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Eine URL lässt sich in LLM-kompatibles Eingabeformat umwandeln, indem man
r.jina.ai voranstellt.Leser-API
Eine URL lässt sich in LLM-kompatibles Eingabeformat umwandeln, indem man
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Verwenden Sie
r.jina.ai, um eine URL zu lesen und ihren Inhalt abzurufentravel_explore
Verwenden Sie
s.jina.ai, um im Web zu suchen und SERP zu erhaltenFügen Sie
mcp.jina.ai als Ihren MCP-Server hinzu, um in LLMs auf unsere API zuzugreifenInhaltsformat
Return-Format
Sie können den Detaillierungsgrad der Antwort steuern, um eine Überfilterung zu verhindern. Die Standardpipeline ist für die meisten Websites und LLM-Eingaben optimiert.
Standard
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JSON-Antwort
Accept
Die Antwort erfolgt im JSON-Format und enthält URL, Titel, Inhalt und Zeitstempel (sofern verfügbar). Im Suchmodus wird eine Liste mit fünf Einträgen zurückgegeben, die jeweils der beschriebenen JSON-Struktur folgen.
Zeitüberschreitung (Sekunden)
X-Timeout
Maximale Wartezeit für das Laden einer Seite. Erhöhen Sie die Wartezeit für langsame Seiten und verringern Sie sie für einfache, statische Seiten.
Token-Budget
X-Token-Budget
Begrenzt die maximale Anzahl von Token, die für diese Anfrage verwendet werden. Bei Überschreitung dieses Grenzwertes schlägt die Anfrage fehl.
Verwenden Sie ReaderLM-v2
Experimental
X-Respond-With
Verwendet ReaderLM-v2 für die Konvertierung von HTML in Markdown, um qualitativ hochwertige Ergebnisse für Websites mit komplexen Strukturen und Inhalten zu liefern. Kostet 3x Token!open_in_newErfahren Sie mehr
Nur extrahieren (CSS-Selektor)
X-Target-Selector
Extrahieren Sie nur Inhalte, die diesen CSS-Selektoren entsprechen. Beispiel: article, .main-content, #post-body
Warten auf (CSS-Selektor)
X-Wait-For-Selector
Warten Sie, bis diese Elemente angezeigt werden, bevor Sie Inhalte extrahieren. Nützlich für dynamisch geladene Inhalte.
Ausschließen (CSS-Selektor)
X-Remove-Selector
Entfernen Sie diese Elemente vor der Extraktion. Beispiel: nav, footer, .sidebar, #ads
Alle Bilder entfernen
X-Retain-Images
Entfernt alle Bilder aus der Ausgabe. Reduziert den Tokenverbrauch, wenn Bilder nicht benötigt werden.
OpenAI-Zitierformat
X-Retain-Links
Formatierte Links für das Webbrowser-Tool von OpenAI. Verwendet spezielle Zitatmarkierungen, die mit GPT-Modellen kompatibel sind.open_in_newErfahren Sie mehr
Linkübersicht
X-With-Links-Summary
Am Ende wird ein Abschnitt „Buttons & Links“ erstellt. Dies erleichtert den nachgelagerten LLMs oder Webagenten die Navigation auf der Seite oder das Ausführen weiterer Aktionen.
Keiner
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Bildübersicht
X-With-Images-Summary
Am Ende wird ein Abschnitt „Bilder“ erstellt. Dies gibt den nachgelagerten LLMs einen Überblick über alle visuellen Elemente auf der Seite, was das Denken erleichtern kann.
