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ベクトルモデル

検索、RAG、エージェント アプリケーション向けの最先端のマルチモーダルな多言語ロング コンテキスト ベクトル モデル。

ベクトルモデルAPI

世界クラスのベクトル モデルを使用して、検索システムと RAG システムを改善します。まずは無料トライアルから始めましょう!
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入力例
変更してみて、応答がどのように変化するかを確認してください。

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


Clip-v2: 多言語、マルチモーダル埋め込み

jina-clip-v2 は、89 言語の多言語サポート、512 x 512 の高解像度画像、切り捨てられたベクトルの Matryoshka 表現学習という 3 つの大きな進歩をもたらす 0.9B CLIP スタイルのモデルです。
リリースノートを読むarrow_forward

v3: 最上位の多言語ベクトル モデル

jina-embeddings-v3 は、5 億 7000 万のパラメータと 8192 トークン長を備えた最先端の多言語テキスト埋め込みモデルであり、MTEB 上の OpenAI および Cohere の最新の独自の埋め込みモデルよりも優れています。以下のブログ投稿と研究論文をお読みください。

3つの購入方法

API をサブスクライブするか、クラウド プロバイダーを通じて購入するか、組織の商用ライセンスを取得します。
radio_button_unchecked
cloud
3 のクラウド サービス プロバイダーと連携します
あなたの会社は AWS または Azure を使用していますか?次に、当社の検索インフラストラクチャ モデルを社内のこれらのプラットフォームに直接展開して、データの安全性と準拠性を維持します。
AWS SageMaker
ベクトルモデル
並べ替え者
Microsoft Azure
ベクトルモデル
並べ替え者
Google Cloud
ベクトルモデル
並べ替え者
radio_button_checked
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
radio_button_unchecked
encrypted
ローカルで使用するための商用ライセンスを持っている
現場で当社のモデルを使用するには、商用ライセンスを購入してください。

プライベート展開

Jina Embeddings モデルを AWS Sagemaker と Microsoft Azure にデプロイし、まもなく Google Cloud サービスにもデプロイするか、当社の営業チームに問い合わせて、仮想プライベート クラウドとオンプレミス サーバー用のカスタム Kubernetes デプロイメントを入手してください。
AWS SageMaker
ベクトルモデル
並べ替え者
Microsoft Azure
ベクトルモデル
並べ替え者
Google Cloud
ベクトルモデル
並べ替え者
API統合
当社のベクター モデル API は、一般的なデータベース、ベクター データベース、RAG および LLMOps フレームワークで簡単に使用できます。開始するには、API キーを以下の統合のいずれかにコピーするだけで、モデルをすぐに使用できます。
ベクトルデータベース
LLM フレームワーク
RAGアプリケーション
可観測性
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MongoDB
open_in_new
DataStax
open_in_new
Qdrant
open_in_new
Pinecone
open_in_new
Chroma
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Weaviate
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Milvus
open_in_new
Epsilla
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MyScale
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LlamaIndex
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Haystack
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Langchain
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Dify
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SuperDuperDB
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DashVector
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Portkey
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Baseten
open_in_new
TiDB
open_in_new
LanceDB
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Carbon

私たちの論文

最先端の検索モデルがゼロからトレーニングされる方法を学び、最新の出版物をチェックしてください。 EMNLP、SIGIR、ICLR、NeurIPS、ICML のチームをご紹介します。
ICLR 2025
3月 04, 2025
ReaderLM-v2: Small Language Model for HTML to Markdown and JSON
arXiv
12月 17, 2024
AIR-Bench: Automated Heterogeneous Information Retrieval Benchmark
ICLR 2025
12月 12, 2024
jina-clip-v2: Multilingual Multimodal Embeddings for Text and Images
ECIR 2025
9月 18, 2024
jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA
arXiv
9月 07, 2024
Late Chunking: Contextual Chunk Embeddings Using Long-Context Embedding Models
EMNLP 2024
8月 30, 2024
Jina-ColBERT-v2: A General-Purpose Multilingual Late Interaction Retriever
WWW 2025
6月 21, 2024
Leveraging Passage Embeddings for Efficient Listwise Reranking with Large Language Models
ICML 2024
5月 30, 2024
Jina CLIP: Your CLIP Model Is Also Your Text Retriever
arXiv
2月 26, 2024
Multi-Task Contrastive Learning for 8192-Token Bilingual Text Embeddings
arXiv
10月 30, 2023
Jina Embeddings 2: 8192-Token General-Purpose Text Embeddings for Long Documents
EMNLP 2023
7月 20, 2023
Jina Embeddings: A Novel Set of High-Performance Sentence Embedding Models
合計 11 件の出版物。

