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Perplexity: Embed V1 0.6B

perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

Embeddingsइनपुट: text32K16 मार्च 2026 को जोड़ा गया

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Perplexity: Embed V1 0.6B एक नज़र में

इनपुट कीमत 34 Embeddings मॉडल के मीडियन से 80% कम है।
32,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।

Perplexity: Embed V1 0.6B के बारे में

Perplexity: Embed V1 0.6B, Perplexity का एक टेक्स्ट एम्बेडिंग मॉडल है, जिसे 16 मार्च 2026 को जारी किया गया था। यह pplx-embed-v1 परिवार से संबंधित है, जिसे Perplexity वास्तविक दुनिया, वेब-स्केल रिट्रीवल के लिए बनाए गए अत्याधुनिक टेक्स्ट एम्बेडिंग मॉडल के रूप में वर्णित करता है। 0.6B पैरामीटर वाला संस्करण हल्के, कम विलंबता वाले उपयोग को लक्षित करता है, जिससे यह परिवार में सबसे बड़ा विकल्प नहीं, बल्कि छोटा विकल्प बनता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में एम्बेडिंग लौटाता है, इसलिए यह गद्य या चैट उत्तर उत्पन्न नहीं करता। यह मानक सघन टेक्स्ट रिट्रीवल के लिए अनुकूलित है, जो सेमांटिक खोज और समानता मिलान के पीछे का सामान्य पैटर्न है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 32,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 28,800 के रूप में सूचीबद्ध है। केवल टेक्स्ट इनपुट समर्थित है, और इस मॉडल के लिए बुनियादी चीज़ों से आगे कोई अनुरोध पैरामीटर प्रलेखित नहीं है।

चूंकि मॉडल रिट्रीवल के लिए सघन एम्बेडिंग उत्पन्न करता है, स्वाभाविक उपयोग के मामले हैं दस्तावेज़ संग्रहों पर सेमांटिक खोज, रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन पाइपलाइनें जहां आपको चैट मॉडल को पास करने से पहले प्रासंगिक अंश लाने की आवश्यकता होती है, टेक्स्ट का डिडुप्लीकेशन या क्लस्टरिंग, और सिफारिश या मिलान प्रणालियां जो वस्तुओं को कीवर्ड ओवरलैप के बजाय अर्थ के आधार पर रैंक करती हैं। 0.6B आकार और कम विलंबता पर ध्यान उन कार्यभारों के लिए उपयुक्त है जहां आप बड़ी मात्रा में टेक्स्ट एम्बेड करते हैं, जैसे वेब-स्केल कॉर्पस को इंडेक्स करना या उच्च क्वेरी थ्रूपुट को संभालना, और 32,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट का मतलब है कि आप काफी लंबे दस्तावेज़ों को छोटे हिस्सों में विभाजित करने के बजाय एक ही अनुरोध में एम्बेड कर सकते हैं।

आप मॉडल आईडी "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल को कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI एम्बेडिंग प्रारूप का अनुसरण करता है, आप अपना टेक्स्ट इनपुट के रूप में भेजते हैं और बदले में एक वेक्टर प्राप्त करते हैं, और मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरीज़ बिना किसी संशोधन के काम करती हैं, बस आप उन्हें api14 बेस URL पर इंगित करें और वह मॉडल आईडी सेट करें। इस मॉडल के लिए समर्थित पैरामीटर सूची खाली है, इसलिए केवल आवश्यक फ़ील्ड भेजने की योजना बनाएं और dimensions या encoding format ओवरराइड जैसे वैकल्पिक नियंत्रणों पर निर्भर रहने से बचें।

यदि आपका कार्य रिट्रीवल के बजाय टेक्स्ट जनरेशन, सारांशीकरण, या बातचीत है, तो एम्बेडिंग मॉडल गलत उपकरण है और एक चैट या कम्प्लीशन मॉडल बेहतर फिट होगा। इसी तरह, यदि आपको छवियों या ऑडियो पर मल्टीमॉडल एम्बेडिंग की आवश्यकता है, तो यह मॉडल केवल टेक्स्ट स्वीकार करता है। रिट्रीवल कार्य के भीतर, मुख्य समझौता 0.6B आकार है: यह हल्के, कम विलंबता वाली सर्विंग के लिए बनाया गया है, इसलिए यदि आपको किसी मांग वाले कॉर्पस पर रिट्रीवल गुणवत्ता अपर्याप्त लगती है, तो एक बड़े एम्बेडिंग मॉडल पर विचार करना उचित हो सकता है।

Perplexity: Embed V1 0.6B 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 "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b" 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.embeddings.create({
  "model": "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 32,000
अधिकतम आउटपुट: 28,800
इनपुट: text
आउटपुट: embeddings

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Perplexity: Embed V1 0.6B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Perplexity: Embed V1 0.6B API की कीमत कितनी है?: Perplexity: Embed V1 0.6B की कीमत इनपुट $0.01 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Perplexity: Embed V1 0.6B की context window कितनी है?: Perplexity: Embed V1 0.6B हर request में 32,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 28,800 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Perplexity: Embed V1 0.6B क्या कर सकता है?: Perplexity: Embed V1 0.6B text स्वीकार करता है और embeddings लौटाता है।
अपने कोड से Perplexity: Embed V1 0.6B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Perplexity: Embed V1 0.6B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले Embeddings मॉडल: Thenlper: GTE-Base, Intfloat: E5-Base-v2, Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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