Contacter le service commercial

Oui. Jina est une marque de modèles au sein d'Elastic. On pourrait la comparer à Qwen d'Alibaba, GPT d'OpenAI ou Kimi de Moonshot. L'identité juridique a été transférée à Elastic, ce qui permet à Jina AI de se concentrer exclusivement sur les modèles Search Foundation en tant que marque.

Des embeddings, des rerankers et des petits modèles pour une recherche optimisée, incluant des modèles multimodaux et de lecture. Notre mission n'est pas encore accomplie et nous n'avons jamais caché notre ambition : devenir un fournisseur de modèles de recherche de premier plan.

Oui. Les API Reader, Embeddings et Reranker continuent d'être développées et maintenues, et les modèles continuent d'être publiés sur les plateformes de cloud. Vous pouvez utiliser nos services API comme auparavant. Seule exception : nous ne pouvons pas fournir nos services aux entités ou pays soumis aux contrôles américains à l'exportation.

Oui. Chez Elastic, Jina continue de repousser les limites des modèles de recherche de base, et nous continuons de publier des modèles à poids ouverts.

La plupart des modèles actuels sont sous licence CC-BY-NC 4.0 et nous prévoyons que cela reste le cas. Les anciens modèles des générations v1 et v2 sont sous licence Apache-2.0, qui autorise pleinement leur utilisation commerciale. Un modèle, jina-embeddings-v4, est sous la licence de recherche Qwen héritée de son modèle de base : cette licence n'autorise aucune utilisation commerciale et aucune autre licence commerciale ne lui est applicable. La licence applicable est toujours indiquée sur la page du modèle sur Hugging Face ; veuillez donc la consulter plutôt que de la déduire de la génération. Sous licence CC-BY-NC 4.0, les poids peuvent être téléchargés, évalués, comparés et utilisés gratuitement dans le cadre de la recherche, à condition de mentionner la source. En revanche, leur embedding dans un produit commercial nécessite une licence commerciale, qu'Elastic propose sous sa propre référence. Contactez le service commercial d'Elastic pour en obtenir une.

Oui. Chaque modèle que nous publions est étayé par un article rigoureux, et nous continuons de soumettre nos travaux à des conférences de premier plan telles que ICLR, EMNLP, SIGIR, NeurIPS et ICML.

Il vous suffit de vous inscrire et de payer via notre site web ou le marketplace cloud approprié, comme auparavant.

Oui. Depuis le 10 août 2026, Elastic commercialise directement des licences pour les modèles Jina, sous sa propre référence. Ces licences permettent d'exécuter les modèles Jina dans votre propre infrastructure autogérée, sur site ou isolée du réseau (air-gapped), et sont disponibles via Elastic (directement), les canaux gouvernementaux et les fournisseurs de services cloud (CSP). Cette offre s'appelle Jina On-Prem. Pour obtenir un devis, contactez Service commercial d'Elastic.

Jina On-Prem est une licence commerciale associée à un ensemble de conteneurs Docker autonomes permettant d'exécuter des modèles Jina entièrement au sein de votre infrastructure. Ces conteneurs n'établissent aucune connexion externe : aucun appel à Hugging Face ni à aucun registre de modèles, ni serveur de licences, point de terminaison de télémétrie ou de journalisation. C'est ce qui les rend compatibles avec un réseau isolé (sans accès Internet). Ils couvrent l'ensemble des modèles Jina, notamment les modèles d'embedding, de reranking et de lecture, et exposent les schémas d'API Elastic Inference Service (EIS), OpenAI, Cohere, Voyage AI et Gemini. Vos applications existantes fonctionnent ainsi sans modification de code. Il s'agit d'une référence distincte : elle n'est pas basée sur des unités de ressources élastiques (ERU) et ne nécessite pas l'exécution d'Elasticsearch. Elle est également compatible avec Elasticsearch open source. Elle est disponible à la commande depuis le 10 août 2026. Contactez Elastic Sales pour connaître la disponibilité et les conditions.

Il s'agit d'une licence annuelle, dont le coût dépend des modèles déployés et de la puissance matérielle utilisée pour l'inférence. La tarification n'est pas basée sur le nombre d'utilisateurs, de nœuds ou de modèles, et il n'y a pas de facturation au token. Un déploiement utilisant uniquement le processeur est facturé de la même manière, en fonction des processeurs dédiés à l'inférence. Pour obtenir un devis, veuillez contacter l'équipe commerciale d'Elastic : Elastic Sales.

Les organisations qui ne peuvent pas, ou préfèrent ne pas, envoyer de données à un service d'IA cloud. C'est le cas notamment des environnements isolés et hautement sécurisés, du secteur public et de la défense, des industries réglementées comme les services financiers et la santé, des systèmes critiques en termes de latence ou hors ligne, et des équipes qui souhaitent un coût d'inférence fixe et prévisible plutôt qu'une tarification au token. Si votre déploiement correspond à cette description, Elastic Sales peut vous accompagner dans l'étude de votre situation.

