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Multimodale und mehrsprachige Einbettungen von Weltklasse.
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Neural Retriever der Weltklasse zur Maximierung der Suchrelevanz.
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Zero-Shot- und Few-Shot-Klassifizierung für Bild und Text.
Segmentierer
Schneiden Sie langen Text in Abschnitte und führen Sie eine Tokenisierung durch.

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Automatische Codegenerierung für Ihre Copilot-IDE oder LLM
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Einbettungen

Leistungsstarke multimodale, mehrsprachige Langkontext-Einbettungen für Such-, RAG- und Agentenanwendungen.

Einbettungs-API

Probieren Sie unsere erstklassigen Einbettungsmodelle aus, um Ihre Such- und RAG-Systeme zu verbessern. Beginnen Sie mit einer kostenlosen Testversion!
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API-Schlüssel und Abrechnung
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Beispieleingaben
Ändern Sie sie und sehen Sie, wie sich die Reaktion ändert!

upload
Anfrage
curl https://api.jina.ai/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer " \
  -d @- <<EOFEOF
  {
    "normalized": true,
    "embedding_type": "float",
    "input": [
        "Organic skincare for sensitive skin with aloe vera and chamomile: Imagine the soothing embrace of nature with our organic skincare range, crafted specifically for sensitive skin. Infused with the calming properties of aloe vera and chamomile, each product provides gentle nourishment and protection. Say goodbye to irritation and hello to a glowing, healthy complexion.",
        "Bio-Hautpflege für empfindliche Haut mit Aloe Vera und Kamille: Erleben Sie die wohltuende Wirkung unserer Bio-Hautpflege, speziell für empfindliche Haut entwickelt. Mit den beruhigenden Eigenschaften von Aloe Vera und Kamille pflegen und schützen unsere Produkte Ihre Haut auf natürliche Weise. Verabschieden Sie sich von Hautirritationen und genießen Sie einen strahlenden Teint.",
        "Cuidado de la piel orgánico para piel sensible con aloe vera y manzanilla: Descubre el poder de la naturaleza con nuestra línea de cuidado de la piel orgánico, diseñada especialmente para pieles sensibles. Enriquecidos con aloe vera y manzanilla, estos productos ofrecen una hidratación y protección suave. Despídete de las irritaciones y saluda a una piel radiante y saludable.",
        "针对敏感肌专门设计的天然有机护肤产品:体验由芦荟和洋甘菊提取物带来的自然呵护。我们的护肤产品特别为敏感肌设计,温和滋润,保护您的肌肤不受刺激。让您的肌肤告别不适,迎来健康光彩。",
        "新しいメイクのトレンドは鮮やかな色と革新的な技術に焦点を当てています: 今シーズンのメイクアップトレンドは、大胆な色彩と革新的な技術に注目しています。ネオンアイライナーからホログラフィックハイライターまで、クリエイティビティを解き放ち、毎回ユニークなルックを演出しましょう。"
    ]
  }
EOFEOF


clip-v2: Mehrsprachige multimodale Einbettungen

jina-clip-v2 ist ein 0,9B CLIP-Stil-Modell, das drei große Fortschritte bringt: mehrsprachige Unterstützung für 89 Sprachen, hohe Bildauflösung von 512 x 512 und Matryoshka-Darstellungslernen für verkürzte Einbettungen.
Versionshinweis lesenarrow_forward

v3: Frontier Mehrsprachige Einbettungen

jina-embeddings-v3 ist ein bahnbrechendes mehrsprachiges Texteinbettungsmodell mit 570 Millionen Parametern und 8192 Tokenlänge, das die neuesten proprietären Einbettungen von OpenAI und Cohere auf MTEB übertrifft. Lesen Sie unten unseren Blogbeitrag und die Forschungsarbeit.

Drei Möglichkeiten zum Kauf

Abonnieren Sie unsere API, kaufen Sie über Cloud-Anbieter oder erwerben Sie eine kommerzielle Lizenz für Ihr Unternehmen.
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cloud
Mit 3 Cloud-Service-Anbietern
Verwendet Ihr Unternehmen AWS oder Azure? Dann setzen Sie unsere Suchgrundlagenmodelle direkt auf diesen Plattformen in Ihrem Unternehmen ein, damit Ihre Daten sicher und konform bleiben.
AWS SageMaker
Einbettungen
Neubewerter
Microsoft Azure
Einbettungen
Neubewerter
Google Cloud
Einbettungen
Neubewerter
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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
radio_button_unchecked
encrypted
Mit einer kommerziellen Lizenz für den Einsatz vor Ort
Erwerben Sie eine kommerzielle Lizenz, um unsere Modelle vor Ort zu verwenden.

