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BAAI: bge-base-en-v1.5

baai/bge-base-en-v1.5

Modellgewichte

The bge-base-en-v1.5 embedding model converts English sentences and paragraphs into 768-dimensional dense vectors, delivering efficient, high-quality semantic embeddings optimized for retrieval, semantic search, and document-matching workflows. This version (v1.5) features improved similarity-score distribution and stronger retrieval performance out of the box.

Modalitäten
Preis
0,005 $/M tokens
Kontext
512
Veröffentlicht
18. Nov. 2025
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Dieses Modell wird von einem einzigen Anbieter gehostet. OpenRouter leitet jede Anfrage direkt an ihn weiter – es sind keine Routing-Entscheidungen erforderlich.

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Weitere Modelle entdecken

Text-Embedding-ModelleSammlungEmbedding-ModellranglistenRangliste
Latenz
0,005 $0,32s
100,00 %
Latenz
0,32s

P50, bester Anbieter

Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
99,98 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 99,98 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
99,99 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://elementix.com/
Elementix Contact Agent
neu
142MToken
2.
Favicon für https://www.feedcast.news/
FeedCast
neu
13,1MToken
3.
Favicon für https://srkr.edu.in/
SRKR-PdfAiService
neu
12,9MToken
4.
Favicon für https://www.getclearanswer.com/
Get Clear Answer
neu
10,1MToken
5.
Favicon für https://kilocode.ai/
Kilo Code
Kilo Code is an open-source AI coding agent that works across VS Code, JetBrains, and CLI to help developers ship code faster with agentic workflows.
7,07MToken

Häufig gestellte Fragen

The bge-base-en-v1.5 embedding model converts English sentences and paragraphs into 768-dimensional dense vectors, delivering efficient, high-quality semantic embeddings optimized for retrieval, semantic search, and document-matching workflows. This version (v1.5) features improved similarity-score distribution and stronger retrieval performance out of the box.

bge-base-en-v1.5 kostet 0,005 $/M tokens.

bge-base-en-v1.5 akzeptiert bis zu 512 Token pro Eingabe. Längerer Text muss auf mehrere Eingaben aufgeteilt werden.

bge-base-en-v1.5 akzeptiert Text als Eingabe und gibt Embedding-Vektoren zurück.

bge-large-en-v1.5 und bge-m3 sind weitere Modelle von BAAI für die Modalität Embedding.

bge-base-en-v1.5 wurde am 18. November 2025 veröffentlicht.

Weitere Modelle von baai

bge-large-en-v1.5

The bge-large-en-v1.5 embedding model maps English sentences, paragraphs, and documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-fidelity semantic embeddings optimized for semantic search, document retrieval, and downstream NLP tasks in English.

Embeddings0,01 $/M tokens
bge-m3

The bge-m3 embedding model encodes sentences, paragraphs, and long documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-quality semantic embeddings optimized for multilingual retrieval, semantic search, and large-context applications.

Embeddings0,01 $/M tokens