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はい。JinaはElastic傘下のモデルブランドです。AlibabaにおけるQwen、OpenAIにおけるGPT、MoonshotにおけるKimiのような存在だと考えてください。Jina の法的地位は Elastic に移管され、これにより Jina AI はブランドとして Search Foundation モデルの開発に専念できます。

当社は、埋め込み、リランカー、およびマルチモーダルモデルやReader モデルを含む小型モデルを提供することで、検索体験の最適化を図っています。私たちの使命はまだ完了していませんが、目標は明確です。それは、検索モデル分野におけるリーディングプロバイダーになることです。

はい。Reader API、Embeddings API、およびReranker APIは現在も開発・保守中で、モデルは引き続きクラウドマーケットプレイスプラットフォームにリリースされています。弊社のAPIサービスはこれまで通りご利用いただけます。ただし、米国の輸出規制の対象となる企業や国にはサービスを提供できませんのでご了承ください。

はい。Elastic でも、Jina は Search Foundation モデルの最前線を切り開き続けており、オープンウェイトモデルのリリースも続けています。

現在、ほとんどのモデルは CC-BY-NC 4.0 で、今後もその方針が続く見込みです。従来の埋め込みモデル v1 と v2 は Apache-2.0 で、商用利用を無条件に認めています。jina-embeddings-v4 だけは、ベースモデルから引き継いだ Qwen Research License の下にあり、商用利用は一切認められておらず、商用ライセンスの対象にもなりません。適用されるライセンスは常に Hugging Face のモデルページに記載されているので、世代から推測せず、そこで確認してください。CC-BY-NC 4.0 では、重みを無料でダウンロード、評価、ベンチマーク、研究に利用できます（出典を明記してください）。商用製品で実行するには商用ライセンスが必要で、Elastic が独自の SKU として販売しています。契約の相談は Elastic Sales までお問い合わせください。

はい。当社がリリースするすべてのモデルは、厳密な論文によって裏付けられており、ICLR、EMNLP、SIGIR、NeurIPS、ICML といった一流の国際会議に論文を継続的に投稿しています。

これまでと同じように、当社の Web サイトまたは関連するクラウドマーケットプレイスを通じて登録して支払うだけです。

はい。2026年8月10日より、ElasticはJinaモデルの商用ライセンスを独自のSKUとして直接販売しています。これらのライセンスは、お客様が自己管理するオンプレミスまたは物理的に隔離されたインフラストラクチャでJinaモデルを実行することをサポートし、Elasticの直販チャネル、連邦政府チャネル、およびクラウドサービスプロバイダー（CSP）を通じて入手できます。この製品はJina On-Premと呼ばれます。お見積もりについては、Elastic Salesまでお問い合わせください。

Jina On-Premは商用ライセンスに加え、独自のインフラストラクチャ内でJinaモデルを完全に実行できるスタンドアロンのDockerコンテナセットです。これらのコンテナは外部接続を確立しません。Hugging Faceやモデルレジストリへの呼び出し、ライセンスサーバー、テレメトリ、ログエンドポイントは不要なので、物理的に隔離されたネットワークで使用できます。埋め込みモデル、リランカーモデル、Reader モデルなど、Jina のモデルポートフォリオ全体に対応し、Elastic Inference Service (EIS)、OpenAI、Cohere、Voyage AI、Gemini の API スキーマを公開しているため、既存のアプリケーションをコード変更なしで実行できます。スタンドアロンSKUであり、Elastic Resource Units (ERU)に基づかず、使用するためにElasticsearchを実行する必要もありません。オープンソースのElasticsearchとも連携します。2026年8月10日よりご注文いただけます。提供状況と条件については、Elastic Salesまでお問い合わせください。

これは年間ライセンス料であり、どのモデルをデプロイするかと、その推論に使用するハードウェアの量によって決まります。シート、ノード、モデルサイズ、トークンごとに課金されるわけではありません。純粋なCPUデプロイメントの場合も、推論に使用されるプロセッサ数に基づいて計算されます。価格設定はセルフサービスではありません。デプロイメント規模に合わせた見積もりについては、Elastic Salesまでお問い合わせください。

クラウドベースのAIサービスにデータを送信できない、または送信したがらない組織もあります。典型的な例としては、物理的に隔離された高度に安全な環境、公共部門や防衛産業、金融サービスや医療などの規制対象業界、極めて高いレイテンシ要件を持つシステムやオフラインのシステム、トークンベースの課金よりも固定で予測可能な推論コストを好むチームなどが挙げられます。お客様の導入環境がこれらのいずれかに該当する場合は、Elastic Salesまでお問い合わせください。

はい。Jina モデルは Elastic Inference Service (EIS) を通じて利用できるため、データ取り込みや検索に利用するために機械学習ノードを設定したり、GPU インフラストラクチャを管理したりする必要はありません。EIS で通常利用できるモデルには、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、および jina-reranker-v3.5、jina-reranker-v3、jina-reranker-v2-base-multilingual、jina-reranker-m0 の各リランカーが含まれます。最新のモデル一覧、サポートされているリージョン、最小スタックバージョンについては、Elastic のドキュメントを参照してください。

