Нейросети Sentence Transformers через API

В каталоге Hubris 5 моделей Sentence Transformers: генерация текста. Доступ через единый OpenAI-совместимый API, оплата картой РФ или СБП, без VPN. Цены — в рублях за токены.

Ssentence-transformers

all-minilm-l12-v2

Модель эмбеддингов all-MiniLM-L12-v2 отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, создавая эффективные и высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для таких задач, как…

prompt / 1M
0,530
completion / 1M
0
контекст 8kjson
Открыть →
Ssentence-transformers

all-minilm-l6-v2

Модель встраивания all-MiniLM-L6-v2 отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественные семантические представления, которые идеально подходят для последующих задач, таких…

prompt / 1M
0,530
completion / 1M
0
контекст 8kjson
Открыть →
Ssentence-transformers

all-mpnet-base-v2

Модель эмбеддингов all-mpnet-base-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, предоставляя высокоточные семантические эмбеддинги, хорошо подходящие для таких задач, как информационный поиск,…

prompt / 1M
0,530
completion / 1M
0
контекст 8kjson
Открыть →
Ssentence-transformers

multi-qa-mpnet-base-dot-v1

Модель эмбеддингов multi-qa-mpnet-base-dot-v1 преобразует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, генерируя высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для поиска ответов на вопросы,…

prompt / 1M
0,530
completion / 1M
0
контекст 8kjson
Открыть →
Ssentence-transformers

paraphrase-minilm-l6-v2

Модель встраивания paraphrase-MiniLM-L6-v2 преобразует предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, создавая высококачественные семантические встраивания, оптимизированные для обнаружения перефразирований,…

prompt / 1M
0,530
completion / 1M
0
контекст 8kjson
Открыть →