sentence-transformers/all-minilm-l6-v2
Pesos del modeloThe all-MiniLM-L6-v2 embedding model maps sentences and short paragraphs into a 384-dimensional dense vector space, enabling high-quality semantic representations that are ideal for downstream tasks such as information retrieval, clustering, similarity scoring, and text ranking.
Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región
| 0,005 US$ | 1,05s |
P50, mejor proveedor
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.