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LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)

Descrizione della fonte (inglese)

LFM2.5-Embedding-350M is a text embedding model from Liquid AI. It produces 1,024-dimensional embeddings for retrieval and semantic search. Successful OpenRouter requests and embeddings may be retained and used to train...

Vedi la fonte su OpenRouter Hugging Face
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
512 tokens
Output massimo
460 tokens
Architettura
text->embeddings
Tokenizer
Other
Limite di conoscenza
Non indicato
Moderato
No
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
Gratuito
per milione di token
API

Avvio rapido

Imposta OPENROUTER_API_KEY localmente. Python richiede requests; JavaScript viene eseguito in Node.js. Conserva la chiave sul server.

Documentazione API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free","input":"Your text here"}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
text
Output
embeddings
API

Parametri API supportati

Provider disponibili

1 Provider

Verificato: 16 settembre 2026

Provider live su OpenRouter

Disponibilità, latenza, throughput e routing cambiano continuamente. Consulta la fonte per i dati correnti.

OpenRouter

Liquid

bf16
Contesto
1K
Output massimo
0K
Input
Gratuito
Output
Gratuito
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato
liquid

1 modelli

Tutti i modelli
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LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)

LFM2.5-2.6B is a compact reasoning model from Liquid AI. It is suited for agent workflows, data extraction, RAG, and long-context processing. Liquid advises against using it for agentic coding or...

Contesto
66K
Input
text
Output
text
Input: GratuitoOutput: Gratuitoper milione di token
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