どのライセンスが適用されるかはモデルによって異なり、Hugging Face のモデルページに記載されています。Apache-2.0では、別途購入することなく商用利用が可能です。評価、ベンチマーク、および研究はCC-BY-NC 4.0の下で無料ですが、商用運用には商用ライセンス（Jina On-Premが提供するもの）が必要です。研究ライセンスでは商用利用が完全に禁止されており、他のモデル向けに提供している商用ライセンスの対象外です。そのため、このようなモデルは、予算に関係なく本番利用の候補になりません。なお、これはモデルのウェイトに関する内容です。マネージドAPIまたは公式クラウドマーケットプレイスイメージへの商用呼び出しには、別途ライセンスの購入は必要ありません。購入については、Elastic Salesまでお問い合わせください。

Elastic Salesまでお問い合わせください。Jinaモデルの商用ライセンス、契約、およびサポートはすべて、Elasticの標準的な販売およびサポートプロセスを通じて処理されます。

セルフサービスによる API のチャージには対応していません。この支払いは決済を処理する事業者が自動的に請求する仕組みで、中国の「発票」（請求書）を発行できないためです。Jina On-Prem を含む契約ベースの購入については、Elastic Sales までお問い合わせのうえ、利用できる契約主体と請求の方法をご相談ください。

Elastic Salesまでご連絡ください。お客様、Jina AI チーム、Elastic の間でミーティングを設定いたします。

ライセンス期間中にリリースされた同一カテゴリのすべてのモデルが含まれます。再契約や追加購入は不要で、ライセンスキーはモデル単位ではなくカテゴリ単位で発行されるため、キーが変わることもありません。ただし、商用利用が本来許可されていないライセンスのモデルは例外です。これらのモデルは商用ライセンスの対象外です。具体的な契約内容については、Elastic Salesまでお問い合わせください。

ライセンスにはエンタープライズレベルのサポートが含まれており、標準のサービスレベル契約（SLA）に準拠しています。デプロイメントは完全にお客様の管理下にあります。コンテナイメージをプルして、お客様自身の環境で実行してください。インストールに関する問題が発生した場合は、サポートがお手伝いいたします。サポートおよびすべての契約事項は、Elasticの標準プロセスに従います。具体的なSLAについては、Elastic Salesまでお問い合わせください。

データ処理は、Jina AI GmbHの以前の契約条件ではなく、Elasticのデータ処理契約によって規定されます。これは調達文書にとって非常に重要です。買収前に作成された文書で、古い契約条件を参照しているものはすべて見直す必要があります。現在の契約条件およびお客様の管轄区域における具体的な適用範囲については、Elastic Salesまでお問い合わせください。

Reader は基本的な利用に限り無料です。URL の先頭に「https://r.jina.ai/」を追加するだけで利用できます。API キーを提供するとレート制限が引き上げられ、コンテンツの長さに応じてトークン料金が発生します。レート制限の詳細は Q16 を参照してください。

Reader API はサーバーから URL を取得し、LLM に対応したクリーンなテキストを返します。フェッチエンジンは X-Engine ヘッダーを使用して選択できます。direct は通常の HTTP フェッチリクエストを行い、これが最速です。デフォルトのエンジンはヘッドレスブラウザでページをレンダリングするため、抽出の前にクライアント側の JavaScript が実行されます。cf-browser-rendering は Cloudflare が提供する実験的なレンダラーです。ナビゲーション、ヘッダー、フッター、広告などの不要な要素は削除され、メインコンテンツは Markdown に変換されます。X-Respond-With を使用して同じページの他の形式を取得し、X-Target-Selector または X-Remove-Selector を使用して特定の CSS セレクタを保持または削除します。

Reader サービスのコードは Jina AI GitHub 組織で利用可能です。Reader が使用するモデル（ReaderLM-v2 と jina-vlm）は CC-BY-NC 4.0 ライセンスのもと提供されており、これはオープンソースライセンスではありません。無料でダウンロードして非商用目的で利用できますが、商用の本番利用には商用ライセンスが必要です。Elastic は 2026 年 8 月 10 日からこのライセンスを個別に販売しています。Elastic Salesまでお問い合わせください。

これは主にエンジンとページ自体に依存します。単純なページを直接取得すると通常は数百ミリ秒で返りますが、デフォルトのブラウザエンジンはページを読み込んで実行してから取得する必要があり、通常数秒かかります。大規模なシングルページアプリケーション、低速なオリジンサーバー、大きな PDF ファイルの場合はさらに時間がかかります。5 分以内に同じ URL に繰り返しアクセスすると、キャッシュから取得され、ほぼ瞬時に結果が返されるため、一度取得した URL は、まだ取得していない URL よりもはるかに高速になります。