Oui. Les modèles Jina sont disponibles via Elastic Inference Service (EIS), ce qui vous permet de les utiliser pour l'ingestion et la recherche sans avoir à provisionner de nœuds d'apprentissage automatique ni à gérer d'infrastructure GPU. Les modèles généralement disponibles sur EIS incluent : jina-embeddings-v5-text-small, jina-embeddings-v5-text-nano, jina-embeddings-v5-omni-small, jina-embeddings-v5-omni-nano, jina-embeddings-v3, jina-clip-v2, ainsi que les modules de reclassement jina-reranker-v3.5, jina-reranker-v3, jina-reranker-v2-base-multilingual et jina-reranker-m0. Consultez la documentation Elastic pour obtenir la liste des modèles actuels, les régions prises en charge et la version minimale de la pile pour chaque modèle.

Cela dépend de la licence du modèle, indiquée sur sa page Hugging Face. La licence Apache 2.0 autorise une utilisation commerciale sans frais. Sous licence CC-BY-NC 4.0, l'évaluation, les tests de performance et la recherche sont gratuits, mais une utilisation commerciale en production nécessite une licence commerciale, comme celle fournie par Jina On-Prem. Une licence de recherche n'autorise aucune utilisation commerciale, et une licence commerciale pour les autres modèles ne s'y applique pas ; par conséquent, un modèle sous l'une de ces licences n'est pas adapté à la production, quel que soit le budget. Notez que ceci concerne les poids : l'utilisation commerciale des API hébergées ou des images de la marketplace cloud officielle ne nécessite aucune licence supplémentaire. Pour en acquérir une, contactez Elastic Sales.

Contactez Service commercial d'Elastic. Les licences commerciales, les contrats et le support pour les modèles Jina sont désormais gérés par le processus de vente et de support standard d'Elastic.

Non applicable aux recharges API en libre-service : celles-ci sont facturées automatiquement par l’entité qui traite le paiement, laquelle ne peut pas émettre de facture en chinois (发票). Pour les achats contractuels, y compris Jina On-Prem, veuillez contacter Service commercial Elastic afin de discuter des entités contractuelles et des modalités de facturation disponibles.

Contactez Elastic Sales, et nous pourrons organiser une session entre vous, l'équipe Jina AI et Elastic.

Les modèles sortis dans la même catégorie pendant la durée de la licence sont inclus : aucun nouvel accord ni achat n’est requis, et votre clé de licence reste inchangée. Celle-ci est valable pour la catégorie et non pour un modèle individuel. Les modèles sous licence interdisant toute utilisation commerciale font exception, puisqu’aucune licence commerciale ne leur est applicable. Pour connaître les détails d’un accord spécifique, veuillez contacter Elastic Sales.

La licence inclut un support de niveau entreprise dans le cadre du contrat de niveau de service standard. Le déploiement reste sous votre responsabilité : vous téléchargez l’image conteneur et l’exécutez dans votre environnement. Le support est disponible en cas de problème d’installation. Le support est assuré selon les procédures standard d’Elastic, comme pour tous les aspects contractuels. Pour connaître les niveaux de service associés à un contrat spécifique, veuillez contacter le service commercial d'Elastic.

Le traitement des données est régi par l'accord de traitement des données d'Elastic et non plus par les anciennes conditions générales de Jina AI GmbH. Ceci a une incidence sur les dossiers d'approvisionnement qui font référence à l'ancien accord ; il est donc important de vérifier tout document rédigé avant l'acquisition. Pour connaître les conditions générales actuelles et les spécificités applicables à votre juridiction, veuillez contacter Elastic Sales.

L'utilisation de Reader est gratuite pour les bases : ajoutez « https://r.jina.ai/ » au début de votre URL. Fournir une clé API augmente la limite de requêtes et facture des tokens en fonction de la longueur du contenu. Consultez la question 16 pour connaître les limites de requêtes.

L'API Reader récupère l'URL côté serveur et renvoie un texte propre, compatible avec LLM. Vous choisissez le moteur de récupération avec l'en-tête X-Engine : direct effectue une requête HTTP simple et est le plus rapide ; le moteur par défaut affiche la page dans un navigateur sans interface graphique, ce qui permet l'exécution du JavaScript côté client avant l'extraction ; et cf-browser-rendering est un moteur de rendu expérimental basé sur Cloudflare. Les éléments superflus tels que la navigation, les en-têtes, les pieds de page et les publicités sont supprimés, et le contenu principal est converti en Markdown. Utilisez X-Respond-With pour obtenir d'autres formes de la même page, et X-Target-Selector ou X-Remove-Selector pour conserver ou supprimer des sélecteurs CSS spécifiques.

Le code du service Reader est disponible sur le dépôt GitHub de Jina AI. Les modèles utilisés par Reader, notamment ReaderLM-v2 et jina-vlm, sont distribués sous licence CC-BY-NC 4.0. Cette licence n'est pas une licence open source : leur téléchargement et leur utilisation non commerciale sont gratuits, mais leur utilisation commerciale en production requiert une licence commerciale. Elastic commercialise cette licence séparément depuis le 10 août 2026 ; pour en obtenir une, veuillez contacter le service commercial d'Elastic.