Keiner
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Browser-Viewportgröße
POST
viewport
Legt die Abmessungen des Browserfensters fest. Beeinflusst responsive Layouts und die Sichtbarkeit von Inhalten.open_in_newErfahren Sie mehr
Weiterleiten Cookie
X-Set-Cookie
Unser API-Server kann Ihre benutzerdefinierten Cookie-Einstellungen beim Zugriff auf die URL weiterleiten, was für Seiten nützlich ist, die eine zusätzliche Authentifizierung erfordern. Beachten Sie, dass Anfragen mit Cookies nicht zwischengespeichert werden.open_in_newErfahren Sie mehr
Bildbeschreibung
X-With-Generated-Alt
Beschriftet alle Bilder unter der angegebenen URL und fügt für Bilder ohne einen Alt-Tag „Bild [idx]: [Beschriftung]“ hinzu. Dies ermöglicht nachgelagerten LLMs die Interaktion mit den Bildern bei Aktivitäten wie Argumentation und Zusammenfassung.
Verwenden Sie einen Proxyserver
X-Proxy-Url
Unser API-Server kann Ihren Proxy nutzen, um auf URLs zuzugreifen, was für Seiten hilfreich ist, auf die nur über bestimmte Proxys zugegriffen werden kann.open_in_newErfahren Sie mehr
Verwenden Sie einen länderspezifischen Proxyserver
X-Proxy
Legen Sie den Ländercode für den standortbasierten Proxyserver fest. Verwenden Sie „auto“ für eine optimale Auswahl oder „none“, um die Auswahl zu deaktivieren.
Cache umgehen
X-No-Cache
Unser API-Server speichert sowohl Inhalte im Lese- als auch im Suchmodus für eine bestimmte Zeit im Cache. Um diesen Cache zu umgehen, setzen Sie diesen Header auf „true“.
Cache-Toleranz (Sekunden)
X-Cache-Tolerance
Zwischengespeicherte Inhalte akzeptieren, wenn sie jünger als N Sekunden sind. Für aktuelle Inhalte den Wert 0 wählen (entspricht „Cache umgehen“), höhere Werte ermöglichen schnellere Antworten aus dem Cache.
Seitenbereitstellungszeitpunkt
X-Respond-Timing
Wann gilt eine Seite als vollständig geladen? Spätere Zeitpunkte warten länger, erfassen aber dynamischere Inhalte.
Standard
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Benutzerdefinierter User-Agent
X-User-Agent
Die User-Agent-Zeichenfolge des Browsers kann überschrieben werden. Dies ist nützlich für den Zugriff auf Websites, die bestimmte Browser erfordern oder Crawler blockieren.
Benutzerdefinierter Referrer
X-Referer
Setzen Sie den HTTP-Referer-Header. Einige Websites überprüfen dies, um sicherzustellen, dass der Datenverkehr von den erwarteten Quellen stammt.
Base64-Bilder beibehalten
X-Keep-Img-Data-Url
Behalte die Base64-kodierten Bilder im Markdown-Output bei, anstatt sie in externe URLs umzuwandeln.
Nicht zwischenspeichern oder verfolgen
DNT
Verhindern Sie, dass diese Anfrage auf unseren Servern zwischengespeichert oder protokolliert wird. Verwenden Sie diese Option für sensible URLs.
Markdown mit Github-Flavour
X-No-Gfm
Opt-in/Out-Funktionen von GFM (Github Flavored Markdown).
Ermöglicht
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Stream-Modus
Accept
Der Stream-Modus ist für große Zielseiten von Vorteil, da er mehr Zeit für die vollständige Darstellung der Seite bietet. Wenn der Standardmodus unvollständige Inhalte ergibt, sollten Sie den Stream-Modus verwenden.open_in_newErfahren Sie mehr
Browser-Gebietsschema anpassen
X-Locale
Kontrollieren Sie die Browser-Gebietsschemata, um die Seite darzustellen. Viele Websites bieten je nach Gebietsschema unterschiedliche Inhalte an.open_in_newErfahren Sie mehr
Respektiere robots.txt
X-Robots-Txt
Prüfen Sie die robots.txt-Regeln vor dem Abrufen. Geben Sie an, welcher Bot-Name für die Prüfung verwendet werden soll.
iFrame-Inhalte einbinden
X-With-Iframe
Inhalte aus eingebetteten iFrames extrahieren. Für Seiten aktivieren, deren Inhalte in iFrames geladen werden.