スクレイピングは、特に複雑なページや動的なページでは、手間がかかり信頼性も低くなりがちです。Reader API は、クリーンで LLM にそのまま使えるテキストを、簡潔かつ確実に出力します。

Reader API は言語に依存せず、ページの元の言語でコンテンツを返します。翻訳は行いません。コンテンツのネゴシエーションは、レンダリングに使用されるブラウザのロケールを設定する X-Locale ヘッダーによって行われます。そのため、ロケールごとに異なるマークアップを返すサイトでは、コンテンツを目的のバージョンに誘導できます。

はい。Reader は標準的なウェブクライアントとして動作し、ウェブサイトのアクセス制御に従います。ウェブサイトがリクエストをブロックした場合、Reader はその結果を尊重します。Reader の使用が、アクセスするウェブサイトの利用規約に準拠し、第三者の知的財産権を侵害しないことを確認するのは、お客様の責任です。

はい、Reader API は PDF ファイルからコンテンツをネイティブに抽出できます。

はい、Reader は x-with-generated-alt ヘッダーを使用して、Web ページ上の画像にキャプションを付けられます。これにより、alt タグのない画像に説明的な alt タグが追加され、LLM が視覚的なコンテンツを理解できるようになります。動画の要約は今後のリリースで予定されています。

いいえ、Reader API は、公的にアクセス可能な URL からのコンテンツのみを処理できます。

5 分以内に同じ URL をリクエストすると、Reader API はキャッシュされたコンテンツを返します。

はい、これはクッキーベースのセッションを受け入れるページに適用されます。セッションクッキーを渡すには、X-Set-Cookie ヘッダーを使用します。Reader は、通常の Set-Cookie と同じ <name>=<value> 形式を使用して、URL を取得する際にこれらのクッキーを転送し、必要に応じて ; domain= を付けてスコープを指定します。クッキーを含むリクエストはキャッシュされないため、各リクエストは完全に新しい取得となります。これはログイン処理を実行するものではなく、既存の認証情報を再生するため、認証情報はご自身で取得し、対象の Web サイトの利用規約に従う必要があります。対話型ログイン、多要素認証 (MFA)、またはページ自体によって取得されるベアラートークンを必要とする処理は、このスコープには含まれません。

はい、Reader のネイティブ PDF サポート (https://r.jina.ai/https://arxiv.org/pdf/2310.19923v4) を使用するか、arXiv の HTML 版 (https://r.jina.ai/https://arxiv.org/html/2310.19923v4) を使用できます。

Reader は、指定された URL にあるすべての画像にキャプションを付け、Image [idx]: [caption] を alt タグとして追加します（元々 alt タグがない場合）。これにより、下流の LLM が推論や要約などで画像を利用できるようになります。

Reader API は、高度に拡張できるように設計されています。リアルタイムのトラフィックに基づいて自動的に拡張され、同時リクエストの最大数は約 4,000 になりました。当社は、Jina AI のコア製品の 1 つとして積極的に維持しています。したがって、本番環境で自由に使用してください。

最新のレート制限情報は以下の表で確認してください。私たちは Reader API のレート制限とパフォーマンスの改善に積極的に取り組んでおり、それに応じてこの表も更新されることに注意してください。

ReaderLM-v2 は、15億4000万個のパラメータを持つ小型言語モデルで、生の HTML を簡潔な Markdown または JSON に変換し、JSON スキーマまたは自然言語の指示を使用して構造化データを抽出します。Reader API でx-respond-with: readerlm-v2リクエストヘッダーを指定して使用するか、AWS、Azure、またはGCP Marketplaceからデプロイできます。大量の画像やスキャンされたドキュメントを扱うシナリオには、24億パラメータのビジョン言語モデルjina-vlmをご利用ください。

JSON スキーマ定義には x-json-schema ヘッダーを、自然言語による指示には x-instruction ヘッダーを使用します。どちらの機能も ReaderLM-v2 と連携し、任意の Web ページから価格、タイトル、日付などの特定のフィールドを構造化された JSON 形式で抽出します。

いいえ。Reader は、ウェブサイトの防御システム、ボット対策システム、アクセス制御を積極的に回避したり迂回したりすることはありません。ウェブサイトが当社のサービスをボットと検知してリクエストをブロックした場合、当社はその結果を尊重します。当社は標準的なウェブクライアントとして動作し、検出システムを回避するための技術は一切使用していません。Reader の使用にあたっては、第三者の知的財産権およびアクセスするウェブサイトの利用規約を遵守する責任は、引き続きお客様にあります。

いいえ。無料キーから有料 API キーにアップグレードしても、他のウェブサイトへのアクセスやウェブサイトの制限の回避は許可されません。主な違いは、レート制限とパフォーマンス最適化です。有料 API キーでは、リクエストスループットと処理速度が向上しますが、当社のサービスをブロックするウェブサイトへのアクセスは許可されません。