ベクトルモデルの学習

ベクトルとは何ですか?なぜベクトル化する必要があるのですか?始めるための記事がいくつかあります。包括的なガイドでベクトル モデルについて基礎から学びましょう。

再配列器、ベクトル検索、BM25の比較

以下の表は、リオーダラー、ベクトル検索、BM25 の包括的な比較を示し、各カテゴリの長所と短所を示しています。
並べ替え者ベクトル検索BM25
シーンに最適検索の精度と関連性の向上初期の迅速なフィルタリング幅広いクエリにわたる一般的なテキスト検索
粒度詳細: サブドキュメントとクエリセグメント広範囲: 文書全体中級: さまざまなテキストの断片
クエリ時間の複雑さ高い適度低い
インデックス作成時間の複雑さ不要高い低い、事前に構築されたインデックスを利用する
トレーニング時間の複雑さ高い高い不要
検索品質より詳細な問い合わせに最適効率と精度のバランス幅広いクエリに対する一貫性と信頼性
アドバンテージ深い文脈理解による高精度中程度の精度で高速かつ効率的確立された機能で拡張性が高い
並べ替え者 API の無料トライアルベクターモデルAPIの無償利用

ベクターモデル70年

当社の丁寧に作られたポスターをオフィススペースやリビングルームに飾って、1950 年以来のテキスト ベクター モデルの進化と進化から次のインスピレーションを見つけてください。
ポスターを知る
shopping_cartポスターを購入する

