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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.

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
$0.005
/M tokens
API

Avvio rapido

Chiama questo modello tramite l’API compatibile OpenAI di 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"}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
text
Output
embeddings
API

Parametri API supportati

frequency_penaltymax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p
Provider disponibili

1 Provider

Provider live su OpenRouter

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

OpenRouter

DeepInfra

unknown
Contesto
1K
Output massimo
0K
Input
$0.0050
Output
Gratuito
Lettura cache
Non indicato
Scrittura cache
Non indicato
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modelli

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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...

Contesto
1K
Input
text
Output
embeddings
Input: $0.010Output: Gratuitoper milione di token
Vedi i dettagli del modello →