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Thenlper: GTE-Large

Descrição da fonte (inglês)

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...

Ver fonte no OpenRouter Hugging Face
Visão geral

Especificações do modelo

Contexto
512 tokens
Saída máxima
460 tokens
Arquitetura
text->embeddings
Tokenizador
Other
Limite de conhecimento
Não informado
Moderado
Não
OPENROUTER

Preços completos

Tarifas sincronizadas do OpenRouter, por milhão de tokens.

Entrada
$0.01
por milhão de tokens
API

Início rápido

Defina OPENROUTER_API_KEY localmente. Python requer requests; JavaScript roda em Node.js. Mantenha a chave no servidor.

Documentação da API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"thenlper/gte-large","input":"Your text here"}'
Recursos e modalidades

Entrada → Saída

Entrada
text
Saída
embeddings
API

Parâmetros de API compatíveis

Provedores disponíveis

1 Provedor

Verificado: 16 de setembro de 2026

Provedores ao vivo no OpenRouter

Disponibilidade, latência, throughput e roteamento mudam continuamente. Consulte a fonte para dados atuais.

OpenRouter

DeepInfra

Não informado
Contexto
1K
Saída máxima
0K
Entrada
$0.01
Saída
Grátis
Leitura de cache
Não informado
Gravação de cache
Não informado
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1 modelos

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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.

Contexto
1K
Entrada
text
Saída
embeddings
Entrada: $0.005por milhão de tokens
Ver detalhes do modelo →