よくある質問

jina-embeddings-v3 モデルはどのようにトレーニングされますか?
keyboard_arrow_down
トレーニング プロセス、データ ソース、評価の詳細については、arXiv で入手可能な技術レポートを参照してください。
launcharXiv
jina-clipモデルとは何ですか?テキスト検索や画像検索にも使えますか?
keyboard_arrow_down
Jina CLIP jina-clip-v2 は、テキスト-テキスト、テキスト-画像、画像-画像、画像-テキストの検索タスクをサポートする高度なマルチモーダル ベクトル モデルです。テキスト間の検索のパフォーマンスが低かったオリジナルの OpenAI CLIP とは異なり、Jina CLIP はテキスト検索に優れています。 jina-clip-v2 は、テキスト-画像およびテキスト-テキスト検索タスクにおいて jina-clip-v1 よりもパフォーマンスが 3% 向上し、多言語画像検索用に 89 の言語をサポートし、より高解像度の画像 (512x512) を処理し、マトリョーシカ表現によってストレージ要件を削減します。詳細については、弊社の技術レポートをご覧ください。
launcharXiv
あなたのモデルはどの言語をサポートしていますか?
keyboard_arrow_down
2024 年 9 月 18 日のリリースの時点で、jina-embeddings-v3 は最高の多言語モデルであり、パラメータ数が 10 億未満のモデルの MTEB 英語リーダーボードで 2 位にランクされています。 v3 は、パフォーマンス上位 30 言語を含む合計 89 言語をサポートしています: アラビア語、ベンガル語、中国語、デンマーク語、オランダ語、英語、フィンランド語、フランス語、グルジア語、ドイツ語、ギリシャ語、ヒンディー語、インドネシア語、イタリア語、日本語、韓国語、ラトビア語、ノルウェー語、ポーランド語、ポルトガル語、ルーマニア語、ロシア語、スロバキア語、スペイン語、スウェーデン語、タイ語、トルコ語、ウクライナ語、ウルドゥー語、ベトナム語。詳細については、jina-embeddings-v3 テクニカル レポートを参照してください。
launcharXiv
単一の文入力の最大長はどれくらいですか?
keyboard_arrow_down
私たちのモデルでは、最大 8192 トークンまでの入力長が許可されており、これは他のほとんどのモデルよりもはるかに長くなります。トークンの範囲は、単一の文字 (「a」など) から単語全体 (「apple」など) までです。入力できる合計文字数は、使用される単語の長さと複雑さによって異なります。この拡張された入力機能により、jina-embeddings-v3 モデルと jina-clip モデルは、特に大量の場合に、より包括的なテキスト分析を実行し、より高いレベルのコンテキスト理解を達成できるようになります。テキストデータのこと。
1 つのリクエストには何文を含めることができますか?
keyboard_arrow_down
API 呼び出しは最大 2048 文またはテキストを処理できるため、1 回のリクエストで広範なテキスト分析が容易になります。
jina-clip モデルに画像を送信するにはどうすればいいですか?
keyboard_arrow_down
API リクエストの input フィールドでは、url または bytes のいずれかを使用できます。 url には、処理する画像の URL を指定します。 bytes の場合、画像を base64 形式でエンコードし、リクエストに含めます。モデルは結果として画像のベクトルを返します。
Jina Embeddings モデルは、OpenAI や Cohere の最新のベクトル モデルとどのように比較されますか?
keyboard_arrow_down
MTEB 英語、多言語、および LongEmbed ベンチマークの評価では、jina-embeddings-v3 は英語タスクで OpenAI と Cohere の最新独自ベクトル モデルを上回り、すべての多言語で OpenAI と Cohere の最新独自ベクトル モデルを上回りました。 multilingual-e5-large-instruct を超えたタスク。 Matryoshka Representation Learning (MRL) の統合により、デフォルトの出力次元は 1024 ですが、ユーザーはパフォーマンスに影響を与えることなくベクトル次元を 32 に切り捨てることができます。
OpenAI の text-embedding-3-large から Jina Embeddings モデルに移行するにはどうすればよいですか?
keyboard_arrow_down
API エンドポイントは OpenAI の text-embeddings と互換性があるため、移行プロセスはスムーズでした。 -3-large モデルの入力 JSON スキーマと出力 JSON スキーマが一致します。この互換性により、ユーザーは OpenAI エンドポイントを使用するときに、OpenAI モデルを当社のモデルに簡単に置き換えることができます。
jina-clipモデルを使用する場合のトークンの計算方法は?
keyboard_arrow_down
トークンは、テキストの長さと画像のサイズに基づいて計算されます。トークンは、リクエスト内のテキストに対して標準的な方法で計算されます。画像の場合は、次の手順に従います。 1. タイルサイズ: 各画像はタイルに分割されます。 jina-clip-v2 の場合、タイルは 512x512 ピクセルですが、jina-clip-v1 の場合、タイルは 224x224 ピクセルです。 2. カバレッジ: 入力画像をカバーするのに必要なタイルの数を計算します。画像のサイズがタイルのサイズで正確に割り切れない場合でも、部分的なタイルは完全なタイルとして扱われます。 3. タイルの総数: 画像を覆うタイルの総数によってコストが決まります。たとえば、600 x 600 ピクセルの画像は、v2 では 2 x 2 タイル (4 タイル) で覆われ、v1 では 3 x 3 タイル (9 タイル) で覆われます。 4. コスト計算: jina-clip-v2 の場合、タイルあたりのコストは 4000 トークンですが、jina-clip-v1 の場合、タイルあたりのコストは 1000 トークンです。 例: サイズが 600 x 600 ピクセルの画像の場合: • jina-clip-v2 を使用する • 画像は 512 x 512 ピクセルのタイルに分割されます。 • 必要なタイルの合計数は、2 (水平) x 2 (垂直) = 4 タイルです。 • jina-clip-v2 のコストは 4*4000 = 16000 トークンです。 • jina-clip-v1 を使用する • 画像は 224 x 224 ピクセルのタイルに分割されます。 • 必要なタイルの合計数は、3 (水平) x 3 (垂直) = 9 タイルです。 • jina-clip-v1 のコストは 9*1000 = 9000 トークンです。
ベクターモデル画像やオーディオモデルを提供していますか?
keyboard_arrow_down
はい、jina-clip-v2 と jina-clip-v1 は画像とテキストをサポートできます。より多くのモダリティのベクトル モデルが近日中に発表される予定です。
Jina Embedding モデルは個人データまたは企業データを使用して微調整できますか?
keyboard_arrow_down
特定のデータを使用したモデルの微調整についてご質問がある場合は、要件についてお問い合わせください。私たちのモデルをお客様のニーズに合わせてどのように適応できるかを検討したいと考えています。
お問い合わせ
サービスを AWS、Azure、または GCP にプライベートにデプロイできますか?
keyboard_arrow_down
はい、当社のサービスは AWS、Azure、GCP マーケットプレイスで利用できます。特定の要件がある場合は、セールス AT jina.ai までお問い合わせください。
launchAWS SageMakerlaunchGoogle CloudlaunchMicrosoft Azure

