Связаться с отделом продаж

Да. Jina — это модельный бренд в составе Elastic. Представьте себе это как Qwen для Alibaba, GPT для OpenAI или Kimi для Moonshot. Юридическое наименование перешло к Elastic, что позволяет Jina AI как бренду сосредоточиться исключительно на моделях, лежащих в основе поиска.

Эмбеддинги, реранжеры и небольшие модели для улучшения поиска, включая мультимодальные и Reader-модели. Наша миссия еще не выполнена, и мы никогда не скрывали своей 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 AI продолжает двигать вперед границы в области базовых моделей для поиска, и мы продолжаем выпускать модели с открытыми весами.

Большинство современных моделей распространяются под лицензией CC-BY-NC 4.0, и мы ожидаем, что это сохранится. Устаревшие модели поколений v1 и v2 используют лицензию Apache-2.0, которая разрешает коммерческое использование. Одна из моделей, jina-embeddings-v4, распространяется под лицензией Qwen Research License, которую она наследует от базовой модели: она не разрешает никакого коммерческого использования, и на неё не распространяется никакая коммерческая лицензия. Действующая лицензия всегда указывается на странице модели на Hugging Face, поэтому проверяйте её там, а не делайте вывод из поколения. В соответствии с CC-BY-NC 4.0 веса можно бесплатно загружать, оценивать, тестировать и использовать в исследованиях с указанием авторства, в то время как для их использования в коммерческом продукте требуется коммерческая лицензия, которую Elastic продает как отдельный SKU. Свяжитесь с отделом продаж Elastic, чтобы оформить её.

Да. Каждая выпускаемая нами модель подкреплена серьезной научной статьей, и мы продолжаем подавать заявки на участие в ведущих конференциях, таких 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 продает коммерческие лицензии на модели Jina напрямую, как собственный SKU. Это позволяет запускать модели Jina в вашей собственной управляемой, локальной или изолированной инфраструктуре, и доступно через прямые каналы Elastic, федеральные каналы и 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, позволяющих запускать модели Jina полностью внутри вашей собственной инфраструктуры. Контейнеры не устанавливают внешних соединений: нет обращений к Hugging Face или какому-либо реестру моделей, а также нет сервера лицензий, телеметрии или конечной точки логирования, что делает их жизнеспособными в изолированной сети. Они охватывают весь портфель моделей Jina, включая модели эмбеддинга, реранжирования и чтения, и предоставляют доступ к схемам API Elastic Inference Service (EIS), OpenAI, Cohere, Voyage AI и Gemini, поэтому существующие приложения работают без изменений кода. Это отдельный SKU: он не основан на Elastic Resource Units (ERU), и для его использования не требуется Elasticsearch. Он также работает совместно с открытым исходным кодом Elasticsearch. Заказать его можно с 10 августа 2026 года. Для уточнения наличия и условий свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Это ежегодная лицензионная плата, размер которой зависит от того, какие модели вы развертываете и сколько оборудования используется для выполнения инференции. Цена не рассчитывается за рабочее место, за узел или за размер модели, и нет оплаты за токен. Развертывание только на ЦП учитывается аналогично, на процессорах, используемых для инференции. Самостоятельное ценообразование не предусмотрено: свяжитесь с отделом продаж Elastic для получения коммерческого предложения по вашему развертыванию.

Организации, которые не могут или предпочитают не отправлять данные в облачный сервис ИИ. Типичные примеры — изолированные и высокозащищенные среды, государственный сектор и оборона, регулируемые отрасли, такие как финансовые услуги и здравоохранение, системы с критически важной задержкой или работающие в автономном режиме, а также команды, которые хотят фиксированную, предсказуемую стоимость вывода данных вместо ценообразования за токен. Если это описывает вашу ситуацию, Elastic Sales может обсудить с вами детали.

