© 2026 Alltokens. Все права защищены.
intfloat/e5-large-v2Модель эмбеддингов e5-large-v2 преобразует английские предложения, абзацы и документы в плотное векторное пространство размерностью 1024. Она обеспечивает высокую точность семантических представлений, оптимизированных для задач поиска информации, семантического поиска, переранжирования и оценки сходства текстов. Модель доступна через API alltokens.
Параметры, которые поддерживает эта модель в API-запросах
Система автоматически выбирает оптимального провайдера и переключается на резервный при сбоях.
Сравните разных провайдеров на AllTokens
Оценки модели из Artificial Analysis
curl https://api.alltokens.ru/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ALLTOKENS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "intfloat/e5-large-v2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Привет! Кратко объясни, что умеешь."}
]
}'Intfloat: E5-Large-v2 от провайдера intfloat доступна через OpenAI-совместимый API AllTokens.
Страница агрегирует практические параметры для интеграции: стоимость входа и выхода, рабочий контекст, набор поддерживаемых параметров и сигналы для выбора модели под конкретные продакшн-сценарии.
Контекст
512 токенов
Цена входа
— / 1M токенов
Цена выхода
— / 1M токенов
Входные модальности
Выходные модальности
Добавлена в каталог
06.02.2026
Intfloat: E5-Base-v2
intfloat
Модель эмбеддингов e5-base-v2 преобразует предложения и абзацы на английском языке в плотные векторы размерностью 768. Она создает эффективные и высококачественные семантические эмбеддинги, оптимизированные для таких задач, как семантический поиск, оценка сходства, поиск информации и кластеризация. Модель доступна через API alltokens.
Intfloat: Multilingual-E5-Large
intfloat
Модель эмбеддингов multilingual-e5-large преобразует предложения, абзацы и документы на более чем 90 языках в 1024-мерное векторное пространство. Она обеспечивает создание качественных семантических векторов, оптимизированных для многоязычного поиска, определения сходства текстов на разных языках и обработки крупномасштабных массивов данных через API alltokens.