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BAAI: bge-base-en-v1.5

baai/bge-base-en-v1.5

Pesos del modelo

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.

Modalidades
Precio
0,005 US$/M tokens
Contexto
512
Publicado
18 nov 2025
ProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadAplicacionesActividadPreguntas frecuentesExplorar

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. La API de OpenRouter es compatible con OpenAI: la mayoría de los SDK funcionan con solo cambiar la URL base. Lo único que cambia entre modelos es el identificador del modelo que aparece a continuación.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Explorar más modelos

Modelos de embeddings de textoColecciónClasificaciones de modelos de embeddingsClasificación
Latencia
0,005 US$0,32s
100,00 %
Latencia
0,32s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
99,98 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 99,98 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
99,99 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

1.
Favicon de https://elementix.com/
Elementix Contact Agent
nuevo
142Mtókenes
2.
Favicon de https://www.feedcast.news/
FeedCast
nuevo
13,1Mtókenes
3.
Favicon de https://srkr.edu.in/
SRKR-PdfAiService
nuevo
12,9Mtókenes
4.
Favicon de https://www.getclearanswer.com/
Get Clear Answer
nuevo
10,1Mtókenes
5.
Favicon de 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.
7,07Mtókenes

Preguntas frecuentes

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 cuesta 0,005 US$/M tokens.

bge-base-en-v1.5 acepta hasta 512 tokens por entrada. Los textos más largos deben dividirse en varias entradas.

bge-base-en-v1.5 acepta texto como entrada y devuelve vectores de embeddings.

bge-large-en-v1.5 y bge-m3 son otros modelos de representación vectorial de BAAI.

bge-base-en-v1.5 se lanzó el 18 de noviembre de 2025.

Más modelos de 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.

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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 US$/M tokens