We gebruiken cookies. Cookies en browseropslag houden je ingelogd en onthouden je voorkeuren. Met je toestemming meten we ook hoe de site wordt gebruikt. Je kunt je wanneer je wilt. Zie ons cookiebeleid.
cohere/embed-5-fastDraait op je saldo tegen de prijzen hierboven. Nieuwe accounts beginnen met gratis gebruik.
Instellingen
Cohere: Embed 5 Fast is een multimodaal embeddingmodel van Cohere, gepositioneerd als de laag-latentie, kostenefficiente tier van het Embed 5-familie van het bedrijf. Het is gebouwd voor ontwikkelaars die content op schaal willen omzetten in vectorrepresentaties, waar doorvoer en responsiviteit net zo belangrijk zijn als embeddingkwaliteit. Het model zit in de embeddings-categorie in plaats van de chat-categorie, dus het genereert geen conversationele tekst; zijn taak is vectoren produceren die downstreamsystemen kunnen doorzoeken, vergelijken of classificeren.
Het model accepteert tekst, afbeeldingen en interleaved tekst- en afbeeldingscontent als input, en retourneert embeddings als enige output. Die multimodale inputondersteuning betekent dat een enkel model een paragraaf, een productfoto of een documentpagina die beide mengt kan embedden, wat retrievalpipelines eenvoudiger houdt dan het onderhouden van afzonderlijke tekst- en afbeeldingsencoders. Het biedt een contextlengte van 128.000 tokens, met een maximale output van 115.200, wat het ruimte geeft om lange documenten en grote image-and-text-payloads te verwerken zonder agressieve chunking. Met ongeveer 1B parameters is het ontworpen als een compact model, wat consistent is met zijn snelle, kostenefficiente positionering.
Die capaciteiten wijzen op een redelijk specifieke set use cases. Semantisch zoeken over mixed media is de meest directe fit: tekst en afbeeldingen indexeren in een enkele vectorruimte zodat een query beide kan ophalen. Retrieval-augmented generation-pipelines kunnen het gebruiken om knowledge bases te embedden die figuren, screenshots of gescande pagina's naast proza bevatten. Aanbevelings- en similaritysystemen profiteren van de gedeelde ruimte, omdat items vergeleken kunnen worden ongeacht of hun content tekstueel of visueel is. Classificatie, clustering, deduplicatie en anomaliedetectie over grote corpora zijn ook natuurlijke toepassingen, vooral waar het datavolume latentie en kosten per embedding een praktische zorg maakt.
Je roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "cohere/embed-5-fast". Omdat het endpoint de OpenAI embeddings-conventie volgt, kunnen bestaande clients en SDK's die al op die interface zijn gericht naar api14 wijzen met minimale wijzigingen, meestal alleen het vervangen van de base URL en het model-id. Het model declareert geen ondersteunde requestparameters buiten de standaard embedding-requestvorm, dus je moet niet verwachten dat tuningknoppen zoals aangepaste dimensies of providerspecifieke opties beschikbaar zijn; stuur je input en lees de geretourneerde vectoren.
Aangezien het de snelle tier van de Embed 5-familie is, is het de verstandige standaardkeuze wanneer je op volume embedt en latentie of doorvoer de beperkende factor is. Als je workload puur tekst is en geen beeldverwerking nodig heeft, kan een tekst-only embeddingmodel een eenvoudigere fit zijn. Als je een model nodig hebt dat tekst genereert in plaats van vectoren, is dit niet de juiste keuze, aangezien zijn outputmodaliteit alleen embeddings is.
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": "cohere/embed-5-fast",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
Deze community heeft nog geen topics. Open het eerste topic over Cohere: Embed 5 Fast.