Cela dépend principalement du moteur de rendu et de la page elle-même. Un chargement direct d'une page simple prend généralement quelques centaines de millisecondes, tandis que le moteur de rendu par défaut du navigateur doit charger et exécuter la page avant l'extraction, ce qui prend généralement quelques secondes. Les applications monopages lourdes, les serveurs d'origine lents et les fichiers PDF volumineux nécessitent plus de temps. Si vous accédez à la même URL plusieurs fois dans les 5 minutes, elle est servie depuis le cache et le chargement est quasi instantané ; une URL « chaude » est donc beaucoup plus rapide qu'une URL « froide ».

Le scraping peut être compliqué et peu fiable, en particulier avec des pages complexes ou dynamiques. L'API Reader fournit une sortie rationalisée et fiable de texte propre et prêt pour LLM.

L'API Reader est indépendante de la langue et renvoie le contenu dans la langue d'origine de la page ; elle ne le traduit pas. La négociation du contenu est possible grâce à l'en-tête X-Locale, qui définit les paramètres régionaux du navigateur utilisés lors du rendu. Ainsi, les sites proposant un balisage différent selon les paramètres régionaux peuvent être dirigés vers la version souhaitée.

Oui. Reader fonctionne comme un client web standard et respecte les contrôles d'accès des sites web. Si un site web bloque la requête, ce blocage est respecté. Il vous incombe de vous assurer que votre utilisation de Reader est conforme aux conditions d'utilisation des sites que vous consultez et ne porte pas atteinte aux droits de propriété intellectuelle de tiers.

Oui, l'API Reader peut extraire nativement le contenu des fichiers PDF.

Oui, Reader peut ajouter des légendes aux images des pages web grâce à l'en-tête x-with-generated-alt. Cela permet d'ajouter des balises alt descriptives aux images qui en sont dépourvues, permettant aux LLM de comprendre le contenu visuel. La synthèse vidéo est prévue dans les prochaines versions.

Non, l'API Reader ne peut traiter que le contenu provenant d'URL accessibles au public.

Si vous demandez la même URL dans les 5 minutes, l'API Reader renverra le contenu mis en cache.

Oui, pour les pages acceptant les sessions basées sur les cookies. Transmettez vos cookies de session avec l'en-tête X-Set-Cookie, et le Reader les transmet lors de la récupération de l'URL, en utilisant la même syntaxe <name>=<value> qu'un Set-Cookie classique, éventuellement avec l'option ; domain=. Les requêtes contenant des cookies ne sont jamais mises en cache ; chaque requête est donc effectuée à nouveau. Cette procédure ne vous connecte pas : elle réutilise vos identifiants existants. Il vous incombe donc de les obtenir et de respecter les conditions d'utilisation du site cible. Les flux nécessitant une connexion interactive, l'authentification multifacteur (MFA) ou un token d'accès généré par la page ne sont pas concernés.

Oui, vous pouvez soit utiliser le support PDF natif du Reader (https://r.jina.ai/https://arxiv.org/pdf/2310.19923v4), soit utiliser la version HTML d'arXiv (https://r.jina.ai/https://arxiv.org/html/2310.19923v4)

Reader ajoute des légendes à toutes les images de l'URL spécifiée et ajoute Image [idx]: [caption] comme balise alt (si elles n'en ont pas au départ). Cela permet aux LLM en aval d'interagir avec les images dans le raisonnement, la synthèse, etc.

L'API Reader est conçue pour être hautement évolutive. Il est automatiquement mis à l'échelle en fonction du trafic en temps réel et le nombre maximal de requêtes simultanées est désormais d'environ 4 000. Nous le maintenons activement comme l'un des produits principaux de Jina AI. N'hésitez donc pas à l'utiliser en production.

Veuillez trouver les dernières informations sur les limites de taux dans le tableau ci-dessous. Notez que nous travaillons activement à l'amélioration de la limite de débit et des performances de l'API Reader, le tableau sera mis à jour en conséquence.

ReaderLM-v2 est un modèle de langage léger de 1,54 milliard de paramètres qui convertit le HTML brut en Markdown ou JSON propre et peut extraire des données structurées à l'aide d'un schéma JSON ou d'instructions en langage naturel. Utilisez-le via l'API Reader avec l'en-tête x-respond-with: readerlm-v2, ou déployez-le depuis les places de marché AWS, Azure ou GCP. Pour les documents riches en images ou numérisés, jina-vlm est notre modèle de lecture basé sur la vision et le langage, doté de 2,4 milliards de paramètres.

Utilisez l'en-tête x-json-schema avec une définition de schéma JSON, ou l'en-tête x-instruction avec des instructions en langage naturel. Ces deux fonctionnalités sont compatibles avec ReaderLM-v2 pour extraire des champs spécifiques (prix, titres, dates, etc.) de n'importe quelle page web et les convertir au format JSON structuré.

Non. Reader ne cherche pas à contourner activement les mécanismes de défense des sites web, les systèmes anti-robots ou les contrôles d'accès. Si un site web détecte notre service comme un robot et bloque la requête, cette décision est respectée. Nous fonctionnons comme un client web standard et n'utilisons aucune technique visant à échapper aux systèmes de détection. Il vous incombe de veiller à ce que votre utilisation de Reader respecte les droits de propriété intellectuelle des tiers et les conditions d'utilisation des sites que vous consultez.

