Связаться с нами

Да. Jina — модельный бренд в составе Elastic. Это как Qwen для Alibaba, GPT для OpenAI или Kimi для Moonshot. Юридическое лицо перешло к Elastic, и это позволяет Jina AI как бренду сосредоточиться исключительно на моделях Search Foundation.

Эмбеддинги, реранкеры и небольшие модели для лучшего поиска, включая мультимодальные и Reader-модели. Наша миссия ещё не выполнена, и мы никогда не скрывали цели: стать ведущим поставщиком моделей для поиска.

Да. Разработка и поддержка Reader API, Embeddings API и Reranker API продолжаются, а модели по-прежнему публикуются на облачных платформах. Вы можете использовать наши API-сервисы как и раньше. Единственное исключение — мы не можем обслуживать организации или страны, на которые распространяется экспортный контроль США.

Да. В Elastic Jina продолжает расширять границы Search Foundation, и мы продолжаем выпускать модели с открытыми весами.

Большинство современных моделей распространяются под лицензией CC-BY-NC 4.0, и мы ожидаем, что так и останется. Устаревшие модели эмбеддинга v1 и v2 — под Apache-2.0, которая разрешает коммерческое использование без оговорок. Одна модель, jina-embeddings-v4, идёт под лицензией Qwen Research License, унаследованной от базовой модели: она не разрешает коммерческого использования вообще, и никакая коммерческая лицензия на неё не распространяется. Действующая лицензия всегда указана на странице модели на Hugging Face, поэтому смотрите туда, а не выводите её из поколения. По CC-BY-NC 4.0 веса можно бесплатно загружать, оценивать, прогонять по бенчмаркам и использовать в исследованиях с указанием авторства, а для работы в коммерческом продукте нужна коммерческая лицензия, которую Elastic продаёт как отдельный SKU. Свяжитесь с отделом продаж Elastic, чтобы её оформить.

Да. Каждая выпускаемая нами модель подкреплена серьёзной научной работой, и мы продолжаем подавать работы на ведущие конференции, такие как ICLR, EMNLP, SIGIR, NeurIPS и ICML.

Просто зарегистрируйтесь и оплатите через наш веб-сайт или соответствующую облачную торговую площадку, как и раньше.

Да. С 10 августа 2026 года Elastic продаёт коммерческие лицензии на модели Jina напрямую, как отдельный SKU. Это охватывает запуск моделей Jina в вашей собственной самостоятельно управляемой, локальной или изолированной инфраструктуре, и доступно через прямые и федеральные каналы Elastic, а также каналы облачных провайдеров (CSP). Предложение называется Jina On-Prem. Чтобы получить коммерческое предложение, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Jina On-Prem — это коммерческая лицензия плюс набор автономных контейнеров Docker, которые позволяют запускать модели Jina целиком внутри вашей инфраструктуры. Контейнеры не делают внешних соединений: нет ни обращений к Hugging Face или какому-либо реестру моделей, ни сервера лицензий, телеметрии или конечной точки логирования, и именно поэтому они пригодны для изолированной сети. Они покрывают весь портфель моделей Jina, включая модели эмбеддингов, реранкеры и модели чтения, и предоставляют схемы API Elastic Inference Service (EIS), OpenAI, Cohere, Voyage AI и Gemini, поэтому существующие приложения работают без изменений в коде. Это отдельный SKU: он не основан на Elastic Resource Units (ERUs), и Elasticsearch для него не нужен. Он также работает вместе с Elasticsearch с открытым исходным кодом. Заказать его можно с 10 августа 2026 года; по наличию и условиям обращайтесь в отдел продаж Elastic.

Это ежегодная лицензионная плата, размер которой зависит от того, какие модели вы развёртываете и сколько оборудования используется для выполнения инференса. Цена не рассчитывается за рабочее место, за узел или за размер модели, и нет оплаты за токен. Развёртывание только на процессорах (CPU) оценивается так же — по процессорам, задействованным в инференсе. Самостоятельное ценообразование не предусмотрено: свяжитесь с отделом продаж Elastic для получения коммерческого предложения по вашему развёртыванию.

Организации, которые не могут или не хотят отправлять данные в облачный сервис ИИ. Типичные случаи — изолированные и высокозащищённые среды, госсектор и оборона, регулируемые отрасли вроде финансовых услуг и здравоохранения, системы, критичные к задержке или работающие автономно, а также команды, которым нужна фиксированная предсказуемая стоимость инференса вместо оплаты за токен. Если это ваш случай, обсудите детали с отделом продаж Elastic.

