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BAAI: bge-m3

The bge-m3 embedding model encodes sentences, paragraphs, and long documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-quality semantic embeddings optimized for multilingual retrieval, semantic search, and large-context applications. Priced at $0.01 per M tokens. 8,194 token context window, maximum output of 8,194 tokens. Higher uptime with 2 providers.

模型概览

模型规格

上下文
8,194 tokens
最大输出
7,374 tokens
架构
text->embeddings
分词器
Other
知识截止时间
暂未提供
内容审核
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.01
/M tokens
API

快速调用

通过 OpenRouter 的 OpenAI 兼容 API 调用这个确切的模型 ID。

curl https://openrouter.ai/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"baai/bge-m3","input":"Your text here"}'
能力与模态

输入输出

输入
text
输出
embeddings
API

支持的 API 参数

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p
可用提供方

2 个提供方

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

Parasail

unknown
上下文
8K
最大输出
7K
输入
$0.010
输出
免费
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp32
上下文
8K
最大输出
7K
输入
$0.010
输出
免费
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供
baai

个模型

全部模型