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
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
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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
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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

商用ライセンスは必要ですか?

CC BY-NC ライセンスのセルフチェック

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Azure または AWS で公式 API または公式ミラーを使用していますか?
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done
はい
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有料の API キーを使用していますか? それとも無料の試用版キーを使用していますか?
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done
有料APIキー
制限はありません。現在の規約に従ってご利用ください。
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無料のAPIキー
無料トライアル キーは、非営利目的でのみ使用できます。商用利用の場合は、有料パッケージをご購入ください。
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AWS と Azure で公式モデルを使用していますか?
制限はありません。現在の規約に従ってご利用ください。
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いいえ
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これらのモデルを使用していますか?
jina-reranker-m0
jina-clip-v2
jina-embeddings-v3
jina-reranker-v2-base-multilingual
jina-colbert-v2
reader-lm-1.5b
reader-lm-0.5b
ReaderLM-v2
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いいえ
制限はありません。
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done
はい
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あなたの使用は商用ですか?
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question_mark
わからない
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あなたは誰ですか:
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個人的なプロジェクトや趣味のプロジェクトに使用しますか?
このモデルは非商用ですのでご自由にお使いいただけます。
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営利企業は社内でそれを使用していますか?
これは商業的な性質のものです。当社の営業チームにお問い合わせください。
営業担当者に問い合わせる
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教育機関は教育に使用していますか?
これは通常、非営利的なものです。これらのモデルは自由に使用できます。
play_arrow
非営利団体や NGO はあなたの使命を果たすためにそれを使用していますか?
通常、これは非営利ですが、不明な場合はご連絡ください。
営業担当者に問い合わせる
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販売する製品やサービスに使用しますか?
これは商業的な性質のものです。当社の営業チームにお問い合わせください。
営業担当者に問い合わせる
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政府機関が公共サービスを提供するために使用していますか?
これは商用利用が可能です。ご不明な点がございましたら、お問い合わせください。
営業担当者に問い合わせる
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いいえ
これらのモデルは自由に使用できます。
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done
はい
ライセンスについては、弊社の営業チームにお問い合わせください。
営業担当者に問い合わせる
API関連のFAQ
code
Reader、Embedding、Reranker、Classifier、Fine-Tuned Model API に同じ API キーを使用できますか?
keyboard_arrow_down
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。
code
API キーのトークンの使用状況を表示できますか?
keyboard_arrow_down
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。
code
API キーを忘れた場合はどうすればよいですか?
keyboard_arrow_down
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
code
API キーには有効期限がありますか?
keyboard_arrow_down
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
code
API キー間でトークン残高を転送できますか?
keyboard_arrow_down
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。
code
API キーを破棄してもいいですか?
keyboard_arrow_down
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。
code
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?
keyboard_arrow_down
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。
code
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?
keyboard_arrow_down
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?
keyboard_arrow_down
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?
keyboard_arrow_down
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?
keyboard_arrow_down
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?
keyboard_arrow_down
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?
keyboard_arrow_down
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。
オフィス
location_on
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
location_on
ドイツ、ベルリン(本社)
Prinzessinnenstraße 19-20、10969 ベルリン、ドイツ
location_on
中国、北京
中国北京市海淀区西街48号ビル6号5階
location_on
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
検索ベース
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読者
ベクトルモデル
並べ替え者
分類子
スライサー
APIドキュメント
Jina APIキーを取得する
レート制限
APIステータス
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