Да. Модели Jina доступны через Elastic Inference Service (EIS), поэтому их можно использовать для индексации и поиска, не выделяя узлы машинного обучения и не управляя инфраструктурой GPU. В общем доступе на EIS есть модели 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, а также реранкеры jina-reranker-v3.5, jina-reranker-v3, jina-reranker-v2-base-multilingual и jina-reranker-m0. Актуальный список моделей, поддерживаемые регионы и минимальную версию стека для каждой модели см. в документации Elastic.

Это зависит от лицензии, которая указана на странице модели на Hugging Face. Лицензия Apache-2.0 разрешает коммерческое использование без необходимости покупки. Лицензия CC-BY-NC 4.0 позволяет проводить оценку, тестирование и исследования, но для коммерческого использования в продакшене требуется коммерческая лицензия, которую предоставляет Jina On-Prem. Лицензия для исследований не разрешает никакого коммерческого использования, и коммерческая лицензия для других моделей на неё не распространяется, поэтому модель, на которую распространяется эта лицензия, не подходит для использования в продакшене независимо от бюджета. Обратите внимание, что это касается весов: для коммерческого использования размещённых API или образов из официального облачного маркетплейса отдельная лицензия не требуется. Чтобы приобрести её, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Свяжитесь с отделом продаж Elastic. Коммерческое лицензирование, заключение договоров и поддержка моделей Jina теперь идут через стандартный процесс продаж и поддержки Elastic.

Нет, если речь о пополнении через API в режиме самообслуживания: счёт автоматически выставляет организация, обрабатывающая платёж, а она не может выдать китайский счёт-фактуру (发票). Для покупок по контракту, включая Jina On-Prem, свяжитесь с отделом продаж Elastic, чтобы обсудить доступные варианты заключения договора и выставления счетов.

Свяжитесь с отделом продаж Elastic, и мы организуем встречу между вами, командой Jina AI и компанией Elastic.

Включены модели, выпущенные в той же категории в течение срока действия лицензии: не требуется заключение нового соглашения или покупка, а также изменение лицензионного ключа, который выдается для категории, а не для отдельной модели. Исключение составляют модели, лицензия на которые не разрешает коммерческое использование, поскольку на них не распространяется коммерческая лицензия. Для уточнения условий конкретного соглашения обратитесь в отдел продаж Elastic.

Лицензия включает поддержку корпоративного уровня по стандартному соглашению об уровне обслуживания. Развёртывание остаётся за вами: вы загружаете образ контейнера и запускаете его в своей среде, а служба поддержки может помочь, если у вас возникнут проблемы с установкой. Поддержка осуществляется в соответствии со стандартным процессом Elastic, как и все договорные обязательства. Для уточнения уровней обслуживания, предусмотренных конкретным соглашением, обратитесь в отдел продаж Elastic.

Обработка данных регулируется соглашением об обработке данных компании Elastic, а не более ранними условиями Jina AI GmbH. Это важно для документов по закупкам, в которых упоминается старое соглашение, поэтому стоит проверить любой документ, составленный до приобретения. Для получения информации о текущих условиях и любых вопросах, касающихся вашей юрисдикции, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Для базового использования Reader бесплатен: добавьте в начало URL-адреса 'https://r.jina.ai/'. Ключ API повышает лимит запросов и списывает токены в зависимости от длины контента. О лимитах см. вопрос 16.

API Reader загружает URL на стороне сервера и возвращает чистый текст, готовый для LLM. Движок загрузки выбирается заголовком X-Engine: direct делает обычный HTTP-запрос и работает быстрее всех, движок по умолчанию отрисовывает страницу в headless-браузере, поэтому клиентский JavaScript успевает выполниться до извлечения, а cf-browser-rendering — экспериментальный рендерер на Cloudflare. Обвязка — навигация, шапки, подвалы и реклама — удаляется, а основное содержимое преобразуется в Markdown. С X-Respond-With можно получить ту же страницу в другом виде, а X-Target-Selector и X-Remove-Selector позволяют сохранить или убрать конкретные CSS-селекторы.

Код сервиса Reader доступен в организации Jina AI на GitHub. Модели, которые использует Reader, включая ReaderLM-v2 и jina-vlm, распространяются по лицензии CC-BY-NC 4.0, а она не является лицензией с открытым исходным кодом: их можно бесплатно загружать и использовать в некоммерческих целях, но для коммерческого использования в продакшене нужна коммерческая лицензия. Elastic продаёт эту лицензию отдельно с 10 августа 2026 года; свяжитесь с отделом продаж Elastic, чтобы её оформить.

В основном это зависит от движка и самой страницы. Прямая загрузка простой страницы обычно занимает несколько сотен миллисекунд, а движок браузера по умолчанию должен загрузить и выполнить страницу перед извлечением, поэтому обычно уходит несколько секунд. Тяжёлые одностраничные приложения, медленные исходные серверы и большие PDF-файлы требуют больше времени. Повторный запрос того же URL в течение 5 минут отдаётся из кэша почти мгновенно, поэтому «горячий» URL намного быстрее «холодного».