Shadow DOM einschließen
X-With-Shadow-Dom
Inhalte aus Shadow-DOM-Komponenten extrahieren. Für Seiten aktivieren, die Webkomponenten verwenden.
Verwenden Sie die endgültige URL als Basis
X-Base
Relative URLs werden nach Weiterleitungen anhand der endgültigen Ziel-URL und nicht anhand der ursprünglichen URL aufgelöst.
Lokale PDF/HTML-Datei
POST
Verwenden Sie Reader für Ihre lokalen PDF- und HTML-Dateien, indem Sie sie hochladen. Es werden nur PDF- und HTML-Dateien unterstützt.
upload
JavaScript vor der Extraktion ausführen
POST
Führe benutzerdefinierten JavaScript-Code aus, um die Seite vor der Inhaltsextraktion zu modifizieren. Dies kann Inline-Code oder eine URL zu einer Skriptdatei sein.open_in_newErfahren Sie mehr
Überschriftenstil
X-Md-Heading-Style
Legt das Markdown-Überschriftenformat fest (an Turndown übergeben).
Hash-Stil
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Horizontaler Regelstil
X-Md-Hr
Definiert das horizontale Markdown-Regelformat (an Turndown übergeben).
Aufzählungszeichenstil
X-Md-Bullet-List-Marker
Legt das Markierungszeichen für die Aufzählungsliste fest (wird an Turndown weitergegeben).
*
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Hervorhebungsstil
X-Md-Em-Delimiter
Definiert das Markdown-Hervorhebungstrennzeichen (an Turndown übergeben).
_
arrow_drop_down
Stil mit starker Betonung
X-Md-Strong-Delimiter
Legt ein starkes Hervorhebungstrennzeichen für Markdown fest (wird an Turndown weitergegeben).
**
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Link-Stil
X-Md-Link-Style
Bestimmt das Markdown-Linkformat (an Turndown übergeben).
Im Einklang
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EU-Ansässigkeit
Experimental
Wenn aktiviert, befinden sich Infrastruktur und Datenverarbeitung für diese Anfrage innerhalb der EU.
curl "https://r.jina.ai/https://www.example.com"key
API-Schlüssel
visibility_off
Verfügbare Token
0
Jina VLM: Kleines mehrsprachiges visuelles Sprachmodell
Ein Bild-Sprach-Modell mit 2,4 Milliarden Parametern, das unter den offenen VLMs der 2-Milliarden-Skala modernste mehrsprachige visuelle Fragebeantwortung erreicht.
ReaderLM v2: Kleines Sprachmodell für HTML zu Markdown und JSON
ReaderLM-v2 ist ein 1,5-B-Parameter-Sprachmodell, das auf die Konvertierung von HTML in Markdown und die Extraktion von HTML in JSON spezialisiert ist. Es unterstützt Dokumente mit bis zu 512.000 Token in 29 Sprachen und bietet im Vergleich zu seinem Vorgänger eine um 20 % höhere Genauigkeit.
Die Integration von Webinformationen in LLMs ist ein wichtiger, aber mitunter schwieriger Schritt. Die einfachste Methode besteht darin, die Webseite zu scrapen und den reinen HTML-Code zu verwenden. Scraping kann jedoch komplex sein und wird oft blockiert, und reiner HTML-Code enthält häufig überflüssige Elemente wie Markups und Skripte. Die Reader API löst diese Probleme, indem sie den Kerninhalt einer URL extrahiert und in sauberen, LLM-kompatiblen Text umwandelt. So wird eine hohe Datenqualität für Ihre Agenten- und RAG-Systeme gewährleistet. Die Reader API ist eine Entwicklerinfrastruktur: Sie wandelt eine von Ihnen bereitgestellte URL in LLM-kompatiblen Text um, sodass Sie Ihre eigenen Such-, RAG- und Agentensysteme erstellen können. Sie ist keine Suchmaschine für Endverbraucher und indexiert oder rankt das Web nicht in Ihrem Auftrag. Sie bestimmen, welche URLs verarbeitet werden und sind für die Verwendung der Ergebnisse verantwortlich.