Да. Модели Jina доступны через Elastic Inference Service (EIS), поэтому вы можете использовать их для ввода и поиска данных без выделения узлов машинного обучения или управления инфраструктурой графических процессоров. В EIS обычно доступны следующие 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. Для получения актуального списка моделей, поддерживаемых регионов и минимальной версии стека для каждой модели обратитесь к 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 размещенных API или образов из официального облачного маркетплейса отдельная лицензия не требуется. Чтобы приобрести её, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Свяжитесь с отделом продаж Elastic по адресу Elastic Sales. Коммерческое лицензирование, заключение договоров и поддержка моделей Jina теперь осуществляются в рамках стандартного процесса продаж и поддержки Elastic.

Не для пополнения счета через API с самообслуживанием: счета за такие услуги автоматически выставляются организацией, обрабатывающей платеж, которая не может выставлять счета на китайском языке (发票). Для покупок на основе контрактов, включая Jina On-Prem, свяжитесь с отделом продаж Elastic, чтобы обсудить доступные варианты заключения контрактов и порядок 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 в рамках стандартного соглашения об уровне обслуживания. Развертывание остается 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/'. Предоставление ключа API увеличивает лимит запросов и взимает токены в зависимости от длины контента. См. вопрос 16 для получения информации об ограничениях запросов.

API Reader получает URL-адрес на стороне сервера и возвращает чистый текст, готовый для LLM. Вы выбираете механизм получения данных с помощью заголовка X-Engine: direct выполняет обычный HTTP-запрос и является самым быстрым, механизм по умолчанию отображает страницу в безголовом браузере, поэтому клиентский JavaScript выполняется до извлечения данных, а cf-browser-rendering — это экспериментальный рендерер, поддерживаемый Cloudflare. Шаблонный контент, такой как навигация, заголовки, нижние колонтитулы и реклама, удаляется, а основное содержимое преобразуется в Markdown. Используйте X-Respond-With для получения других вариантов оформления той же страницы, а X-Target-Selector или X-Remove-Selector — для сохранения или удаления определенных CSS-селекторов.

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

В основном это зависит от движка и самой страницы. Прямая загрузка простой страницы обычно занимает несколько сотен миллисекунд, в то время как стандартный движок браузера должен загрузить и выполнить страницу перед извлечением, и обычно это занимает несколько секунд. Тяжелые одностраничные приложения, медленные исходные серверы и большие PDF-файлы требуют больше времени. Повторение одного и того же URL-адреса в течение 5 минут осуществляется из кэша и возвращает результат практически мгновенно, поэтому «горячий» URL намного быстрее, чем «холодный».

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

API Reader не зависит от языка и возвращает контент на исходном языке страницы; он не выполняет перевод. Согласование контента доступно через заголовок X-Locale, который задает локаль браузера, используемую при рендеринге, поэтому сайты, использующие разную разметку для разных локалей, могут быть перенаправлены на нужную вам версию.

Да. Reader работает как стандартный веб-клиент и соблюдает правила доступа к веб-сайтам. Если веб-сайт блокирует запрос, это правило соблюдается. Вы несете ответственность за то, чтобы использование вами Reader соответствовало условиям сайтов, к которым вы получаете доступ, и не нарушало права интеллектуальной собственности третьих лиц.

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

Да, Reader может добавлять подписи к изображениям на веб-страницах, используя заголовок x-with-generated-alt. Это добавляет описательные alt-теги к изображениям, у которых их нет, что позволяет LLM понимать визуальный контент. Функция создания видео-резюме планируется к выпуску 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 вернет кэшированный контент.

Да, для страниц, принимающих сессии на основе cookie. Передайте ваши сессионные cookie с заголовком X-Set-Cookie, и Reader перешлет их при загрузке URL-адреса, используя ту же форму <name>=<value>, что и обычный Set-Cookie, с возможностью ограничения области действия ; domain=. Запросы, содержащие cookie, никогда не кэшируются, поэтому каждый из них представляет собой новую загрузку. Это не выполняет вход в систему: он воспроизводит учетные данные, которые у вас уже есть, поэтому вы несете ответственность за их получение и за соблюдение условий обслуживания целевого сайта. Потоки, требующие интерактивного входа в систему, многофакторной аутентификации или токена носителя, который страница загружает сама, выходят за рамки.

