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最善の答えが見つかるまで、検索し、読み、推論してください。
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ディープサーチ


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ディープサーチAPI

OpenAI のチャット API スキーマと完全に互換性があり、開始するには api.openai.com を deepsearch.jina.ai に置き換えるだけです。
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Deep Searchとチャット
シンプルなチャット インターフェースでディープ検索が適切に機能するかどうかを確認します。ディープ サーチは、反復的な推論、世界に関する知識、または最新の情報を必要とする複雑な問題に最適です。
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情報
これまでのユーザーとアシスタント間の会話のメッセージのリスト。
画像/文書を添付する
テキスト (.txt、.pdf)、画像 (.png、.webp、.jpeg) など、さまざまなメッセージ タイプ (モダリティ) をサポートします。サポートされるファイルのサイズは最大 10 MB で、データ URI として事前にエンコードされている必要があります。
{
  "role": "user",
  "content": "hi"
}

upload
聞く
curl https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json"\
  -H "Authorization: Bearer " \
  -d @- <<EOFEOF
  {
    "model": "jina-deepsearch-v1",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi!"
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": "Hi, how can I help you?"
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "what's the latest blog post from jina ai?"
        }
    ],
    "stream": true,
    "reasoning_effort": "medium",
    "max_attempts": 1,
    "no_direct_answer": false
  }
EOFEOF


