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Zero-Shot- und Few-Shot-Klassifizierung für Bild und Text.
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Klassifikator

Hochleistungsfähiger Zero-Shot- und Few-Shot-Klassifikator für multimodale und mehrsprachige Daten.

Klassifizierer-API

Probieren Sie unseren API-Spielplatz aus, um zu sehen, wie unser Klassifikator funktioniert.
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Zu klassifizierende Eingaben
Bei Text kann es sich um einen Satz mit bis zu 8192 Token handeln. Bei Bildern kann es eine URL oder ein Base64-codiertes Bild sein.

upload
Anfrage
curl https://api.jina.ai/v1/classify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer " \
  -d @- <<EOFEOF
  {
    "input": [
        {
            "text": "Calculate the compound interest on a principal of $10,000 invested for 5 years at an annual rate of 5%, compounded quarterly."
        },
        {
            "text": "分析使用CRISPR基因编辑技术在人类胚胎中的伦理影响。考虑潜在的医疗益处和长期社会后果。"
        },
        {
            "text": "AIが自意識を持つディストピアの未来を舞台にした短編小説を書いてください。人間とAIの関係や意識の本質をテーマに探求してください。"
        },
        {
            "text": "Erklären Sie die Unterschiede zwischen Merge-Sort und Quicksort-Algorithmen in Bezug auf Zeitkomplexität, Platzkomplexität und Leistung in der Praxis."
        },
        {
            "text": "Write a poem about the beauty of nature and its healing power on the human soul."
        },
        {
            "text": "Translate the following sentence into French: The quick brown fox jumps over the lazy dog."
        }
    ],
    "labels": [
        "Simple task",
        "Complex reasoning",
        "Creative writing",
        "Complex reasoning",
        "Creative writing",
        "Simple task"
    ]
  }
EOFEOF


Was ist ein Klassifikator?

