Perplexity: pplx-embed-v1-4B

Perplexity Embed v1 4B, anlamsal erişim ve RAG için bağımsız metinleri ve sorguları vektörlere dönüştürür. 32K bağlam penceresini destekler ve Embeddings API aracılığıyla 2560 boyutlu vektörler döndürür; düşük girdi-token fiyatı, büyük belge dizinleri için uygundur.

Modelleri karşılaştır

pplx-embed-v1-4b

MevcutPerplexityVektörleştirmeSenkron

Girdi / Çıktı: $0.03 / $0.00
Bağlam: 32K
Modlar: Vektörleştirme

pplx-embed-v1-4B hakkında

pplx-embed-v1-4B, Perplexity'nin sıralama kalitesinin en önemli olduğu web ölçeğinde erişim için tasarlanmış iki pplx-embed-v1 metin gömme modelinden daha büyük olanıdır. Bir pasajı veya sorguyu 2560 boyutlu bir vektöre eşler, her ikisini de talimat öneki olmadan kabul eder ve açık MIT lisanslı ağırlıklarla sunulur. 0.6B'lik kardeşine kıyasla, daha fazla kapasite karşılığında metin başına daha fazla hesaplama ve depolama alanı harcar.

Güçlü yönleri

2560 boyutlu vektörler çıktısı vererek, her metne 1024 genişliğindeki 0.6B modele kıyasla ince farkları ayırmak için daha fazla alan tanır.
Her iki tarafta da düz metin girişi: model kartı, belgeler veya sorgular için herhangi bir talimat önekinin gerekli olmadığını belirtir.
Qwen3 tabanı üzerinde MIT lisansı altında açık ağırlıklar, böylece sonuçlar yeniden üretilebilir ve denetlenebilir.
Tam genişlikteki float vektörlerin çok büyük olduğu durumlarda dizin boyutunu küçültebilen INT8 ve ikili çıktı seçenekleri sunar.

Alternatif aramanız gereken durumlar

Geniş vektörler, aynı külliyat için dizinleri 0.6B vektörlerden birkaç kat daha büyük hale getirir; bu da yüz milyonlarca belgede önem taşır.
Her metin tek başına gömülür, bu nedenle aynı belgenin çevreleyen parçalarından gelen bağlam yakalanmaz.

Başlarken

API anahtarı oluştur
Console'da bir anahtar oluşturun, platformdaki tüm modellerle kullanın.

İlk isteğinizi gönderin

Diliniz için olan örneği kopyalayın ve uç noktada çalıştırın.

VektörleştirmeTokenLab uç noktası

POST/v1/embeddings

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "encoding_format": "float",
  "model": "pplx-embed-v1-4b",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
}'

Parametreler

Vektörleştirme

Parametre	Değerler ve sınırlar	Varsayılan	Notlar
`encoding_format`	Belirtilmemiş	Belirtilmemiş	This field is accepted. The current public contract does not specify a complete value range or list. No additional values are promised. The omitted-field default is not verified.
`input`	Belirtilmemiş	Belirtilmemiş	Belirtilmemiş

Fiyatlandırma

Verified fiyatı Verified için geçerlidir ve çoğu modelde daha düşüktür. Official fiyatı, model üreticisinin yayınladığı fiyattır ve daha güvenilir Official rotası için geçerlidir. Auto, isteği tamamlayan rotanın fiyatını uygular.

Vektörleştirme

1M token başına

Official fiyatı: Girdi $0.03 / Çıktı $0.00
Verified fiyatı: —
İndirim: —

	Official fiyatı1M token başına	Verified fiyatı1M token başına	İndirim
Vektörleştirme	Girdi $0.03 / Çıktı $0.00	—	—

Kullanım ve etkinlik

Başarı oranı, tamamlanan isteklerin payıdır. Gecikme, tam bir yanıtın ne kadar sürdüğüdür; P95, isteklerin %95’inin bu süre içinde tamamlandığı anlamına gelir.

Kullanım ve kullanılabilirlik

Son 24 saat

İstekler
Başarı oranı
P95 gecikmesi
Toplam token

Model performansı

Son güncelleme: 15 Kas 2026 02:01 UTC

Metrikler, gizlilik ve veri hacmi eşikleri karşılandığında görünür.

Veriler, durum kontrolleri hariç tutularak toplu kullanıcı isteklerine dayanmaktadır.

