Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsNicht verfügbar

von Communitynomic-embed-text-v1-5

Nomic AI open embedding model with a fully reproducible training pipeline (open weights, data and code). Supports an 8192-token context and Matryoshka representation learning, so you can truncate the 768-dim output down to 64 dims with graceful quality loss. Uses task prefixes like search_query and search_document.

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Status: Nicht verfügbar
Kontext: 8 192 Token
Eingabe → Ausgabe: Text → Vektor
Entwickler: Community
Aktualisiert: 23. September 2026

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OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI
OpenAI's highest-quality embedding model. Returns 3072-dim vectors by default and supports reducing dimensions via the dimensions parameter. Outperforms text-embedding-3-small and the older ada-002 on MTEB and multilingual MIRACL retrieval benchmarks, for cases where accuracy matters more than cost.
$ 0,156/1 Mio. In
Nomic Embed Text v1.5 und OpenAI text-embedding-3-large vergleichen
OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
$ 0,024/1 Mio. In
Nomic Embed Text v1.5 und OpenAI text-embedding-3-small vergleichen

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Über Nomic Embed Text v1.5

Kurz gesagtStand: 23. September 2026

Nomic Embed Text v1.5 ist ein Modell von Community aus der Kategorie Embeddings. Über Railwail ist Nomic Embed Text v1.5 derzeit nicht verfügbar. Das Kontextfenster umfasst 8 192 Token.

nomic-embed-text-v1.5 from Nomic AI is a long-context English embedding model released with open weights, open training data and open code for full reproducibility. It handles inputs up to 8192 tokens and was trained with Matryoshka representation learning, which means the 768-dim output can be truncated to smaller sizes (down to 64 dims) while keeping most of its retrieval quality, useful for cutting storage and search cost. Inputs are prefixed with task tags such as search_query, search_document, classification or clustering. Served through the Hugging Face feature-extraction pipeline; mean-pool and L2-normalize the token outputs.

Preise

Derzeit nicht verfügbar. Für dieses Modell gibt es derzeit keinen Preis, deshalb lässt es sich nicht ausführen.

API

Rufe Nomic Embed Text v1.5 mit deinem Railwail-API-Schlüssel auf. Diese Modell-ID gehört in die Anfrage:

nomic-embed-text-v1-5API-Dokumentation API-Schlüssel holen

Derzeit nicht verfügbar

Das Modell hat keinen geprüften Preis oder ist deaktiviert; API-Aufrufe werden abgelehnt.

Spezifikationen

Modell-ID: nomic-embed-text-v1-5
Entwickler: Community
Kategorie: Embeddings
Eingabe: Text
Ausgabe: Vektor
Kontextfenster: 8 192 Token
Katalogeintrag aktualisiert: 23. September 2026

Eingabeparameter

Eingaben und Einstellungen laut Eingabeschema des Modells. Welche davon die API annimmt, zeigt das Beispiel im Abschnitt API.

ParameterTypStandardErlaubte Werte

inputsPflicht
Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Typ: Text
Standard: –
Erlaubte Werte: bis 8 000 Zeichen

Einsatzgebiete

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Häufige Fragen

Was ist Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 ist ein Modell von Community aus der Kategorie Embeddings. Es steht im Railwail-Katalog, lässt sich derzeit aber nicht ausführen.

Was kostet Nomic Embed Text v1.5 bei Railwail?

Nomic Embed Text v1.5 lässt sich über Railwail derzeit nicht ausführen, deshalb gibt es keinen aktuellen Preis. Verfügbare Alternativen mit Preisen stehen weiter unten auf dieser Seite.

Wie groß ist das Kontextfenster von Nomic Embed Text v1.5?

Das Kontextfenster von Nomic Embed Text v1.5 umfasst 8 192 Token.

Wie schnell ist Nomic Embed Text v1.5?

Für Nomic Embed Text v1.5 gibt es bei Railwail noch zu wenige gemessene Läufe, um eine Laufzeit anzugeben. Sie hängt von der Eingabe, den Einstellungen und der Auslastung beim Anbieter ab.

Ist Nomic Embed Text v1.5 besser als OpenAI text-embedding-3-large?

Das hängt von der Aufgabe ab. Nomic Embed Text v1.5 (Community) und OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sind beide Modelle aus der Kategorie Embeddings. Die Vergleichsseite zeigt Preise und Spezifikationen nebeneinander.

Nomic Embed Text v1.5 und OpenAI text-embedding-3-large vergleichen

Kann ich Nomic Embed Text v1.5 gerade nutzen?

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