はい。Reader モデルは、Elastic が 2026 年 8 月 10 日から自社の SKU として販売している Jina On-Prem 商用ライセンスのもとで、スタンドアロンのオフライン Docker コンテナとして提供されます。これは物理的に隔離され、ファイアウォールで保護された環境向けのパスであり、コンテナはライセンス確認などの外部接続を一切行いません。公開 Web ページにアクセスするにはネットワーク接続が必要です。オンプレミスの利点は、抽出用モデルをローカルで実行できることです。お見積もりについては、Elastic Salesまでお問い合わせください。

トレーニングプロセス、データソース、評価に関する詳細については、arXiv の技術レポートを参照してください。jina-embeddings-v5 テキストモデルのトレーニングは 2 つのフェーズに分かれています。まず、より大きな教師モデルからの埋め込み蒸留を行い、次に、固定されたバックボーンの重みに基づいてタスク固有の LoRA アダプタをトレーニングします。v5-omni マルチモーダル版では、3 番目のフェーズが追加され、テキストのバックボーンとアダプタは固定されたまま、クロスモーダルプロジェクターのみがトレーニングされます。

jina-embeddings-v5-omni-small（約17億4000万パラメータ、1024次元、32K のコンテキスト）とjina-embeddings-v5-omni-nano（約10億4000万パラメータ、768次元、8K のコンテキスト）は、現在利用可能なマルチモーダルモデルです。これらは、テキスト、画像、音声、動画、PDF ファイルを共通のベクトル空間で受け入れるため、あるモダリティでインデックスを作成し、別のモダリティでクエリを実行できます。再インデックスは不要です。プレーンテキスト出力は、それぞれjina-embeddings-v5-text-smallとjina-embeddings-v5-text-nanoと同じなので、再埋め込みすることなく、既存のテキストインデックスにマルチモーダル入力を追加できます。より軽量なテキストおよび画像オプションとして、jina-clip-v2（8億6500万パラメータ）も引き続き利用可能です。

2024年以降にリリースされたテキスト埋め込みモデルは、複数の言語に対応しています。jina-embeddings-v5-text-smallとv5-omniモデルはQwen3を基盤として構築されており、広範囲な多言語に対応しています。jina-embeddings-v5-text-nanoはEuroBERT-210Mを基盤として構築されており、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、中国語、日本語、アラビア語、ヒンディー語を含む主要 15 言語に対応しています。jina-embeddings-v3とjina-clip-v2は89言語に対応しています。各言語のベンチマークデータについては、各モデルの技術レポートにあるMMTEBの結果を参照してください。

コンテキストの長さはモデルによって異なります。jina-embeddings-v5-text-small と jina-embeddings-v5-omni-small は最大 32,768 トークンをサポートし、jina-embeddings-v5-text-nano と jina-embeddings-v5-omni-nano は 8,192 トークンをサポートします。jina-embeddings-v4 と jina-code-embeddings モデルは 32,768 トークンをサポートし、jina-embeddings-v3、jina-clip-v2、および jina-colbert-v2 は 8,192 トークンをサポートします。truncate: true が設定されていない限り、制限を超える入力はエラーを返します。

各リクエストに含めることができるアイテム数に厳密な制限はありません。API は内部的にトークン数に基づいて入力をバッチ処理し、GPU の利用効率を最適化するため、1つのリクエストで任意の数のテキストや画像を送信できます。ただし、PDF ファイルは例外で、1 つのリクエストにつき 1 つの PDF ファイルのみ送信可能です。

image、audio、video、またはpdfキーを使用して、型指定されたオブジェクトをinput配列に渡します。このキーの値は、公開URLまたはbase64エンコードされたバイト列です。モデルは、各モダリティのデータを適切なエンコーダにルーティングし、単一のバッチ内で異なるモダリティを自由に組み合わせることができます。サポートされているオーディオ形式は、WAV、MP3、FLAC、OGG、M4A、およびOpusです。動画は、32 フレームを均等にサンプリングして処理されます。PDF はリクエストごとに 1 個まで送信してください。

jina-embeddings-v5-text-small (6億7,700万個のパラメータ) は、10億個未満のパラメータで MMTEB データセットにおいて最高のパフォーマンスを発揮するモデルであり、タスクレベルの平均スコアは 67.0、英語の MTEB データセットではさらに高い平均スコア 71.7 を達成しています。jina-embeddings-v5-text-nano (2億3,900万個のパラメータ) は、MMTEB データセットで 65.5 のスコアを獲得し、5億個未満のパラメータで評価したすべてのモデルを上回っています。私たちの設計目標は、パラメータの総数ではなく、パラメータあたりのパフォーマンスです。そのため、これらのモデルは、ほとんどの代替案よりも低い導入コストで同等以上の検索品質を提供します。すべての v5 モデルは、Matryoshka 表現学習をサポートしており、再学習なしで次元を 32 に切り詰めることができます。

