Характеристики
Контекстное окно 512
Дата релиза 18 ноября 2025
Мультимодальность
Входящие данные:
- Текст
Исходящие данные:
- Embeddings
Цены
Оплата производится по факту за использованные токены.
Цены по провайдерам
RouterAI работает с несколькими провайдерами для обеспечения максимальной доступности и оптимальных цен.
-
1
DeepInfra
1 ₽Входящие
Умная маршрутизация запросов
Ваши запросы автоматически направляются к провайдеру с самой низкой ценой. Если провайдер недоступен, система мгновенно переключается на следующего по цене, обеспечивая непрерывную работу вашего приложения без потери запросов.
- Автоматический выбор
- Отказоустойчивость
- Лучшая цена
Цены по провайдерам
RouterAI работает с несколькими провайдерами для обеспечения максимальной доступности и оптимальных цен.
-
1
DeepInfra
0 ₽Исходящие
Умная маршрутизация запросов
Ваши запросы автоматически направляются к провайдеру с самой низкой ценой. Если провайдер недоступен, система мгновенно переключается на следующего по цене, обеспечивая непрерывную работу вашего приложения без потери запросов.
- Автоматический выбор
- Отказоустойчивость
- Лучшая цена
Цены указаны в рублях и могут меняться в зависимости от курса валют
Описание модели
Модель gte-large преобразует английские предложения, абзацы и документы средней длины в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественные семантические встраивания, оптимизированные для задач поиска информации, семантического текстового сходства, повторного ранжирования и кластеризации. Обученная с помощью многоэтапного контрастивного обучения на большом корпусе с разнообразной тематикой, она демонстрирует отличную производительность в универсальных случаях использования встраиваний.
API и примеры кода
Наш сервис предоставляет единый API, совместимый с OpenAI SDK. Просто укажите наш base_url и используйте ключ, полученный в личном кабинете.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)
response = client.embeddings.create(
model="thenlper/gte-large",
input="Your text to embed goes here",
encoding_format="float"
)
print(response.data[0].embedding)
import requests
import json
url = "https://routerai.ru/api/v1/embeddings"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "thenlper/gte-large",
"input": "Your text to embed goes here",
"encoding_format": "float"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(json.dumps(result))
curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/embeddings" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "thenlper/gte-large",
"input": "Your text to embed goes here",
"encoding_format": "float"
}'