Карточка модели
Nomic Embed Text v1.5
nomic-embed-textХарактеристики
Значения объединены по всем поставщикам; у конкретного поставщика они могут быть уже. Точные данные — в таблице ниже.
Поставщики и цены
| Поставщик | ID у поставщика | Контекст | Ввод, $/1M | Вывод, $/1M | Кэш чтение | Кэш запись | Инференс |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tinfoil | nomic-embed-text | 8 тыс. | $0.05 | $0 | — | — | — |
«Доступен» — у Airuns настроен системный ключ этого поставщика, модель можно запускать прямо сейчас.
Hugging Face
Автоматическое совпадение по имениREADME · nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5
Отрывок на языке оригинала:
Exciting Update!: nomic-embed-text-v1.5 is now multimodal! nomic-embed-vision-v1.5 is aligned to the embedding space of nomic-embed-text-v1.5, meaning any text embedding is multimodal!
Important: the text prompt must include a task instruction prefix, instructing the model which task is being performed.
For example, if you are implementing a RAG application, you embed your documents as searchdocument: and embed your user queries as searchquery: .
Notice: From transformers v5.5.0 and sentence transformers v5.3.0, trustremotecode=True will no longer be necessary. This will only be possible with the text-only series as of now.
This prefix is used for embedding texts as documents, for example as documents for a RAG index.
This prefix is used for embedding texts as questions that documents from a dataset could resolve, for example as queries to be answered by a RAG application.
This pref…
Читать дальше на Hugging Face →
Источник каталога: https://models.dev/api.json. Получено: 01.11.2026 01:09 UTC. Цены и лимиты — данные источника; перед использованием проверяйте условия поставщика.