info
これはフローの最後の部分であり、最終的な回答、アクセスした URL、トークンの使用が含まれます。リアルタイムの回答を得るには、上のボタンをクリックしてください。
download
応答
fiber_manual_record 200 OK
timer
0.0 s
straighten
196,526 単語要素
{
  "id": "1742181758589",
  "object": "chat.completion.chunk",
  "created": 1742181758,
  "model": "jina-deepsearch-v1",
  "system_fingerprint": "fp_1742181758589",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "delta": {
        "content": "The latest blog post from Jina AI is titled \"Snippet Selection and URL Ranking in DeepSearch/DeepResearch,\" published on March 12, 2025 [^1]. This post discusses how to improve the quality of DeepSearch by using late-chunking embeddings for snippet selection and rerankers to prioritize URLs before crawling. You can read the full post here: https://jina.ai/news/snippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch\n\n[^1]: Since our DeepSearch release on February 2nd 2025 we ve discovered two implementation details that greatly improved quality In both cases multilingual embeddings and rerankers are used in an in context manner operating at a much smaller scale than the traditional pre computed indices these models typically require  [jina.ai](https://jina.ai/news/snippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch)",
        "type": "text",
        "annotations": [
          {
            "type": "url_citation",
            "url_citation": {
              "title": "Snippet Selection and URL Ranking in DeepSearch/DeepResearch",
              "exactQuote": "Since our DeepSearch release on February 2nd 2025, we've discovered two implementation details that greatly improved quality. In both cases, multilingual embeddings and rerankers are used in an _\"in-context\"_ manner - operating at a much smaller scale than the traditional pre-computed indices these models typically require.",
              "url": "https://jina.ai/news/snippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch",
              "dateTime": "2025-03-13 06:48:01"
            }
          }
        ]
      },
      "logprobs": null,
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 169670,
    "completion_tokens": 27285,
    "total_tokens": 196526
  },
  "visitedURLs": [
    "https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch/blob/main/src/utils/url-tools.ts",
    "https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v3",
    "https://github.com/jina-ai/reader",
    "https://zilliz.com/blog/training-text-embeddings-with-jina-ai",
    "https://threads.net/@unwind_ai/post/DGmhWCVswbe/media",
    "https://twitter.com/JinaAI_/status/1899840196507820173",
    "https://jina.ai/news?tag=tech-blog",
    "https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/embeddings/jinaai_embeddings",
    "https://x.com/jinaai_",
    "https://x.com/JinaAI_/status/1899840202358784170",
    "https://tracxn.com/d/companies/jina-ai/__IQ81fOnU0FsDpagFjG-LrG0DMWHELqI6znTumZBQF-A/funding-and-investors",
    "https://jina.ai/models",
    "https://linkedin.com/posts/imohitmayank_jinaai-has-unveiled-the-ultimate-developer-activity-7300401711242711040-VD64",
    "https://medium.com/@tossy21/trying-out-jina-ais-node-deepresearch-c5b55d630ea6",
    "https://huggingface.co/jinaai/jina-clip-v2",
    "https://arxiv.org/abs/2409.10173",
    "https://milvus.io/docs/embed-with-jina.md",
    "https://seedtable.com/best-startups-in-china",
    "https://threads.net/@sung.kim.mw/post/DGhG-J_vREu/jina-ais-a-practical-guide-to-implementing-deepsearchdeepresearchthey-cover-desi",
    "https://elastic.co/search-labs/blog/jina-ai-embeddings-rerank-model-open-inference-api",
    "http://status.jina.ai/",
    "https://apidog.com/blog/recreate-openai-deep-research",
    "https://youtube.com/watch?v=QxHE4af5BQE",
    "https://sdxcentral.com/articles/news/cisco-engages-businesses-on-ai-strategies-at-greater-bay-area-2025/2025/02",
    "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-rag-applications-using-jina-embeddings-v2-on-amazon-sagemaker-jumpstart",
    "https://reddit.com/r/perplexity_ai/comments/1ejbdqa/fastest_open_source_ai_search_engine",
    "https://search.jina.ai/",
    "https://sebastian-petrus.medium.com/build-openais-deep-research-open-source-alternative-4f21aed6d9f0",
    "https://medium.com/@elmo92/jina-reader-transforming-web-content-to-feed-llms-d238e827cc27",
    "https://openai.com/index/introducing-deep-research",
    "https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/jina_search",
    "https://varindia.com/news/meta-is-in-talks-for-usd200-billion-ai-data-center-project",
    "https://varindia.com/news/Mira-Murati%E2%80%99s-new-AI-venture-eyes-$9-billion-valuation",
    "https://53ai.com/news/RAG/2025031401342.html",
    "https://arxiv.org/abs/2409.04701",
