Войти

BAAI: bge-m3

baai/bge-m3
Документация

Модель эмбеддингов bge-m3 кодирует предложения, абзацы и длинные документы в плотное векторное пространство размерностью 1024, обеспечивая высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для многоязычного поиска, семантического поиска и приложений с большим контекстом.

Модальности
Входные токены
1,20 ₽ за 1 млн токенов
Контекст
8 194
Добавлена
18 нояб. 2025 г.

Провайдеры

Провайдер выбирается автоматически с учётом цены и доступности. Для явного выбора скопируйте его ID из таблицы. Как указать провайдера

Провайдеры: 2Варианты: 2

ПровайдерЦенаЗадержкаСкоростьДоступность
Parasail
1,20 ₽за 1 млн токенов——100,00%
DeepInfra
FP32
1,20 ₽за 1 млн токенов——100,00%

Цены

Стоимость показана в рублях по текущему курсу пополнения. Итоговая сумма зависит от фактического usage ответа.

ОперацияСтоимость
Входные токены1,20 ₽за 1 млн токенов

Параметры и модальности

Поддержка параметров синхронизирована с текущей версией модели.

Входные модальности

text

Выходные модальности

embeddings

Пример запроса

curl https://gorouter.ru/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $GOROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "baai/bge-m3",
    "input": "Текст для векторизации"
  }'