Nomic Embed Text v1.5

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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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Estado: No disponible
Contexto: 8192 tokens
Entrada → Salida: Texto → Vector
Desarrollador: Community
Actualizado: 23 de septiembre de 2026

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Modelos comparables

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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 US$/1M entrada
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0,024 US$/1M entrada
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Text

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Acerca de Nomic Embed Text v1.5

ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026

Nomic Embed Text v1.5 es un modelo de Community en la categoría Embeddings. Nomic Embed Text v1.5 no está disponible en Railwail en este momento. La ventana de contexto contiene 8192 tokens.

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.

Precios

Actualmente no disponible. No hay precio para este modelo en este momento, por lo que no se puede ejecutar.

API

Llama a Nomic Embed Text v1.5 con tu clave API de Railwail. Usa este ID de modelo en la solicitud:

nomic-embed-text-v1-5Documentación de API Obtener una clave API

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El modelo no tiene un precio verificado o está desactivado; las llamadas a la API se rechazan.

Especificaciones

ID del modelo: nomic-embed-text-v1-5
Desarrollador: Community
Categoría: Embeddings
Entrada: Texto
Salida: Vector
Ventana de contexto: 8192 tokens
Entrada del catálogo actualizada: 23 de septiembre de 2026

Parámetros de entrada

Entradas y configuración del esquema de entrada del modelo. El ejemplo en la sección API muestra cuáles de ellas acepta la API.

ParámetroTipoPredeterminadoValores permitidos

inputsObligatorio
Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Tipo: Texto
Predeterminado: –
Valores permitidos: Hasta 8000 caracteres

Casos de uso

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Preguntas frecuentes

¿Qué es Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 es un modelo de Community en la categoría Embeddings. Aparece en el catálogo de Railwail pero no se puede ejecutar en este momento.

¿Cuánto cuesta Nomic Embed Text v1.5 en Railwail?

Nomic Embed Text v1.5 no se puede ejecutar en Railwail en este momento, por lo que no hay precio actual. Las alternativas disponibles con precios se enumeran más abajo en esta página.

¿Cuál es la ventana de contexto de Nomic Embed Text v1.5?

La ventana de contexto de Nomic Embed Text v1.5 contiene 8192 tokens.

¿Qué velocidad tiene Nomic Embed Text v1.5?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de Nomic Embed Text v1.5 en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es Nomic Embed Text v1.5 mejor que OpenAI text-embedding-3-large?

Depende de la tarea. Nomic Embed Text v1.5 (Community) y OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) son ambos modelos en la categoría Embeddings. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.

Comparar Nomic Embed Text v1.5 y OpenAI text-embedding-3-large

¿Puedo usar Nomic Embed Text v1.5 ahora mismo?

Actualmente no disponible. La página se mantiene en línea; las alternativas disponibles de la misma categoría se enumeran más abajo.

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