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Perplexity: Embed V1 0.6B

perplexity/pplx-embed-v1-0.6b
埋め蟌み入力: text32K2026/03/16に远加
プレむグラりンドで開くPerplexity: Embed V1 0.6BのAPIキヌを取埗

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Perplexity: Embed V1 0.6Bの抂芁

  • 入力料金は埋め蟌みモデル34件の䞭倮倀より80%安くなっおいたす。
  • コンテキストりィンドりは32,000トヌクン。長いドキュメントや耇数タヌンの䌚話にも十分です。

Perplexity: Embed V1 0.6Bに぀いお

Perplexity: Embed V1 0.6B は、2026幎3月16日にリリヌスされた Perplexity のテキスト埋め蟌みモデルです。これは pplx-embed-v1 ファミリヌに属し、Perplexity はこれを、実䞖界のりェブスケヌル怜玢向けに構築された最先端のテキスト埋め蟌みモデルず説明しおいたす。0.6B パラメヌタ版は軜量で䜎レむテンシの甚途を察象ずしおおり、ファミリヌ内で最倧のものではなく、より小さい遞択肢ずなっおいたす。

このモデルはテキストを入力ずしお受け取り、出力ずしお埋め蟌みを返すため、文章やチャット返答を生成するこずはありたせん。これは暙準的な密テキスト怜玢向けに最適化されおおり、セマンティック怜玢や類䌌床マッチングの背埌にある䞀般的なパタヌンです。コンテキストりィンドりは 32,000 トヌクンで、最倧出力は 28,800 ず蚘茉されおいたす。テキスト入力のみがサポヌトされおおり、このモデルに぀いお基本的なもの以倖のリク゚ストパラメヌタは文曞化されおいたせん。

このモデルは怜玢甚の密埋め蟌みを生成するため、自然なナヌスケヌスは、文曞コレクションに察するセマンティック怜玢、関連するパッセヌゞをチャットモデルに枡す前に取埗する必芁がある怜玢拡匵生成パむプラむン、テキストの重耇排陀やクラスタリング、キヌワヌドの重耇ではなく意味によっお項目をランク付けする掚薊たたはマッチングシステムです。0.6B ずいうサむズず䜎レむテンシ重芖は、りェブスケヌルのコヌパスのむンデックス䜜成や高いク゚リスルヌプットの凊理など、倧量のテキストを埋め蟌むワヌクロヌドに適しおおり、32,000 トヌクンのコンテキストにより、長めの文曞を小さなチャンクに分割せずに単䞀リク゚ストで埋め蟌むこずができたす。

このモデルは、モデル id "perplexity/pplx-embed-v1-0.6b" を䜿甚しお、api14 の OpenAI 互換 API を通じお呌び出したす。むンタヌフェヌスは OpenAI embeddings 圢匏に埓っおいるため、テキストを input ずしお送信し、ベクトルを受け取りたす。たた、既存の OpenAI クラむアントラむブラリは、api14 のベヌス URL を指定し、そのモデル id を蚭定すれば、倉曎なしで動䜜したす。このモデルのサポヌト察象パラメヌタ䞀芧は空であるため、必須フィヌルドのみを送信する前提ずし、dimensions や encoding format の䞊曞きなどの任意の調敎項目に䟝存しないようにしおください。

タスクが怜玢ではなくテキスト生成、芁玄、䌚話である堎合、埋め蟌みモデルは適切なツヌルではなく、チャットたたは補完モデルの方が適しおいたす。同様に、画像や音声に察するマルチモヌダル埋め蟌みが必芁な堎合、このモデルはテキストのみを受け付けたす。怜玢䜜業においおは、䞻なトレヌドオフは 0.6B ずいうサむズです。これは軜量で䜎レむテンシの提䟛向けに構築されおいるため、芁求の厳しいコヌパスで怜玢品質が䞍十分だず感じる堎合は、より倧きな埋め蟌みモデルを怜蚎する䟡倀があるかもしれたせん。

Perplexity: Embed V1 0.6B APIの呌び出し方

  1. ダッシュボヌドでAPIキヌを䜜成したす。
  2. お䜿いの蚀語の公匏openai SDKをむンストヌルしたす。
  3. baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"perplexity/pplx-embed-v1-0.6b"に蚭定したす。
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));

仕様

コンテキスト長
32,000
最倧出力
28,800
入力
text
出力
embeddings

api14でのリク゚スト数 · 過去7日間

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Perplexity: Embed V1 0.6Bよくある質問

Perplexity: Embed V1 0.6B APIの料金は
Perplexity: Embed V1 0.6Bの料金は入力 $0.01 / 100䞇トヌクンです。USD残高から差し匕かれるのは成功したリク゚ストのみで、倱敗したリク゚ストは無料です。
Perplexity: Embed V1 0.6Bのコンテキストりィンドりは
Perplexity: Embed V1 0.6Bは1リク゚ストあたり最倧32,000トヌクンプロンプト、履歎、ドキュメントの合蚈を読み取れたす。 1回のレスポンスで最倧28,800トヌクンを出力したす。
Perplexity: Embed V1 0.6Bで䜕ができたすか
Perplexity: Embed V1 0.6Bはtextを入力ずしお受け付け、embeddingsを返したす。
コヌドからPerplexity: Embed V1 0.6Bを呌び出すには
任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にしお、modelを"perplexity/pplx-embed-v1-0.6b"に蚭定するだけです。他のコヌド倉曎は䞍芁です。このペヌゞのコヌドパネルからすぐ䜿える䟋をコピヌできたす。
Perplexity: Embed V1 0.6Bの代替モデルは
同皋床の料金の埋め蟌みモデルThenlper: GTE-Base, Intfloat: E5-Base-v2, Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2。どれも同じAPIキヌで動くので、文字列を1぀倉えるだけで切り替えられたす。

Perplexity: Embed V1 0.6Bコミュニティ

新しいトピック

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