Der Classifier ist ein API-Dienst, der Text und Bilder mithilfe von Einbettungsmodellen (jina-embeddings-v3 und jina-clip-v1) kategorisiert und sowohl die Zero-Shot-Klassifizierung ohne Trainingsdaten als auch das Few-Shot-Learning mit minimalen Beispielen unterstützt.
Versionshinweise lesenarrow_forward
Startup
Tech Company
Team Photo
Corporate Culture
Office Environment
Silicon Valley
AI Company
Young Professionals
Modern Workplace
CHAPTER I. Down the Rabbit-Hole Alice was beginning to get very tired of sitting by her sister on the bank, and of having nothing to do: once or twice she had peeped into the book her sister was reading, but it had no pictures or conversations in it, “and what is the use of a book,” thought Alice “without pictures or conversations?” So she was considering in her own mind (as well as she could, for the hot day made her feel very sleepy and stupid), whether the pleasure of making a daisy-chain would be worth the trouble of getting up and picking the daisies, when suddenly a White Rabbit with pink eyes ran close by her. There was nothing so very remarkable in that; nor did Alice think it so very much out of the way to hear the Rabbit say to itself, “Oh dear! Oh dear! I shall be late!” (when she thought it over afterwards, it occurred to her that she ought to have wondered at this, but at the time it all seemed quite natural); but when the Rabbit actually took a watch out of its waistcoat-pocket, and looked at it, and then hurried on, Alice started to her feet, for it flashed across her mind that she had never before seen a rabbit with either a waistcoat-pocket, or a watch to take out of it, and burning with curiosity, she ran across the field after it, and fortunately was just in time to see it pop down a large rabbit-hole under the hedge. In another moment down went Alice after it, never once considering how in the world she was to get out again. The rabbit-hole went straight on like a tunnel for some way, and then dipped suddenly down, so suddenly that Alice had not a moment to think about stopping herself before she found herself falling down a very deep well. Either the well was very deep, or she fell very slowly, for she had plenty of time as she went down to look about her and to wonder what was going to happen next. First, she tried to look down and make out what she was coming to, but it was too dark to see anything; then she looked at the sides of the well, and noticed that they were filled with cupboards and book-shelves; here and there she saw maps and pictures hung upon pegs. She took down a jar from one of the shelves as she passed; it was labelled “ORANGE MARMALADE”, but to her great disappointment it was empty: she did not like to drop the jar for fear of killing somebody underneath, so managed to put it into one of the cupboards as she fell past it. “Well!” thought Alice to herself, “after such a fall as this, I shall think nothing of tumbling down stairs! How brave they’ll all think me at home! Why, I wouldn’t say anything about it, even if I fell off the top of the house!” (Which was very likely true.) Down, down, down. Would the fall never come to an end? “I wonder how many miles I’ve fallen by this time?” she said aloud. “I must be getting somewhere near the centre of the earth. Let me see: that would be four thousand miles down, I think—” (for, you see, Alice had learnt several things of this sort in her lessons in the schoolroom, and though this was not a very good opportunity for showing off her knowledge, as there was no one to listen to her, still it was good practice to say it over) “—yes, that’s about the right distance—but then I wonder what Latitude or Longitude I’ve got to?” (Alice had no idea what Latitude was, or Longitude either, but thought they were nice grand words to say.) Presently she began again. “I wonder if I shall fall right through the earth! How funny it’ll seem to come out among the people that walk with their heads downward! The Antipathies, I think—” (she was rather glad there was no one listening, this time, as it didn’t sound at all the right word) “—but I shall have to ask them what the name of the country is, you know. Please, Ma’am, is this New Zealand or Australia?” (and she tried to curtsey as she spoke—fancy curtseying as you’re falling through the air! Do you think you could manage it?) “And what an ignorant little girl she’ll think me for asking! No, it’ll never do to ask: perhaps I shall see it written up somewhere.” Down, down, down. There was nothing else to do, so Alice soon began talking again. “Dinah’ll miss me very much to-night, I should think!” (Dinah was the cat.) “I hope they’ll remember her saucer of milk at tea-time. Dinah my dear! I wish you were down here with me! There are no mice in the air, I’m afraid, but you might catch a bat, and that’s very like a mouse, you know. But do cats eat bats, I wonder?” And here Alice began to get rather sleepy, and went on saying to herself, in a dreamy sort of way, “Do cats eat bats? Do cats