    "https://bigdatawire.com/this-just-in/together-ai-raises-305m-series-b-to-power-ai-model-training-and-inference",
    "https://github.blog/",
    "https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/660c3c5c8eec126bfc7aa326/MvwT9enRT7gOESHA_tpRj.jpeg",
    "https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/660c3c5c8eec126bfc7aa326/JNs_DrpFbr6ok_pSRUK4j.jpeg",
    "https://app.dealroom.co/lists/33530",
    "https://api-docs.deepseek.com/news/news250120",
    "https://sdxcentral.com/articles/news/ninjaone-raises-500-million-valued-at-5-billion/2025/02",
    "https://linkedin.com/sharing/share-offsite?url=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://twitter.com/intent/tweet?url=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create",
    "https://mp.weixin.qq.com/s/-pPhHDi2nz8hp5R3Lm_mww",
    "https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?id=9ed45a3ef6&u=7f57e683fa28b51bfc493d048",
    "https://automatio.ai/",
    "https://sdk.vercel.ai/docs/introduction",
    "https://app.eu.vanta.com/jinaai/trust/vz7f4mohp0847aho84lmva",
    "https://apply.workable.com/huggingface/j/AF1D4E3FEB",
    "https://facebook.com/sharer/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://facebook.com/sharer/sharer.php?u=http%3A%2F%2F127.0.0.1%3A3000%2Fen-US%2Fnews%2Fsnippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://reddit.com/submit?url=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://apply.workable.com/huggingface",
    "https://news.ycombinator.com/submitlink?u=https%3A%2F%2Fjina.ai%2Fnews%2Fa-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://news.ycombinator.com/submitlink?u=http%3A%2F%2F127.0.0.1%3A3000%2Fen-US%2Fnews%2Fsnippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch%2F",
    "https://docs.github.com/site-policy/privacy-policies/github-privacy-statement",
    "https://discord.jina.ai/",
    "https://docs.github.com/site-policy/github-terms/github-terms-of-service",
    "https://bigdatawire.com/this-just-in/qumulo-announces-30-million-funding",
    "https://x.ai/blog/grok-3",
    "https://m-ric-open-deep-research.hf.space/",
    "https://youtu.be/sal78ACtGTc?feature=shared&t=52",
    "https://mp.weixin.qq.com/s/apnorBj4TZs3-Mo23xUReQ",
    "https://perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research",
    "https://githubstatus.com/",
    "https://github.blog/changelog/2021-09-30-footnotes-now-supported-in-markdown-fields",
    "https://openai.com/index/introducing-operator",
    "mailto:[email protected]",
    "https://resources.github.com/learn/pathways",
    "https://status.jina.ai/",
    "https://reuters.com/technology/artificial-intelligence/tencents-messaging-app-weixin-launches-beta-testing-with-deepseek-2025-02-16",
    "https://scmp.com/tech/big-tech/article/3298981/baidu-adopts-deepseek-ai-models-chasing-tencent-race-embrace-hot-start",
    "https://microsoft.com/en-us/research/articles/magentic-one-a-generalist-multi-agent-system-for-solving-complex-tasks",
    "javascript:UC_UI.showSecondLayer();",
    "https://resources.github.com/",
    "https://storm-project.stanford.edu/research/storm",
    "https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research",
    "https://youtu.be/vrpraFiPUyA",
    "https://chat.baidu.com/search?extParamsJson=%7B%22enter_type%22%3A%22ai_explore_home%22%7D&isShowHello=1&pd=csaitab&setype=csaitab&usedModel=%7B%22modelName%22%3A%22DeepSeek-R1%22%7D",
    "https://app.dover.com/jobs/jinaai",
    "http://localhost:3000/",
    "https://docs.cherry-ai.com/",
    "https://en.wikipedia.org/wiki/Delayed_gratification",
    "https://support.github.com/?tags=dotcom-footer",
    "https://docs.jina.ai/",
    "https://skills.github.com/",
    "https://partner.github.com/",
    "https://help.x.com/resources/accessibility",
    "https://business.twitter.com/en/help/troubleshooting/how-twitter-ads-work.html",
    "https://business.x.com/en/help/troubleshooting/how-twitter-ads-work.html",
    "https://support.twitter.com/articles/20170514",
    "https://support.x.com/articles/20170514",
    "https://t.co/jnxcxPzndy",
    "https://t.co/6EtEMa9P05",
    "https://help.x.com/using-x/x-supported-browsers",
    "https://legal.twitter.com/imprint.html"
  ],
  "readURLs": [
    "https://jina.ai/news/a-practical-guide-to-implementing-deepsearch-deepresearch",
    "https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch",
    "https://huggingface.co/blog/open-deep-research",
    "https://jina.ai/news/snippet-selection-and-url-ranking-in-deepsearch-deepresearch",
    "https://x.com/jinaai_?lang=en",
    "https://jina.ai/news",
    "https://x.com/joedevon/status/1896984525210837081",
    "https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch/blob/main/src/tools/jina-latechunk.ts"
  ],
  "numURLs": 98
}

