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Embeddings API

Wandeln Sie Text in Vektoren für semantische Suche, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Empfehlungen und Clustering um. Bündeln Sie viele Eingaben in einer Anfrage.

  • Semantische Suche
  • RAG-Pipelines
  • Deduplizierung und Clustering
  • Empfehlungen
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Embeddings API · 39 Modelle

ModellPreis
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:freeKostenlos
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:freeKostenlos
LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)liquid/lfm-2.5-embedding-350m:freeKostenlos
NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)nvidia/nemotron-3-embed-1b:freeKostenlos
NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:freeKostenlos
Perplexity: Embed V1 0.6Bperplexity/pplx-embed-v1-0.6b0,01 $ / 1 Mio. Tokens
Thenlper: GTE-Basethenlper/gte-base0,02 $ / 1 Mio. Tokens
Intfloat: E5-Base-v2intfloat/e5-base-v20,02 $ / 1 Mio. Tokens
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v20,02 $ / 1 Mio. Tokens
Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2sentence-transformers/all-minilm-l12-v20,02 $ / 1 Mio. Tokens
BAAI: bge-base-en-v1.5baai/bge-base-en-v1.50,02 $ / 1 Mio. Tokens
Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v10,02 $ / 1 Mio. Tokens
Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2sentence-transformers/all-mpnet-base-v20,02 $ / 1 Mio. Tokens
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2sentence-transformers/all-minilm-l6-v20,02 $ / 1 Mio. Tokens
Thenlper: GTE-Largethenlper/gte-large0,04 $ / 1 Mio. Tokens
Intfloat: E5-Large-v2intfloat/e5-large-v20,04 $ / 1 Mio. Tokens
Intfloat: Multilingual-E5-Largeintfloat/multilingual-e5-large0,04 $ / 1 Mio. Tokens
BAAI: bge-large-en-v1.5baai/bge-large-en-v1.50,04 $ / 1 Mio. Tokens
BAAI: bge-m3baai/bge-m30,04 $ / 1 Mio. Tokens
OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)openai/text-embedding-3-small:batch0,04 $ / 1 Mio. Tokens
Qwen: Qwen3 Embedding 8Bqwen/qwen3-embedding-8b0,04 $ / 1 Mio. Tokens
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-litevoyageai/voyage-4-lite0,07 $ / 1 Mio. Tokens
OpenAI: Text Embedding 3 Smallopenai/text-embedding-3-small0,07 $ / 1 Mio. Tokens
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bqwen/qwen3-embedding-4b0,07 $ / 1 Mio. Tokens
Perplexity: Embed V1 4Bperplexity/pplx-embed-v1-4b0,11 $ / 1 Mio. Tokens
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)openai/text-embedding-ada-002:batch0,18 $ / 1 Mio. Tokens
VoyageAI by MongoDB: voyage-4voyageai/voyage-40,21 $ / 1 Mio. Tokens
OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)openai/text-embedding-3-large:batch0,23 $ / 1 Mio. Tokens
Mistral: Mistral Embed 2312mistralai/mistral-embed-23120,35 $ / 1 Mio. Tokens
OpenAI: Text Embedding Ada 002openai/text-embedding-ada-0020,35 $ / 1 Mio. Tokens
VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4voyageai/voyage-code-40,42 $ / 1 Mio. Tokens
VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5voyageai/voyage-multimodal-3.50,42 $ / 1 Mio. Tokens
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-largevoyageai/voyage-4-large0,42 $ / 1 Mio. Tokens
OpenAI: Text Embedding 3 Largeopenai/text-embedding-3-large0,45 $ / 1 Mio. Tokens
Google: Gemini Embedding 001google/gemini-embedding-0010,52 $ / 1 Mio. Tokens
Mistral: Codestral Embed 2505mistralai/codestral-embed-25050,52 $ / 1 Mio. Tokens
Google: Gemini Embedding 2 (batch)google/gemini-embedding-2:batch0,35 $ / 1 Mio. Tokens11,38 $ / 1 Mio. Tokens
Google: Gemini Embedding 2google/gemini-embedding-20,70 $ / 1 Mio. Tokens22,75 $ / 1 Mio. Tokens
Google: Gemini Embedding 2 Previewgoogle/gemini-embedding-2-preview0,70 $ / 1 Mio. Tokens22,75 $ / 1 Mio. Tokens

So rufen Sie die Embeddings API API auf

  1. Erstellen Sie in Ihrem Dashboard einen API-Schlüssel.
  2. Installieren Sie das offizielle openai SDK für Ihre Sprache.
  3. Setzen Sie baseURL auf https://api14.com/api/v1 und model auf "openai/text-embedding-3-small:batch".

Was kosten Embeddings?

Meist wenige Cent pro Million Tokens, genaue Preise finden Sie in der Tabelle.

Kann ich Embedding-Modelle mischen?

Nein, Vektoren verschiedener Modelle sind nicht vergleichbar. Erstellen Sie die Embeddings für Ihren gesamten Korpus neu, wenn Sie das Modell wechseln.

Wie viele Eingaben pro Anfrage?

Senden Sie ein Array von Strings in einer Anfrage, um viele Texte auf einmal einzubetten; das ist schneller und pro Text günstiger als eine Anfrage pro Text.

Wie messe ich Ähnlichkeit?

Verwenden Sie die Kosinus-Ähnlichkeit zwischen Vektoren. Bei normalisierten Vektoren ist das ein einfaches Skalarprodukt.

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "openai/text-embedding-3-small:batch",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

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