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thenlper의 파비콘

Thenlper: GTE-Base

thenlper/gte-base

모델 가중치

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.

모달리티
가격
US$0.005/M tokens
컨텍스트
512
출시
2025년 11월 18일
제공업체가격성능가동 시간앱활동자주 묻는 질문탐색

제공업체

이 모델은 하나의 제공업체에서 호스팅됩니다. OpenRouter는 모든 요청을 해당 제공업체로 직접 전달하므로 라우팅 결정을 내릴 필요가 없습니다.

가격

고객이 이 모델에 실제로 지불하는 평균 가격으로, 제공업체가 게시한 가격과 함께 표시됩니다. 캐싱과 할인으로 인해 실제 지불 가격은 게시된 가격보다 훨씬 낮은 경우가 많습니다.

성능

처리량은 모델이 얼마나 빠르게 출력하는지를 나타냅니다(초당 토큰 수 — 높을수록 좋음). 지연 시간은 전체 왕복 시간입니다(낮을수록 좋음). TTFT는 첫 토큰까지 걸리는 시간으로, 무언가 화면에 표시되기 시작할 때까지의 시간을 뜻합니다(낮을수록 좋음).

가동 시간

가동 시간은 지난 3일 동안 하나 이상의 제공업체가 요청에 응답한 시간의 비율입니다. 가용성은 추론이 성공적으로 제공된 시간의 비율입니다. OpenRouter는 지속적으로 모니터링하며, 한 제공업체에서 오류를 반환하면 다음으로 적합한 제공업체를 사용합니다.

앱

이 모델로 가장 많은 트래픽을 보내는 공개 앱입니다. 실제 프로덕션 워크로드가 어떤 모습인지 파악하는 데 유용하며, 이 모델이 어떤 사용 사례에 가장 적합한지 알려 주는 단서이기도 합니다.

활동

시간 경과에 따른 이 모델의 토큰 사용량과 요청 트래픽입니다.

API

이 모델을 호출하는 데 바로 사용할 수 있는 코드입니다. OpenRouter의 API는 OpenAI와 호환되므로 대부분의 SDK는 기본 URL만 바꾸면 작동합니다. 모델 간에 변경되는 것은 아래의 모델 슬러그뿐입니다.

더 많은 모델 살펴보기

텍스트 임베딩 모델컬렉션임베딩 모델 순위순위
US$0.0052.03s
100.00%
지연 시간
2.02초

P50, 최고 제공업체

가동 시간(3일)모델에 연결할 수 있습니다. 요청이 제공업체로 라우팅되었습니다.
100.00%
가용성(3일)모델이 어떤 제공업체에서든 추론 결과를 반환한 비율입니다. 오류와 빈 응답은 가동 시간을 낮춥니다.
99.98%

지난 3일간의 가용성

최근 72시간
가용성 99.98%
3일 전2일 전어제지금

지난 24시간 동안의 가용성

OpenRouter Availability
100.00%

업스트림 제공업체에서 오류가 발생하면 요청 필터에서 허용하는 경우 정상 상태인 다른 제공업체로 라우팅하여 복구할 수 있습니다. 제공업체별 가동 시간 데이터는 프로그래밍 방식으로 엔드포인트 API를 통해 확인할 수 있습니다. 로드 밸런싱 및 사용자 지정 옵션에 대해 자세히 알아보세요.

1.
https://sillytavern.app/의 파비콘
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.
4.46M토큰
2.
https://github.com/your-repo의 파비콘
TaskWeaver-UI
신규
1.46M토큰
3.
https://github.com/lfnovo/esperanto의 파비콘
Esperanto
신규
102K토큰
4.
https://github.com/anthropics/claude-code의 파비콘
NextCode CLI
신규
90K토큰
5.
https://ai.hackclub.com/의 파비콘
Hack Club AI
신규
85K토큰

자주 묻는 질문

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-Base의 비용은 US$0.005/M tokens입니다.

GTE-Base은(는) 입력당 최대 512개의 토큰을 허용합니다. 더 긴 텍스트는 여러 입력으로 나누어야 합니다.

GTE-Base은(는) 텍스트을(를) 입력으로 받고 임베딩 벡터을(를) 반환합니다.

GTE-Large은(는) Thenlper의 또 다른 임베딩 모델입니다.

GTE-Base은(는) 2025년 11월 18일에 출시되었습니다.

다음 제공업체의 추가 모델 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.

임베딩US$0.01/M tokens