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-адресу и добавляет Image [idx]: [caption] в качестве альтернативного тега (если он изначально отсутствует). Это позволяет последующим LLM взаимодействовать с изображениями при рассуждениях, обобщениях и т. д.

Reader API разработан с учетом 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 — это небольшая языковая модель с 1,54 миллиардами параметров, которая преобразует необработанный HTML в чистый Markdown или JSON и может извлекать структурированные данные, используя схему JSON или инструкции на естественном языке. Используйте её через API Reader с заголовком x-respond-with: readerlm-v2 или разверните её на торговых площадках AWS, Azure или GCP. Для документов с большим количеством изображений или отсканированных документов мы предлагаем модель чтения визуально-языковых данных с 2,4 миллиардами параметров — jina-vlm.

Используйте заголовок x-json-schema с определением схемы JSON или заголовок x-instruction с инструкциями на естественном языке. Обе функции работают с ReaderLM-v2 для извлечения определенных полей, таких как цены, заголовки, даты и т. д., с любой веб-страницы в структурированный формат JSON.

Нет. Reader не обходит и не игнорирует механизмы защиты веб-сайтов, системы защиты от ботов или средства контроля доступа. Если веб-сайт обнаружит наш сервис как бота и заблокирует запрос, это будет учтено. Мы работаем как стандартный веб-клиент и не используем методы, предназначенные для обхода систем обнаружения. Вы по-прежнему несете ответственность за то, чтобы использование вами Reader соответствовало правам интеллектуальной собственности третьих лиц и условиям сайтов, к которым вы получаете доступ.

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 в виде автономных офлайн-контейнеров Docker под коммерческой лицензией Jina On-Prem, которую Elastic продает как отдельный SKU с 10 августа 2026 года. Это вариант для изолированных от сети и защищенных брандмауэром сред, где контейнеры не устанавливают никаких исходящих соединений. Обратите внимание, что для получения произвольных общедоступных веб-страниц по-прежнему требуется сетевой доступ к этим страницам; преимущество локального развертывания заключается в запуске моделей извлечения локально. Свяжитесь с отделом продаж Elastic для получения коммерческого предложения.

Подробную информацию о наших процессах обучения, источниках данных и оценках см. в технических отчетах на arXiv. Текстовые модели jina-embeddings-v5 обучаются в два этапа: дистилляция эмбеддингов из более крупной модели-учителя, за которой следует обучение адаптера LoRA, специфичного для задачи, на основе замороженных весов базовой модели. Мультимодальные варианты v5-omni добавляют третий этап, на котором обучаются только кросс-модальные проекторы, при этом базовая модель текста 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 вывод только текста идентичен jina-embeddings-v5-text-small и jina-embeddings-v5-text-nano соответственно, что означает, что вы можете добавить мультимодальный ввод к существующему текстовому индексу без его повторного эмбеддинга. jina-clip-v2 (865 млн параметров) остается доступным в качестве более легкого варианта для текста и изображений.

Все модели, выпущенные с 2024 года, являются многоязычными. 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 для каждого языка см. в отчете MMTEB по каждой 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 8192 токена. jina-embeddings-v4 и модели jina-code-embeddings поддерживают 32 768 токенов; jina-embeddings-v3, jina-clip-v2 и jina-colbert-v2 поддерживают 8192 токена. При превышении лимита ввод данных приводит к ошибке, если не установить параметр truncate: true.

Жестких ограничений на количество элементов в одном запросе нет. API внутренне группирует входные данные по количеству токенов для оптимального использования графического процессора, поэтому вы можете отправлять столько текстовых файлов или изображений, сколько необходимо, в одном запросе. Исключение составляют PDF-файлы: отправляйте один PDF-файл за запрос.

Передайте типизированный объект в массиве input, используя ключ image, audio, video или pdf, значением которого является либо публичный URL-адрес, либо байты, закодированные в base64. Модель направляет каждый тип данных соответствующему кодировщику, и вы можете свободно смешивать типы данных в одном пакете. Поддерживаемые аудиоформаты включают WAV, MP3, FLAC, OGG, M4A и Opus; видео обрабатывается как 32 равномерно дискретизированных кадра. PDF-файлы необходимо отправлять по одному на запрос.