Deep Searchとチャット

シンプルなチャット インターフェースでディープ検索が適切に機能するかどうかを確認します。ディープ サーチは、反復的な推論、世界に関する知識、または最新の情報を必要とする複雑な問題に最適です。
高速、シンプル、無料の新しい Deep Search UI をリリースしました。 https://search.jina.ai で確認するか、下のボタンをクリックして試してみてください。open_in_new新しいUIにアクセスする
チャットクライアント
最高のエクスペリエンスを得るには、プロフェッショナルなチャット クライアントを使用することをお勧めします。 DeepSearch は OpenAI のチャット API アーキテクチャと完全に互換性があるため、OpenAI 互換のクライアントであれば簡単に使用できます。
open_in_new
Chatwise
open_in_new
Cherry Studio
open_in_new
Chatbox
open_in_new
LobeChat
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NextChat

ディープサーチとは何ですか?

ディープサーチは、Web 検索、読み取り、推論を組み合わせて包括的な調査を行います。これは、あなたの研究課題を受け取るエージェントと考えることができます。広範囲に検索し、多くの反復を経て、答えを導き出します。

大型モデル

attach_money
約1000語
access_time
約1秒
check
一般知識の質問への簡単な回答
close
リアルタイムまたは訓練された情報にアクセスできない

回答は、期限が決まっている事前トレーニング済みの知識から完全に生成されます。

RAGパラダイムと検索機能を備えた大規模モデル

attach_money
約10,000語
access_time
約3秒
check
最新情報や分野固有の情報を必要とする質問
close
マルチホップ推論を必要とする複雑な問題を解決する

個々の検索結果を集約して生成された回答
研修期限を超えて最新情報を入手できる能力

ディープサーチ

attach_money
約50万語
access_time
約50秒
check
徹底的な調査と推論を必要とする複雑な問題
info
単純な大規模モデルやRAG法よりも時間がかかる

繰り返し検索、読み取り、推論できる自律エージェント
現在の調査結果に基づいて次のアクションを動的に決定する
結果を返す前に回答の質を自己評価する
複数の検索と推論のサイクルを通じてトピックをより深く掘り下げることができる

API価格表

API の価格はトークンの使用量に基づいて決まります。すべての Search Essentials 製品にアクセスするための 1 つの API キー。
Jinaを使用した検索ベースAPI
すべての製品にアクセスする最も簡単な方法。いつでもトークンをリチャージできます。
この API キーにさらにトークンを追加します
お住まいの地域によっては、米ドル、ユーロ、またはその他の通貨で請求される場合があります。税金が適用される場合があります。
リチャージするには正しい API キーを入力してください
レート制限について学ぶ
レート制限とは、1 分間に IP アドレス/API キー (RPM) ごとに API に対して実行できるリクエストの最大数です。各製品およびティアのレート制限の詳細については、以下をご覧ください。
keyboard_arrow_down
レート制限
レート制限は、RPM (1 分あたりのリクエスト数) と TPM (1 分あたりの単語数) の 3 つの方法で追跡されます。制限は IP/API キーごとに適用され、RPM または TPM のしきい値に最初に達したときにトリガーされます。リクエスト ヘッダーに API キーを指定すると、IP アドレスではなくキーによってレート制限が追跡されます。
製品APIポート説明するarrow_upwardAPIキーがありませんkey_offAPIキーを使用するkeyプレミアムAPIキー付属key平均遅延単語の使用数リクエストの種類
リーダーAPIhttps://r.jina.aiURLをモデルに適した大きなテキストに変換する20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9s出力応答内のトークンの数に基づきます。GET/POST
リーダーAPIhttps://s.jina.aiウェブを検索し、結果をモデルに適した大きなテキストに変換しますblock100 RPMtrending_up1000 RPM2.5s各リクエストには、10000 トークンから始まる固定数のトークンが必要です。GET/POST
ディープサーチhttps://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions推論し、検索し、繰り返して最善の答えを見つけるblock50 RPM500 RPM56.7sプロセス全体のトークンの総数をカウントします。POST
ベクトルモデルAPIhttps://api.jina.ai/v1/embeddingsテキスト/画像を固定長ベクトルに変換するblock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
入力サイズに依存
help
入力リクエスト内のトークンの数に基づきます。POST
リオーダラー APIhttps://api.jina.ai/v1/rerankクエリによるドキュメントの絞り込みblock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
入力サイズに依存
help
入力リクエスト内のトークンの数に基づきます。POST
分類子 APIhttps://api.jina.ai/v1/trainトレーニング サンプルを使用して分類器をトレーニングするblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
入力サイズに依存
単語数は、入力単語×反復回数で表されます。POST
分類子 API (ゼロサンプル)https://api.jina.ai/v1/classifyゼロショット分類を使用して入力を分類するblock200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
ssid_chart
入力サイズに依存
単語数は、入力単語とタグ単語の合計です。POST
分類子 API (小さなサンプル)https://api.jina.ai/v1/classifyトレーニングされた少数ショット分類器を使用して入力を分類するblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
ssid_chart
入力サイズに依存
トークン数: 入力トークンPOST
セグメンタ APIhttps://api.jina.ai/v1/segment長いテキストを単語や文に分割する20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3sトークンの使用量はカウントされません。GET/POST