eat bats?” and sometimes, “Do bats eat cats?” for, you see, as she couldn’t answer either question, it didn’t much matter which way she put it. She felt that she was dozing off, and had just begun to dream that she was walking hand in hand with Dinah, and saying to her very earnestly, “Now, Dinah, tell me the truth: did you ever eat a bat?” when suddenly, thump! thump! down she came upon a heap of sticks and dry leaves, and the fall was over. Alice was not a bit hurt, and she jumped up on to her feet in a moment: she looked up, but it was all dark overhead; before her was another long passage, and the White Rabbit was still in sight, hurrying down it. There was not a moment to be lost: away went Alice like the wind, and was just in time to hear it say, as it turned a corner, “Oh my ears and whiskers, how late it’s getting!” She was close behind it when she turned the corner, but the Rabbit was no longer to be seen: she found herself in a long, low hall, which was lit up by a row of lamps hanging from the roof. There were doors all round the hall, but they were all locked; and when Alice had been all the way down one side and up the other, trying every door, she walked sadly down the middle, wondering how she was ever to get out again. Suddenly she came upon a little three-legged table, all made of solid glass; there was nothing on it except a tiny golden key, and Alice’s first thought was that it might belong to one of the doors of the hall; but, alas! either the locks were too large, or the key was too small, but at any rate it would not open any of them. However, on the second time round, she came upon a low curtain she had not noticed before, and behind it was a little door about fifteen inches high: she tried the little golden key in the lock, and to her great delight it fitted! Alice opened the door and found that it led into a small passage, not much larger than a rat-hole: she knelt down and looked along the passage into the loveliest garden you ever saw. How she longed to get out of that dark hall, and wander about among those beds of bright flowers and those cool fountains, but she could not even get her head through the doorway; “and even if my head would go through,” thought poor Alice, “it would be of very little use without my shoulders. Oh, how I wish I could shut up like a telescope! I think I could, if I only knew how to begin.” For, you see, so many out-of-the-way things had happened lately, that Alice had begun to think that very few things indeed were really impossible. There seemed to be no use in waiting by the little door, so she went back to the table, half hoping she might find another key on it, or at any rate a book of rules for shutting people up like telescopes: this time she found a little bottle on it, (“which certainly was not here before,” said Alice,) and round the neck of the bottle was a paper label, with the words “DRINK ME,” beautifully printed on it in large letters. It was all very well to say “Drink me,” but the wise little Alice was not going to do that in a hurry. “No, I’ll look first,” she said, “and see whether it’s marked ‘poison’ or not”; for she had read several nice little histories about children who had got burnt, and eaten up by wild beasts and other unpleasant things, all because they would not remember the simple rules their friends had taught them: such as, that a red-hot poker will burn you if you hold it too long; and that if you cut your finger very deeply with a knife, it usually bleeds; and she had never forgotten that, if you drink much from a bottle marked “poison,” it is almost certain to disagree with you, sooner or later. However, this bottle was not marked “poison,” so Alice ventured to taste it, and finding it very nice, (it had, in fact, a sort of mixed flavour of cherry-tart, custard, pine-apple, roast turkey, toffee, and hot buttered toast,) she very soon finished it off.
Children Literature
Fantasy
Victorian Era
First Chapter
Adventure
Literary Fiction
British Literature
Novel Excerpt
Third Person Narrative
Whimsical
Coming of Age
Interior Design
Minimalist
Scandinavian
Product Photography
Tech Art
Data Visualization
Modern Design
Office Decor
Documentary
AI History
  壬戌之秋,七月既望,苏子与客泛舟游于赤壁之下。清风徐来,水波不兴。举酒属客,诵明月之诗,歌窈窕之章。少焉,月出于东山之上,徘徊于斗牛之间。白露横江,水光接天。纵一苇之所如,凌万顷之茫然。浩浩乎如冯虚御风,而不知其所止;飘飘乎如遗世独立,羽化而登仙。(冯 通:凭)   于是饮酒乐甚,扣舷而歌之。歌曰:“桂棹兮兰桨,击空明兮溯流光。渺渺兮予怀,望美人兮天一方。”客有吹洞箫者,倚歌而和之。其声呜呜然,如怨如慕,如泣如诉;余音袅袅,不绝如缕。舞幽壑之潜蛟,泣孤舟之嫠妇。   苏子愀然,正襟危坐而问客曰:“何为其然也?”客曰:“‘月明星稀,乌鹊南飞’,此非曹孟德之诗乎?西望夏口,东望武昌,山川相缪,郁乎苍苍,此非孟德之困于周郎者乎?方其破荆州,下江陵,顺流而东也,舳舻千里,旌旗蔽空,酾酒临江,横槊赋诗,固一世之雄也,而今安在哉?况吾与子渔樵于江渚之上,侣鱼虾而友麋鹿,驾一叶之扁舟,举匏樽以相属。寄蜉蝣于天地,渺沧海之一粟。哀吾生之须臾,羡长江之无穷。挟飞仙以遨游,抱明月而长终。知不可乎骤得,托遗响于悲风。”   苏子曰:“客亦知夫水与月乎?逝者如斯,而未尝往也;盈虚者如彼,而卒莫消长也。盖将自其变者而观之,则天地曾不能以一瞬;自其不变者而观之,则物与我皆无尽也,而又何羡乎!且夫天地之间,物各有主,苟非吾之所有,虽一毫而莫取。惟江上之清风,与山间之明月,耳得之而为声,目遇之而成色,取之无禁,用之不竭。是造物者之无尽藏也,而吾与子之所共适。”(共适 一作:共食)   客喜而笑,洗盏更酌。肴核既尽,杯盘狼籍。相与枕藉乎舟中,不知东方之既白。
Classical Chinese
Song Dynasty
Literary Prose
Philosophy
Nature Writing
Rhapsody
Historical
Meditation
Poetry Prose
Confucian