Модель jina-embeddings-v5-text-small (677 млн параметров) является самой сильной моделью с количеством параметров менее 1 млрд на MMTEB, набрав в среднем 67,0 баллов на уровне задачи и достигнув среднего показателя 71,7 на английском языке в MTEB. Модель jina-embeddings-v5-text-nano (239 млн параметров) набирает 65,5 баллов на MMTEB, опережая все модели, которые мы оценивали с количеством параметров менее 500 млн. Наша цель — оценка производительности на параметр, а не просто увеличение размера, поэтому эти модели дешевле в обслуживании, чем большинство альтернатив, при сопоставимом или лучшем качестве поиска. Все модели v5 поддерживают обучение представлению «Matryoshka», поэтому вы можете сократить количество измерений до 32 без переобучения.

Переход прост: наша конечная точка API соответствует входным и выходным JSON-схемам OpenAI text-embedding-3-large, поэтому в большинстве кодовых баз вам нужно изменить базовый URL, ключ API и имя модели. То же самое относится и к контейнерам Jina On-Prem, которые дополнительно предоставляют схемы Elastic Inference Service (EIS), Cohere, Voyage AI и Gemini, поэтому модели Jina являются прямой заменой в существующих кодовых путях. Обратите внимание, что эмбеддинги из разных семейств моделей несопоставимы, поэтому вам нужно повторно эмбедифицировать свой корпус, а не смешивать векторы от двух поставщиков в одном индексе. По вопросам приобретения самих локальных контейнеров обращайтесь в отдел продаж Elastic (Elastic Sales).

Текст подсчитывается стандартным способом. Нетекстовые входные данные преобразуются в токены соответствующим кодировщиком, и стоимость сильно зависит от используемой модели, поэтому измеряйте с помощью собственных входных данных, а не предполагайте. В качестве ориентира, изображение размером 600x600 пикселей стоит приблизительно: • jina-embeddings-v5-omni-small: ~363 токена • jina-embeddings-v5-omni-nano: ~362 токена • jina-embeddings-v4: ~4840 токенов • jina-clip-v2: ~16000 токенов Модели v5-omni на один-два порядка дешевле в расчете на изображение, чем более старые модели. Каждый ответ содержит объект usage с точным количеством токенов для данного запроса, включая разбивку image_tokens для многомодальных входных данных, что позволяет проверить стоимость одного вызова.

Да. jina-embeddings-v5-omni-small и jina-embeddings-v5-omni-nano встраивают текст, изображения, аудио, видео и PDF-файлы в единое общее векторное пространство. jina-embeddings-v4 и jina-clip-v2 обрабатывают текст и изображения.

Существует два пути. Первый — это API тонкой настройки, который генерирует синтетические обучающие данные на основе описания вашей предметной области и возвращает точно настроенную модель без необходимости создания вами размеченного набора данных. Для тонкой настройки на собственных данных в рамках коммерческого соглашения, на выделенной инфраструктуре или на модели, которая не входит в базовый селектор моделей, свяжитесь с отделом продаж Elastic; эта работа определяется и заключает договор с Elastic.

Да, двумя способами. Модели Jina доступны на торговых площадках AWS, Azure и GCP, поэтому вы можете развернуть их в своей собственной облачной учетной записи. Для самостоятельного управления, локальной или изолированной инфраструктуры Elastic продает коммерческую лицензию Jina On-Prem, доступную с 10 августа 2026 года, которая включает модели в виде полностью автономных контейнеров Docker без внешних вызовов и сервера лицензирования. Чтобы получить коммерческое предложение по любому из вариантов, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Параметр task выбирает адаптер LoRA, специфичный для данной задачи, для оптимальной производительности. Используйте retrieval.query для поисковых запросов, retrieval.passage для документов, по которым выполняется поиск, text-matching для симметричного сходства, такого как обнаружение дубликатов или перефразирований, classification для категоризации и separation для кластеризации. Поиск является асимметричным, поэтому использование неправильной стороны пары запрос/пасаж заметно ухудшает результаты. Этот параметр поддерживается 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, что сохраняет детализацию за счет большего индекса. jina-embeddings-v4 поддерживает как плотный (одновекторный), так и многовекторный (late-interaction) вывод через параметр output_type, а jina-colbert-v2 — это специализированная модель late-interaction. Для большинства конвейеров поиска плотная модель v5 с последующим реранжированием обеспечивает лучший компромисс между точностью и затратами.