Парсинг может быть сложным и ненадёжным, особенно для сложных или динамических страниц. Reader API обеспечивает оптимизированный и надёжный вывод чистого текста, готового к LLM.

API Reader не зависит от языка и возвращает контент на языке исходной страницы; он не переводит. Согласование контента доступно через заголовок X-Locale: он задаёт локаль браузера при рендеринге, так что сайт, который отдаёт разную разметку для разных локалей, можно направить на нужную вам версию.

Да. Reader работает как стандартный веб-клиент и соблюдает правила доступа к сайтам. Если сайт блокирует запрос, мы это принимаем. Вы отвечаете за то, чтобы использование Reader соответствовало условиям посещаемых сайтов и не нарушало права интеллектуальной собственности третьих лиц.

Да, Reader API поддерживает нативное извлечение контента из PDF-файлов.

Да, Reader может подписывать изображения на веб-страницах с помощью заголовка x-with-generated-alt. Он добавляет описательные alt-теги изображениям, у которых их нет, и LLM может понимать визуальный контент. Суммаризация видео запланирована в будущих версиях.

Нет, Reader API может обрабатывать контент только с общедоступных URL-адресов.

Если вы запросите тот же URL-адрес в течение 5 минут, Reader API вернёт кэшированный контент.

Да, для страниц, которые принимают сессии на основе cookie. Передайте сессионные cookie в заголовке X-Set-Cookie, и Reader перешлёт их при загрузке URL в той же форме <name>=<value>, что и обычный Set-Cookie, при необходимости с областью действия ; domain=. Запросы с cookie никогда не кэшируются, поэтому каждый из них — новая загрузка. Это не вход в систему за вас: Reader лишь повторяет учётные данные, которые у вас уже есть, поэтому получить их и соблюсти условия обслуживания целевого сайта — ваша задача. Сценарии с интерактивным входом, MFA или bearer-токеном, который страница получает сама, не поддерживаются.

Да, вы можете использовать встроенную поддержку PDF в Reader (https://r.jina.ai/https://arxiv.org/pdf/2310.19923v4) или HTML-версию из arXiv (https://r.jina.ai/https://arxiv.org/html/2310.19923v4).

Reader подписывает все изображения по указанному URL и добавляет Image [idx]: [caption] как alt-тег (если его изначально нет). Это позволяет LLM на следующем шаге работать с изображениями при рассуждении, обобщении и т. д.

Reader API разработан с учётом высокой масштабируемости. Он автоматически масштабируется на основе трафика в реальном времени, а максимальное количество параллельных запросов сейчас составляет около 4 000. Мы активно поддерживаем его как один из основных продуктов Jina AI. Так что смело используйте его в продакшене.

Актуальную информацию об ограничениях скорости можно найти в таблице ниже. Обратите внимание, что мы активно работаем над улучшением ограничения скорости и производительности Reader API, таблица будет соответствующим образом обновлена.

ReaderLM-v2 — небольшая языковая модель на 1,54 млрд параметров, которая преобразует необработанный HTML в чистый Markdown или JSON и умеет извлекать структурированные данные по JSON-схеме или инструкции на естественном языке. Используйте её через API Reader с заголовком x-respond-with: readerlm-v2 или разверните на маркетплейсах AWS, Azure или GCP. Для документов с множеством изображений или сканов есть jina-vlm — наша визуально-языковая модель чтения на 2,4 млрд параметров.

Используйте заголовок x-json-schema с определением JSON-схемы или заголовок x-instruction с инструкциями на естественном языке. Обе функции работают с ReaderLM-v2 и извлекают с любой веб-страницы нужные поля — цены, названия, даты и т. д. — в структурированный JSON.

Нет. Reader не обходит и не обманывает механизмы защиты сайтов, антибот-системы или средства контроля доступа. Если сайт распознаёт наш сервис как бота и блокирует запрос, мы это принимаем. Мы работаем как стандартный веб-клиент и не применяем приёмы, рассчитанные на обход систем обнаружения. Ответственность за то, что использование Reader не нарушает права интеллектуальной собственности третьих лиц и соответствует условиям посещаемых сайтов, остаётся за вами.

Нет. Переход с бесплатного уровня на платный API-ключ не предоставляет доступ к дополнительным веб-сайтам и не обходит никаких ограничений сайтов. Разница между уровнями заключается в основном в ограничениях скорости запросов и оптимизации производительности. Платный API-ключ обеспечивает более высокую пропускную способность запросов и более быструю обработку, но он не предоставляет доступ к веб-сайтам, блокирующим наш сервис.