Wann sollte Zero-Shot oder Few-Shot verwendet werden?

Verwenden Sie die Zero-Shot-Klassifizierung als Standardlösung für sofortige Ergebnisse bei allgemeinen Klassifizierungsaufgaben mit bis zu 256 Klassen, während sich das Few-Shot-Learning besser eignet, wenn Sie mit domänenspezifischen Daten außerhalb des Wissens der eingebetteten Modelle arbeiten oder wenn Sie zeitkritische Daten verarbeiten müssen, die kontinuierliche Modellaktualisierungen erfordern.
BesonderheitNullschussWenige Schüsse
Primärer AnwendungsfallStandardlösung für die allgemeine KlassifizierungFür Daten außerhalb der Domäne von v3/clip-v1 oder zeitkritische Daten
Multimodaler und mehrsprachiger Supportcheckcheck
Trainingsdaten erforderlichclosecheck
In /train erforderliche BeschriftungenN / Acheck
In /classify erforderliche Beschriftungencheckclose
Klassifikator-ID erforderlichclosecheck
Semantische Bezeichnungen erforderlichcheckclose
ZustandsverwaltungStaatenlosZustandsbehaftet
Kontinuierliche Modellaktualisierungenclosecheck
Zugriffskontrolleclosecheck
Maximale Klassen25616
Maximale KlassifikatorenN / A16
Maximale Eingaben pro Anfrage1,0241,024
Maximale Tokenlänge pro Eingabe8192 Token8192 Token