Лейт-чанкинг сначала встраивает весь документ с помощью модели длинного контекста, а затем вычисляет эмбеддинги чанков из представлений на уровне токенов. В отличие от наивного чанкинга, при котором каждый чанк встраивается изолированно, лейт-чанкинг сохраняет контекст между чанками, что повышает качество поиска в конвейерах RAG, где чанк ссылается на нечто, определённое ранее в документе. Включите его с помощью параметра late_chunking.

Некоторые модели архитектурно способны обрабатывать контекст большей длины, чем позволяет размещенный API. Очень длинные последовательности потребляют значительное количество памяти графического процессора, и мы настраиваем конфигурацию обслуживания для баланса пропускной способности, задержки и стоимости для большинства вариантов использования. Если вам необходима полная длина архитектурного контекста, запустите модель самостоятельно: свяжитесь с отделом продаж Elastic по поводу самостоятельного развертывания.

jina-embeddings-v4 построена на базовой модели Qwen2-VL, выпущенной под лицензией Qwen Research License, которая разрешает только исследовательское и некоммерческое использование. Поэтому мы не можем лицензировать ее для коммерческого использования и предоставляем ее бесплатно через API. Кроме того, это модель с 3,8 миллиардами параметров, поэтому она по своей природе медленнее на запрос, и мы ограничиваем ее пропускную способность для управления затратами 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 использования в продакшене используйте семейство jina-embeddings-v5: оно быстрее, лучше показывает себя на бенчмарках поиска и может быть лицензировано для коммерческого использования через Elastic Sales.

Ограничения скорости зависят от типа вашего API-ключа:

Бесплатно: 100 запросов/мин, 100 тыс. TPM
Платно: 500 запросов/мин, 2 млн TPM
Премиум: 5000 запросов/мин, 50 млн TPM

Дополнительно установлено ограничение в 10 000 запросов в течение 60 секунд, основанное на IP-адресе, для предотвращения злоупотреблений. Ограничения применяются для каждого ключа и рассчитываются за 60-секундный период, поэтому всплески сглаживаются, а не ставятся в очередь; запрос, превышающий лимит, возвращает HTTP 429 и должен быть повторен с экспоненциальной задержкой. Если вам требуются ограничения, превышающие уровень Premium, или выделенная мощность без каких-либо ограничений для общего доступа, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Начните с jina-embeddings-v5-text-small для поиска текста: это самая мощная модель с разрешением менее 1 миллиарда символов, которую мы предлагаем, и она обрабатывает контекст на 32K токенов. Перейдите на jina-embeddings-v5-text-nano, когда задержка, стоимость или аппаратное обеспечение на периферии сети важнее, чем точность. Используйте jina-embeddings-v5-omni-small или v5-omni-nano, если используются изображения, аудио, видео или PDF-файлы; их текстовый вывод идентичен соответствующей текстовой модели, поэтому вы можете добавлять модальности к существующему индексу без повторного эмбеддинга. Используйте jina-code-embeddings-0.5b или 1.5b для исходного кода. 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, являющийся прямой заменой для jina-reranker-v3. Он превосходит v3 по всем измеряемым нами параметрам, демонстрируя наибольший прирост в поиске структурированных данных и юридической информации, и работает в 1,22–1,56 раза быстрее. jina-reranker-v3 остается доступным. jina-reranker-m0 — это многомодальный алгоритм ранжирования визуальных документов. jina-reranker-v2-base-multilingual — это более компактный кросс-кодировщик, поддерживающий более 100 языков, полезный, когда вам нужна модель, не основанная на 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 требуется коммерческая лицензия, которую Elastic продает как отдельный SKU с 10 августа 2026 года под названием Jina On-Prem. Свяжитесь с отделом продаж Elastic для получения коммерческого предложения. Устаревшие модели jina-reranker-v1-* остаются в версии Apache-2.0.