Да. Модели чтения поставляются как автономные офлайн-контейнеры Docker по коммерческой лицензии Jina On-Prem, которую Elastic продаёт как отдельный SKU с 10 августа 2026 года. Это путь для изолированных от сети сред и сред за брандмауэром: контейнеры не устанавливают никаких исходящих соединений. Учтите, что для загрузки произвольных публичных веб-страниц сетевой доступ к ним всё равно нужен; ценность локального развёртывания в том, что модели извлечения работают у вас. Свяжитесь с отделом продаж Elastic для получения коммерческого предложения.

Подробную информацию о наших процессах обучения, источниках данных и оценках см. в технических отчётах на arXiv. Текстовые модели jina-embeddings-v5 обучаются в два этапа: дистилляция эмбеддингов из более крупной модели-учителя, а затем обучение LoRA-адаптера под конкретную задачу на замороженных весах backbone. Мультимодальные варианты v5-omni добавляют третий этап, на котором обучаются только кросс-модальные проекторы, а текстовый backbone и адаптеры остаются замороженными.

jina-embeddings-v5-omni-small (~1,74 млрд параметров, 1024 измерения, 32 тыс. контекста) и jina-embeddings-v5-omni-nano (~1,04 млрд параметров, 768 измерений, 8 тыс. контекста) — это наши текущие мультимодальные модели. Они принимают текст, изображения, аудио, видео и PDF-файлы в одном общем векторном пространстве, поэтому вы можете индексировать в одной модальности и выполнять запросы в другой без переиндексации. Их текстовый вывод идентичен jina-embeddings-v5-text-small и jina-embeddings-v5-text-nano соответственно, а значит, к существующему текстовому индексу можно добавить мультимодальный ввод, не пересчитывая эмбеддинги. jina-clip-v2 (865 млн параметров) остаётся доступным как более лёгкий вариант для текста и изображений.

Все модели эмбеддинга текста, выпущенные с 2024 года, многоязычны. Модели jina-embeddings-v5-text-small и v5-omni построены на базе Qwen3 с широким многоязычным покрытием; jina-embeddings-v5-text-nano построена на EuroBERT-210M и поддерживает 15 основных европейских и мировых языков, включая английский, французский, немецкий, испанский, китайский, японский, арабский и хинди. jina-embeddings-v3 и jina-clip-v2 поддерживают 89 языков. Результаты бенчмарков по каждому языку см. в разделе MMTEB технического отчёта соответствующей модели.

Длина контекста варьируется в зависимости от модели: jina-embeddings-v5-text-small и jina-embeddings-v5-omni-small поддерживают до 32 768 токенов, в то время как jina-embeddings-v5-text-nano и jina-embeddings-v5-omni-nano поддерживают 8 192 токена. jina-embeddings-v4 и модели jina-code-embeddings поддерживают 32 768 токенов; jina-embeddings-v3, jina-clip-v2 и jina-colbert-v2 поддерживают 8 192 токена. Ввод длиннее лимита возвращает ошибку, если не задать truncate: true.

Жёстких ограничений на количество элементов в одном запросе нет. API группирует входные данные в пакеты по числу токенов, чтобы оптимально загрузить GPU, поэтому в одном запросе можно отправить сколько угодно текстов или изображений. Исключение — PDF-файлы: по одному на запрос.

Передайте типизированный объект в массиве input, используя ключ image, audio, video или pdf, значением которого может быть публичный URL-адрес или байты в base64. Модель направляет каждую модальность соответствующему кодировщику, и модальности можно свободно смешивать в одном пакете. Поддерживаются аудиоформаты WAV, MP3, FLAC, OGG, M4A и Opus; видео обрабатывается как 32 равномерно дискретизированных кадра. PDF-файлы отправляются по одному на запрос.

Модель jina-embeddings-v5-text-small (677 млн параметров) — самая сильная модель с числом параметров до 1 млрд на MMTEB: 67,0 балла в среднем на уровне задачи и 71,7 в среднем на английском MTEB. Модель jina-embeddings-v5-text-nano (239 млн параметров) набирает 65,5 на MMTEB, опережая все модели с числом параметров до 500 млн, которые мы оценивали. Наша цель — качество на единицу параметров, а не просто размер, поэтому эти модели дешевле в обслуживании, чем большинство альтернатив, при сопоставимом или лучшем качестве поиска. Все модели v5 поддерживают обучение представлений Matryoshka, поэтому размерность можно урезать до 32 без переобучения.

