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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.

Voir la source sur OpenRouter Hugging Face
Présentation

Caractéristiques du modèle

Contexte
512 tokens
Sortie maximale
460 tokens
Architecture
text->embeddings
Tokenizer
Other
Limite des connaissances
Non indiqué
Modéré
Non
OPENROUTER

Tarification complète

Tarifs synchronisés depuis OpenRouter, par million de tokens.

Entrée
$0.01
/M tokens
API

Démarrage rapide

Appelez ce modèle via l’API compatible OpenAI d’OpenRouter.

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"}'
Capacités et modalités

Entrée → Sortie

Entrée
text
Sortie
embeddings
API

Paramètres API pris en charge

frequency_penaltymax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p
Fournisseurs disponibles

1 Fournisseur

Fournisseurs en direct sur OpenRouter

Disponibilité, latence, débit et routage évoluent en continu. Consultez la source pour les données en temps réel.

OpenRouter

DeepInfra

fp32
Contexte
1K
Sortie maximale
0K
Entrée
$0.010
Sortie
Gratuit
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué
intfloat

modèles

Tous les modèles
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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.

Contexte
1K
Entrée
text
Sortie
embeddings
Entrée: $0.010Sortie: Gratuitpar million de tokens
Voir la fiche du modèle →
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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,...

Contexte
1K
Entrée
text
Sortie
embeddings
Entrée: $0.0050Sortie: Gratuitpar million de tokens
Voir la fiche du modèle →