移行プロセスは非常に簡単です。当社の API エンドポイント は OpenAI の text-embedding-3-large の入出力 JSON スキーマと一致するため、ほとんどのコードベースでは、ベース URL、API キー、およびモデル名を変更するだけで済みます。これは Jina On-Prem コンテナにも当てはまり、Elastic Inference Service（EIS）、OpenAI、Cohere、Voyage AI、Gemini のスキーマも公開しているため、Jina モデルを既存のコードパス内のモデルと直接置き換えることができます。異なるモデルファミリーからの埋め込みベクトルは比較できないため、両方のプロバイダーからのベクトルを単一のインデックスに混在させるのではなく、コーパスを再埋め込みする必要があることに注意してください。Jina On-Prem コンテナ自体の詳細については、Elastic Salesまでお問い合わせください。

テキストは標準的な方法でカウントされます。非テキスト入力は対応するエンコーダーによってトークンに変換されますが、そのコストは使用するモデルに大きく依存するため、仮定に基づいて計算するのではなく、ご自身の入力データを用いて測定してください。参考までに、600x600ピクセルの画像のコストは概算で以下のとおりです。 • jina-embeddings-v5-omni-small: 約363トークン • jina-embeddings-v5-omni-nano: 約362トークン • jina-embeddings-v4: 約4,840トークン • jina-clip-v2: 約16,000トークン v5-omniモデルは、旧モデルに比べて画像あたりのコストが1～2桁低くなっています。各レスポンスには、そのリクエストの正確なトークン数を示すusageオブジェクトが含まれており、マルチモーダル入力の場合はimage_tokensの内訳も含まれているため、各呼び出しのコストを確認できます。

はい。jina-embeddings-v5-omni-smallとjina-embeddings-v5-omni-nanoは、テキスト、画像、音声、動画、PDFを同じ共有ベクター空間に埋め込みます。jina-embeddings-v4とjina-clip-v2は、テキストと画像を扱います。

2 つの方法があります。セルフサービス方式では、Fine-tuning API を使用します。このAPIは、ドメインの説明に基づいて合成トレーニングデータを生成し、ラベル付きデータセットを自分で構築することなく、ファインチューニングされたモデルを返します。商用契約のもとで独自データを対象にファインチューニングする場合、専用インフラストラクチャで行う場合、またはベースモデルセレクタにないモデルを対象にする場合は、Elastic Salesまでお問い合わせください。この作業は Elastic が範囲を定めて契約します。

はい、2つのオプションがあります。JinaモデルはAWS、Azure、GCP Marketplaceで利用できるため、独自のクラウドアカウントにデプロイできます。自己管理型のオンプレミスまたは物理的に隔離されたインフラストラクチャ向けに、Elasticは2026年8月10日から有効なJina On-Premという商用ライセンスを提供しています。このライセンスでは、モデルは完全にオフラインのDockerコンテナとして提供され、外部呼び出しやライセンスサーバーは不要です。お見積もりについては、Elastic Salesまでお問い合わせください。

task パラメータは、最適な結果を得るために、特定のタスクに適した LoRA アダプタを選択します。retrieval.query は検索のクエリ側に、retrieval.passage はドキュメント側に、text-matching は対称的な類似性（重複排除や書き換え検出など）に、classification は分類に、separation はクラスタリングに使用されます。検索は非対称です。クエリ側とドキュメント側を逆にすると、パフォーマンスが大幅に低下します。このパラメータをサポートするモデルには、jina-embeddings-v5、jina-embeddings-v4、jina-embeddings-v3 があります。

レイテインタラクションでは、文書を単一のベクトルにマージするのではなく、トークンレベルのベクトルを保持します。これによりインデックスサイズは大きくなりますが、より詳細な情報が保持されます。jina-embeddings-v4は、output_typeパラメータを介して、密な（単一ベクトル）出力とレイテインタラクション（複数ベクトル）出力の両方をサポートしていますが、jina-colbert-v2はレイテインタラクション専用のモデルです。ほとんどの検索パイプラインでは、密なv5モデルとそれに続くリランカーを使用することで、精度とコストのバランスが向上します。

レイトチャンキングでは、まず長いコンテキストモデルを使用してドキュメント全体を埋め込み、次にトークンレベルの表現からチャンク埋め込みを導出します。各チャンクを個別に埋め込む単純なチャンキングとは異なり、レイトチャンキングはチャンク間のコンテキストを保持するため、チャンクがドキュメント内で以前に定義されたコンテンツを参照するRAGパイプラインでの検索品質が向上します。この機能は、late_chunkingパラメータを使用して有効にできます。