Bereitstellung vor Ort

Stellen Sie Jina Embeddings-Modelle in AWS Sagemaker und Microsoft Azure und bald auch in Google Cloud Services bereit, oder wenden Sie sich an unser Vertriebsteam, um angepasste Kubernetes-Bereitstellungen für Ihre Virtual Private Cloud und Ihre lokalen Server zu erhalten.
AWS SageMaker
Einbettungen
Neubewerter
Microsoft Azure
Einbettungen
Neubewerter
Google Cloud
Einbettungen
Neubewerter
API-Integrationen
Unsere Einbettungs-API ist nativ in verschiedene renommierte Datenbanken, Vektorspeicher, RAG- und LLMOps-Frameworks integriert. Kopieren Sie zunächst einfach Ihren API-Schlüssel und fügen Sie ihn in eine der aufgeführten Integrationen ein, um einen schnellen und reibungslosen Start zu ermöglichen.
Vector Store
LLMOps
LAPPEN
Beobachtbarkeit
open_in_new
MongoDB
open_in_new
DataStax
open_in_new
Qdrant
open_in_new
Pinecone
open_in_new
Chroma
open_in_new
Weaviate
open_in_new
Milvus
open_in_new
Epsilla
open_in_new
MyScale
open_in_new
LlamaIndex
open_in_new
Haystack
open_in_new
Langchain
open_in_new
Dify
open_in_new
SuperDuperDB
open_in_new
DashVector
open_in_new
Portkey
open_in_new
Baseten
open_in_new
TiDB
open_in_new
LanceDB
open_in_new
Carbon

Unsere Veröffentlichungen

Erfahren Sie, wie unsere bahnbrechenden Suchmodelle von Grund auf trainiert wurden, und sehen Sie sich unsere neuesten Veröffentlichungen an. Lernen Sie unser Team bei EMNLP, SIGIR, ICLR, NeurIPS und ICML kennen!
ICLR 2025
März 04, 2025
ReaderLM-v2: Small Language Model for HTML to Markdown and JSON
ACL 2025
Dezember 17, 2024
AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark
ICLR 2025
Dezember 12, 2024
jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images
ECIR 2025
September 18, 2024
jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA
arXiv
September 07, 2024
Late Chunking: Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models
EMNLP 2024
August 30, 2024
Jina-ColBERT-v2: A General-Purpose Multilingual Late Interaction Retriever
WWW 2025
Juni 21, 2024
Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models
ICML 2024
Mai 30, 2024
Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever
arXiv
Februar 26, 2024
Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings
arXiv
Oktober 30, 2023
Jina Embeddings 2: 8192-Token General-Purpose Text Embeddings for Long Documents
EMNLP 2023
Juli 20, 2023
Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models
11 Veröffentlichungen insgesamt.

Erfahren Sie mehr über Einbettungen

Wo soll man mit Einbettungen anfangen? Wir geben dir Deckung. Erfahren Sie mehr über Einbettungen von Grund auf mit unserem umfassenden Leitfaden.

Vergleich von Reranker, Vector Search und BM25

Die folgende Tabelle bietet einen umfassenden Vergleich von Reranker, Vector/Embeddings Search und BM25 und hebt deren Stärken und Schwächen in verschiedenen Kategorien hervor.
RerankerVektorsucheBM25
Beste fürVerbesserte Suchpräzision und RelevanzErste, schnelle FilterungAllgemeine Textsuche für weitreichende Abfragen
Die GranularitätDetailliert: Unterdokument und AbfragesegmentBreit: Ganze DokumenteMittelstufe: Verschiedene Textsegmente
Komplexität der AbfragezeitHochMittelNiedrig
Zeitkomplexität indizierenNicht benötigtHochNiedrig, nutzt vorgefertigten Index
Komplexität der TrainingszeitHochHochNicht benötigt
SuchqualitätHervorragend für differenzierte AbfragenAusgewogen zwischen Effizienz und GenauigkeitKonsistent und zuverlässig für eine breite Palette von Abfragen
StärkenSehr präzise mit tiefem KontextverständnisSchnell und effizient, mit mäßiger GenauigkeitHoch skalierbar, mit nachgewiesener Wirksamkeit
Testen Sie die Reranker-API kostenlosProbieren Sie die Einbettungs-API kostenlos aus