Переход прост: наш эндпоинт API соответствует входным и выходным JSON-схемам OpenAI text-embedding-3-large, поэтому в большинстве кодовых баз достаточно изменить базовый URL, ключ API и имя модели. То же верно для контейнеров Jina On-Prem: они дополнительно предоставляют схемы Elastic Inference Service (EIS), OpenAI, Cohere, Voyage AI и Gemini, поэтому модели Jina подставляются в существующий код без изменений. Учтите, что эмбеддинги из разных семейств моделей несопоставимы, поэтому корпус придётся пересчитать заново, а не смешивать векторы двух поставщиков в одном индексе. По вопросам самих контейнеров Jina On-Prem обращайтесь в отдел продаж Elastic.

Текст подсчитывается стандартным способом. Нетекстовые входные данные преобразуются в токены соответствующим кодировщиком, и стоимость сильно зависит от модели, поэтому измеряйте на своих данных, а не полагайтесь на допущения. Для ориентира: изображение 600x600 пикселей стоит приблизительно • jina-embeddings-v5-omni-small: ~363 токена • jina-embeddings-v5-omni-nano: ~362 токена • jina-embeddings-v4: ~4 840 токенов • jina-clip-v2: ~16 000 токенов Модели v5-omni на один-два порядка дешевле в расчёте на изображение, чем более старые модели. Каждый ответ содержит объект usage с точным количеством токенов для данного запроса, включая разбивку image_tokens для мультимодальных входных данных, так что стоимость каждого вызова можно проверить.

Да. jina-embeddings-v5-omni-small и jina-embeddings-v5-omni-nano кодируют текст, изображения, аудио, видео и PDF-файлы в единое общее векторное пространство. jina-embeddings-v4 и jina-clip-v2 работают с текстом и изображениями.

Есть два пути. Первый — API тонкой настройки: он генерирует синтетические обучающие данные из описания вашей предметной области и возвращает точно настроенную модель, так что размеченный набор данных собирать не нужно. Для тонкой настройки на собственных данных по коммерческому соглашению, на выделенной инфраструктуре или на модели, которой нет в базовом селекторе моделей, свяжитесь с отделом продаж Elastic: объём работ и договор оформляются через Elastic.

Да, двумя способами. Модели Jina доступны в маркетплейсах AWS, Azure и GCP, поэтому их можно развернуть в своей облачной учётной записи. Для самостоятельно управляемой, локальной или изолированной инфраструктуры Elastic продаёт коммерческую лицензию Jina On-Prem, доступную с 10 августа 2026 года: она поставляет модели как полностью офлайн-контейнеры Docker без внешних вызовов и без сервера лицензий. Чтобы получить коммерческое предложение по любому из вариантов, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Параметр task выбирает LoRA-адаптер под конкретную задачу для оптимальной производительности. Используйте retrieval.query для поисковых запросов, retrieval.passage для документов, по которым идёт поиск, text-matching для симметричного сходства вроде поиска дубликатов или перефразировок, classification для категоризации и separation для кластеризации. Поиск асимметричен, поэтому неверная сторона пары запрос/пассаж заметно ухудшает результаты. Параметр поддерживают jina-embeddings-v5, jina-embeddings-v4 и jina-embeddings-v3.

Late-interaction сохраняет векторы на уровне токенов вместо того, чтобы сводить документ к одному вектору, и за счёт этого сохраняет мелкие детали ценой большего индекса. jina-embeddings-v4 поддерживает и плотный (одновекторный), и late-interaction (многовекторный) вывод через параметр output_type, а jina-colbert-v2 — специализированная модель late-interaction. Для большинства конвейеров поиска плотная модель v5 с последующим реранжированием даёт лучший компромисс между точностью и затратами.

Лейт-чанкинг сначала считает эмбеддинги всего документа моделью с длинным контекстом, а затем выводит эмбеддинги чанков из представлений на уровне токенов. В отличие от наивного чанкинга, где каждый чанк кодируется изолированно, лейт-чанкинг сохраняет контекст между чанками, и это повышает качество поиска в конвейерах RAG, где чанк ссылается на что-то определённое ранее в документе. Включается параметром late_chunking.

Некоторые модели архитектурно способны обрабатывать контекст большей длины, чем позволяет размещённый API. Очень длинные последовательности занимают много памяти GPU, поэтому мы подбираем конфигурацию обслуживания так, чтобы сбалансировать пропускную способность, задержку и стоимость для большинства сценариев использования. Если вам нужна полная архитектурная длина контекста, запустите модель самостоятельно: свяжитесь с отделом продаж Elastic насчёт развёртывания под вашим управлением.

jina-embeddings-v4 построена на базовой модели Qwen2.5-VL, выпущенной под лицензией Qwen Research License, которая разрешает только исследовательское и некоммерческое использование. Поэтому мы не можем лицензировать её коммерчески и предоставляем бесплатно через API. Кроме того, это модель на 3,8 млрд параметров, поэтому каждый запрос выполняется дольше, и мы ограничиваем её пропускную способность, чтобы сдерживать затраты на инфраструктуру. Она не подходит для продакшн-нагрузок и по той же причине не предлагается через Elastic Inference Service или в составе Jina On-Prem. Для продакшена берите семейство jina-embeddings-v5: оно быстрее, сильнее на бенчмарках поиска и может быть лицензировано для коммерческого использования через Elastic Sales.

