Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2 — эмбеддинги и векторы онлайн
Преобразует текст в 384-мерные векторы. Подходит для семантического поиска, кластеризации. Оптимизирована под короткие тексты, 256 токенов контекста, высокая скорость.
Стоимость задания
1,00 руб.
Тариф модели: запрос 1.20 руб./1M ток.
Сумма резерва; списывается по факту ответа. Обновляется при смене параметров.
О модели Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2
Преобразует текст в 384-мерные векторы. Подходит для семантического поиска, кластеризации. Оптимизирована под короткие тексты, 256 токенов контекста, высокая скорость.
- Категория: Эмбеддинги
- ID: sentence-transformers/all-minilm-l6-v2
- Тариф: запрос 1.20 руб./1M ток.
- Платформа: Студия ИИ Tigr.pro (аналог OpenRouter с балансом в рублях)
Частые вопросы
Сколько стоит Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2?
Ориентир на Tigr.pro — от 0 ₽ (за запуск или за токены — смотрите тариф на карточке). Оплата в рублях с баланса сайта, без VPN и зарубежной карты.
Как пользоваться Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2?
Откройте карточку в Студии ИИ, заполните параметры формы и нажмите «Запустить». Для чат-моделей доступен раздел AI-чат. ID модели: sentence-transformers/all-minilm-l6-v2.
Можно ли использовать результат в коммерции?
Условия использования результата зависят от лицензии конкретной модели и провайдера. Перед коммерческим использованием уточните политику модели; Tigr.pro предоставляет доступ через баланс в рублях.
Похожие модели
- Google: Gemini Embedding 2 Preview google/gemini-embedding-2-preview Векторные эмбеддинги для поиска и семантического анализа. Особенности: сильная языковая м…
- Intfloat: E5-Large-v2 intfloat/e5-large-v2 Intfloat: E5-Large-v2: Векторные эмбеддинги для поиска и семантического анализа.
- OpenAI: Text Embedding 3 Large openai/text-embedding-3-large Генерирует высококачественные векторные представления текста. Подходит для семантического…
- OpenAI: Text Embedding 3 Small openai/text-embedding-3-small Генерирует высококачественные текстовые эмбеддинги. Подходит для поиска, RAG, кластеризац…
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 openai/text-embedding-ada-002 Генерирует векторные представления текста. Подходит для семантического поиска, кластериза…
- Perplexity: Embed V1 0.6B perplexity/pplx-embed-v1-0.6b Векторные эмбеддинги для поиска и семантического анализа.