intfloat

Intfloat: E5-Large-v2

Name: Intfloat: E5-Large-v2
Creator: intfloat
Published: 2025-11-18T02:37:12.000Z

出典の説明（英語）

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.

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

API

クイックスタート

ローカルにOPENROUTER_API_KEYを設定してください。Pythonにはrequestsが必要です。JavaScriptはNode.jsで実行し、キーはサーバー側で管理してください。

APIドキュメント

curl --fail-with-body 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

利用可能なプロバイダー

1 プロバイダー

確認日: 2026年9月16日

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

情報なし

コンテキスト: 1K
最大出力: 0K
入力: $0.01
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

2 モデル

すべてのモデル

intfloat

公開日 2025/11/18

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: $0.005100万トークンあたり

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intfloat

公開日 2025/11/18

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: $0.01100万トークンあたり

モデル詳細を見る →