Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

Модель эмбеддингов all-mpnet-base-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерности 768, обеспечивая высококачественные семантические эмбеддинги, хорошо подходящие для таких задач, как информационный поиск, кластеризация, оценка схожести и ранжирование текстов.

Модальности

Входные токены

0,60 ₽ за 1 млн токенов

Контекст

512

Добавлена

17 нояб. 2025 г.

Провайдеры

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

Провайдеры: 1Варианты: 1

Провайдер	Цена	Задержка	Скорость	Доступность
DeepInfra	0,60 ₽за 1 млн токенов	—	—	100,00%

Цены

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

Операция	Стоимость
Входные токены	0,60 ₽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": "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
    "input": "Текст для векторизации"
  }'