Ограничения скорости зависят от типа вашего API-ключа:

Бесплатно: 100 RPM, 100K TPM
Платно: 500 RPM, 2M TPM
Премиум: 5 000 RPM, 50M TPM

Дополнительно действует ограничение по IP-адресу: 10 000 запросов за 60 секунд, чтобы предотвратить злоупотребления. Ограничения применяются к каждому ключу и считаются за 60-секундное окно, поэтому всплески сглаживаются, а не ставятся в очередь; запрос сверх лимита возвращает HTTP 429, и его следует повторить с экспоненциальной задержкой. Если вам нужны лимиты выше уровня Premium или выделенные мощности вообще без общего лимита на арендаторов, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Начните с jina-embeddings-v5-text-small для поиска по тексту: это самая сильная модель с числом параметров до 1 млрд из тех, что мы выпускаем, и она поддерживает контекст 32K. Переходите на jina-embeddings-v5-text-nano, когда задержка, стоимость или периферийное оборудование важнее последнего процента точности. Используйте jina-embeddings-v5-omni-small или v5-omni-nano, если задействованы изображения, аудио, видео или PDF-файлы: их текстовый вывод идентичен соответствующей текстовой модели, поэтому модальности можно добавить к существующему индексу без пересчёта эмбеддингов. Для исходного кода берите jina-code-embeddings-0.5b или 1.5b. В рамках одного семейства чем новее, тем лучше.

Максимальный размер файлов составляет 5 МБ для изображений и 8 МБ для PDF-файлов. Файлы большего размера отклоняются с ошибкой.

Ценообразование API Reranker основано на той же структуре токенов, что и API Embeddings, и токены используются всеми API Jina под одним и тем же ключом. Новые ключи API включают бесплатные токены для начала работы; после этого можно приобрести пакеты токенов. Подробности см. в разделе «Цены».

jina-reranker-v3.5 — наш текущий флагман: многоязычный listwise-реранкер с 0,6 млрд параметров и контекстным окном 131 тыс. токенов, который подключается вместо jina-reranker-v3 без изменений в коде. Он превосходит v3 по всем осям, которые мы измеряем, наибольший прирост даёт на структурированных данных и юридическом поиске и работает в 1,22–1,56 раза быстрее. jina-reranker-v3 остаётся доступным. jina-reranker-m0 — мультимодальный реранкер для ранжирования визуальных документов. jina-reranker-v2-base-multilingual — компактный кросс-энкодер с поддержкой более 100 языков; он пригодится, когда нужна модель не на базе Qwen. jina-colbert-v2 использует late-interaction на 89 языках.

jina-reranker-v3.5, jina-reranker-v3, jina-reranker-m0, jina-reranker-v2-base-multilingual и jina-colbert-v2 распространяются под лицензией CC-BY-NC 4.0. Вы можете свободно использовать, распространять и адаптировать их для некоммерческих целей. Для коммерческого использования в продакшене нужна коммерческая лицензия: с 10 августа 2026 года Elastic продаёт её как отдельный SKU под названием Jina On-Prem. Свяжитесь с отделом продаж Elastic, чтобы получить коммерческое предложение. Устаревшие модели jina-reranker-v1-* остаются под лицензией Apache-2.0.

Да, все актуальные флагманские реранкеры многоязычны. jina-reranker-v3.5 превосходит v3 на MIRACL и в многоязычном поиске в целом. jina-reranker-v3 и jina-reranker-v2-base-multilingual поддерживают более 100 языков, jina-reranker-m0 отвечает за многоязычное реранжирование визуальных документов, а jina-colbert-v2 поддерживает 89 языков.

Длина контекста варьируется в зависимости от модели:

jina-reranker-v3.5: 131 072 токена (запрос плюс все документы вместе взятые) с автоматическим усечением
jina-reranker-v3: 131 072 токена с автоматическим усечением
jina-reranker-m0: 10 000 токенов
jina-reranker-v2-base-multilingual: 1 024 токена с автоматическим чанкингом для более длинных документов
jina-colbert-v2: 8 192 токена

Для реранкеров v1 и v2 запросы автоматически усекаются, а длинные документы разбиваются на чанки с max-pooling по чанкам.

Жёстких ограничений на количество документов в одном запросе нет. Как и API Embeddings, API Reranker группирует входные данные в пакеты по числу токенов, чтобы оптимально загрузить GPU. Вы можете отправить в одном запросе столько документов, сколько нужно.