よくある質問

ディープサーチとは何ですか?
keyboard_arrow_down
Deep Search は、クエリに対する正確な回答が見つかるか、トークン予算の制限に達するまで、反復的な検索、読み取り、推論を実行する大規模なモデル API です。
Deep Search は、OpenAI や Gemini のディープ リサーチ機能とどう違うのでしょうか?
keyboard_arrow_down
OpenAI や Gemini とは異なり、DeepSearch は長い記事を生成するのではなく、反復を通じて正確な回答を提供することに重点を置いています。これは、包括的なレポートを作成するためではなく、ディープ ウェブ検索に対する高速で正確な回答を得るために最適化されています。
DeepResearch を使用するにはどのような API キーが必要ですか?
keyboard_arrow_down
Jina API キーが必要です。新しい API キーには 1,000 万個の無料トークンを提供します。
ディープサーチがトークン予算に達すると何が起こりますか?不完全な回答が返されますか?
keyboard_arrow_down
単に諦めたり不完全な答えを返すのではなく、蓄積されたすべての知識に基づいて最終的な答えを生成します。
ディープサーチは回答の正確性を保証できますか?
keyboard_arrow_down
いいえ。精度を向上させるために反復検索プロセスを使用していますが、評価ではテスト問題の合格率が 75% に達しており、0% のベースライン (gemini-2.0-flash) より大幅に向上していますが、完璧ではありません。
典型的なディープ検索クエリにはどれくらいの時間がかかりますか?
keyboard_arrow_down
評価データによると、クエリには 1 ~ 42 ステップかかることがあり、平均は 4 ステップです。それは20秒です。単純なクエリはすぐに解決できますが、複雑な調査の質問には複数の反復が必要になり、最大 120 秒かかる場合があります。
Deep Search は、Chatwise、CherryStudio、ChatBox などの OpenAI 互換クライアントで動作しますか?
keyboard_arrow_down
はい、deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions にある公式の Deep Search API は、モデル名として「jina-deepsearch-v1」を使用して、OpenAI API アーキテクチャと完全に互換性があります。したがって、OpenAI から Deep Search に切り替えて、ローカル クライアントまたは任意の OpenAI 互換クライアントで使用するのは非常に簡単です。シームレスな体験のために Chatwise を強くお勧めします。
API のレート制限は何ですか?
keyboard_arrow_down
レート制限は API キー層によって異なり、10 RPM から 30 RPM の範囲になります。これはクエリを多用するアプリケーションにとって重要です。
<think> タグ内には何がありますか?
keyboard_arrow_down
ディープ サーチは、思考ステップを XML タグ ... で囲み、OpenAI フロー形式に従いながら、思考の連鎖を表すためにこれらの特別なタグを使用して最終的な答えを提供します。
Deep Search は Web 検索と閲覧に Jina Reader を使用していますか?
keyboard_arrow_down
はい。 Jina Reader は Web ページの検索と読み取りに使用され、システムに Web ページのコンテンツに効率的にアクセスして処理する機能を提供します。
ディープサーチではクエリになぜこれほど多くのタグが使用されるのでしょうか?
keyboard_arrow_down
はい、複雑なクエリにおける Deep Search のトークン使用量は、おそらく高く、基本的な大規模モデル応答の 500 トークンと比較して、平均 70,000 トークンです。これは研究の深さを示していますが、コストにも影響します。
ステップ数を制御または制限する方法はありますか?
keyboard_arrow_down
このシステムは、ステップ数ではなく、主に単語予算によって制御されます。単語単位の予算を超えると、システムはビースト モードに入り、最終的な回答を生成します。詳細については、reasoning_effort を参照してください。
回答内の参照はどの程度信頼できるのでしょうか?
keyboard_arrow_down
参照は非常に重要であり、回答が明確であるにもかかわらず参照がない場合、システムは回答を受け入れずに検索を続行します。
ディープサーチは将来のイベントに関する質問を処理できますか?
keyboard_arrow_down
はい、しかし多くの調査が必要です。 「2028 年に大統領になるのは誰か」という例は、そのような予測の正確さは保証できないものの、複数の研究の反復を通じて推測的な質問に対処することが可能であることを示しています。