一部のモデルは、マネージド API が受け付けるよりも長いコンテキストをアーキテクチャ上扱えます。非常に長いシーケンスは大量の GPU メモリを消費する可能性があるため、ほとんどのユースケースでは、スループット、レイテンシ、およびコストのバランスを取るようにサービス構成を調整しています。完全なアーキテクチャコンテキスト長が必要な場合は、モデルを自分で実行してください。セルフマネージド（自社管理）デプロイについては、Elastic Salesまでお問い合わせください。

jina-embeddings-v4は、Qwen Research License に基づいてリリースされている Qwen2.5-VL をベースに構築されており、研究および非商用利用のみを目的としています。そのため、商用ライセンスは提供しておらず、API経由で無償で提供しています。また、38億パラメータのモデルのため、リクエストあたりの処理速度が遅く、インフラストラクチャコストを抑えるためにスループットを制限しています。本番環境のワークロードには適していないため、Elastic Inference ServiceやJina On-Premでは提供していません。本番環境では、jina-embeddings-v5シリーズをご利用ください。こちらは処理速度が速く、ベンチマーク結果も良好で、Elastic Salesを通じて商用ライセンスも取得可能です。

レート制限は、API キーの種類によって異なります。

無料： 100 RPM、100K TPM
有料： 500 RPM、2M TPM
プレミアム： 5,000 RPM、50M TPM

不正利用を防ぐため、60 秒ごとに 10,000 リクエストという追加の IP 制限があります。制限はキーごとに適用され、60 秒のウィンドウ内で計算されるため、リクエストのバーストはキューに格納されるのではなく、平滑化されます。制限を超えるリクエストは HTTP 429 エラーを返し、指数バックオフアルゴリズムを使用して再試行する必要があります。プレミアムレベルを超える制限、または共有テナント制限のない専用容量が必要な場合は、Elastic Sales までお問い合わせください。

テキスト検索には、まず jina-embeddings-v5-text-small を使用することをお勧めします。これは、10 億パラメータ未満のモデルの中で最も強力なモデルであり、32K のコンテキストを処理できます。レイテンシ、コスト、またはエッジハードウェアが精度よりも重要な場合は、jina-embeddings-v5-text-nano を使用してください。画像、音声、動画、または PDF を処理する場合は、jina-embeddings-v5-omni-small または v5-omni-nano を使用してください。これらのテキスト出力は対応するテキストモデルとまったく同じなので、再埋め込みせずにこれらのモダリティを既存のインデックスに追加できます。ソースコードの場合は、jina-code-embeddings-0.5b または jina-code-embeddings-1.5b を使用してください。同じシリーズ内では、バージョンが新しいほど優れています。

画像ファイルの最大サイズは 5MB、PDF ファイルの最大サイズは 8MB です。これらの制限を超えるファイルは拒否され、エラーメッセージが表示されます。

リランカー API の料金は、Embeddings API と同じトークンベースの体系です。同じキー上のすべての Jina API でトークンが共有されます。新規の API キーには、すぐに使い始められる無料トークンが含まれています。それ以降はトークンパッケージを購入できます。詳細は料金セクションをご覧ください。

jina-reranker-v3.5 は、現在当社の主力製品です。0.6B パラメータの多言語リストワイズリランカーで、131,072 トークンのコンテキストを備え、jina-reranker-v3 のドロップイン代替です。すべての指標で v3 を上回り、構造化データと法務検索で最も顕著な改善があり、1.22 倍から 1.56 倍高速です。jina-reranker-v3 は引き続き利用可能です。jina-reranker-m0 は、ビジュアルドキュメントのランク付けを行うマルチモーダルリランカーです。jina-reranker-v2-base-multilingual は、100 を超える言語をサポートする小型のクロスエンコーダーで、Qwen 派生モデル以外のモデルが必要な場合に非常に便利です。jina-colbert-v2 は、89 言語でレイテインタラクションを使用します。

jina-reranker-v3.5、jina-reranker-v3、jina-reranker-m0、jina-reranker-v2-base-multilingual、およびjina-colbert-v2はすべてCC-BY-NC 4.0ライセンスでリリースされています。非商用目的であれば、無料で利用、共有、改変できます。商用運用には商用ライセンスが必要で、Elasticは2026年8月10日からJina On-Premという名称で別個のSKUとして販売しています。見積もりについては、Elastic Salesまでお問い合わせください。旧バージョンのjina-reranker-v1-*モデルは、引き続きApache-2.0ライセンスを使用しています。

はい、現在の主力リランカーはすべて多言語に対応しています。jina-reranker-v3.5は、MIRACLと多言語検索の両方において v3 を上回ります。jina-reranker-v3とjina-reranker-v2-base-multilingualは100以上の言語に対応し、jina-reranker-m0は多言語のビジュアルドキュメントのランキングを処理し、jina-colbert-v2は 89 言語に対応しています。

コンテキストの長さはモデルによって異なります。

jina-reranker-v3.5: 131,072 トークン（クエリとすべてのドキュメントを合わせて）、自動切り捨て有効
jina-reranker-v3: 131,072 トークン、自動切り捨て有効
jina-reranker-m0: 10,000 トークン
jina-reranker-v2-base-multilingual: 1,024 トークン、長いドキュメントの自動チャンキング有効
jina-colbert-v2: 8,192 トークン

v1 および v2 リランカーの場合、クエリは自動的に切り捨てられ、長いドキュメントはチャンクに分割されたうえでチャンク間の最大プーリングが適用されます。

リクエストあたりのドキュメント数に厳密な制限はありません。Embeddings API と同様に、Reranker API はトークン数に基づいて入力を内部的にバッチ処理し、GPU 利用率を最適化します。必要な数のドキュメントを 1 回のリクエストで送信できます。