Die Evolution des Einbettungsplakats

Entdecken Sie das ideale Poster für Ihren Raum mit fesselnden Infografiken oder atemberaubenden Bildern, die die Entwicklung der Texteinbettungsmodelle seit 1950 nachzeichnen.
Erfahren Sie, wie wir es gemacht haben
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FAQ

Wie wurden die Jina-Embeddings-V3-Modelle trainiert?
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Detaillierte Informationen zu unseren Schulungsprozessen, Datenquellen und Auswertungen finden Sie in unserem technischen Bericht, der auf arXiv verfügbar ist.
launcharXiv
Was sind die Jina-Clip-Modelle und kann ich sie für die Text- und Bildsuche verwenden?
keyboard_arrow_down
Jina CLIP jina-clip-v2 ist ein erweitertes multimodales Einbettungsmodell, das Text-Text-, Text-Bild-, Bild-Bild- und Bild-Text-Abrufaufgaben unterstützt. Im Gegensatz zum ursprünglichen OpenAI CLIP, das mit der Text-Text-Suche Probleme hat, ist Jina CLIP ein hervorragender Textabrufer. jina-clip-v2 bietet eine 3 % bessere Leistung als jina-clip-v1 sowohl bei Text-Bild- als auch bei Text-Text-Abrufaufgaben, unterstützt 89 Sprachen für den mehrsprachigen Bildabruf, verarbeitet Bilder mit höherer Auflösung (512 x 512) und reduziert den Speicherbedarf mit Matryoshka-Darstellungen. Weitere Informationen finden Sie in unserem technischen Bericht.
launcharXiv
Welche Sprachen unterstützen Ihre Modelle?
keyboard_arrow_down
Seit seiner Veröffentlichung am 18. September 2024 ist jina-embeddings-v3 das beste mehrsprachige Modell und belegt den 2. Platz auf der MTEB-Bestenliste für englische Modelle mit weniger als 1 Milliarde Parametern. v3 unterstützt insgesamt 89 Sprachen, darunter die 30 mit der besten Leistung: Arabisch, Bengalisch, Chinesisch, Dänisch, Niederländisch, Englisch, Finnisch, Französisch, Georgisch, Deutsch, Griechisch, Hindi, Indonesisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Lettisch, Norwegisch, Polnisch, Portugiesisch, Rumänisch, Russisch, Slowakisch, Spanisch, Schwedisch, Thailändisch, Türkisch, Ukrainisch, Urdu und Vietnamesisch. Weitere Einzelheiten finden Sie im technischen Bericht zu jina-embeddings-v3.
launcharXiv
Was ist die maximale Länge für die Eingabe eines einzelnen Satzes?
keyboard_arrow_down
Unsere Modelle ermöglichen eine Eingabelänge von bis zu 8192 Token, was deutlich höher ist als bei den meisten anderen Modellen. Ein Token kann von einem einzelnen Buchstaben wie „a“ bis zu einem ganzen Wort wie „apple“ reichen. Die Gesamtzahl der eingebbaren Zeichen hängt von der Länge und Komplexität der verwendeten Wörter ab. Diese erweiterte Eingabefunktion ermöglicht unseren Modellen jina-embeddings-v3 und jina-clip eine umfassendere Textanalyse und eine höhere Genauigkeit beim Kontextverständnis, insbesondere bei umfangreichen Textdaten.
Wie viele Sätze kann ich maximal in eine einzelne Anfrage einfügen?
keyboard_arrow_down
Ein einzelner API-Aufruf kann bis zu 2048 Sätze oder Texte verarbeiten und ermöglicht so eine umfassende Textanalyse in einer Anfrage.
Wie sende ich Bilder an die Jina-Clip-Modelle?
keyboard_arrow_down
Sie können entweder url oder bytes im Feld input der API-Anfrage verwenden. Geben Sie für url die URL des Bildes an, das Sie verarbeiten möchten. Für bytes kodieren Sie das Bild im Base64-Format und schließen Sie es in die Anfrage ein. Das Modell gibt die Einbettungen des Bildes in der Antwort zurück.
Wie schneiden Jina-Embeddings-Modelle im Vergleich zu den neuesten Embeddings von OpenAI und Cohere ab?
