Modelos de Embedding
Modelos de IA para embeddings de texto e busca semântica
Incorporação
- Preço Verified— Desconto
- —
- Preço Official
- Entrada$0.0735/1MSaída$0.00/1M
- Preço Verified— Desconto
- —
- Preço Official
- Entrada$0.0184/1MSaída$0.00/1M
Suporta cache de prompt
- Preço Verified— Desconto
- —
- Preço Official
- Entrada$0.15/1MSaída$0.00/1M
- Preço Verified-30% Desconto
- Entrada$0.091/1MSaída$0.00/1M
- Preço Official
- Entrada$0.13/1MSaída$0.00/1M
- Preço Verified-30% Desconto
- Entrada$0.014/1MSaída$0.00/1M
- Preço Official
- Entrada$0.02/1MSaída$0.00/1M
Todas as séries
6 séries
Gemini Embedding
Incorporação
Auto a partir de $0.075 · Por 1M Token
2 modelosAbrir série
Doubao
ChatIncorporação+3
Auto a partir de $0.10 · Por 1M Token
10 modelosAbrir série
Voyage Embedding
Incorporação
Auto a partir de $0.02 · Por 1M Token
10 modelosAbrir série
Qwen Embedding
IncorporaçãoVisão
Auto a partir de $0.0184 · Por 1M Token
5 modelosAbrir série
Mistral
ChatIncorporação+1
Auto a partir de $0.10 · Por 1M Token
3 modelosAbrir série
Text Embedding
Incorporação
Auto a partir de $0.014 · Por 1M Token
3 modelosAbrir série
Escolha embeddings para recuperação
Um modelo de embedding transforma conteúdo em vetores para busca e tarefas relacionadas. Avalie a qualidade da recuperação com suas próprias consultas e documentos antes de otimizar custo ou tamanho do vetor.
Sinais de escolha
- Confira limites de entrada, idiomas aceitos e dimensões de saída em relação ao seu índice vetorial.
- Compare custos de ingestão e de consultas repetidas usando a mesma estratégia de chunking de documentos.
- Mantenha embeddings de documentos e consultas compatíveis. Trocar o modelo de embedding pode exigir gerar embeddings novamente para o índice.