Console'da aç

pplx-embed-v1-4B modelini Console'da açın, istemi düzenlemek veya göndermek için hazır hale getirin.

pplx-embed-v1-4b ile /v1/embeddings üzerinden embedding işlemini dene. Sonucu ve maliyeti göster.

Kullanım senaryoları

Yüksek hassasiyetli arama
Sıralama kalitesinin dizin boyutundan daha ağır bastığı bir bilgi tabanının veya dokümantasyon sitesinin ana anlamsal aramasını destekler.
Karma içerik üzerinde RAG
Daha hafif bir gömme modeline göre daha az hata ile, çok dilli veya çeşitli web içeriği genelinde yanıt oluşturma için pasajlar getirir.
Tekilleştirme ve kümeleme
Neredeyse aynı olan sayfaları veya destek taleplerini, daha geniş vektörlerinin kosinüs benzerliğine göre gruplandırın.

Prompt örnekleri

Hangi madde, taraflardan herhangi birinin sözleşmeyi kolaylık nedeniyle feshetmesine izin veriyor?

config map değişikliğinden sonra CrashLoopBackOff durumunda takılı kalan kubernetes pod'u

Comment configurer l'authentification à deux facteurs sur le tableau de bord

Bu model koşullu fiyatlandırmaya sahiptir. Yalnızca aylık token toplamları güvenilir bir tahmin üretmez; istek özellikleri, önbellek ve geçerli zaman penceresi için ayrıntılı fiyatlandırmayı kullanın.

FAQ

pplx-embed-v1-4B tam olarak nedir?

Perplexity'nin pplx-embed-v1 ailesindeki 4 milyar parametreli metin gömme modelidir. Metni anlamsal arama, erişim destekli üretim (RAG), kümeleme ve benzerlik eşleştirme için yoğun vektörlere dönüştürür ve ağırlıkları MIT lisansı altında yayınlanmıştır.

Vektör boyutu nedir?

Model kartı, 0.6B model için 1024'e kıyasla 4B model için 2560 boyut vermektedir. Külliyat genelinde yeniden gömme işlemine başlamadan önce vektör depolama ve dizin belleğini bu daha geniş boyut için planlayın.

Talimat öneklerine ihtiyaç duyar mı?

Hayır. Belgeleri ve sorguları düz metin olarak gönderirsiniz. Perplexity, tek bir kod yolunun aramanın her iki tarafını da gömebilmesi için talimat öneklerinden bilerek kaçındığını belirtir.

Depolama alanını azaltabilir miyim?

Kart, INT8 ve ikili nicelenmiş çıktıları listeler. Bunlar, depolanan her vektörü önemli ölçüde küçültür, böylece küçük bir doğruluk kaybı karşılığında çok daha küçük bir dizin elde edebilirsiniz. Geçiş yapmadan önce kendi sorgularınızda geri çağırma (recall) testi yapın.

Projem için 4B mi yoksa 0.6B mi?

Yanıt kalitesi ince taneli sıralamaya bağlı olduğunda ve külliyat belleğe rahatça sığdığında 4B'yi seçin. Çok büyük hacimlerde gömme işlemi yapıyorsanız veya metin başına en ucuz hesaplama maliyetine ihtiyacınız varsa 0.6B'yi seçin.

pplx-embed-v1-4B ne kadara mal olur?

TokenLab üzerinde pplx-embed-v1-4B Girdi $0.03 / Çıktı $0.00 1M token başına'dır. Tam dökümü yukarıdaki fiyat tablosunda bulabilirsiniz. Ücretler faturalandırma birimine, özelliklere ve kullanıma göre değişir. Modelin ayrıntılı fiyatlandırmasında eşleşen koşulları karşılaştırın; tek bir ücret toplam maliyeti belirlemez.

pplx-embed-v1-4B hangi endpoint'i kullanmalı?

pplx-embed-v1-4B için varsayılan olarak https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings kullanın. Sağlayıcıya özgü yerel format destekleniyorsa API workbench bu endpoint'i de gösterir.

pplx-embed-v1-4B hangi operasyonları destekler?

pplx-embed-v1-4B Vektörleştirme destekler. Yukarıdaki API workbench'te bir operasyon seçerek ilgili endpoint ve kod örneğini görebilirsiniz.