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BAAI: bge-m3

baai/bge-m3

Poids du modèle

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.

Modalités
Prix
0,01 $US/M tokens
Contexte
8K
Publié
18 nov. 2025
FournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéApplicationsActivitéFAQExplorer

Fournisseurs

Différentes entreprises hébergent le même modèle. OpenRouter achemine votre requête vers l’une d’elles selon le mode de routage choisi — Balanced (prix + vitesse), Nitro (le plus rapide) ou Floor (le moins cher).

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. L’API d’OpenRouter est compatible avec OpenAI — la plupart des SDK fonctionnent en remplaçant simplement l’URL de base. Seul le slug du modèle ci-dessous change d’un modèle à l’autre.

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

Explorer d’autres modèles

Modèles de plongement vectoriel de texteCollectionClassements des modèles de plongementClassement
Latence
0,01 $US0,31s
100,00 %
0,01 $US0,26s
100,00 %
Latence
0,26s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
99,99 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 99,99 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
99,99 %
Without Routing
95,24 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

1.
Favicon de https://observant.io/
Observant
nouveau
1,5Bjetons
2.
Favicon de https://gbrain.ai/
GBrain
nouveau
1,2Bjetons
3.
Favicon de https://equibles.local/
Equibles-Self-Hosted
nouveau
1,16Bjetons
4.
Favicon de https://pravora.hr/
Pravora Query Embedding
nouveau
942Mjetons
5.
Favicon de https://nero.krccorp.net/
CAN
nouveau
860Mjetons

Questions fréquentes

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.

bge-m3 coûte 0,01 $US/M tokens.

bge-m3 accepte jusqu’à 8 194 jetons par entrée. Les textes plus longs doivent être répartis sur plusieurs entrées.

bge-m3 accepte texte en entrée et renvoie vecteurs de plongement.

bge-m3 est proposé par 2 fournisseurs sur OpenRouter : Parasail et DeepInfra. Les requêtes sont acheminées vers le meilleur fournisseur disponible, avec un basculement automatique vers les autres, et vous pouvez fixer ou exclure des fournisseurs avec le routage des fournisseurs.

bge-m3 est sorti le 18 novembre 2025.

Autres modèles de baai

bge-base-en-v1.5

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.

Plongements vectoriels0,005 $US/M tokens
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.

Plongements vectoriels0,01 $US/M tokens