임베딩 / MODEL API
Jina-Embeddings-V3
입력 $0.02 / 100만 토큰
OVERVIEW
모델 정보
jina-embeddings-v3 is a multilingual multi-task text embedding model designed for a variety of NLP applications. Based on the Jina-XLM-RoBERTa architecture, this model supports Rotary Position Embeddings to handle long input sequences up to 8192 tokens.
모델 사양
- 모델 유형
- 임베딩
- 입력 모달리티
- text
- 출력 모달리티
- text
MODEL PRICING
모델 API 요금
임베딩
100만 토큰당 USD| 모델 | 입력 | 출력 |
|---|---|---|
| Jina-Embeddings-V3 | $0.02 | — |
플랫폼의 공개 요금을 5분 간격으로 갱신합니다. — 표시는 해당 요금이 제공되지 않음을 뜻하며 무료를 의미하지 않습니다. 최종 이용 요금은 콘솔에서 확인하세요.
BUILT FOR YOUR STACK
API 호출 예제
먼저 접속 설정을 펼쳐 준비 명령을 실행하세요. 그다음 Python 또는 cURL 예제를 저장해 실행할 수 있습니다.
접속 설정 및 준비 명령실제 API 주소, 모델 ID 및 환경 변수
- API 주소
https://api.ecohash.com/v1- API 모델 ID
jina-embeddings-v3
YOUR_API_KEY를 콘솔에서 발급받은 전체 추론 API 키로 바꿔 주세요. 준비 명령은 macOS/Linux 또는 호환 셸에서 실행하세요. cURL의 JSON 예제는 Python 표준 라이브러리로 요청 본문을 생성합니다.
python -m pip install openai
export GIGACOMMA_API_BASE_URL='https://api.ecohash.com/v1'
export GIGACOMMA_MODEL_ID='jina-embeddings-v3'
export GIGACOMMA_API_KEY="YOUR_API_KEY"GIGACOMMA_API_KEY는 환경 변수 이름입니다. 값은 콘솔에서 발급받은 추론 API 키이며 OpenAI의 API 키를 사용하지 않습니다. API 키 발급
import osfrom openai import OpenAIMODEL_ID = os.environ["GIGACOMMA_MODEL_ID"]client = OpenAI( base_url=os.environ["GIGACOMMA_API_BASE_URL"], api_key=os.environ["GIGACOMMA_API_KEY"],)response = client.embeddings.create( model=MODEL_ID, input="Semantic search over your documents",)print(response.data[0].embedding)