Задержка варьируется от 100 миллисекунд до 7 секунд и во многом зависит от длины документов и запроса. Например, реранжирование 100 документов по 256 токенов с запросом из 64 токенов занимает около 150 миллисекунд. Если увеличить длину документа до 4 096 токенов, время вырастает до 3,5 секунды. Если увеличить длину запроса до 512 токенов, время вырастает до 7 секунд.

Да. Реранкеры доступны в маркетплейсах AWS, Azure и GCP для развёртывания в вашей собственной облачной учётной записи. Для самостоятельно управляемой, локальной или изолированной инфраструктуры Elastic продаёт коммерческую лицензию (Jina On-Prem), которая поставляет модели в виде полностью офлайн-контейнеров Docker. Свяжитесь с отделом продаж Elastic для получения коммерческого предложения.

Прежде чем заказывать тонкую настройку, попробуйте jina-reranker-v3.5: он обучен с самодистилляцией специально для устойчивости в предметной области и даёт заметный прирост на юридическом поиске и поиске по структурированным данным по сравнению с v3. Хорошо подобранный готовый реранкер вместе с более качественной нарезкой на чанки обычно сокращает разрыв сильнее, чем тонкая настройка, а проверить это ничего не стоит. Если на ваших данных этого всё ещё не хватает, реранкер под конкретную предметную область — отдельный проект под заказ: свяжитесь с отделом продаж Elastic, чтобы обсудить объём работ.

Минимально допустимый размер изображения для модели jina-reranker-m0 составляет 28×28 пикселей.

jina-reranker-v3 и jina-reranker-v3.5 используют listwise-архитектуру: запрос и все кандидаты делят одно контекстное окно и оцениваются за один прямой проход, поэтому модель может сравнивать документы между собой. Традиционные pointwise-реранкеры, включая jina-reranker-v2-base-multilingual, оценивают каждый документ отдельно, в паре с запросом. Listwise-оценка точнее, потому что релевантность часто определяется тем, что ещё есть в наборе кандидатов.

Некоторые реранкеры архитектурно способны обрабатывать контекст большей длины, чем позволяет размещённый API. Очень длинные последовательности занимают много памяти GPU, поэтому мы подбираем конфигурацию обслуживания так, чтобы сбалансировать пропускную способность, задержку и стоимость для большинства сценариев использования. Если вам нужна полная архитектурная длина контекста, запустите модель в своей инфраструктуре и свяжитесь с отделом продаж Elastic насчёт коммерческой лицензии.

Ограничения скорости зависят от типа вашего API-ключа:

Бесплатно: 100 RPM, 100K TPM
Платно: 500 RPM, 2M TPM
Премиум: 5 000 RPM, 50M TPM

Есть также ограничение по IP-адресу: 10 000 запросов за 60 секунд. Те же ограничения действуют для API Embeddings и Reranker, а токены общие для всех API Jina на одном ключе.

Используйте jina-reranker-v3.5 для текста. Он подключается вместо jina-reranker-v3 без изменений в коде: схема запроса не меняется, поэтому вся миграция — заменить строку с именем модели. Используйте jina-reranker-m0, если ваши кандидаты — изображения или визуально насыщенные документы. Используйте jina-reranker-v2-base-multilingual, если нужна модель поменьше или модель не на базе Qwen.

Да. Один API-ключ действителен для всех продуктов Jina AI Search Foundation, включая API Reader, Embeddings, Reranker, Classifier и Segmenter, а токены общие для всех них.

Да. Введите свой API-ключ на вкладке «Ключ API и биллинг», чтобы увидеть недавнюю историю использования и оставшиеся токены. Если вы вошли в панель управления API, эти данные также доступны на вкладке «Управление ключом API».

Если вы потеряли пополненный ключ и хотите его восстановить, обратитесь в службу поддержки на jina.ai, указав зарегистрированный адрес электронной почты, чтобы получить помощь. Рекомендуется войти в систему, чтобы ваш ключ API был надёжно сохранён и легко доступен.

Нет, у наших API-ключей нет срока действия. Если ключ скомпрометирован, отзовите его самостоятельно в панели управления API-ключами: отзыв вступает в силу сразу; если не хотите простоя, сначала выпустите новый ключ. Оставшийся баланс токенов на отозванном ключе становится недоступен, поэтому, если он вам нужен, сначала переведите его на другой ключ. Если доступа к панели нет или вы считаете, что скомпрометирована сама учётная запись, обратитесь в службу поддержки Elastic.

Да, вы можете перенести токены с одного премиум-ключа на другой. После входа в свою учётную запись на панели управления ключами API используйте настройки ключа, который вы хотите перенести, чтобы переместить все оставшиеся оплаченные токены.