レイテンシは、ドキュメントとクエリの長さに応じて、100 ミリ秒から 7 秒の範囲です。たとえば、64 トークンのクエリで 256 トークンのドキュメント 100 件をリランキングするには約 150 ミリ秒かかります。ドキュメントの長さを 4096 トークンに増やすと 3.5 秒に増加します。さらにクエリ長を 512 トークンに増やすと、7 秒まで増加します。

はい。これらのリランカーは、AWS、Azure、およびGCP Marketplaceで入手でき、ご自身のクラウドアカウントにデプロイできます。セルフマネージド、オンプレミス、または物理的に隔離されたインフラストラクチャ向けに、Elastic は商用ライセンス（Jina On-Prem）のもとで、モデルを完全にオフラインの Docker コンテナとして提供しています。お見積もりについては、Elastic Salesまでお問い合わせください。

微調整を検討する前に、jina-reranker-v3.5 をお試しください。ドメインへの頑健性を狙って自己蒸留でトレーニングされており、法律・構造化データの検索では v3 を大きく上回ります。適切に選んだ既製のリランカーとチャンキングの改善のほうが、微調整よりも差を縮められることが多く、試すのにコストはかかりません。それでもデータに合わない場合、ドメイン固有のリランカーは個別対応となります。Elastic Salesまでお問い合わせのうえ、範囲をご相談ください。

jina-reranker-m0 モデルで受け入れられる最小画像サイズは 28×28 ピクセルです。

jina-reranker-v3 と jina-reranker-v3.5 はリストワイズなアーキテクチャを採用しています。クエリとすべての候補ドキュメントは単一のコンテキストウィンドウを共有し、スコアリングは単一の順伝播で完了するため、モデルはドキュメント同士を比較できます。従来のポイントワイズリランカー（jina-reranker-v2-base-multilingual など）は、クエリに対して各ドキュメントを個別にスコアリングします。リストワイズなスコアリングは、関連性が候補セットに何が入っているかで変わるため、より正確です。

一部のリランカーは、マネージド API が受け付ける長さより長いコンテキストをアーキテクチャ上扱えます。非常に長いシーケンスは大量の GPU メモリを消費する可能性があるため、ほとんどのユースケースでは、スループット、レイテンシ、およびコストのバランスを取るようにサービス構成を調整しています。アーキテクチャのコンテキスト長全体が必要な場合は、独自のインフラストラクチャでモデルを実行し、商用ライセンスについてはElastic Salesまでお問い合わせください。

レート制限は、API キーの種類によって異なります。

無料版： 100 RPM、100K TPM
有料版： 500 RPM、2M TPM
プレミアム版： 5,000 RPM、50M TPM

さらに、IP アドレスに基づく制限があり、60 秒あたり最大 10,000 リクエストです。これらの制限は、Embeddings API と Reranker API にも適用され、同じキーを持つすべての Jina API でトークンは共有されます。

テキストの場合は、jina-reranker-v3.5 を使用してください。これは jina-reranker-v3 を直接置き換えます。リクエストスキーマは同じままなので、モデル文字列を切り替えるだけで移行全体が完了します。候補が画像または豊富なビジュアルコンテンツを含むドキュメントの場合は、jina-reranker-m0 を使用してください。より小さなモデル、または Qwen バックボーンアーキテクチャに基づかないモデルが必要な場合は、jina-reranker-v2-base-multilingual を使用してください。

はい。1 つの API キーは Jina AI の Search Foundation 製品すべてで有効です。Reader、Embeddings、Reranker、Classifier、Segmenter API も含め、トークンはすべて共有されます。

はい。「API キーと請求」タブに API キーを入力すると、最近の使用履歴と残りのトークンを確認できます。API ダッシュボードにログインしている場合は、「API キーを管理」タブでもこれらの詳細を確認できます。

チャージ済みのキーを紛失して再取得したい場合は、登録済みのメールアドレスでサポート AT jina.ai までご連絡ください。API キーを安全に保管し、すぐに取り出せるようにするには、ログインしておくことをお勧めします。

いいえ、API キーに有効期限はありません。キーが侵害された場合は、API キー管理ダッシュボードでご自身でキーを取り消してください。取り消しは即座に反映されます。ダウンタイムを避けたい場合は、先に代替キーを発行しておいてください。取り消したキーに残っているトークン残高は使えなくなるため、必要な場合は先に別のキーへ転送してください。ダッシュボードにアクセスできない場合、またはアカウントが侵害された疑いがある場合は、Elastic サポートにお問い合わせください。