Geben Sie Ihre URL ein
Leser-URL
Rohes HTML
Reader-Ausgabe
Stellen Sie eine Frage
Reader kann als SERP-API verwendet werden. Damit können Sie Ihr LLM mit dem Inhalt hinter der Seite der Suchmaschine füttern. Stellen Sie Ihrer Abfrage einfach
https://s.jina.ai/?q= voran, und Reader durchsucht das Web und gibt die fünf besten Ergebnisse mit ihren URLs und Inhalten zurück, jeweils in sauberem, LLM-freundlichem Text. Auf diese Weise können Sie Ihr LLM immer auf dem neuesten Stand halten, seine Sachlichkeit verbessern und Halluzinationen reduzieren.Geben Sie Ihre Suchanfrage ein
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info Bitte beachten Sie, dass Sie im Gegensatz zur oben gezeigten Demo in der Praxis nicht die ursprüngliche Frage im Internet nach einer Grundlage durchsuchen. Häufig wird die ursprüngliche Frage umgeschrieben oder es werden Multi-Hop-Fragen verwendet. Die abgerufenen Ergebnisse werden gelesen und anschließend werden zusätzliche Abfragen erstellt, um bei Bedarf weitere Informationen zu sammeln, bevor eine endgültige Antwort gefunden wird.
Bilder auf der Webseite werden mithilfe eines Vision Language Model im Reader automatisch mit Bildunterschriften versehen und in der Ausgabe als Bild-Alt-Tags formatiert. Dadurch erhält Ihr nachgelagertes LLM gerade genug Hinweise, um diese Bilder in seine Denk- und Zusammenfassungsprozesse einzubeziehen. Das bedeutet, dass Sie Fragen zu den Bildern stellen, bestimmte Bilder auswählen oder sogar ihre URLs zur tieferen Analyse an ein leistungsfähigeres VLM weiterleiten können!
Ja, Reader unterstützt das Lesen von PDFs nativ. Es ist mit den meisten PDFs kompatibel, auch mit denen mit vielen Bildern, und es ist blitzschnell! In Kombination mit einem LLM können Sie im Handumdrehen ganz einfach eine ChatPDF- oder Dokumentenanalyse-KI erstellen.
Und das Beste daran? Es ist kostenlos!
Die Reader API ist kostenlos erhältlich und bietet flexible Ratenbegrenzungen und Preise. Sie basiert auf einer skalierbaren Infrastruktur und bietet hohe Zugänglichkeit, Parallelität und Zuverlässigkeit. Wir möchten Ihre bevorzugte Grundlösung für Ihre LLMs sein.
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.
