Combinação de US$/1 milhão em versões rastreadas desta linha.
Mix típico de saída para entrada de 3:1, por 1 milhão de tokens
Fonte: litellm
Geração de texto de uso geral, bate-papo, resumo e cargas de trabalho de conteúdo onde ampla capacidade e baixo custo são mais importantes.
Cohere Embed Multilingual v2.0 legacy embedding model retained for older multilingual indexes.
embed-multilingual-v2.0 é um modelo Texto da Cohere (US). HotON.ai o rastreia em $0.10 por 1 milhão de tokens de entrada e $0.00 por 1 milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de token 1K. Sua pontuação de eficiência composta é 88/100 com um $0.000 estimado por tarefa bem-sucedida.
embed-multilingual-v2.0 é rastreado em $0.10 por 1 milhão de tokens de entrada e $0.00 por 1 milhão de tokens de saída. Uma carga de trabalho típica de saída para entrada de 3:1 combina aproximadamente $0.03 por 1 milhão de tokens. Os números são dados de demonstração ilustrativos.
Geração de texto de uso geral, bate-papo, resumo e cargas de trabalho de conteúdo onde ampla capacidade e baixo custo são mais importantes.
embed-multilingual-v2.0 suporta até uma janela de contexto de token 1K – grande o suficiente para documentos longos e conversas estendidas em uma única solicitação.
Dentro do conjunto rastreado HotON.ai, embed-multilingual-v2.0 é mais barato que 78% dos modelos no preço de entrada e classifica #307 de 521 em termos de eficiência geral.
Sim – gemma-3n-e4b-it é uma opção de custo mais baixo em $0.04 por 1 milhão de tokens de saída, ao mesmo tempo que cobre casos de uso semelhantes de Texto. Compare-os lado a lado no HotON.ai.
O preço é real (através do catálogo TestKey, atualizado diariamente). A qualidade (Arena Elo) é real onde o modelo é classificado no LMArena. Velocidade, disponibilidade e eficiência são estimativas modeladas.