はい、プレミアムキーから別のキーへトークンを移すことができます。API キー管理ダッシュボードでアカウントにログインした後、移転元にしたいキーの設定から、残りの有料トークンをすべて移動してください。

はい、API キーが漏洩したと思われる場合は取り消すことができます。キーを取り消すと、そのキーを保存しているすべてのユーザーに対して即座に無効となり、残りの残高と関連する属性はすべて永久に利用できなくなります。プレミアムキーの場合は、取り消す前に残りの有料残高を別のキーに移すこともできます。この操作は元に戻せないことにご注意ください。キーを取り消すには、API キー管理ダッシュボードのキー設定に移動してください。

これは、使用率が低い場合、サーバーレスアーキテクチャが特定のモデルをオフロードするためです。最初のリクエストではモデルがアクティブ化または「ウォームアップ」されますが、これには数秒かかる場合があります。最初のアクティベーションの後、後続のリクエストははるかに高速に処理されます。

いいえ。当社は、API リクエスト、入力、出力を、当社の埋め込みモデル、リランカー、その他のモデルのトレーニングに使用することはありません。お客様のデータはお客様のものです。

各 API キーにはレート制限があります。

無料版： 100 RPM、100K TPM
有料版： 500 RPM、2M TPM
プレミアム版： 5,000 RPM、50M TPM

さらに、60 秒ごとに 10,000 リクエストという IP アドレス制限があります。制限はエンドポイントによって異なります。各エンドポイントの具体的な制限については、上記のレート制限表を参照してください。

Embeddings API と Reranker API のいずれにもバッチサイズの制限はありません。必要に応じて、リクエストごとに任意の数のアイテムまたはドキュメントを送信できます。どちらの API も、GPU を最適に利用するために、トークン数に基づいて入力を内部的にバッチ処理します。

いいえ、これらは 3 つの異なるパスです。この Web サイト上の Jina API はセルフサービスで従量課金制であり、Jina API キーが必要です。Elastic Inference Service (EIS) は Elastic Cloud で Jina モデルを実行し、費用は Elastic サブスクリプションに請求されます。インフラストラクチャを管理する必要はありません。Jina On-Prem は、Elastic が 2026 年 8 月 10 日以降スタンドアロン SKU として販売している商用ライセンスで、お客様自身が管理するオンプレミスまたは物理的に隔離されたインフラストラクチャでモデルを実行するために使用されます。EIS および On-Prem パスの詳細については、Elastic Sales までお問い合わせください。

料金体系は処理したトークンの総数に基づくため、トークン予算を好きなだけ多くの入力に分けて使えます。文単位の課金はありません。

はい。新規ユーザーには、すべてのモデルで使用できる無料トークンを含む API キーが自動生成されます。無料トークンを使い切った後は、「トークンを購入」タブでそのキーに対応するトークンを追加購入できます。

いいえ、失敗したリクエストに対してトークンは差し引かれません。

支払いは Stripe を通じて処理され、クレジットカード、Google Pay、PayPal など各種の支払い方法に対応しています。

セルフサービストークン購入の場合、Stripeは購入時にStripeアカウントに関連付けられたメールアドレスに請求書を送信します。正式な発注書、交渉による契約、調達書類、または統合請求が必要な場合は、Stripe ではなく Elastic を通じて処理されます。Elastic Salesまでお問い合わせください。

このサイトでトークンを購入しても、マネージド Jina API の使用権しか得られません。これらのトークンには、お客様独自のインフラストラクチャでモデルの重みを実行するライセンスは含まれていません。そのために、Elastic は 2026 年 8 月 10 日から、独自の SKU として商用ライセンスを販売しています。価格はトークン単位ではなく年額です。お見積もりについては、Elastic Sales までお問い合わせください。

セルフサービスによるトークン購入はStripeを通じて処理され、請求書はStripeアカウントのメールアドレスに自動的に送信されます。発注書、調達プロセス、またはセルフサービスのチャージで対応できる量を超える取引量については、Elastic Salesまでお問い合わせください。

残高とレート制限はアカウントではなく API キーに紐づいています。そのため、アカウントページではなく、まずキー自体を確認してください。「API キーと請求」タブにキーを入力して、残高とティアを確認してください。アカウントに複数のキーがある場合、トークンはチャージしたキーにあり、アプリケーションが送信しているキーとは限りません。また、支払い後、新しいティアが有効になるまでに若干の遅延が生じる場合があります。キーに残高が表示されているにもかかわらず、以前のティアに制限されている場合は、サポートにお問い合わせください。

セルフサービスによる請求は、お客様ポータルの「API キーと請求」タブから管理できます。そこで、自動チャージを無効にしたり、保存済みの支払い方法を削除したりできます。自動チャージを無効にしても、その後の引き落としは停止するだけで、購入した残高は引き続き使用できます。アカウントとそのデータを削除する必要がある場合、または払い戻しを希望する場合は、サポートまでお問い合わせください。アカウントの削除は手動で処理され、数営業日かかります。完了後、書面による確認が提供されます。