API-Preise

Die API-Preise basieren auf der Token-Nutzung. Ein API-Schlüssel gibt Ihnen Zugriff auf alle Produkte der Suchgrundlage.
Mit Jina Search Foundation API
Der einfachste Weg, auf alle unsere Produkte zuzugreifen. Laden Sie Tokens unterwegs auf.
Laden Sie diesen API-Schlüssel mit weiteren Token auf
Abhängig von Ihrem Standort werden Ihnen möglicherweise USD, EUR oder andere Währungen in Rechnung gestellt. Es können Steuern anfallen.
Bitte geben Sie zum Aufladen den richtigen API-Schlüssel ein
Verstehen Sie die Ratenbegrenzung
Ratenbegrenzungen sind die maximale Anzahl von Anfragen, die pro Minute pro IP-Adresse/API-Schlüssel (RPM) an eine API gestellt werden können. Nachfolgend erfahren Sie mehr über die Ratenbegrenzungen für jedes Produkt und jede Stufe.
keyboard_arrow_down
Ratenbegrenzung
Ratenbegrenzungen werden auf drei Arten verfolgt: RPM (Anfragen pro Minute) und TPM (Token pro Minute). Die Begrenzungen werden pro IP/API-Schlüssel erzwungen und ausgelöst, wenn zuerst der RPM- oder TPM-Schwellenwert erreicht wird. Wenn Sie im Anforderungsheader einen API-Schlüssel angeben, verfolgen wir die Ratenbegrenzungen nach Schlüssel und nicht nach IP-Adresse.
ProduktAPI-EndpunktBeschreibungarrow_upwardohne API-Schlüsselkey_offmit API-Schlüsselkeymit Premium-API-SchlüsselkeyDurchschnittliche LatenzZählung der Token-NutzungZulässige Anfrage
Leser-APIhttps://r.jina.aiURL in LLM-freundlichen Text konvertieren20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9sZählen Sie die Anzahl der Token in der Ausgabeantwort.GET/POST
Leser-APIhttps://s.jina.aiDurchsuchen Sie das Web und konvertieren Sie die Ergebnisse in LLM-freundlichen Textblock100 RPMtrending_up1000 RPM2.5sJede Anfrage kostet eine feste Anzahl an Token, beginnend bei 10000 TokenGET/POST
DeepSearchhttps://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completionsÜberlegen, suchen und iterieren, um die beste Antwort zu findenblock50 RPM500 RPM56.7sZählen Sie die Gesamtzahl der Token im gesamten Vorgang.POST
Einbettungs-APIhttps://api.jina.ai/v1/embeddingsKonvertieren Sie Text/Bilder in Vektoren mit fester Längeblock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
help
Zählen Sie die Anzahl der Token in der Eingabeanforderung.POST
Reranker-APIhttps://api.jina.ai/v1/rerankOrdnen Sie Dokumente nach Abfrageblock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
help
Zählen Sie die Anzahl der Token in der Eingabeanforderung.POST
Klassifizierer-APIhttps://api.jina.ai/v1/trainTrainieren eines Klassifikators anhand gekennzeichneter Beispieleblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
Token werden wie folgt gezählt: input_tokens × num_itersPOST
Klassifizierer-API (Nullschuss)https://api.jina.ai/v1/classifyKlassifizieren Sie Eingaben mithilfe der Zero-Shot-Klassifizierungblock200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
Token werden wie folgt gezählt: input_tokens + label_tokensPOST
Klassifizierer-API (Wenige Schüsse)https://api.jina.ai/v1/classifyKlassifizieren Sie Eingaben mit einem trainierten Few-Shot-Klassifikatorblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
Token werden wie folgt gezählt: input_tokensPOST
Segmenter-APIhttps://api.jina.ai/v1/segmentTokenisieren und Segmentieren von Langtext20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3sToken werden nicht als Nutzung gezählt.GET/POST