Да, вы можете отозвать свой ключ API, если считаете, что он был скомпрометирован. Отзыв ключа немедленно отключит его для всех пользователей, которые его сохранили, а весь оставшийся баланс и связанные с ним возможности станут недоступны навсегда. Если это премиум-ключ, у вас есть возможность перевести оставшийся оплаченный баланс на другой ключ перед отзывом. Обратите внимание, что это действие нельзя отменить. Чтобы отозвать ключ, перейдите к настройкам ключа на панели управления ключами API.

Это происходит потому, что наша бессерверная архитектура выгружает отдельные модели в периоды низкой нагрузки. Первый запрос активирует модель, или «разогревает» её, что может занять несколько секунд. После этой активации последующие запросы обрабатываются заметно быстрее.

Нет. Мы никогда не используем ваши API-запросы, входные или выходные данные для обучения наших моделей эмбеддингов, реранкеров или любых других моделей. Ваши данные остаются вашими.

Ограничения скорости действуют для каждого ключа API:

Бесплатно: 100 RPM, 100K TPM
Платно: 500 RPM, 2M TPM
Премиум: 5 000 RPM, 50M TPM

Есть также ограничение по IP-адресу: 10 000 запросов за 60 секунд. Лимиты различаются по эндпоинтам; значения для каждого из них см. в таблице ограничений скорости выше.

Для API Embeddings и Reranker нет ограничений по размеру пакета. Вы можете отправлять столько элементов или документов, сколько необходимо, за один запрос. Оба API внутренне группируют входные данные по количеству токенов для оптимального использования GPU.

Нет, это три отдельных пути. API Jina на этом сайте работают в режиме самообслуживания с оплатой по мере использования и ключом API Jina. Elastic Inference Service (EIS) запускает модели Jina внутри Elastic Cloud, оплата идёт через вашу подписку Elastic, а инфраструктурой управлять не нужно. Jina On-Prem — коммерческая лицензия, которую Elastic продаёт как отдельный SKU с 10 августа 2026 года, для запуска моделей в вашей собственной самостоятельно управляемой, локальной или изолированной инфраструктуре. По путям EIS и On-Prem обращайтесь в отдел продаж Elastic.

Наши цены основаны на общем количестве обработанных токенов, поэтому бюджет токенов можно распределять на любое количество входов — без оплаты за предложение.

Да. Новые пользователи получают автоматически сгенерированный API-ключ с бесплатными токенами, которые можно использовать для любой из наших моделей. После того, как бесплатные токены будут израсходованы, вы можете приобрести дополнительные токены для этого ключа на вкладке «Купить токены».

Нет, токены не снимаются за неудачные запросы.

Платежи проходят через Stripe, который поддерживает разные способы оплаты, включая кредитные карты, Google Pay и PayPal.

При самостоятельной покупке токенов Stripe выставляет счёт на адрес электронной почты, связанный с вашей учётной записью Stripe, на момент покупки. Если вам нужен официальный заказ на покупку, согласованный контракт, документы для закупки или консолидированный счёт, это оформляется через Elastic, а не через Stripe: свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Покупка токенов на этом сайте покрывает использование размещённых API Jina. Она не даёт права запускать веса модели в вашей собственной инфраструктуре. Для этого Elastic с 10 августа 2026 года продаёт коммерческую лицензию как отдельный SKU, с оплатой за год, а не за токен. Свяжитесь с отделом продаж Elastic для получения коммерческого предложения.

Покупки токенов в режиме самообслуживания проходят через Stripe, и счёт автоматически уходит на адрес электронной почты вашей учётной записи Stripe. Если нужны заказы на покупку, закупочные процедуры или объёмы больше, чем поддерживает самостоятельное пополнение, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Баланс и ограничения скорости привязаны к API-ключу, а не к учётной записи, поэтому первым делом проверяйте сам ключ, а не страницу учётной записи: введите его на вкладке «API Key & Billing» и посмотрите баланс и уровень там. Если в учётной записи больше одного ключа, токены лежат на том ключе, который пополняли, а это может быть не тот ключ, который отправляет ваше приложение. Новому уровню может потребоваться время, чтобы примениться после оплаты. Если ключ показывает баланс, но после этого всё ещё ограничен предыдущим уровнем, обратитесь в поддержку.

Оплатой в режиме самообслуживания можно управлять из личного кабинета клиента, доступного на вкладке API Key & Billing: там можно отключить автоматическое пополнение и удалить сохранённые способы оплаты. Отключение автоматического пополнения останавливает будущие списания, но уже купленный баланс остаётся доступным. Если нужно удалить и учётную запись с её данными или рассмотреть возврат средств, отправьте запрос в поддержку: учётная запись удаляется вручную и это занимает несколько рабочих дней, а по завершении вы получите письменное подтверждение.