AI TOOLS RADAR
Wszystkie modele / VOYAGEAI
voyageai logo
voyageai

VoyageAI by MongoDB: rerank-3

Opis źródłowy (angielski)

rerank-3 is a reranker optimized for quality and a drop-in upgrade to rerank-2.5, improving on it by 0.80% NDCG@10 on average across domain evaluations and by 3.35% on long-document evaluations,...

Zobacz źródło w OpenRouter
Przegląd

Specyfikacja modelu

Kontekst
32 000 tokens
Maksymalne wyjście
28 800 tokens
Architektura
text->rerank
Tokenizer
Other
Granica wiedzy
Brak danych
Moderowany
Nie
OPENROUTER

Pełny cennik

Stawki zsynchronizowane z OpenRouter, za milion tokenów.

Wejście
$0.05
za milion tokenów wejściowych
API

Szybki start

Ustaw lokalnie OPENROUTER_API_KEY. Python wymaga requests, a JavaScript działa w Node.js. Klucz przechowuj na serwerze.

Dokumentacja API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"voyageai/rerank-3","query":"What is the capital of France?","documents":["Paris is the capital of France.","Berlin is the capital of Germany."],"top_n":1}'
Możliwości i modalności

Wejście → Wyjście

Wejście
text
Wyjście
rerank
API

Obsługiwane parametry API

Dostępni dostawcy

1 Dostawca

Sprawdzono: 2 października 2026

Dostawcy na żywo w OpenRouter

Dostępność, opóźnienie, przepustowość i routing stale się zmieniają. Aktualne dane są na stronie źródłowej.

OpenRouter

VoyageAI by MongoDB

Brak danych
Kontekst
32K
Maksymalne wyjście
29K
voyageai

4 modele

Wszystkie modele
voyageai logovoyageai

VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite

rerank-3-lite is a reranker optimized for both latency and quality and a drop-in upgrade to rerank-2.5-lite, improving on it by 0.94% NDCG@10 on average across domain evaluations and by 1.86%...

Kontekst
32K
Wejście
text
Wyjście
rerank
Wejście: $0.02 za milion tokenów wejściowych
Zobacz szczegóły modelu →
voyageai logovoyageai

VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4

voyage-code-4 is a code embedding model from Voyage AI, a MongoDB company. It is designed for coding agents and code retrieval, with Matryoshka embeddings at 2048t voyage-code-4 here: mongodb.com/products/platform/ai-search-and-retrieval/models

Kontekst
32K
Wejście
text
Wyjście
embeddings
Wejście: $0.12za milion tokenów
Zobacz szczegóły modelu →
voyageai logovoyageai

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-lite

rerank-2.5-lite is a reranker optimized for both latency and quality, delivering a 7.16% improvement in retrieval accuracy over Cohere Rerank v3.5 across 93 datasets. It also outperformed Cohere Rerank v3.5...

Kontekst
32K
Wejście
text
Wyjście
rerank
Wejście: $0.02 za milion tokenów wejściowych
Zobacz szczegóły modelu →
voyageai logovoyageai

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5

rerank-2.5 is a cutting-edge reranker optimized for quality, delivering a 7.94% improvement in retrieval accuracy over Cohere Rerank v3.5 across 93 datasets. It also outperformed Cohere Rerank v3.5 by 12.70%...

Kontekst
32K
Wejście
text
Wyjście
rerank
Wejście: $0.05 za milion tokenów wejściowych
Zobacz szczegóły modelu →