keyboard_arrow_down
Bei Bewertungen der MTEB-Benchmarks Englisch, Mehrsprachig und LongEmbed übertrifft jina-embeddings-v3 die neuesten proprietären Embeddings von OpenAI und Cohere bei englischen Aufgaben und übertrifft multilingual-e5-large-instruct bei allen mehrsprachigen Aufgaben. Mit einer Standardausgabedimension von 1024 können Benutzer die Embedding-Dimensionen dank der Integration von Matryoshka Representation Learning (MRL) ohne Leistungseinbußen auf 32 reduzieren.
Wie nahtlos ist der Übergang von OpenAIs Text-Embedding-3-Large zu Ihrer Lösung?
keyboard_arrow_down
Der Übergang ist optimiert, da unser API-Endpunkt mit den Eingabe- und Ausgabe-JSON-Schemata des text-embedding-3-large-Modells von OpenAI übereinstimmt. Diese Kompatibilität stellt sicher, dass Benutzer das OpenAI-Modell problemlos durch unseres ersetzen können, wenn sie den OpenAI-Endpunkt verwenden.
Wie werden Token bei der Verwendung von Jina-Clip-Modellen berechnet?
keyboard_arrow_down
Token werden basierend auf der Textlänge und der Bildgröße berechnet. Für Text in der Anfrage werden Token auf die Standardweise gezählt. Für Bilder werden die folgenden Schritte ausgeführt: 1. Kachelgröße: Jedes Bild wird in Kacheln unterteilt. Für jina-clip-v2 sind die Kacheln 512 x 512 Pixel groß, während sie für jina-clip-v1 224 x 224 Pixel groß sind. 2. Abdeckung: Die Anzahl der Kacheln, die zum Abdecken des Eingabebildes erforderlich sind, wird berechnet. Auch wenn die Bildabmessungen nicht perfekt durch die Kachelgröße teilbar sind, werden Teilkacheln als vollständige Kacheln gezählt. 3. Gesamtzahl der Kacheln: Die Gesamtzahl der Kacheln, die das Bild abdecken, bestimmt die Kosten. Beispielsweise würde ein 600 x 600 Pixel großes Bild in v2 von 2 x 2 Kacheln (4 Kacheln) und in v1 von 3 x 3 Kacheln (9 Kacheln) abgedeckt. 4. Kostenberechnung: Für jina-clip-v2 kostet jede Kachel 4000 Token, während für jina-clip-v1 jede Kachel 1000 Token kostet. Beispiel: Für ein Bild mit den Abmessungen 600 x 600 Pixel: • Mit jina-clip-v2 • Das Bild wird in 512 x 512 Pixel große Kacheln unterteilt. • Die Gesamtzahl der erforderlichen Kacheln beträgt 2 (horizontal) x 2 (vertikal) = 4 Kacheln. • Die Kosten für jina-clip-v2 betragen 4*4000 = 16000 Token. • Mit jina-clip-v1 • Das Bild wird in 224 x 224 Pixel große Kacheln unterteilt. • Die Gesamtzahl der erforderlichen Kacheln beträgt 3 (horizontal) x 3 (vertikal) = 9 Kacheln. • Die Kosten für jina-clip-v1 betragen 9*1000 = 9000 Token.
Bieten Sie Modelle zum Einbetten von Bildern oder Audio an?
keyboard_arrow_down
Ja, jina-clip-v2 und jina-clip-v1 können sowohl Bilder als auch Texte einbetten. Einbettungsmodelle für weitere Modalitäten werden in Kürze angekündigt!
Können Jina Embedding-Modelle mit privaten oder Unternehmensdaten verfeinert werden?
keyboard_arrow_down
Bei Fragen zur Feinabstimmung unserer Modelle mit spezifischen Daten kontaktieren Sie uns bitte, um Ihre Anforderungen zu besprechen. Wir sind offen dafür, herauszufinden, wie unsere Modelle an Ihre Bedürfnisse angepasst werden können.
Kontakt
Können Ihre Endpunkte privat auf AWS, Azure oder GCP gehostet werden?
keyboard_arrow_down
Ja, unsere Dienste sind auf den Marktplätzen AWS, Azure und GCP verfügbar. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte unter sales AT jina.ai.
launchAWS SageMakerlaunchGoogle CloudlaunchMicrosoft Azure

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

Benötige ich eine gewerbliche Lizenz?

