BAAI: bge-m3

baai/bge-m3

Выпущена 18 ноября 2025 г.|8К контекст|1,06 ₽/М вход|бесплатно/М выход

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

Провайдер для BAAI: bge-m3

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

baai

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

8К

токенов

Макс. ответ

—

Вход

1,06 ₽

за 1М токенов

Выход

бесплатно

за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстВыход:Эмбеддинги

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p

Тарификация для BAAI: bge-m3

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	1,06 ₽	за 1М токенов
Выход	бесплатно	за 1М токенов

Пример кода и API для BAAI: bge-m3

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "baai/bge-m3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "baai/bge-m3",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris.pw/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="baai/bge-m3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="baai/bge-m3",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "baai/bge-m3",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "baai/bge-m3",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Другие модели от baai

BAAI: bge-base-en-v1.5

Модель встраивания bge-base-en-v1.5 преобразует английские предложения и абзацы в 768-мерные плотные векторы, обеспечивая эффективные, высококачественные семантические встраивания, оптимизированные для поиска, семантического поиска и рабочих процессов сопоставления документов. Эта версия (v1.5) отличается улучшенным распределением оценок сходства и более высокой производительностью поиска без дополнительной настройки.

8К контекст·от 0,530 ₽/М

BAAI: bge-large-en-v1.5

Модель встраивания bge-large-en-v1.5 отображает английские предложения, абзацы и документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточные семантические встраивания, оптимизированные для семантического поиска, извлечения документов и последующих задач NLP на английском языке.

8К контекст·от 1,06 ₽/М