API キーを取得するにはどうすればよいですか?

video_not_supported

レート制限とは何ですか?

レート制限
レート制限は、RPM (1 分あたりのリクエスト数) と TPM (1 分あたりの単語数) の 3 つの方法で追跡されます。制限は IP/API キーごとに適用され、RPM または TPM のしきい値に最初に達したときにトリガーされます。リクエスト ヘッダーに API キーを指定すると、IP アドレスではなくキーによってレート制限が追跡されます。
製品APIポート説明するarrow_upwardAPIキーがありませんkey_offAPIキーを使用するkeyプレミアムAPIキー付属key平均遅延単語の使用数リクエストの種類
リーダーAPIhttps://r.jina.aiURLをモデルに適した大きなテキストに変換する20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9s出力応答内のトークンの数に基づきます。GET/POST
リーダーAPIhttps://s.jina.aiウェブを検索し、結果をモデルに適した大きなテキストに変換しますblock100 RPMtrending_up1000 RPM2.5s各リクエストには、10000 トークンから始まる固定数のトークンが必要です。GET/POST
ディープサーチhttps://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions推論し、検索し、繰り返して最善の答えを見つけるblock50 RPM500 RPM56.7sプロセス全体のトークンの総数をカウントします。POST
ベクトルモデルAPIhttps://api.jina.ai/v1/embeddingsテキスト/画像を固定長ベクトルに変換するblock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
入力サイズに依存
help
入力リクエスト内のトークンの数に基づきます。POST
リオーダラー APIhttps://api.jina.ai/v1/rerankクエリによるドキュメントの絞り込みblock500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
入力サイズに依存
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入力リクエスト内のトークンの数に基づきます。POST
分類子 APIhttps://api.jina.ai/v1/trainトレーニング サンプルを使用して分類器をトレーニングするblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
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入力サイズに依存
単語数は、入力単語×反復回数で表されます。POST
分類子 API (ゼロサンプル)https://api.jina.ai/v1/classifyゼロショット分類を使用して入力を分類するblock200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
ssid_chart
入力サイズに依存
単語数は、入力単語とタグ単語の合計です。POST
分類子 API (小さなサンプル)https://api.jina.ai/v1/classifyトレーニングされた少数ショット分類器を使用して入力を分類するblock20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
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入力サイズに依存
トークン数: 入力トークンPOST
セグメンタ APIhttps://api.jina.ai/v1/segment長いテキストを単語や文に分割する20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3sトークンの使用量はカウントされません。GET/POST
API関連のFAQ
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Reader、Embedding、Reranker、Classifier、Fine-Tuned Model API に同じ API キーを使用できますか?
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はい、同じ API キーが Jina AI のすべての検索ベース製品で機能します。これには、Reader、Embedding、Reranger、Classifier、Fine-Tune Model API が含まれており、すべてのサービス間でトークンが共有されます。
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API キーのトークンの使用状況を表示できますか?
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はい、[キーと請求] タブに API キーを入力すると、最近のトークン使用量と残りのトークン残高を表示できます。 API キー コントロール パネルにサインインしている場合は、[API キーの管理] タブでこれらの詳細を表示することもできます。
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API キーを忘れた場合はどうすればよいですか?
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リチャージ キーを紛失し、再取得したい場合は、登録した電子メールを使用してサポート AT jina.ai までご連絡ください。安全に保管し、API キーに簡単にアクセスできるように、ログインすることをお勧めします。