CC BY-NC Lizenz Selbstcheck

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Verwenden Sie unsere offizielle API oder offiziellen Images auf Azure oder AWS?
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Ja
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Verwenden Sie einen kostenpflichtigen API-Schlüssel oder einen kostenlosen Testschlüssel?
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done
Kostenpflichtiger API-Schlüssel
Keine Einschränkungen. Nutzung gemäß Ihrem aktuellen Vertrag.
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info
Kostenloser API-Schlüssel
Der kostenlose Testschlüssel kann nur für nichtkommerzielle Zwecke verwendet werden. Für die kommerzielle Nutzung erwerben Sie bitte ein kostenpflichtiges Paket.
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Verwenden Sie unsere offiziellen Modellbilder auf AWS und Azure?
Keine Einschränkungen. Nutzung gemäß Ihrem aktuellen Vertrag.
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NEIN
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Verwenden Sie diese Modelle?
jina-reranker-m0
jina-clip-v2
jina-embeddings-v3
jina-reranker-v2-base-multilingual
jina-colbert-v2
reader-lm-1.5b
reader-lm-0.5b
ReaderLM-v2
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NEIN
Es gelten keine Einschränkungen.
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done
Ja
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Ist Ihre Nutzung kommerziell?
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Nicht sicher
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Bist du:
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Verwenden Sie es für persönliche oder Hobbyprojekte?
Dies ist nicht kommerziell. Sie können die Modelle frei verwenden.
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Ein gewinnorientiertes Unternehmen, das es intern verwendet?
Dies ist kommerziell. Kontaktieren Sie unser Verkaufsteam.
Kontaktieren Sie unseren Vertrieb
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Eine Bildungseinrichtung, die es für die Lehre nutzt?
Dies erfolgt in der Regel nicht kommerziell. Sie können die Modelle frei verwenden.
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Eine gemeinnützige Organisation oder NGO nutzt es für Ihre Mission?
Dies ist normalerweise nicht kommerziell, aber fragen Sie uns, wenn Sie unsicher sind.
Kontaktieren Sie unseren Vertrieb
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Verwenden Sie es in einem Produkt oder einer Dienstleistung, die Sie verkaufen?
Dies ist kommerziell. Kontaktieren Sie unser Verkaufsteam.
Kontaktieren Sie unseren Vertrieb
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Eine Regierungsbehörde, die es für öffentliche Dienste nutzt?
Dies kann kommerziell sein. Bitte kontaktieren Sie uns zur Klärung.
Kontaktieren Sie unseren Vertrieb
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close
NEIN
Die Modelle können Sie frei verwenden.
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Ja
Kontaktieren Sie für Lizenzierungen unser Vertriebsteam.
Kontaktieren Sie unseren Vertrieb
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?
keyboard_arrow_down
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
code
Kann ich Token zwischen API-Schlüsseln übertragen?
keyboard_arrow_down
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.
code
Kann ich meinen API-Schlüssel widerrufen?
keyboard_arrow_down
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.
code
Warum ist die erste Anfrage für einige Modelle langsam?
keyboard_arrow_down
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.
code
Werden Benutzereingabedaten zum Training Ihrer Modelle verwendet?
keyboard_arrow_down
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
attach_money
Erfolgt die Abrechnung nach der Anzahl der Sätze bzw. Anfragen?
keyboard_arrow_down
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?
keyboard_arrow_down
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?
keyboard_arrow_down
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?
keyboard_arrow_down
Ja, beim Kauf von Tokens wird eine Rechnung an die E-Mail-Adresse ausgestellt, die mit Ihrem Stripe-Konto verknüpft ist.
Büros
location_on
Sunnyvale, Kalifornien
710 Lakeway Dr, Ste 200, Sunnyvale, CA 94085, USA
location_on
Berlin, Deutschland (Hauptsitz)
Prinzessinnenstraße 19-20, 10969 Berlin, Deutschland
location_on
Peking, China
Ebene 5, Gebäude 6, Nr. 48 Haidian West St. Peking, China
location_on
Shenzhen, China
402 Etage 4, Fu'an Technology Building, Shenzhen, China
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