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Cohere: Rerank v3.5

cohere/rerank-v3.5

Rerankइनपुट: text4K5 अप्रैल 2026 को जोड़ा गया

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Cohere: Rerank v3.5 के बारे में

Cohere: Rerank v3.5, Cohere का एक रीरैंकिंग मॉडल है, जिसे rerank श्रेणी में सूचीबद्ध किया गया है। इसे Cohere ने बनाया है और api14 पर इसे मॉडल आईडी cohere/rerank-v3.5 से पहचाना जाता है। यह मुक्त रूप का टेक्स्ट उत्पन्न करने के बजाय खोज परिणामों को इस तरह पुनः क्रमित करने के लिए बनाया गया है कि सबसे प्रासंगिक आइटम पहले दिखाई दें।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और rerank आउटपुट उत्पन्न करता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट लंबाई 4096 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 3686 है। Cohere, Rerank v3.5 को बेहतर प्रासंगिकता के लिए खोज परिणामों को पुनः क्रमित करने के लिए डिज़ाइन किया गया बताता है, जिसमें 100 से अधिक भाषाओं में बहु-पहलू और अर्ध-संरचित डेटा रीरैंकिंग का समर्थन शामिल है। यह टेक्स्ट इनपुट पर काम करता है और गद्य के बजाय रीरैंक किए गए परिणाम लौटाता है, जो यह तय करता है कि आपको इसके एकीकरण की अपेक्षा कैसे करनी चाहिए।

व्यावहारिक उपयोग के मामले सीधे उस व्यवहार से निकलते हैं। Rerank v3.5, सिमैंटिक या कीवर्ड खोज के परिणामों को परिष्कृत करने के लिए उपयुक्त है, जहां एक प्रारंभिक रिट्रीवल चरण उम्मीदवार सेट लौटाता है और रीरैंकर उन उम्मीदवारों को प्रासंगिकता के आधार पर पुनः क्रमित करता है। चूंकि यह बहु-पहलू और अर्ध-संरचित डेटा संभालता है और 100 से अधिक भाषाओं को कवर करता है, इसलिए इसका उपयोग बहुभाषी खोज पाइपलाइनों में और ऐसी व्यवस्थाओं में किया जा सकता है जहां रिकॉर्ड में कई फ़ील्ड या विशेषताएं प्रासंगिकता के लिए मायने रखती हैं। सामान्य पैटर्न में वेक्टर खोज या कीवर्ड खोज द्वारा लौटाए गए दस्तावेज़ों के क्रम को बेहतर बनाना शामिल है, इससे पहले कि वे परिणाम उपयोगकर्ता को दिखाए जाएं या किसी अन्य चरण को भेजे जाएं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी cohere/rerank-v3.5 का उपयोग करके कॉल करते हैं। मॉडल मेटाडेटा के अनुसार, समर्थित पैरामीटर सूची खाली है, इसलिए इस मॉडल के लिए API की अपनी आवश्यकताओं से परे कोई अनुरोध पैरामीटर प्रलेखित नहीं है। अपने एकीकरण की योजना मॉडल आईडी और टेक्स्ट इनपुट से rerank आउटपुट प्रवाह के आसपास बनाएं, और यह न मानें कि यहां ट्यून करने योग्य सैंपलिंग या समान पैरामीटर उपलब्ध हैं।

4096 टोकन कॉन्टेक्स्ट लंबाई और केवल rerank आउटपुट को देखते हुए, यह मॉडल जनरेशन, सारांशीकरण या चैट के बजाय रिट्रीवल और ऑर्डरिंग कार्यों के लिए उपयुक्त है। यदि आपको ऐसा मॉडल चाहिए जो टेक्स्ट लिखे, लंबी बातचीत बनाए रखे या गैर-टेक्स्ट इनपुट संभाले, तो api14 पर कोई भिन्न मॉडल बेहतर उपयुक्त होगा।

Cohere: Rerank v3.5 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "cohere/rerank-v3.5" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

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

const result = await client.post("/rerank", { body: {
  "model": "cohere/rerank-v3.5",
  "query": "What is the capital of France?",
  "documents": [
    "Paris is the capital of France.",
    "Berlin is in Germany."
  ],
  "top_n": 1
} });
console.log(result.results);

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 4,096
अधिकतम आउटपुट: 3,686
इनपुट: text
आउटपुट: rerank

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Cohere: Rerank v3.5: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Cohere: Rerank v3.5 API की कीमत कितनी है?: Cohere: Rerank v3.5 कॉल करना मुफ्त है ($0 प्रति token)। मुफ्त वेरिएंट की upstream rate limits ज़्यादा सख्त हैं, इसलिए इन्हें टेस्टिंग और कम मात्रा वाले काम के लिए इस्तेमाल करें।
Cohere: Rerank v3.5 की context window कितनी है?: Cohere: Rerank v3.5 हर request में 4,096 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 3,686 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Cohere: Rerank v3.5 क्या कर सकता है?: Cohere: Rerank v3.5 text स्वीकार करता है और rerank लौटाता है।
अपने कोड से Cohere: Rerank v3.5 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "cohere/rerank-v3.5" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Cohere: Rerank v3.5 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले Rerank मॉडल: NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free), VoyageAI by MongoDB: rerank-3-lite, VoyageAI by MongoDB: rerank-3। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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