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen den Beschriftungen bei Zero-Shot und Few-Shot?
keyboard_arrow_down
Zero-Shot erfordert semantische Bezeichnungen während der Klassifizierung und keine während des Trainings, während Few-Shot Bezeichnungen während des Trainings, aber keine Klassifizierung erfordert. Das bedeutet, dass Zero-Shot besser für flexible, unmittelbare Klassifizierungsanforderungen geeignet ist, während Few-Shot besser für feste, domänenspezifische Kategorien geeignet ist, die sich im Laufe der Zeit entwickeln können.
Wofür ist num_iters und wie sollte ich es verwenden?
keyboard_arrow_down
num_iters steuert die Trainingsintensität – höhere Werte verstärken wichtige Beispiele, während niedrigere Werte die Auswirkung weniger zuverlässiger Daten minimieren. Es kann verwendet werden, um zeitbewusstes Lernen zu implementieren, indem aktuellen Beispielen höhere Iterationszahlen zugewiesen werden, was es für sich entwickelnde Datenmuster wertvoll macht.
Wie funktioniert das öffentliche Teilen von Klassifikatoren?
keyboard_arrow_down
Öffentliche Klassifikatoren können von jedem mit der classifier_id verwendet werden, wobei das eigene Token-Kontingent verbraucht wird. Benutzer können nicht auf Trainingsdaten oder Konfigurationen zugreifen und die Klassifizierungsanforderungen anderer nicht sehen, wodurch eine sichere gemeinsame Nutzung von Klassifikatoren ermöglicht wird.
Wie viele Daten benötige ich, damit Few-Shot gut funktioniert?
keyboard_arrow_down
Few-Shot erfordert 200-400 Trainingsbeispiele, um die Zero-Shot-Klassifizierung zu übertreffen. Obwohl es letztendlich eine höhere Genauigkeit erreicht, benötigt es diese Aufwärmphase, um wirksam zu werden. Zero-Shot bietet sofort eine konsistente Leistung ohne Trainingsdaten.
Kann es mehrere Sprachen und sowohl Text als auch Bilder verarbeiten?
keyboard_arrow_down
Ja – die API unterstützt mehrsprachige Abfragen mit jina-embeddings-v3 und multimodale (Text/Bild-)Klassifizierung mit jina-clip-v1, mit Unterstützung für URL- oder Base64-codierte Bilder in derselben Anfrage.
Welche absoluten Grenzen sollte ich kennen?
keyboard_arrow_down
Zero-Shot unterstützt 256 Klassen ohne Klassifikatorbegrenzung, während Few-Shot auf 16 Klassen und 16 Klassifikatoren beschränkt ist. Beide unterstützen 1.024 Eingaben pro Anfrage und 8.192 Token pro Eingabe.
Wie gehe ich mit Datenänderungen im Laufe der Zeit um?
keyboard_arrow_down
Der Few-Shot-Modus ermöglicht kontinuierliche Aktualisierungen über den Endpunkt /train zur Anpassung an sich ändernde Datenmuster. Sie können bei Änderungen der Datenverteilung schrittweise neue Beispiele oder Klassen hinzufügen, ohne den gesamten Klassifizierer neu erstellen zu müssen.
Was passiert mit meinen Trainingsdaten, nachdem ich sie gesendet habe?
keyboard_arrow_down
Die API verwendet One-Pass-Online-Lernen – Trainingsbeispiele aktualisieren Klassifikatorgewichte, werden aber anschließend nicht gespeichert. Dies bedeutet, dass Sie keine historischen Trainingsdaten abrufen können, gewährleistet jedoch Datenschutz und Ressourceneffizienz.
Zero-Shot vs. Few-Shot – wann verwendet man was?
keyboard_arrow_down
Beginnen Sie mit Zero-Shot für sofortige Ergebnisse und wenn Sie eine flexible Klassifizierung mit semantischen Labels benötigen. Wechseln Sie zu Few-Shot, wenn Sie 200-400 Beispiele haben, eine höhere Genauigkeit benötigen oder domänenspezifische/zeitkritische Daten verarbeiten müssen.
Kann ich für unterschiedliche Sprachen/Aufgaben unterschiedliche Modelle verwenden?
keyboard_arrow_down
Ja, Sie können zwischen jina-embeddings-v3 für die Textklassifizierung (besonders gut für mehrsprachige Texte) und jina-clip-v1 für die multimodale Klassifizierung wählen. Neue Modelle wie jina-clip-v2 werden nach der Veröffentlichung automatisch über die API verfügbar sein.