Spalten
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| Produkt | API-Endpunkt | Beschreibungarrow_upward | ohne API-Schlüsselkey_off | mit kostenlosem API-Schlüsselkey | mit kostenpflichtigem API-Schlüsselkey | mit Premium-API-Schlüsselkey | Durchschnittliche Latenz | Zählung der Token-Nutzung | Zulässige Anfrage | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Leser-API | https://r.jina.ai | URL in LLM-freundlichen Text konvertieren | 20 RPM | 500 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | Zählen Sie die Anzahl der Token in der Ausgabeantwort. | GET/POST | |
| Leser-API | https://s.jina.ai | Durchsuchen Sie das Web und konvertieren Sie die Ergebnisse in LLM-freundlichen Text | block | 100 RPM | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | Jede Anfrage kostet eine feste Anzahl an Token, beginnend bei 10000 Token | GET/POST | |
| Einbettungs-API | https://api.jina.ai/v1/embeddings | Konvertieren Sie Text/Bilder in Vektoren mit fester Länge | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab help | Zählen Sie die Anzahl der Token in der Eingabeanforderung. | POST | |
| Reranker-API | https://api.jina.ai/v1/rerank | Ordnen Sie Dokumente nach Abfrage | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab help | Zählen Sie die Anzahl der Token in der Eingabeanforderung. | POST | |
| Klassifizierer-API | https://api.jina.ai/v1/train | Trainieren eines Klassifikators anhand gekennzeichneter Beispiele | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab | Token werden wie folgt gezählt: input_tokens × num_iters | POST | |
| Klassifizierer-API (Nullschuss) | https://api.jina.ai/v1/classify | Klassifizieren Sie Eingaben mithilfe der Zero-Shot-Klassifizierung | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab | Token werden wie folgt gezählt: input_tokens + label_tokens | POST | |
| Klassifizierer-API (Wenige Schüsse) | https://api.jina.ai/v1/classify | Klassifizieren Sie Eingaben mit einem trainierten Few-Shot-Klassifikator | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab | Token werden wie folgt gezählt: input_tokens | POST | |
| Segmenter-API | https://api.jina.ai/v1/segment | Tokenisieren und Segmentieren von Langtext | 20 RPM | 200 RPM | 200 RPM | 1,000 RPM | 0.3s | Token werden nicht als Nutzung gezählt. | GET/POST | |
| DeepSearch | https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions | Überlegen, suchen und iterieren, um die beste Antwort zu finden | block | 50 RPM | 50 RPM | 500 RPM | 56.7s | Zählen Sie die Gesamtzahl der Token im gesamten Vorgang. | POST |
Keine Panik! Jeder neue API-Schlüssel enthält zehn Millionen kostenlose Token!
API-Preise
Die API-Preise basieren auf der Token-Nutzung. Ein API-Schlüssel gibt Ihnen Zugriff auf alle Produkte der Suchgrundlage.
Welche Kosten sind mit der Nutzung der Reader-API verbunden?
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Wie funktioniert die Reader-API?
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Ist die Reader-API Open Source?
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Wie hoch ist die typische Latenz für die Reader-API?
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Warum sollte ich die Reader-API verwenden, anstatt die Seite selbst zu scrapen?
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Unterstützt die Reader-API mehrere Sprachen?
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Berücksichtigt die Reader-API die Zugriffskontrollen der Website?
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Kann die Reader-API Inhalte aus PDF-Dateien extrahieren?
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Kann die Reader-API Medieninhalte von Webseiten verarbeiten?
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Ist es möglich, die Reader-API auf lokale HTML-Dateien anzuwenden?
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Speichert die Reader-API den Inhalt im Cache?
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Kann ich die Reader-API verwenden, um auf Inhalte hinter einer Anmeldung zuzugreifen?
keyboard_arrow_down
Kann ich die Reader-API verwenden, um auf arXiv auf PDF zuzugreifen?
keyboard_arrow_down
Wie funktionieren Bildunterschriften im Reader?
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Wie skalierbar ist der Reader? Kann ich ihn in der Produktion einsetzen?
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Wie hoch ist die Ratenbegrenzung der Reader-API?
keyboard_arrow_down
Was ist Reader-LM? Wie kann ich es verwenden?
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Wie extrahiere ich strukturierte Daten von Webseiten?
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Umgeht Reader aktiv den Anti-Bot-Schutz der Website?
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Erhalte ich durch das Upgrade von einem kostenlosen auf einen kostenpflichtigen API-Schlüssel Zugriff auf mehr Websites?
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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.
