Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsIndisponibil

de 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.

Vezi alternative Compară

Status: Indisponibil
Context: 8.192 tokeni
Intrare → ieșire: Text → Vector
Dezvoltator: Community
Actualizat: 23 septembrie 2026

Nomic Embed Text v1.5 nu este disponibil în acest moment

Poți citi în continuare detaliile pe această pagină. Alege una dintre alternativele disponibile de mai jos pentru a rula imediat un model comparabil.

Mergi la alternative

Modele comparabile

Toate din această categorie

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 USD/1M in
Compară Nomic Embed Text v1.5 vs. OpenAI text-embedding-3-large
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 USD/1M in
Compară Nomic Embed Text v1.5 vs. OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Încearcă Nomic Embed Text v1.5

Intrare & rezultat

Indisponibil în prezent

Indisponibil în prezent.

Playground-ul este dezactivat. Modele comparabile găsești în aceeași categorie: Vezi alternativele

Text

0 / 8.000

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

Compară cu (opțional)

Execută modelul de două ori (facturat de două ori).

⌘/Ctrl + Enter

Rezultat

Vectorul apare aici.

Această rulare

Fără preț – momentan indisponibil.

Nou aici?

10 credite gratuite (0,10 USD) când te înregistrezi cu Google

Utilizabil 24 ore după înregistrare, până la 5 rulări pe zi și maximum 2 credite pe rulare. Alte metode de conectare încep fără credite.

Despre Nomic Embed Text v1.5

Pe scurtDin 23 septembrie 2026

Nomic Embed Text v1.5 este un model de Community din categoria Embeddings. Nomic Embed Text v1.5 nu este disponibil în prezent pe Railwail. Fereastra de context conține 8.192 token-uri.

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.

Prețuri

Indisponibil în prezent. Nu există preț pentru acest model în acest moment, deci nu poate fi executat.

API

Apelează Nomic Embed Text v1.5 cu cheia ta API Railwail. Folosește acest ID de model în cerere:

nomic-embed-text-v1-5Documentația API Obține o cheie API

Indisponibil în prezent

Modelul nu are un preț verificat sau este dezactivat; apelurile API sunt refuzate.

Specificații

ID model: nomic-embed-text-v1-5
Dezvoltator: Community
Categorie: Embeddings
Intrare: Text
Ieșire: Vector
Fereastră de context: 8.192 tokeni
Intrare catalog actualizată: 23 septembrie 2026

Parametri de intrare

Intrări și setări din schema de intrare a modelului. Exemplul din secțiunea API arată care dintre ele acceptă API-ul.

ParametruTipImplicitValori permise

inputsobligatoriu
Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Tip: Text
Implicit: –
Valori permise: până la 8.000 caractere

Etichete

embedding
retrieval
rag
huggingface
nomic
matryoshka
long-context
open-weights

Cazuri de utilizare

Ghiduri conexe

Embedding Models for Search & Science

Toate modelele din Embeddings

Întrebări frecvente

Ce este Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 este un model de Community din categoria Embeddings. Este listat pe Railwail, dar nu poate fi rulat în acest moment.

Cât costă Nomic Embed Text v1.5 pe Railwail?

Nomic Embed Text v1.5 nu poate fi rulat pe Railwail în acest moment, deci nu există preț curent. Alternativele disponibile cu prețuri sunt listate mai jos pe această pagină.

Care este fereastra de context a Nomic Embed Text v1.5?

Fereastra de context a Nomic Embed Text v1.5 conține 8.192 token-uri.

Cât de rapid este Nomic Embed Text v1.5?

Nu sunt suficiente rulări măsurate ale Nomic Embed Text v1.5 pe Railwail încă pentru a indica un timp de rulare. Depinde de intrare, de setări și de sarcina la furnizor.

Este Nomic Embed Text v1.5 mai bun decât OpenAI text-embedding-3-large?

Depinde de sarcină. Nomic Embed Text v1.5 (Community) și OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) sunt ambele modele din categoria Embeddings. Pagina de comparație arată prețurile și specificațiile lor una lângă alta.

Compară Nomic Embed Text v1.5 și OpenAI text-embedding-3-large

Pot folosi Nomic Embed Text v1.5 chiar acum?

Indisponibil în prezent. Pagina rămâne online; alternativele disponibile din aceeași categorie sunt listate mai jos.

Toate modelele printr-o singură API

O cheie API pentru fiecare model pe Railwail. Utilizarea se percepe din credite prepay, 1 credit = 0,01 USD.

Obține cheie API Vizualizează toate modelele