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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. Priced at $0.01 per M tokens. 512 token context window.

OpenRouterで出典を見る Hugging Face
概要

モデル仕様

コンテキスト
512 tokens
最大出力
460 tokens
アーキテクチャ
text->embeddings
トークナイザー
Other
知識カットオフ
情報なし
モデレーション
いいえ
OPENROUTER

料金の詳細

OpenRouterと同期した料金です。トークン料金は100万トークン単位です。

入力
$0.01
/M tokens
API

クイックスタート

OpenRouterのOpenAI互換APIでこのモデルIDを呼び出します。

curl https://openrouter.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"intfloat/e5-large-v2","input":"Your text here"}'
機能とモダリティ

入力 → 出力

入力
text
出力
embeddings
API

対応APIパラメータ

frequency_penaltymax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p
利用可能なプロバイダー

1 プロバイダー

OpenRouterでプロバイダーを見る

可用性、遅延、スループット、ルーティングは常時変化します。最新情報は出典ページで確認してください。

OpenRouter

DeepInfra

unknown
コンテキスト
1K
最大出力
0K
入力
$0.010
出力
無料
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし
intfloat

モデル

すべてのモデル
intfloat logointfloat

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,...

コンテキスト
1K
入力
text
出力
embeddings
入力: $0.0050出力: 無料100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
intfloat logointfloat

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...

コンテキスト
1K
入力
text
出力
embeddings
入力: $0.010出力: 無料100万トークンあたり
モデル詳細を見る →