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Perplexity: Embed V1 4B
perplexity/pplx-embed-v1-4bPerplexity: Embed V1 4B अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
नतीजे यहां दिखेंगे।
सेटिंग्स
Perplexity: Embed V1 4B एक नज़र में
- इनपुट कीमत 34 Embeddings मॉडल के मीडियन से 50% ज़्यादा है।
- 32,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
Perplexity: Embed V1 4B के बारे में
Perplexity: Embed V1 4B, Perplexity का एक टेक्स्ट एम्बेडिंग मॉडल है, जिसे प्रोवाइडर ने 16 मार्च 2026 को जारी किया था। यह चैट श्रेणी के बजाय एम्बेडिंग्स श्रेणी में आता है, जिसका अर्थ है कि यह संवादात्मक उत्तर उत्पन्न नहीं करता। इसके बजाय यह टेक्स्ट को वेक्टर प्रतिनिधित्व में बदलता है जिन्हें आप संग्रहीत करते हैं और उनके विरुद्ध खोज करते हैं। नाम में 4B इस वेरिएंट की पैरामीटर संख्या को दर्शाता है, और Perplexity, pplx-embed-v1 परिवार को वास्तविक दुनिया, वेब स्केल रिट्रीवल के लिए अत्याधुनिक बताता है, जिसमें 4B मॉडल उस परिवार के भीतर रिट्रीवल गुणवत्ता को अधिकतम करता है।
मॉडल अपने एकमात्र इनपुट मोडालिटी के रूप में टेक्स्ट स्वीकार करता है और अपने एकमात्र आउटपुट मोडालिटी के रूप में एम्बेडिंग्स लौटाता है। यह 32000 टोकन की कॉन्टेक्स्ट लंबाई का समर्थन करता है, इसलिए एक अनुरोध छोटे अंश के बजाय एक लंबे दस्तावेज़ को कवर कर सकता है। रिपोर्ट किया गया अधिकतम आउटपुट 28800 है। चूंकि आउटपुट गद्य के बजाय एक वेक्टर है, इसलिए कोई टेक्स्ट जनरेशन चरण नहीं है और ट्यून करने के लिए कोई सैंपलिंग व्यवहार नहीं है। आप टेक्स्ट भेजते हैं, आपको संख्यात्मक प्रतिनिधित्व वापस मिलते हैं, और यही प्रतिनिधित्व इनपुट का सिमैंटिक अर्थ वहन करते हैं।
व्यावहारिक उपयोग सीधे डेंस रिट्रीवल से अनुसरण करते हैं। आप दस्तावेज़ों के एक कॉर्पस को एम्बेड कर सकते हैं और वेक्टर को वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत कर सकते हैं, फिर एक उपयोगकर्ता क्वेरी को एम्बेड कर सकते हैं और निकटतम पड़ोसियों को खोज सकते हैं। यह पैटर्न रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन को कवर करता है जहां एक भाषा मॉडल को उत्तर देने से पहले प्रासंगिक अंशों की आवश्यकता होती है, डिडुप्लीकेशन और निकट डुप्लिकेट डिटेक्शन, क्लस्टरिंग और विषय समूहन, लेबल किए गए वेक्टर के विरुद्ध तुलना करके वर्गीकरण, और अनुशंसा या सिफारिश सुविधाएं। 32000 टोकन कॉन्टेक्स्ट तब उपयोगी होता है जब आप जिन इकाइयों को इंडेक्स करना चाहते हैं वे पूर्ण लेख, पृष्ठों का समर्थन करते हैं, या एकल वाक्यों के बजाय लंबे समर्थन थ्रेड हों।
api14 के माध्यम से मॉडल को कॉल करना किसी भी अन्य मॉडल की तरह ही काम करता है, क्योंकि api14 एक OpenAI-संगत API प्रदान करता है। आप अपने अनुरोध में मॉडल आईडी को perplexity/pplx-embed-v1-4b पर सेट करते हैं और अपना टेक्स्ट इनपुट के रूप में भेजते हैं। चूंकि एंडपॉइंट OpenAI-संगत है, मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी और कोड पथ आम तौर पर केवल बेस URL, कुंजी और मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं। मॉडल कोई समर्थित पैरामीटर रिपोर्ट नहीं करता है, इसलिए temperature या top_p जैसे कोई अतिरिक्त नॉब कॉन्फ़िगर करने के लिए नहीं हैं; अनुरोध अनिवार्य रूप से टेक्स्ट इन और एम्बेडिंग्स आउट है।
एक चीज जिसकी योजना बनानी है वह है समर्थित पैरामीटर का अभाव। यदि आपका वर्कफ़्लो जनरेशन व्यवहार को ट्यून करने पर निर्भर करता है, तो यह सही मॉडल नहीं है, क्योंकि यह एम्बेडिंग्स उत्पन्न करता है और कुछ नहीं। यह एक एकल मोडालिटी मॉडल भी है, इसलिए यह छवियों या ऑडियो को संभाल नहीं सकता। यदि आपका कार्य रिट्रीवल के बजाय जनरेशन, सारांशीकरण, या संवाद है, तो एक चैट या कम्प्लीशन मॉडल उपयुक्त विकल्प है, और यह एम्बेडिंग मॉडल एक के साथ रिट्रीवल परत के रूप में सबसे अच्छा फिट बैठता है।
Perplexity: Embed V1 4B 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-v1-4b" 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-v1-4b",
"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 4B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Perplexity: Embed V1 4B API की कीमत कितनी है?
- Perplexity: Embed V1 4B की कीमत इनपुट $0.11 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Perplexity: Embed V1 4B की context window कितनी है?
- Perplexity: Embed V1 4B 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 4B क्या कर सकता है?
- Perplexity: Embed V1 4B text स्वीकार करता है और embeddings लौटाता है।
- अपने कोड से Perplexity: Embed V1 4B कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "perplexity/pplx-embed-v1-4b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Perplexity: Embed V1 4B के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले Embeddings मॉडल: VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite, OpenAI: Text Embedding 3 Small, Qwen: Qwen3 Embedding 4B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Perplexity: Embed V1 4B कम्युनिटी
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