Non. Le passage d'une version gratuite à une clé API payante ne donne pas accès à des sites web supplémentaires et ne permet pas de contourner les restrictions des sites. La différence entre les versions réside principalement dans les limites de débit et l'optimisation des performances. Une clé API payante offre un débit de requêtes plus élevé et un traitement plus rapide, mais elle ne permet pas d'accéder aux sites web qui bloquent notre service.

Oui. Les modèles de lecture sont distribués sous forme de conteneurs Docker hors ligne autonomes, conformément à la licence commerciale Jina On-Prem qu'Elastic commercialise depuis le 10 août 2026. Cette solution est idéale pour les environnements isolés et protégés par pare-feu, où les conteneurs n'établissent aucune connexion sortante. Veuillez noter que la récupération de pages web publiques nécessite toujours un accès réseau à ces pages ; l'intérêt de l'exécution sur site réside dans l'exécution locale des modèles d'extraction. Contactez le service commercial d'Elastic pour obtenir un devis.

Pour des informations détaillées sur nos processus d'entraînement, nos sources de données et nos évaluations, veuillez consulter les rapports techniques sur arXiv. Les modèles de texte jina-embeddings-v5 sont entraînés en deux étapes : une distillation des embeddings à partir d'un modèle enseignant plus large, suivie d'un entraînement des adaptateurs LoRA spécifiques à la tâche sur les poids du réseau de base figés. Les variantes multimodales v5-omni ajoutent une troisième étape qui entraîne uniquement les projecteurs intermodaux, en laissant le réseau de base et les adaptateurs de texte figés.

Nos modèles multimodaux actuels sont jina-embeddings-v5-omni-small (environ 1,74 milliard de paramètres, 1 024 dimensions, 32 000 contextes) et jina-embeddings-v5-omni-nano (environ 1,04 milliard de paramètres, 768 dimensions, 8 000 contextes). Ils acceptent le texte, les images, l’audio, la vidéo et les PDF dans un espace vectoriel partagé, ce qui permet d’indexer dans une modalité et d’effectuer des requêtes dans une autre sans réindexation. Leur rendu en mode texte seul est identique à celui de jina-embeddings-v5-text-small et jina-embeddings-v5-text-nano respectivement, ce qui signifie qu’il est possible d’ajouter des données multimodales à un index de texte existant sans réembedding. jina-clip-v2 (865 millions de paramètres) reste disponible comme option plus légère pour le traitement du texte et des images.

Tous les modèles publiés depuis 2024 sont multilingues. Les modèles jina-embeddings-v5-text-small et v5-omni reposent sur une architecture Qwen3 offrant une large couverture multilingue ; jina-embeddings-v5-text-nano est basé sur EuroBERT-210M et couvre 15 langues européennes et internationales majeures, dont l’anglais, le français, l’allemand, l’espagnol, le chinois, le japonais, l’arabe et l’hindi. Les modèles jina-embeddings-v3 et jina-clip-v2 prennent en charge 89 langues. Pour consulter les résultats des tests de performance par langue, reportez-vous aux résultats MMTEB dans le rapport technique de chaque modèle.

La longueur du contexte varie selon le modèle : jina-embeddings-v5-text-small et jina-embeddings-v5-omni-small prennent en charge jusqu’à 32 768 tokens, tandis que jina-embeddings-v5-text-nano et jina-embeddings-v5-omni-nano en prennent en charge 8 192. Les modèles jina-embeddings-v4 et jina-code-embeddings prennent en charge 32 768 tokens ; jina-embeddings-v3, jina-clip-v2 et jina-colbert-v2 en prennent en charge 8 192. Les entrées dépassant cette limite renvoient une erreur, sauf si vous définissez truncate: true.

Il n'y a pas de limite stricte au nombre d'éléments par requête. L'API regroupe les entrées en interne par nombre de tokens pour une utilisation optimale du GPU ; vous pouvez donc envoyer autant de textes ou d'images que nécessaire en une seule requête. Les fichiers PDF font exception : envoyez-en un par requête.

Transmettez un objet typé dans le tableau input à l'aide d'une clé image, audio, video ou pdf, dont la valeur est soit une URL publique, soit des octets encodés en base64. Le modèle achemine chaque modalité vers l'encodeur approprié, et vous pouvez combiner librement les modalités au sein d'un même lot. Les formats audio pris en charge sont WAV, MP3, FLAC, OGG, M4A et Opus ; la vidéo est traitée en 32 images échantillonnées uniformément. Les fichiers PDF doivent être envoyés un par requête.

Le modèle jina-embeddings-v5-text-small (677 millions de paramètres) est le plus performant avec moins d'un milliard de paramètres sur MMTEB, avec un score moyen de 67,0 au niveau de la tâche et de 71,7 en moyenne sur English MTEB. Le modèle jina-embeddings-v5-text-nano (239 millions de paramètres) obtient un score de 65,5 sur MMTEB, surpassant tous les modèles évalués avec moins de 500 millions de paramètres. Notre objectif est d'optimiser les performances par paramètre plutôt que de maximiser la taille des modèles ; ces derniers sont donc plus économiques à déployer que la plupart des alternatives offrant une qualité de recherche comparable, voire supérieure. Tous les modèles v5 prennent en charge l'apprentissage par représentation Matryoshka, ce qui permet de réduire la dimensionnalité à 32 sans réentraînement.

