciones del modelo

Contexto
512 tokens
Salida máxima
460 tokens
Arquitectura
text->embeddings
Tokenizador
Other
Corte de conocimiento
No indicado
Moderado
No
OPENROUTER

Precios completos

Tarifas sincronizadas desde OpenRouter, por millón de tokens.

Entrada
$0.01
por millón de tokens
API

Inicio rápido

Configura OPENROUTER_API_KEY localmente. Python requiere requests; JavaScript se ejecuta en Node.js. Mantén la clave en el servidor.

Documentación de la API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"thenlper/gte-large","input":"Your text here"}'
Capacidades y modalidades

Entrada → Salida

Entrada
text
Salida
embeddings
API

Parámetros API compatibles

Proveedores disponibles

1 Proveedor

Verificado: 16 de septiembre de 2026

Proveedores en vivo en OpenRouter

Disponibilidad, latencia, rendimiento y enrutamiento cambian continuamente. Consulta la fuente para datos actuales.

OpenRouter

DeepInfra

No indicado
Contexto
1K
Salida máxima
0K
Entrada
$0.01
Salida
Gratis
Lectura de caché
No indicado
Escritura de caché
No indicado
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1 modelos

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Thenlper: GTE-Base

The gte-base embedding model encodes English sentences and paragraphs into a 768-dimensional dense vector space, delivering efficient and effective semantic embeddings optimized for textual similarity, semantic search, and clustering applications.

Contexto
1K
Entrada
text
Salida
embeddings
Entrada: $0.005por millón de tokens
Ver detalles del modelo →