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thenlper のファビコン

Thenlper: GTE-Base

thenlper/gte-base

モデルの重み

The gte-base embedding model encodes English sentences and paragraphs into a 768-dimensional dense vector space, delivering efficient and effective semantic embeddings optimized for textual similarity, semantic search, and clustering applications.

モダリティ
価格
$0.005/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

さらにモデルを探す

テキスト埋め込みモデルコレクション埋め込みモデルランキングランキング
レイテンシ
$0.0050.80s
100.00%
レイテンシ
0.80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。
99.94%

過去 3 日間の可用性

過去 72 時間
可用性 99.94%
3 日前2 日前昨日現在

過去 24 時間の可用性

OpenRouter Availability
99.88%

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。

1.
https://sillytavern.app/ のファビコン
SillyTavern
SillyTavern is the LLM frontend for power users, a chat interface that connects to any model and gives deep control through character creation, roleplay, and prompt customization.
4.48Mトークン
2.
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よくある質問

The gte-base embedding model encodes English sentences and paragraphs into a 768-dimensional dense vector space, delivering efficient and effective semantic embeddings optimized for textual similarity, semantic search, and clustering applications.

GTE-Base の料金は $0.005/M tokens です。

GTE-Base 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。

GTE-Base 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。

GTE-Large は、Thenlper による別の 埋め込み モデルです。

GTE-Base 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 thenlper

GTE-Large

The gte-large embedding model converts English sentences, paragraphs and moderate-length documents into a 1024-dimensional dense vector space, delivering high-quality semantic embeddings optimized for information retrieval, semantic textual similarity, reranking and clustering tasks. Trained via multi-stage contrastive learning on a large domain-diverse relevance corpus, it offers excellent performance across general-purpose embedding use-cases.

埋め込み$0.01/M tokens