La transition est simple : notre point de terminaison API correspond aux schémas JSON d'entrée et de sortie du modèle text-embedding-3-large d'OpenAI. Ainsi, dans la plupart des bases de code, il suffit de modifier l'URL de base, la clé API et le nom du modèle. Il en va de même pour les conteneurs Jina On-Prem, qui exposent également les schémas d'Elastic Inference Service (EIS), de Cohere, de Voyage AI et de Gemini. Les modèles Jina s'intègrent donc facilement dans le code existant. Attention : les embeddings de différentes familles de modèles ne sont pas comparables. Il est donc nécessaire de réintégrer votre corpus plutôt que de mélanger les vecteurs de deux fournisseurs dans un seul index. Pour les conteneurs On-Prem, contactez le service commercial d'Elastic.

Le texte est comptabilisé de manière standard. Les entrées non textuelles sont converties en tokens par l'encodeur approprié, et le coût dépend fortement du modèle utilisé. Il est donc conseillé de réaliser des mesures avec vos propres données d'entrée plutôt que de faire des suppositions. À titre indicatif, une image de 600 x 600 pixels coûte approximativement : • jina-embeddings-v5-omni-small : ~363 tokens • jina-embeddings-v5-omni-nano : ~362 tokens • jina-embeddings-v4 : ~4 840 tokens • jina-clip-v2 : ~16 000 tokens Les modèles v5-omni sont de cent à cent fois moins chers par image que les modèles précédents. Chaque réponse inclut un objet usage avec le nombre exact de tokens pour cette requête, y compris une ventilation image_tokens pour les entrées multimodales, afin que vous puissiez vérifier le coût par appel.

Oui. Les modules jina-embeddings-v5-omni-small et jina-embeddings-v5-omni-nano intègrent du texte, des images, de l'audio, de la vidéo et des PDF dans un seul espace vectoriel partagé. Les modules jina-embeddings-v4 et jina-clip-v2 gèrent le texte et les images.

Deux options s'offrent à vous. La première, en libre-service, utilise l'API de réglage fin. Celle-ci génère des données d'entraînement synthétiques à partir d'une description de votre domaine et vous fournit un modèle optimisé, sans que vous ayez à constituer un jeu de données étiqueté. Pour un réglage fin sur des données propriétaires faisant l'objet d'un accord commercial, sur une infrastructure dédiée ou sur un modèle ne figurant pas dans le sélecteur de modèles de base, veuillez contacter Elastic Sales. Ce type de prestation est défini et contractualisé par Elastic.

Oui, de deux manières. Les modèles Jina sont disponibles sur les places de marché AWS, Azure et GCP, ce qui vous permet de les déployer dans votre propre compte cloud. Pour les infrastructures autogérées, sur site ou isolées du réseau, Elastic propose une licence commerciale appelée Jina On-Prem, disponible depuis le 10 août 2026. Cette licence fournit les modèles sous forme de conteneurs Docker entièrement hors ligne, sans appels externes ni serveur de licences. Pour obtenir un devis pour l'une ou l'autre option, contactez le service commercial d'Elastic.

Le paramètre task sélectionne un adaptateur LoRA spécifique à la tâche pour des performances optimales. Utilisez retrieval.query pour les requêtes de recherche, retrieval.passage pour les documents recherchés, text-matching pour la similarité symétrique (détection de doublons ou de paraphrases), classification pour la catégorisation et separation pour le regroupement. La recherche étant asymétrique, utiliser le mauvais côté de la paire requête/passage dégrade sensiblement les résultats. Ce paramètre est compatible avec jina-embeddings-v5, jina-embeddings-v4 et jina-embeddings-v3.

Le late-interaction conserve les vecteurs au niveau des tokens au lieu de fusionner un document en un seul vecteur, préservant ainsi les détails fins au prix d'un index plus volumineux. jina-embeddings-v4 prend en charge les sorties denses (vecteur unique) et late-interaction (vecteurs multiples) via le paramètre output_type, tandis que jina-colbert-v2 est un modèle dédié au late-interaction. Pour la plupart des pipelines de recherche, un modèle dense v5 suivi d'un reranker offre un meilleur compromis précision/coût.

Le découpage tardif intègre d'abord l'intégralité du document à l'aide d'un modèle de contexte long, puis dérive les représentations des segments à partir des tokens. Contrairement au découpage naïf, qui intègre chaque segment isolément, le découpage tardif préserve le contexte inter-segments, ce qui améliore la qualité de la recherche dans les pipelines RAG où un segment fait référence à un élément défini plus haut dans le document. Activez-le avec le paramètre late_chunking.

Certains modèles sont conçus pour gérer un contexte plus long que celui accepté par l'API hébergée. Les séquences très longues consomment une quantité importante de mémoire GPU ; nous optimisons donc la configuration de diffusion afin d'équilibrer débit, latence et coût pour la plupart des cas d'utilisation. Si vous avez besoin de la longueur complète du contexte architectural, exécutez le modèle vous-même : contactez Elastic Sales pour un déploiement autogéré.