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| Produkt | API-Endpunkt | Beschreibungarrow_upward | ohne API-Schlüsselkey_off | mit kostenlosem API-Schlüsselkey | mit kostenpflichtigem API-Schlüsselkey | mit Premium-API-Schlüsselkey | Durchschnittliche Latenz | Zählung der Token-Nutzung | Zulässige Anfrage | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Leser-API | https://r.jina.ai | URL in LLM-freundlichen Text konvertieren | 20 RPM | 500 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | Zählen Sie die Anzahl der Token in der Ausgabeantwort. | GET/POST | |
| Leser-API | https://s.jina.ai | Durchsuchen Sie das Web und konvertieren Sie die Ergebnisse in LLM-freundlichen Text | block | 100 RPM | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | Jede Anfrage kostet eine feste Anzahl an Token, beginnend bei 10000 Token | GET/POST | |
| Einbettungs-API | https://api.jina.ai/v1/embeddings | Konvertieren Sie Text/Bilder in Vektoren mit fester Länge | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab help | Zählen Sie die Anzahl der Token in der Eingabeanforderung. | POST | |
| Reranker-API | https://api.jina.ai/v1/rerank | Ordnen Sie Dokumente nach Abfrage | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab help | Zählen Sie die Anzahl der Token in der Eingabeanforderung. | POST | |
| Klassifizierer-API | https://api.jina.ai/v1/train | Trainieren eines Klassifikators anhand gekennzeichneter Beispiele | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab | Token werden wie folgt gezählt: input_tokens × num_iters | POST | |
| Klassifizierer-API (Nullschuss) | https://api.jina.ai/v1/classify | Klassifizieren Sie Eingaben mithilfe der Zero-Shot-Klassifizierung | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab | Token werden wie folgt gezählt: input_tokens + label_tokens | POST | |
| Klassifizierer-API (Wenige Schüsse) | https://api.jina.ai/v1/classify | Klassifizieren Sie Eingaben mit einem trainierten Few-Shot-Klassifikator | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 TPM | ssid_chart hängt von der Eingangsgröße ab | Token werden wie folgt gezählt: input_tokens | POST | |
| Segmenter-API | https://api.jina.ai/v1/segment | Tokenisieren und Segmentieren von Langtext | 20 RPM | 200 RPM | 200 RPM | 1,000 RPM | 0.3s | Token werden nicht als Nutzung gezählt. | GET/POST | |
| DeepSearch | https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions | Überlegen, suchen und iterieren, um die beste Antwort zu finden | block | 50 RPM | 50 RPM | 500 RPM | 56.7s | Zählen Sie die Gesamtzahl der Token im gesamten Vorgang. | POST |
Häufige Fragen zu APIs
code
Kann ich denselben API-Schlüssel für die Reader-, Embedding-, Reranking-, Classifier- und Fine-Tuning-APIs verwenden?
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code
Kann ich die Token-Nutzung meines API-Schlüssels überwachen?
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code
Was soll ich tun, wenn ich meinen API-Schlüssel vergesse?
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Laufen API-Schlüssel ab?
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code
Kann ich Token zwischen API-Schlüsseln übertragen?
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Kann ich meinen API-Schlüssel widerrufen?
keyboard_arrow_down
code
Warum ist die erste Anfrage für einige Modelle langsam?
keyboard_arrow_down
code
Werden meine API-Daten zum Trainieren Ihrer Modelle verwendet?
keyboard_arrow_down
code
Welche Ratenbegrenzungen gelten für Jina-APIs?
keyboard_arrow_down
code
Gibt es Beschränkungen hinsichtlich der Batchgröße für die APIs?
keyboard_arrow_down
Häufige Fragen zur Abrechnung
attach_money
Erfolgt die Abrechnung nach der Anzahl der Sätze bzw. Anfragen?
keyboard_arrow_down
attach_money
Gibt es eine kostenlose Testversion für neue Benutzer?
keyboard_arrow_down
attach_money
Werden für fehlgeschlagene Anfragen Token berechnet?
keyboard_arrow_down
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Welche Zahlungsmethoden werden akzeptiert?
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attach_money
Ist eine Rechnungsstellung für Token-Käufe verfügbar?
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