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intfloat のファビコン

Intfloat: Multilingual-E5-Large

intfloat/multilingual-e5-large

モデルの重み

The multilingual-e5-large embedding model encodes sentences, paragraphs, and documents across over 90 languages into a 1024-dimensional dense vector space, delivering robust semantic embeddings optimized for multilingual retrieval, cross-language similarity, and large-scale data search.

モダリティ
価格
$0.01/M tokens
コンテキスト
512
公開日
2025年11月18日
プロバイダー料金パフォーマンス稼働率アプリアクティビティよくある質問探索

プロバイダー

このモデルは 1 社のプロバイダーがホストしています。OpenRouter はすべてのリクエストをそのプロバイダーに直接転送するため、ルーティングの判断は不要です。

料金

プロバイダーが提示する価格と並べて、このモデルに対して顧客が実際に支払う平均価格を表示しています。キャッシュと割引により、実際の支払価格は表示価格を大幅に下回ることがよくあります。

パフォーマンス

スループットはモデルが出力する速さです(毎秒のトークン数で、数値が高いほど優れています)。レイテンシは往復にかかる合計時間です(短いほど優れています)。TTFT は最初のトークンが出力されるまでの時間、つまり何かが表示され始めるまでの時間です(短いほど優れています)。

稼働率

稼働率は、過去 3 日間に少なくとも一社のプロバイダーがリクエストに応答していた時間の割合です。可用性は、推論が正常に提供された時間の割合です。OpenRouter は継続的に監視し、プロバイダーがエラーを返すと、次に最適なプロバイダーを使用します。

アプリ

このモデルに最も多くのトラフィックを送信している公開アプリです。実際の本番ワークロードを把握するための有力な指標であり、このモデルに最も適したユースケースを知る手がかりにもなります。

アクティビティ

このモデルのトークン量とリクエストトラフィックの経時変化です。

API

このモデルを呼び出すために、そのまま使えるコードです。OpenRouter の API は OpenAI 互換のため、ほとんどの SDK はベース URL を変更するだけで動作します。モデル間で変わるのは、下記のモデルスラッグだけです。

現在、EU 域内ルーティングでは利用できません。 リージョン内ルーティングのドキュメント

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レイテンシ
2.79秒

P50、最適なプロバイダー

稼働率(3 日間)モデルに接続できました。リクエストはプロバイダーにルーティングされました。
100.00%
可用性(3 日間)モデルがいずれかのプロバイダーから推論結果を返しました。エラーと空のレスポンスはマイナスとして集計されます。
99.97%

過去 3 日間の可用性

過去 72 時間
可用性 99.97%
3 日前2 日前昨日現在

過去 24 時間の可用性

OpenRouter Availability
99.97%

上流のプロバイダーでエラーが発生した場合、リクエストフィルターが許可していれば、別の正常なプロバイダーにルーティングして復旧できます。プロバイダーごとの稼働率データにプログラムでアクセスするには Endpoints APIを利用できます。詳しくは、 負荷分散とプロバイダールーティングのオプションをご覧ください。

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よくある質問

The multilingual-e5-large embedding model encodes sentences, paragraphs, and documents across over 90 languages into a 1024-dimensional dense vector space, delivering robust semantic embeddings optimized for multilingual retrieval, cross-language similarity, and large-scale data search.

Multilingual-E5-Large の料金は $0.01/M tokens です。

Multilingual-E5-Large は入力あたり最大 512 トークンを受け付けます。それより長いテキストは、複数の入力に分割する必要があります。

Multilingual-E5-Large は テキスト を入力として受け取り、埋め込みベクトル を返します。

E5-Large-v2、E5-Base-v2 は、Intfloat のその他の 埋め込み モデルです。

Multilingual-E5-Large は 2025年11月18日 にリリースされました。

その他のモデル:提供元 intfloat

E5-Large-v2

The e5-large-v2 embedding model maps English sentences, paragraphs, and documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-accuracy semantic embeddings optimized for retrieval, semantic search, reranking, and similarity-scoring tasks.

埋め込み$0.01/M tokens
E5-Base-v2

The e5-base-v2 embedding model encodes English sentences and paragraphs into a 768-dimensional dense vector space, producing efficient and high-quality semantic embeddings optimized for tasks such as semantic search, similarity scoring, retrieval and clustering.

埋め込み$0.005/M tokens