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。
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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。 |
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聞く
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言語
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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
key
APIキー
visibility_off
トークン残量
0
v5-text: 最新かつ最先端の小型多言語埋め込み
jina-embeddings-v5-text は、2 つの効率的なサイズ (677M の小さなモデルと 239M のナノスケール モデル) で第 5 世代の埋め込み品質を提供し、タスク固有の LoRA アダプター、Matryoshka 次元、32K コンテキスト、およびエッジ展開用の GGUF/MLX 量子化を使用して、MMTEB、MTEB 英語、および検索タスクの新しいベンチマークを設定します。
v4: マルチモーダル・多言語検索のためのユニバーサルベクトル
jina-embeddings-v4 は、これまでで最大の飛躍です。38 億のモデルで、テキストと画像の統合パス ベクトルを通じて高密度かつ遅延インタラクティブ検索をサポートし、特に視覚的に豊富なドキュメント検索において、Google、OpenAI、Voyage AI の独自モデルを上回っています。
2つの購入方法
弊社の API をサブスクライブするか、クラウド サービス プロバイダーを通じて購入してください。
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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。
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。
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
MongoDB
DataStax
Qdrant
Pinecone
Chroma
Weaviate
Milvus
Epsilla
MyScale
LlamaIndex
Haystack
Langchain
Dify
SuperDuperDB
DashVector
Portkey
Baseten
TiDB
LanceDB
Carbon
私たちの論文
最先端の検索モデルがどのようにゼロから学習されているかを学び、最新の論文をご覧ください。EMNLP、SIGIR、ICLR、NeurIPS、ICMLで私たちのチームに会ってください!
2月 17, 2026
2月 11, 2026
ICLR 2026
1月 22, 2026
12月 29, 2025
ICLR 2026
12月 04, 2025
AAAI 2026
10月 01, 2025
NeurIPS 2025
8月 31, 2025
EMNLP 2025
6月 24, 2025
ICLR 2025
3月 04, 2025
ACL 2025
12月 17, 2024
ICLR 2025
12月 12, 2024
ECIR 2025
9月 18, 2024
SIGIR 2025
9月 07, 2024
EMNLP 2024
8月 30, 2024
WWW 2025
6月 21, 2024
ICML 2024
5月 30, 2024
2月 26, 2024
10月 30, 2023
EMNLP 2023
7月 20, 2023
合計で 19 件の論文があります。
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。
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。
Jina 埋め込みモデルはどのようにトレーニングされますか?
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マルチモーダル埋め込みモデルとは何ですか?
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あなたのモデルはどの言語をサポートしていますか?
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単一の文入力の最大長はどれくらいですか?
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1 つのリクエストには何文を含めることができますか?
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マルチモーダル埋め込みモデルに画像を送信するにはどうすればよいでしょうか?
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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?
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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?
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jina-clipモデルを使用する場合のトークンの計算方法は?
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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?
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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?
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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?
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「タスク」パラメータとは何ですか?どのような状況で使用すればよいですか?
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遅延インタラクティブ検索とは何ですか?どのモデルがこの検索方法をサポートしていますか?
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遅延チャンクとは何ですか?どのような状況で使用すればよいですか?
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API でサポートされるコンテキストの長さがモデルの最大容量と異なるのはなぜですか?
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jina-embeddings-v4 は無料なのになぜこんなに遅いのでしょうか?
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Embeddings API のレート制限は何ですか?
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各埋め込みモデルのコンテキストの長さの制限は何ですか?
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画像や PDF ファイルのサイズ制限は何ですか?
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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。
列
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| 製品 | APIポート | 説明するarrow_upward | APIキーがありませんkey_off | 無料のAPIキーkey | 有料API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API | https://r.jina.ai | URLをモデルに適した大きなテキストに変換する | 20 RPM | 500 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | 出力応答内のトークンの数に基づきます。 | GET/POST | |
| リーダーAPI | https://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 | block | 100 RPM | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | 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 | |
| ベクトルモデルAPI | https://api.jina.ai/v1/embeddings | テキスト/画像を固定長ベクトルに変換する | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 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 API | https://api.jina.ai/v1/rerank | クエリによるドキュメントの絞り込み | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 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 API | https://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 | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 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 | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 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 | block | 25 RPM & 25,000 TPM | 125 RPM & 500,000 TPM | 1,250 RPM & 12,000,000 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 API | https://api.jina.ai/v1/segment | 長いテキストを単語や文に分割する | 20 RPM | 200 RPM | 200 RPM | 1,000 RPM | 0.3s | トークンの使用量はカウントされません。 | 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 | block | 50 RPM | 50 RPM | 500 RPM | 56.7s | プロセス全体のトークンの総数をカウントします。 | POST |
CC BY-NC ライセンスのセルフチェック
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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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API キー間でトークン残高を転送できますか?
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API キーを破棄してもいいですか?
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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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私の API データはモデルのトレーニングに使用されましたか?
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Jina API のレート制限は何ですか?
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API にはバッチ サイズの制限がありますか?
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請求に関するよくある質問
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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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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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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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Ci Yuanを購入した後に請求書を発行できますか?
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