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Favicon de intfloat

Intfloat: E5-Large-v2

intfloat/e5-large-v2

Pesos do modelo

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.

Modalidades
Preço
US$ 0,01/M tokens
Contexto
512
Lançado
18 de nov. de 2025
ProvedoresPreçosDesempenhoDisponibilidadeAplicativosAtividadePerguntas frequentesExplorar

Provedores

Este modelo é hospedado por um provedor. O OpenRouter encaminha todas as solicitações diretamente a ele — não há decisões de roteamento a tomar.

Preços

O preço médio que os clientes realmente pagam por este modelo, ao lado dos preços publicados pelos provedores. O cache e os descontos fazem com que o preço efetivamente pago seja frequentemente bem inferior ao preço anunciado.

Desempenho

A vazão indica a velocidade com que o modelo escreve (tokens por segundo — quanto maior, melhor). A latência é o tempo total de ida e volta (quanto menor, melhor). TTFT é o tempo até o primeiro token — quanto tempo leva para você ver algo aparecer (quanto menor, melhor).

Disponibilidade

A disponibilidade é a porcentagem dos últimos 3 dias em que pelo menos um provedor estava respondendo às solicitações. A disponibilidade é a porcentagem de tempo em que a inferência foi realizada com sucesso. O OpenRouter monitora continuamente e usa o próximo melhor provedor quando um deles retorna um erro.

Aplicativos

Aplicativos públicos que enviam mais tráfego para este modelo. Um bom indicador de como são as cargas de trabalho reais em produção — e uma pista sobre os casos de uso para os quais este modelo é mais adequado.

Atividade

Volume de tokens e tráfego de requisições para este modelo ao longo do tempo.

API

Código pronto para chamar este modelo. A API do OpenRouter é compatível com a OpenAI — a maioria dos SDKs funciona apenas trocando a URL base. A única coisa que muda entre os modelos é o slug do modelo abaixo.

Atualmente indisponível por meio do roteamento intrarregional da UE. Documentação de roteamento na região

Explorar mais modelos

Modelos de embeddings de textoColeçãoClassificação de modelos de embeddingsClassificação
Latência
US$ 0,010,28s
100,00%
Latência
0,28s

P50, melhor provedor

Disponibilidade (3d)O modelo estava acessível. Requisição roteada para um provedor.
100,00%
Disponibilidade (3d)O modelo retornou inferência de qualquer provedor. Erros e respostas vazias contam negativamente para essa métrica.
100,00%

Disponibilidade nos últimos 3 dias

Últimas 72 horas
Disponibilidade 100,00%
Há 3 diasHá 2 diasOntemAgora

Disponibilidade nas últimas 24 horas

OpenRouter Availability
100,00%

Quando ocorre um erro em um provedor upstream, podemos nos recuperar roteando para outro provedor saudável, se os filtros da sua solicitação permitirem. Você pode acessar os dados de disponibilidade por provedor de forma programática pela API de endpoints. Saiba mais sobre nossas opções de balanceamento de carga e roteamento de provedores.

1.
Favicon de https://sillytavern.app/
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.
7,23Mtokens
2.
Favicon de https://orbita.surf/
Orbita embedding benchmark
novo
1,8Mtokens
3.
Favicon de https://signaliz.app/
Signaliz People Query Translator
novo
448Ktokens
4.
Favicon de https://ddp.closeli.work/
DDP LLM Gateway
novo
382Ktokens
5.
Favicon de https://os1.local/
OS1 Real Business Brief
novo
360Ktokens

Perguntas frequentes

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.

E5-Large-v2 custa US$ 0,01/M tokens.

E5-Large-v2 aceita até 512 tokens por entrada. Textos mais longos precisam ser divididos em várias entradas.

E5-Large-v2 aceita texto como entrada e retorna vetores de representação.

E5-Base-v2 e Multilingual-E5-Large são outros modelos de embedding de Intfloat.

E5-Large-v2 foi lançado em 18 de novembro de 2025.

Mais modelos de intfloat

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.

EmbeddingsUS$ 0,005/M tokens
Multilingual-E5-Large

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.

EmbeddingsUS$ 0,01/M tokens