Да, все существующие реранкеры поддерживают несколько языков. jina-reranker-v3.5 улучшает версию v3 по MIRACL и по многоязычному поиску в целом. jina-reranker-v3 и jina-reranker-v2-base-multilingual поддерживают более 100 языков, jina-reranker-m0 обрабатывает многоязычное визуальное ранжирование 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.

Жестких ограничений на количество документов в одном запросе нет. Как и наш API для работы с эмбеддингами, API Reranker внутренне группирует входные данные по количеству токенов для оптимального использования графического процессора. Вы можете отправить столько документов, сколько необходимо, в одном запросе.

Задержка варьируется от 100 миллисекунд до 7 секунд и во многом зависит от длины документов и запроса. Например, реранжирование 100 документов по 256 токенов каждый с помощью запроса из 64 токенов занимает около 150 миллисекунд. Увеличение длины документа до 4096 токенов увеличивает время до 3,5 секунд. Если длина запроса увеличивается до 512 токенов, время увеличивается до 7 секунд.

Да. Инструменты реранжирования доступны на торговых площадках AWS, Azure и GCP для развертывания в вашей собственной облачной учетной записи. Для самостоятельного управления, локальной или изолированной инфраструктуры Elastic продает коммерческую лицензию (Jina On-Prem), которая включает в себя модели в виде полностью автономных контейнеров Docker. Свяжитесь с отделом продаж Elastic для получения коммерческого предложения.

Прежде чем заказывать тонкую настройку, попробуйте jina-reranker-v3.5: он был обучен с использованием самодистилляции специально для обеспечения устойчивости к изменениям в предметной области и демонстрирует значительное улучшение в поиске юридических и структурированных данных по сравнению с версией 3. Хорошо подобранный готовый инструмент реранжирования в сочетании с более качественной сегментацией обычно устраняет больше проблем, чем тонкая настройка, и его тестирование ничего не стоит. Если он по-прежнему не справляется с вашими данными, создание специализированного инструмента реранжирования — это индивидуальный проект: свяжитесь с Elastic Sales, чтобы обсудить объем работ.

Минимально допустимый размер изображения для модели jina-reranker-m0 составляет 28x28 пикселей.

Модели jina-reranker-v3 и jina-reranker-v3.5 используют архитектуру сопоставительного ранжирования: запрос и все кандидаты используют одно контекстное окно и оцениваются за один прямой проход, поэтому модель может сравнивать документы друг с другом. Традиционные точечные модели реранжирования, включая jina-reranker-v2-base-multilingual, оценивают каждый документ независимо по отношению к запросу. Посписочное ранжирование более точное, поскольку релевантность часто относительна по отношению к тому, что еще есть в наборе кандидатов.

Некоторые алгоритмы реранжирования архитектурно способны обрабатывать контекст большей длины, чем позволяет размещенный API. Очень длинные последовательности потребляют значительное количество памяти графического процессора, и мы настраиваем конфигурацию обслуживания для баланса пропускной способности, задержки и стоимости для большинства вариантов использования. Если вам необходима полная длина архитектурного контекста, запустите модель в своей собственной инфраструктуре и свяжитесь с отделом продаж Elastic по поводу коммерческой лицензии.

Ограничения скорости зависят от типа вашего API-ключа:

Бесплатно: 100 RPM, 100K TPM
Платно: 500 RPM, 2M TPM
Премиум: 5000 RPM, 50M TPM

Также существует ограничение по IP-адресу в 10 000 запросов за 60 секунд. Те же ограничения применяются к API Embeddings и Reranker, а токены используются совместно всеми API Jina с одним и тем же ключом.

Используйте jina-reranker-v3.5 для текста. Это полная замена jina-reranker-v3: схема запроса остается неизменной, поэтому замена строки модели — это вся миграция. Используйте jina-reranker-m0, если ваши кандидаты — изображения или визуально насыщенные документы. Используйте jina-reranker-v2-base-multilingual, если вам нужна меньшая модель или модель, не основанная на архитектуре Qwen.

