Войти

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1

sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
Документация

Модель эмбеддингов multi-qa-mpnet-base-dot-v1 преобразует предложения и короткие абзацы в плотное векторное пространство размерности 768, создавая высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для поиска по вопросам и ответам, семантического поиска и оценки сходства разнообразного контента.

Модальности
Входные токены
0,60 ₽ за 1 млн токенов
Контекст
512
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: 1Варианты: 1

ПровайдерЦенаЗадержкаСкоростьДоступность
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.

ОперацияСтоимость
Входные токены0,60 ₽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/multi-qa-mpnet-base-dot-v1",
    "input": "Текст для векторизации"
  }'