Dapatkan email saat harga campuran model ini turun. Tidak diperlukan akun.
Satu email per tetes. Berhenti berlangganan kapan saja.
Memadukan $/1 juta di seluruh versi terlacak dari baris ini.
Campuran output-to-input 3:1, per 1 juta token
Sumber: litellm
Pembuatan teks, obrolan, ringkasan, dan beban kerja konten untuk tujuan umum yang mengutamakan kemampuan luas dan biaya rendah.
Cohere Embed English v2.0 model penyematan lama dipertahankan untuk indeks lama.
embed-english-v2.0 adalah model Teks dari Cohere (US). HotON.ai melacaknya pada $0.10 per 1 juta token masukan dan $0.00 per 1 juta token keluaran, dengan jendela konteks token 1K. Skor efisiensi gabungannya adalah 88/100 dengan perkiraan $0.000 per tugas yang berhasil.
embed-english-v2.0 dilacak pada $0.10 per 1 juta token masukan dan $0.00 per 1 juta token keluaran. Beban kerja output-to-input 3:1 rata-rata berpadu menjadi $0.03 per 1 juta token. Angka adalah ilustrasi data demo.
Pembuatan teks, obrolan, ringkasan, dan beban kerja konten untuk tujuan umum yang mengutamakan kemampuan luas dan biaya rendah.
embed-english-v2.0 mendukung hingga jendela konteks token 1K — cukup besar untuk dokumen panjang dan percakapan panjang dalam satu permintaan.
Dalam rangkaian terlacak HotON.ai, embed-english-v2.0 lebih murah dibandingkan 79% model dalam hal harga input dan menempati peringkat #303 dari 535 berdasarkan efisiensi keseluruhan.
Ya — llama-guard-3-8b adalah opsi berbiaya lebih rendah di $0.06 per 1 juta token keluaran, namun tetap mencakup kasus penggunaan Teks yang serupa. Bandingkan keduanya secara berdampingan di HotON.ai.
Siap untuk ditempelkan ke dalam artikel, makalah, atau permintaan AI — harga dan tanggal diperbarui dengan data langsung.
HotON.ai — embed-english-v2.0 (Cohere): $0.10/1M input, $0.00/1M output. https://hoton.ai/id/models/cohere-embed-english-v2-0Harga nyata (melalui katalog TestKey, diperbarui setiap hari). Kualitas (Arena Elo) nyata dimana modelnya diperingkat di LMArena. Efisiensi adalah gabungan harga riil dan konteks yang dimodelkan.