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Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2
sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2を今すぐ試す
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Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2の概要
- 入力料金は埋め込みモデル34件の中央値より75%安くなっています。
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2について
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 は Sentence Transformers の埋め込みモデルで、api14 の embeddings カテゴリに掲載されています。これはコンパクトな MiniLM ベースのモデルで、その目的はテキストを生成することではなく、テキストをベクトルに変換することです。記録されているプロバイダーのリリース日は 2025-11-18 です。
このモデルはテキストを入力として受け取り、出力として埋め込みを返します。文や短い段落を 384 次元の密ベクトル空間に変換し、言い換え検出、意味的類似度スコアリング、クラスタリング、軽量検索に最適化された意味的埋め込みを生成します。コンテキスト長は 512 トークンで、最大出力は 460 です。他の入力または出力モダリティはありません。画像、音声、ファイルは受け取らず、チャット補完や自由形式のテキストも生成しません。
これらの機能は、かなり特定の用途群を示しています。ベクトルは言い換えを近くに配置するように学習されているため、このモデルは意味的類似度スコアリングに適しています。これは、2 つのテキストを比較し、単語の重複ではなく意味を反映する数値が必要な場合に使います。言い換え検出、文や短い段落をトピックごとにグループ化するクラスタリング、クエリと候補パッセージ群を埋め込み、距離でパッセージをランク付けする軽量検索にも適しています。ほぼ同一のエントリの重複排除、サポートチケットやフィードバックのグループ化、短い文書に対する小規模な意味検索インデックスの構築は、いずれも自然な用途です。512 トークンのコンテキストは、各入力が長い文書ではなく文または短い段落であるべきことを意味します。より長い資料は、埋め込む前にチャンクに分割する必要があります。
これは、モデル id "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2" を使用して、api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。エンドポイントは OpenAI embeddings の形式に従うため、テキストを input として送信し、レスポンスからベクトルを読み取ります。このモデルにはサポートされているパラメータが記載されていないため、設定する追加のサンプリングや生成のオプションはありません。リクエストはモデル id と入力テキストだけにしてください。このページのライブ価格表に請求の詳細が記載されています。
計画時に考慮すべき主な制約は、512 トークンのコンテキストです。入力が長い文書である場合、またはベクトルではなく生成テキストが必要な場合、このモデルは適切な選択肢ではなく、テキスト生成モデルの方が適しています。文レベルおよび短い段落の埋め込み作業には、これは小さく直接的な選択肢です。
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 APIの呼び出し方
- ダッシュボードでAPIキーを作成します。
- お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
- baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2"に設定します。
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": "sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2",
"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
- 512
- 最大出力
- 460
- 入力
- text
- 出力
- embeddings
api14でのリクエスト数 · 過去7日間
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2：よくある質問
- Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2 APIの料金は？
- Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2の料金は入力 $0.02 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
- Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2のコンテキストウィンドウは？
- Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2は1リクエストあたり最大512トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大460トークンを出力します。
- Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2で何ができますか？
- Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2はtextを入力として受け付け、embeddingsを返します。
- コードからSentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2を呼び出すには？
- 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
- Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2の代替モデルは？
- 同程度の料金の埋め込みモデル：Thenlper: GTE-Base, Intfloat: E5-Base-v2, Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2コミュニティ
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