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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. Priced at $0.005 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
$0.005
/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":"thenlper/gte-base","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

unknown
Contexte
1K
Sortie maximale
0K
Entrée
$0.0050
Sortie
Gratuit
Lecture du cache
Non indiqué
Écriture du cache
Non indiqué
thenlper

modèles

Tous les modèles
thenlper logothenlper

Thenlper: GTE-Large

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...

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