Intfloat: E5-Large-v2

intfloat/e5-large-v2

Выпущена 18 ноября 2025 г.|8К контекст|1,07 ₽/М вход|бесплатно/М выход

Модель эмбеддингов e5-large-v2 отображает английские предложения, абзацы и документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточные семантические эмбеддинги, оптимизированные для задач извлечения информации, семантического поиска, переранжирования и оценки сходства.

Провайдер для Intfloat: E5-Large-v2

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

intfloat

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

8К

токенов

Макс. ответ

—

Вход

1,07 ₽

за 1М токенов

Выход

бесплатно

за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстВыход:Эмбеддинги

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltymax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p

Тарификация для Intfloat: E5-Large-v2

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

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	1,07 ₽	за 1М токенов
Выход	бесплатно	за 1М токенов

Пример кода и API для Intfloat: E5-Large-v2

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": "intfloat/e5-large-v2",
    "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": "intfloat/e5-large-v2",    "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="intfloat/e5-large-v2",
    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="intfloat/e5-large-v2",    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: "intfloat/e5-large-v2",
  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: "intfloat/e5-large-v2",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Другие модели от intfloat

Intfloat: E5-Base-v2

Модель эмбеддингов e5-base-v2 кодирует английские предложения и абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, создавая эффективные и высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для таких задач, как семантический поиск, оценка сходства, извлечение информации и кластеризация.

8К контекст·от 0,540 ₽/М

Intfloat: Multilingual-E5-Large

Модель multilingual-e5-large embedding кодирует предложения, абзацы и документы на более чем 90 языках в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая надежные семантические эмбеддинги, оптимизированные для многоязычного поиска, кросс-языкового сходства и поиска по большим объемам данных.

8К контекст·от 1,07 ₽/М