Nomic Embed Text v1.5

EmbeddingsНедоступно

від 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.

Переглянути альтернативи Порівняти

Статус: Недоступно
Контекст: 8 192 токенів
Вхід → вихід: Текст → Вектор
Розробник: Community
Оновлено: 23 вересня 2026 р.

Nomic Embed Text v1.5 наразі недоступна

Ви можете прочитати деталі на цій сторінці. Виберіть одну з доступних альтернатив нижче, щоб одразу запустити порівняну модель.

До альтернатив

Порівнювані моделі

Усі в цій категорії

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 вх
Порівняти Nomic Embed Text v1.5 та 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 вх
Порівняти Nomic Embed Text v1.5 та OpenAI text-embedding-3-small

Playground

Спробувати Nomic Embed Text v1.5

Введення та результат

Наразі недоступна

Наразі недоступно.

Playground вимкнено. Порівняльні моделі ви знайдете в тій же категорії: Переглянути альтернативи

Text

0 / 8 000

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

Порівняти з (необов'язково)

Запускає модель двічі (виставляється рахунок двічі).

⌘/Ctrl + Enter

Результат

Вектор з'явиться тут.

Цей запуск

Без ціни – наразі недоступно.

Новенький?

10 безплатних кредитів (0,10 USD) при реєстрації через Google

Доступно 24 годин після реєстрації, до 5 запусків на день і максимум 2 кредитів за запуск. Інші способи входу стартують без кредитів.

Про Nomic Embed Text v1.5

КороткоСтаном на 23 вересня 2026 р.

Nomic Embed Text v1.5 — це модель від Community у категорії Embeddings. На Railwail Nomic Embed Text v1.5 наразі недоступна. Контекстне вікно містить 8 192 токенів.

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.

Ціни

Наразі недоступно. Наразі для цієї моделі немає ціни, тому її не можна запустити.

API

Викличте Nomic Embed Text v1.5 за допомогою вашого API-ключа Railwail. Використовуйте цей ID моделі в запиті:

nomic-embed-text-v1-5Документація API Отримати API-ключ

Наразі недоступно

Модель не має перевіреної ціни або деактивована; виклики API відхиляються.

Характеристики

ID моделі: nomic-embed-text-v1-5
Розробник: Community
Категорія: Embeddings
Вхідні дані: Текст
Вихідні дані: Вектор
Контекстне вікно: 8 192 токенів
Запис у каталозі оновлено: 23 вересня 2026 р.

Вхідні параметри

Вхідні дані та налаштування зі схеми вхідних даних моделі. Приклад у розділі API показує, які з них приймає API.

ПараметрТипЗа замовчуваннямДопустимі значення

inputsобов'язково
Text to embed, prefixed with a task tag such as 'search_query: ' or 'search_document: '
Тип: Текст
За замовчуванням: –
Допустимі значення: до 8 000 символів

Варіанти використання

Відповідні посібники

Embedding Models for Search & Science

Усі моделі в Embeddings

Часті питання

Що таке Nomic Embed Text v1.5?

Nomic Embed Text v1.5 — це модель від Community у категорії Embeddings. Вона внесена до каталогу Railwail, але наразі не може бути запущена.

Скільки коштує Nomic Embed Text v1.5 на Railwail?

Nomic Embed Text v1.5 наразі не можна запустити на Railwail, тому поточної ціни немає. Доступні альтернативи з цінами наведені далі на цій сторінці.

Яке контекстне вікно у Nomic Embed Text v1.5?

Контекстне вікно Nomic Embed Text v1.5 містить 8 192 токенів.

Наскільки швидкий Nomic Embed Text v1.5?

На Railwail поки що недостатньо виміряних запусків Nomic Embed Text v1.5, щоб вказати час виконання. Це залежить від введення, налаштувань та навантаження у постачальника.

Чи Nomic Embed Text v1.5 краще за OpenAI text-embedding-3-large?

Це залежить від завдання. Nomic Embed Text v1.5 (Community) і OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) — обидві моделі в категорії Embeddings. На сторінці порівняння показані їхні ціни та специфікації поруч.

Порівняти Nomic Embed Text v1.5 і OpenAI text-embedding-3-large

Чи можу я використовувати Nomic Embed Text v1.5 прямо зараз?

Наразі недоступно. Сторінка залишається в мережі; доступні альтернативи з тієї ж категорії наведені далі.

Усі моделі через один API

Один API-ключ для всіх моделей на Railwail. Використання оплачується з попередньо поповнених кредитів, 1 кредит = 0,01 USD.

Отримати API-ключ Переглянути всі моделі