Le module jina-embeddings-v4 est basé sur le modèle Qwen2-VL et distribué sous licence de recherche Qwen, qui autorise uniquement la recherche et une utilisation non commerciale. Par conséquent, nous ne pouvons pas le commercialiser et le proposons gratuitement via l'API. Ce modèle comporte 3,8 milliards de paramètres, ce qui le rend intrinsèquement plus lent par requête. De plus, son débit est limité afin de maîtriser les coûts d'infrastructure. Il n'est pas adapté aux charges de travail en production et, pour la même raison, n'est pas proposé via Elastic Inference Service ni dans le cadre de Jina On-Prem. Pour une utilisation en production, privilégiez la famille jina-embeddings-v5 : plus rapide et plus performante en termes de performances de recherche, elle peut être commercialisée via Elastic Sales.

Les limites de débit dépendent du type de votre clé API :

Gratuit : 100 RPM, 100 000 TPM
Payant : 500 RPM, 2 millions TPM
Premium : 5 000 RPM, 50 millions TPM

Une limite supplémentaire de 10 000 requêtes par adresse IP et par période de 60 secondes est appliquée afin de prévenir les abus. Les limites sont appliquées par clé et comptabilisées sur une période de 60 secondes, ce qui permet d’aplanir les pics de trafic plutôt que de les mettre en file d’attente. Une requête dépassant la limite renvoie une erreur HTTP 429 et doit être relancée avec un délai exponentiel. Si vous avez besoin de limites supérieures à celles du niveau Premium, ou d’une capacité dédiée sans aucune limite partagée, veuillez contacter Elastic Sales.

Commencez par jina-embeddings-v5-text-small pour la recherche de texte : c’est le modèle le plus performant pour les requêtes inférieures à 1 milliard de mots et il gère jusqu’à 32 000 éléments de contexte. Passez à jina-embeddings-v5-text-nano lorsque la latence, le coût ou les performances du matériel périphérique priment sur la précision maximale. Utilisez jina-embeddings-v5-omni-small ou v5-omni-nano pour les images, les fichiers audio, vidéo ou PDF ; leur rendu textuel est identique à celui du modèle de texte correspondant, ce qui vous permet d’ajouter des modalités à un index existant sans réembedding. Utilisez jina-code-embeddings-0.5b ou jina-code-embeddings-1.5b pour le code source. Au sein d’une même famille, la version la plus récente est préférable.

La taille maximale des fichiers est de 5 Mo pour les images et de 8 Mo pour les PDF. Les fichiers plus volumineux seront rejetés et un message d'erreur s'affichera.

La tarification de l'API Reranker suit la même structure de tokens que l'API Embeddings, et les tokens sont partagés entre toutes les API Jina utilisant la même clé. Les nouvelles clés API incluent des tokens gratuits pour démarrer ; ensuite, des packs de tokens sont disponibles à l'achat. Consultez la section Tarification pour plus de détails.

jina-reranker-v3.5 est notre produit phare actuel : un reranker listwise multilingue de 0,6 milliard de paramètres avec un contexte de 131 000 tokens, remplaçant directement jina-reranker-v3. Il améliore la version 3 sur tous les axes mesurés, avec les gains les plus importants en matière de données structurées et de recherche juridique, et est 1,22 à 1,56 fois plus rapide. jina-reranker-v3 reste disponible. jina-reranker-m0 est le reranker multimodal pour le classement des documents visuels. jina-reranker-v2-base-multilingual est un encodeur croisé plus léger prenant en charge plus de 100 langues, utile lorsque vous avez besoin d’un modèle non dérivé de Qwen. jina-colbert-v2 utilise le late-interaction dans 89 langues.

Les modules jina-reranker-v3.5, jina-reranker-v3, jina-reranker-m0, jina-reranker-v2-base-multilingual et jina-colbert-v2 sont distribués sous licence CC-BY-NC 4.0. Vous êtes libre de les utiliser, de les partager et de les adapter à des fins non commerciales. Une utilisation commerciale en production nécessite une licence commerciale, qu'Elastic commercialise depuis le 10 août 2026 sous le nom de Jina On-Prem. Contactez le service commercial d'Elastic pour obtenir un devis. Les anciens modèles jina-reranker-v1-* restent sous licence Apache 2.0.

Oui, tous les outils de réordonnancement actuels sont multilingues. jina-reranker-v3.5 améliore la version 3 pour MIRACL et la recherche multilingue en général. jina-reranker-v3 et jina-reranker-v2-base-multilingual prennent en charge plus de 100 langues, jina-reranker-m0 gère le classement visuel multilingue des documents et jina-colbert-v2 prend en charge 89 langues.

La longueur du contexte varie selon le modèle :

jina-reranker-v3.5 : 131 072 tokens (requête et tous les documents combinés) avec troncature automatique
jina-reranker-v3 : 131 072 tokens avec troncature automatique
jina-reranker-m0 : 10 000 tokens
jina-reranker-v2-base-multilingual : 1 024 tokens, avec découpage automatique pour les documents longs
jina-colbert-v2 : 8 192 tokens

Pour les réorganisateurs v1 et v2, les requêtes sont tronquées automatiquement et les documents longs sont découpés en segments avec un regroupement maximal entre les segments.