Wie erhalte ich meinen API-Schlüssel?

video_not_supported

Wie hoch ist die Ratenbegrenzung?

Ratenbegrenzung
Ratenbegrenzungen werden auf drei Arten verfolgt: RPM (Anfragen pro Minute) und TPM (Token pro Minute). Die Begrenzungen werden pro IP/API-Schlüssel erzwungen und ausgelöst, wenn zuerst der RPM- oder TPM-Schwellenwert erreicht wird. Wenn Sie im Anforderungsheader einen API-Schlüssel angeben, verfolgen wir die Ratenbegrenzungen nach Schlüssel und nicht nach IP-Adresse.
ProduktAPI-EndpunktBeschreibungarrow_upwardohne API-Schlüsselkey_offmit API-Schlüsselkeymit Premium-API-SchlüsselkeyDurchschnittliche LatenzZählung der Token-NutzungZulässige Anfrage
Leser-APIhttps://r.jina.aiURL in LLM-freundlichen Text konvertieren20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9sZählen Sie die Anzahl der Token in der Ausgabeantwort.GET/POST
Leser-APIhttps://s.jina.aiDurchsuchen Sie das Web und konvertieren Sie die Ergebnisse in LLM-freundlichen Textblock100 RPMtrending_up1000 RPM2.5sJede Anfrage kostet eine feste Anzahl an Token, beginnend bei 10000 TokenGET/POST
DeepSearchhttps://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completionsÜberlegen, suchen und iterieren, um die beste Antwort zu findenblock50 RPM500 RPM56.7sZählen Sie die Gesamtzahl der Token im gesamten Vorgang.POST
Einbettungs-APIhttps://api.jina.ai/v1/embeddingsKonvertieren Sie Text/Bilder in Vektoren mit fester Längeblock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
help
Zählen Sie die Anzahl der Token in der Eingabeanforderung.POST
Reranker-APIhttps://api.jina.ai/v1/rerankOrdnen Sie Dokumente nach Abfrageblock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
help
Zählen Sie die Anzahl der Token in der Eingabeanforderung.POST
Klassifizierer-APIhttps://api.jina.ai/v1/trainTrainieren eines Klassifikators anhand gekennzeichneter Beispieleblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
Token werden wie folgt gezählt: input_tokens × num_itersPOST
Klassifizierer-API (Nullschuss)https://api.jina.ai/v1/classifyKlassifizieren Sie Eingaben mithilfe der Zero-Shot-Klassifizierungblock200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
Token werden wie folgt gezählt: input_tokens + label_tokensPOST
Klassifizierer-API (Wenige Schüsse)https://api.jina.ai/v1/classifyKlassifizieren Sie Eingaben mit einem trainierten Few-Shot-Klassifikatorblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
hängt von der Eingangsgröße ab
Token werden wie folgt gezählt: input_tokensPOST
Segmenter-APIhttps://api.jina.ai/v1/segmentTokenisieren und Segmentieren von Langtext20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3sToken werden nicht als Nutzung gezählt.GET/POST
Häufige Fragen zu APIs
code
Kann ich denselben API-Schlüssel für Reader-, Einbettungs-, Neurang-, Klassifizierungs- und Feinabstimmungs-APIs verwenden?
keyboard_arrow_down
Ja, derselbe API-Schlüssel ist für alle Suchgrundlagenprodukte von Jina AI gültig. Dazu gehören die APIs zum Lesen, Einbetten, Neurangieren, Klassifizieren und Feinabstimmen, wobei die Token zwischen allen Diensten geteilt werden.
code
Kann ich die Token-Nutzung meines API-Schlüssels überwachen?
keyboard_arrow_down
Ja, die Token-Nutzung kann auf der Registerkarte „API-Schlüssel und Abrechnung“ überwacht werden, indem Sie Ihren API-Schlüssel eingeben. So können Sie den aktuellen Nutzungsverlauf und die verbleibenden Token anzeigen. Wenn Sie sich beim API-Dashboard angemeldet haben, können diese Details auch auf der Registerkarte „API-Schlüssel verwalten“ angezeigt werden.
code
Was soll ich tun, wenn ich meinen API-Schlüssel vergesse?
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code
Laufen API-Schlüssel ab?
keyboard_arrow_down
Nein, unsere API-Schlüssel haben kein Ablaufdatum. Wenn Sie jedoch vermuten, dass Ihr Schlüssel kompromittiert wurde und Sie ihn löschen möchten, wenden Sie sich bitte an unser Supportteam. Sie können Ihren Schlüssel auch im API-Schlüsselverwaltungs-Dashboard widerrufen.
Kontakt
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Kann ich Token zwischen API-Schlüsseln übertragen?
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Ja, Sie können Token von einem Premium-Schlüssel auf einen anderen übertragen. Nachdem Sie sich auf dem API-Schlüsselverwaltungs-Dashboard bei Ihrem Konto angemeldet haben, verwenden Sie die Einstellungen des Schlüssels, den Sie übertragen möchten, um alle verbleibenden bezahlten Token zu übertragen.
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Kann ich meinen API-Schlüssel widerrufen?
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Ja, Sie können Ihren API-Schlüssel widerrufen, wenn Sie glauben, dass er kompromittiert wurde. Durch das Widerrufen eines Schlüssels wird dieser sofort für alle Benutzer deaktiviert, die ihn gespeichert haben, und alle verbleibenden Guthaben und zugehörigen Eigenschaften werden dauerhaft unbrauchbar. Wenn es sich bei dem Schlüssel um einen Premium-Schlüssel handelt, haben Sie die Möglichkeit, das verbleibende bezahlte Guthaben vor dem Widerruf auf einen anderen Schlüssel zu übertragen. Beachten Sie, dass diese Aktion nicht rückgängig gemacht werden kann. Um einen Schlüssel zu widerrufen, gehen Sie zu den Schlüsseleinstellungen im Dashboard zur API-Schlüsselverwaltung.
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Warum ist die erste Anfrage für einige Modelle langsam?
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Dies liegt daran, dass unsere serverlose Architektur bestimmte Modelle in Zeiten geringer Nutzung auslagert. Die erste Anfrage aktiviert oder „wärmt“ das Modell auf, was einige Sekunden dauern kann. Nach dieser ersten Aktivierung werden nachfolgende Anfragen viel schneller verarbeitet.
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Werden Benutzereingabedaten zum Training Ihrer Modelle verwendet?
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Wir halten uns an eine strikte Datenschutzrichtlinie und verwenden keine Benutzereingabedaten zum Trainieren unserer Modelle. Wir sind außerdem SOC 2 Typ I und Typ II-konform und gewährleisten so hohe Sicherheits- und Datenschutzstandards.
Häufige Fragen zur Abrechnung
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Erfolgt die Abrechnung nach der Anzahl der Sätze bzw. Anfragen?
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Unser Preismodell basiert auf der Gesamtzahl der verarbeiteten Token und bietet Benutzern die Flexibilität, diese Token auf eine beliebige Anzahl von Sätzen zu verteilen. Dies bietet eine kostengünstige Lösung für unterschiedliche Textanalyseanforderungen.
attach_money
Gibt es eine kostenlose Testversion für neue Benutzer?
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Wir bieten neuen Nutzern eine kostenlose Testversion mit zehn Millionen Token zur Nutzung unserer Modelle an. Der automatisch generierte API-Schlüssel ermöglicht die Nutzung. Sobald das Limit der kostenlosen Token erreicht ist, können Nutzer über den Reiter „Token kaufen“ ganz einfach zusätzliche Token für ihre API-Schlüssel erwerben.
attach_money
Werden für fehlgeschlagene Anfragen Token berechnet?
keyboard_arrow_down
Nein, für fehlgeschlagene Anfragen werden keine Token abgezogen.
attach_money
Welche Zahlungsmethoden werden akzeptiert?
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Zahlungen werden über Stripe abgewickelt und unterstützen zu Ihrer Bequemlichkeit eine Vielzahl von Zahlungsmethoden, darunter Kreditkarten, Google Pay und PayPal.
attach_money
Ist eine Rechnungsstellung für Token-Käufe verfügbar?
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Ja, beim Kauf von Tokens wird eine Rechnung an die E-Mail-Adresse ausgestellt, die mit Ihrem Stripe-Konto verknüpft ist.
Büros
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Sunnyvale, Kalifornien
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