お問い合わせ
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API キーには有効期限がありますか?
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いいえ、API キーには有効期限がありません。ただし、キーが侵害された疑いがあり、キーを非アクティブ化したい場合は、弊社のサポート チームにご連絡ください。 API キー コントロール パネルでキーを自己破壊することもできます。
お問い合わせ
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API キー間でトークン残高を転送できますか?
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はい、残りの有料トークン残高をあるプレミアム キーから別のプレミアム キーに移すことができます。 API キー コントロール パネルでアカウントにログインした後、キー転送の設定インターフェースに移動します。残りのすべての支払い済みトークン残高。
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API キーを破棄してもいいですか?
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はい、API キーが侵害されたと思われる場合は、破棄できます。キーを破棄すると、そのキーを保存しているすべてのユーザーに対してキーが即座に無効になり、残りのトークン残高と関連資産はすべて永久に利用できなくなります。プレミアム キーをお持ちの場合は、それを書き込む前に、残りの支払い済みトークンの残高を別のキーに転送することを選択できます。この操作は元に戻すことができないことに注意してください。キーを破棄するには、API キー ダッシュボードのキー設定に移動します。
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一部のモデルの初回リクエストに時間がかかるのはなぜですか?
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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。
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ユーザー入力データはモデルのトレーニングに使用されますか?
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当社は厳格なプライバシー ポリシーを遵守しており、モデルのトレーニングにユーザー入力データを使用しません。また、SOC 2 Type I および Type II にも準拠しており、高水準のセキュリティとプライバシーを保証します。
請求に関するよくある質問
attach_money
API の料金は文の数またはリクエストの数に基づいて課金されますか?
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当社の価格モデルは処理されるトークンの総数に基づいており、ユーザーはこれらのトークンを任意の数の文に柔軟に割り当てることができ、さまざまなテキスト分析ニーズに費用対効果の高いソリューションを提供します。
attach_money
新規ユーザーは無料トライアルを利用できますか?
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新規ユーザーには無料トライアルを提供しており、これには自動生成された API キーを介して引き換えられる、当社のどのモデルでも使用できる 1,000 万トークンが含まれています。無料トークンを使い切ったら、ユーザーは「トークンを購入」タブから API キーで使用するための追加トークンを簡単に購入できます。
attach_money
失敗したリクエストに対してトークンは差し引かれますか?
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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。
attach_money
どのような支払い方法が利用できますか?
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支払いは Stripe を通じて処理され、クレジット カード、Google Pay、PayPal などの複数の支払い方法がサポートされているため、便利です。
attach_money
Ci Yuanを購入した後に請求書を発行できますか?
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はい、トークンを購入すると、Stripe アカウントに関連付けられた電子メール アドレスに請求書が送信されます。
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カリフォルニア州サニーベール
710 Lakeway Dr、Ste 200、サニーベール、CA 94085、アメリカ合衆国
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ドイツ、ベルリン(本社)
Prinzessinnenstraße 19-20、10969 ベルリン、ドイツ
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中国、北京
中国北京市海淀区西街48号ビル6号5階
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深セン、中国
ルーム 402、4 階、福安テクノロジービル、深セン、中国
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