Il n'y a pas de limite stricte au nombre de documents par requête. À l'instar de notre API Embeddings, l'API Reranker regroupe les entrées en interne par nombre de tokens afin d'optimiser l'utilisation du GPU. Vous pouvez envoyer autant de documents que nécessaire en une seule requête.

La latence varie de 100 millisecondes à 7 secondes, en fonction en grande partie de la longueur des documents et de la requête. Par exemple, le reclassement de 100 documents de 256 tokens chacun avec une requête de 64 tokens prend environ 150 millisecondes. L'augmentation de la longueur du document à 4 096 tokens augmente le temps à 3,5 secondes. Si la longueur de la requête est augmentée à 512 tokens, le temps augmente encore à 7 secondes.

Oui. Les outils de réévaluation sont disponibles sur les places de marché AWS, Azure et GCP pour un déploiement dans votre propre compte cloud. Pour les infrastructures autogérées, sur site ou isolées du réseau, Elastic propose une licence commerciale (Jina On-Prem) qui fournit les modèles sous forme de conteneurs Docker entièrement hors ligne. Contactez le service commercial d'Elastic pour obtenir un devis.

Avant de commander un réglage fin, essayez jina-reranker-v3.5 : entraîné avec l'auto-distillation spécifiquement pour une robustesse accrue au sein du domaine, il affiche des gains significatifs en matière de recherche de données juridiques et structurées par rapport à la version 3. Un outil de reranking prêt à l'emploi bien choisi, associé à un meilleur découpage des données, permet généralement de combler davantage l'écart qu'un réglage fin, et son test est gratuit. Si les résultats ne sont toujours pas à la hauteur de vos données, un outil de reranking spécifique à votre domaine est une solution personnalisée : contactez Elastic Sales pour définir le périmètre de votre projet.

La taille d'image minimale acceptable pour le modèle jina-reranker-m0 est de 28x28 pixels.

Les modules jina-reranker-v3 et jina-reranker-v3.5 utilisent une architecture listwise : la requête et tous les candidats partagent une même fenêtre de contexte et sont évalués en une seule passe, permettant ainsi au modèle de comparer les documents entre eux. Les systèmes de réévaluation ponctuelle traditionnels, comme jina-reranker-v2-base-multilingual, évaluent chaque document indépendamment de la requête. L'évaluation listwise est plus précise car la pertinence est souvent relative aux autres éléments de l'ensemble des candidats.

Certains systèmes de réordonnancement sont conçus pour gérer un contexte plus long que celui accepté par l'API hébergée. Les séquences très longues consomment une quantité importante de mémoire GPU ; nous optimisons donc la configuration de diffusion afin d'équilibrer débit, latence et coût pour la plupart des cas d'utilisation. Si vous avez besoin de la longueur complète du contexte architectural, exécutez le modèle sur votre propre infrastructure et contactez Service commercial d'Elastic pour obtenir une licence commerciale.

Les limites de débit dépendent du type de votre clé API :

Gratuite : 100 RPM, 100 000 TPM
Payante : 500 RPM, 2 millions TPM
Premium : 5 000 RPM, 50 millions TPM

Il existe également une limite de 10 000 requêtes par adresse IP et par période de 60 secondes. Ces mêmes limites s’appliquent aux API Embeddings et Reranker, et les tokens sont partagés entre toutes les API Jina utilisant la même clé.

Utilisez jina-reranker-v3.5 pour le traitement de texte. Ce module remplace directement jina-reranker-v3 : le schéma de requête restant inchangé, la migration se limite donc au remplacement de la chaîne de modèle. Utilisez jina-reranker-m0 lorsque vos candidats sont des images ou des documents riches en contenu visuel. Utilisez jina-reranker-v2-base-multilingual si vous avez besoin d'un modèle plus léger ou d'un modèle non basé sur Qwen.

Oui. Une seule clé API est valable pour tous les produits de la plateforme de recherche Jina AI, y compris les API Reader, Embeddings, Reranker, Classifier et Segmenter, avec des tokens partagés entre eux.

Oui. Saisissez votre clé API dans l'onglet « Clé API et facturation » pour consulter l'historique d'utilisation récent et les tokens restants. Si vous êtes connecté au tableau de bord de l'API, vous pouvez également consulter ces détails dans l'onglet « Gérer la clé API ».

Si vous avez égaré une clé rechargée et souhaitez la récupérer, veuillez contacter le support AT jina.ai avec votre adresse e-mail enregistrée pour obtenir de l'aide. Il est recommandé de vous connecter pour conserver votre clé API en toute sécurité et facilement accessible.

Non, nos clés API n'ont pas de date d'expiration. Si une clé est compromise, révoquez-la vous-même depuis le tableau de bord de gestion des clés API. La révocation est immédiate. Pour éviter toute interruption de service, émettez d'abord une clé de remplacement. Le solde de tokens restant est conservé sur votre compte et non associé à la clé révoquée. Si vous ne pouvez pas accéder au tableau de bord ou si vous pensez que votre compte est compromis, contactez le support Elastic.

Oui, vous pouvez transférer des tokens d'une clé premium vers une autre. Après vous être connecté à votre compte sur le tableau de bord de gestion des clés API, utilisez les paramètres de la clé que vous souhaitez transférer pour déplacer tous les tokens payants restants.

