Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsIndisponível
por CommunityID do modelo: nomic-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.

Status
Indisponível
Contexto
8.192 tokens
Entrada → Saída
Texto → Vetor
Desenvolvedor
Community
Atualizado
23 de setembro de 2026

Nomic Embed Text v1.5 não está disponível no momento

Você ainda pode ler os detalhes nesta página. Escolha uma das alternativas disponíveis abaixo para executar um modelo comparável imediatamente.

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Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

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Resultado
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Sobre Nomic Embed Text v1.5

ResumoA partir de 23 de setembro de 2026

Nomic Embed Text v1.5 é um modelo de Community na categoria Embeddings. Nomic Embed Text v1.5 não está disponível no Railwail no momento. A janela de contexto contém 8.192 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.
04

Preços

Atualmente indisponível. Não há preço para este modelo no momento, portanto não pode ser executado.

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API

Chame Nomic Embed Text v1.5 com sua chave de API Railwail. Use este ID de modelo na solicitação:

Indisponível no momento

O modelo não tem preço verificado ou está desativado; chamadas de API são recusadas.

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Especificações

ID do modelo
nomic-embed-text-v1-5
Desenvolvedor
Community
Categoria
Embeddings
Entrada
Texto
Saída
Vetor
Janela de contexto
8.192 tokens
Entrada do catálogo atualizada
23 de setembro de 2026

Parâmetros de entrada

Entradas e configurações do esquema de entrada do modelo. O exemplo na seção API mostra quais delas a API aceita.

  • inputsobrigatório

    Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '

    Tipo: Texto
    Padrão: –
    Valores permitidos: até 8.000 caracteres

Etiquetas

  • embedding
  • retrieval
  • rag
  • huggingface
  • nomic
  • matryoshka
  • long-context
  • open-weights
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Casos de uso

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Perguntas frequentes

O que é Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 é um modelo de Community na categoria Embeddings. Está listado no Railwail, mas não pode ser executado no momento.

Quanto custa Nomic Embed Text v1.5 no Railwail?

Nomic Embed Text v1.5 não pode ser executado no Railwail no momento, portanto não há preço atual. Alternativas disponíveis com preços estão listadas mais abaixo nesta página.

Qual é a janela de contexto de Nomic Embed Text v1.5?

A janela de contexto de Nomic Embed Text v1.5 contém 8.192 tokens.

Qual é a velocidade de Nomic Embed Text v1.5?

Ainda não há execuções medidas suficientes de Nomic Embed Text v1.5 no Railwail para indicar um tempo de execução. Depende da entrada, das configurações e da carga no provedor.

Nomic Embed Text v1.5 é melhor que OpenAI text-embedding-3-large?

Depende da tarefa. Nomic Embed Text v1.5 (Community) e OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) são ambos modelos na categoria Embeddings. A página de comparação mostra seus preços e especificações lado a lado.

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

Posso usar Nomic Embed Text v1.5 agora?

Atualmente indisponível. A página permanece online; alternativas disponíveis da mesma categoria estão listadas mais abaixo.

Todos os modelos através de uma API

Uma chave API para todos os modelos no Railwail. O uso é cobrado a partir de créditos pré-pagos, 1 crédito = US$ 0,01.