Oui, vous pouvez révoquer votre clé API si vous pensez qu'elle a été compromise. La révocation d'une clé la désactivera immédiatement pour tous les utilisateurs qui l'ont stockée, et tout le solde restant et les propriétés associées seront définitivement inutilisables. Si la clé est une clé premium, vous avez la possibilité de transférer le solde restant payé vers une autre clé avant la révocation. Notez que cette action ne peut pas être annulée. Pour révoquer une clé, accédez aux paramètres de clé dans le tableau de bord de gestion des clés API.

Cela est dû au fait que notre architecture sans serveur décharge certains modèles pendant les périodes de faible utilisation. La requête initiale active ou « réchauffe » le modèle, ce qui peut prendre quelques secondes. Après cette activation initiale, les requêtes suivantes sont traitées beaucoup plus rapidement.

Non. Nous n'utilisons jamais vos requêtes API, entrées ou sorties pour entraîner nos modèles d'embedding, de reranker ou tout autre modèle. Vos données vous appartiennent.

Des limites de débit s'appliquent par clé API :

Gratuit : 100 RPM, 100 000 TPM
Payant : 500 RPM, 2 millions TPM
Premium : 5 000 RPM, 50 millions TPM

Une limite de 10 000 requêtes par 60 secondes est également appliquée par adresse IP. Les limites varient selon le point de terminaison ; consultez le tableau des limites de débit ci-dessus pour connaître les valeurs par point de terminaison.

Il n'y a aucune limite de taille de lot pour les API Embeddings et Reranker. Vous pouvez envoyer autant d'éléments ou de documents que nécessaire par requête. Les deux API traitent les entrées par lots en interne, en fonction du nombre de tokens, pour une utilisation optimale du GPU.

Non, il s'agit de trois solutions distinctes. Les API Jina disponibles sur ce site sont en libre-service et fonctionnent avec un paiement à l'utilisation via une clé API Jina. Elastic Inference Service (EIS) exécute les modèles Jina au sein d'Elastic Cloud et est facturé via votre abonnement Elastic, sans aucune infrastructure à gérer de votre part. Jina On-Prem est une licence commerciale, vendue par Elastic sous sa propre référence depuis le 10 août 2026, permettant d'exécuter les modèles dans votre propre infrastructure autogérée, sur site ou isolée du réseau. Pour les solutions EIS et On-Prem, veuillez contacter le service commercial d'Elastic.

Notre tarification est basée sur le nombre total de tokens traités : vous pouvez donc répartir un budget de tokens sur autant d'entrées que vous voulez, sans facturation par phrase.

Oui. Les nouveaux utilisateurs reçoivent une clé API générée automatiquement ainsi que des tokens gratuits utilisables avec tous nos modèles. Une fois ces tokens gratuits épuisés, vous pouvez en acheter d'autres pour cette clé dans l'onglet « Acheter des tokens ».

Non, les tokens ne sont pas déduits pour les demandes ayant échoué.

Les paiements sont traités via Stripe, prenant en charge diverses méthodes de paiement, notamment les cartes de crédit, Google Pay et PayPal, pour votre commodité.

Pour les achats de tokens en libre-service, Stripe envoie une facture à l'adresse e-mail associée à votre compte Stripe au moment de l'achat. Si vous avez besoin d'un bon de commande, d'un contrat négocié, de documents d'approvisionnement ou d'une facturation consolidée, traités par Elastic et non par Stripe : contactez le service commercial d'Elastic.

L'achat de tokens sur ce site vous permet d'utiliser les API Jina hébergées. Il ne vous autorise pas à exécuter les poids du modèle sur votre propre infrastructure. Pour cela, Elastic propose une licence commerciale distincte depuis le 10 août 2026, facturée annuellement et non par token. Contactez le service commercial d'Elastic pour obtenir un devis.

Les achats de tokens en libre-service sont traités par Stripe et facturés automatiquement à l'adresse e-mail associée à votre compte Stripe. Pour les commandes, les processus d'approvisionnement ou les volumes supérieurs à la capacité de recharge en libre-service, veuillez contacter Elastic Sales.

Le solde et les limites de débit sont liés à une clé API, et non au compte. Par conséquent, vérifiez d'abord la clé elle-même, et non la page du compte : saisissez-la dans l'onglet « Clé API et facturation » et vérifiez le solde et le niveau. Si le compte possède plusieurs clés, les tokens sont associés à la clé rechargée, qui peut différer de celle utilisée par votre application. La mise à jour du niveau peut prendre un peu de temps après le paiement. Si le solde affiché est correct mais que la limite reste celle du niveau précédent, contactez l'assistance.

La facturation en libre-service est gérée depuis le portail client, accessible via l'onglet « Clé API et facturation ». Vous pouvez y désactiver le rechargement automatique et supprimer les moyens de paiement enregistrés. La désactivation du rechargement automatique empêche les prélèvements futurs, mais le solde déjà utilisé reste disponible. Si vous souhaitez également supprimer votre compte et ses données, ou demander un remboursement, veuillez adresser votre demande au support. La suppression de compte est traitée manuellement et prend quelques jours ouvrables. Vous recevrez une confirmation écrite une fois la suppression effectuée.