Да. Один API-ключ действителен для всех продуктов Jina AI Search Foundation, включая API Reader, Embeddings, Reranker, Classifier и Segmenter, при этом токены являются общими для всех этих продуктов.

Да, использование токенов можно отслеживать на вкладке «API Key & Billing», введя свой API-ключ, что позволит вам просматривать недавнюю историю использования и оставшиеся токены. Если вы вошли в панель управления API, эти данные также можно просмотреть на вкладке «Manage API Key».

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

Нет, наши API-ключи не имеют срока действия. Если ключ скомпрометирован, отзовите его самостоятельно в панели управления API-ключами — отзыв вступит в силу немедленно; сначала выпустите новый ключ, чтобы избежать простоя. Любой оставшийся баланс токенов останется на вашем счете, а не на отозванном ключе. Если вы не можете получить доступ к панели управления или считаете, что сам счет скомпрометирован, обратитесь в службу поддержки Elastic.

Да, вы можете перенести токены с одного премиум-ключа на другой. После входа в свою учетную 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 свойства станут навсегда непригодными для использования. Если ключ является премиум-ключом, 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 архитектура Serverless выгружает определенные модели в периоды низкого использования. Первоначальный запрос активирует или «разогревает» модель, что может занять несколько секунд. После этой первоначальной активации последующие запросы обрабатываются гораздо быстрее.

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

Для каждого ключа API действуют ограничения по количеству запросов:

Бесплатно: 100 запросов/мин, 100 тыс. TPM
Платно: 500 запросов/мин, 2 млн TPM
Премиум: 5 000 запросов/мин, 50 млн TPM

Также существует ограничение по IP-адресу — 10 000 запросов за 60 секунд. Ограничения различаются в зависимости от конечной точки; см. таблицу ограничений по количеству запросов выше для каждой конечной точки.

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 являются самообслуживаемыми и оплачиваются по мере использования с помощью ключа API Jina. Сервис Elastic Inference Service (EIS) запускает модели Jina внутри Elastic Cloud, оплата производится через вашу подписку Elastic, и вам не нужно управлять инфраструктурой. Jina On-Prem — это коммерческая лицензия, продаваемая Elastic как отдельный SKU с 10 августа 2026 года, для запуска моделей в вашей собственной управляемой локальной или изолированной инфраструктуре. По вопросам EIS и On-Prem обращайтесь в отдел продаж Elastic.

Наша модель ценообразования основана на общем количестве обработанных токенов, что позволяет пользователям гибко распределять эти токены по любому количеству предложений, предлагая экономически эффективное решение для разнообразных требований к анализу текста.

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 обрабатываются через Stripe, поддерживающий для вашего удобства различные способы оплаты, включая кредитные карты, Google Pay и PayPal.

При самостоятельной покупке токенов Stripe выставляет счет на адрес электронной почты, связанный с вашей учетной записью Stripe на момент покупки. Если вам нужен официальный заказ на покупку, согласованный контракт, документы по закупкам или консолидированная оплата, которые обрабатываются Elastic, а не Stripe, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Покупка токенов на этом сайте покрывает использование размещенных API Jina. Она не предоставляет вам лицензию на запуск весов модели в вашей собственной инфраструктуре. Для этого Elastic продает коммерческую лицензию в качестве отдельного SKU с 10 августа 2026 года по годовой цене, а не за токен. Для получения коммерческого предложения свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Покупка токенов через систему самообслуживания обрабатывается через Stripe, и счет автоматически отправляется на адрес электронной почты вашей учетной записи Stripe. Для оформления заказов на покупку, осуществления закупочных процессов или обработки объемов, превышающих возможности самообслуживания, свяжитесь с отделом продаж Elastic.

Баланс и лимиты транзакций привязаны к API-ключу, а не к учетной записи, поэтому в первую очередь следует проверить сам ключ, а не страницу учетной записи: введите его во вкладке «API-ключ и оплата» и подтвердите баланс и уровень там. Если в учетной записи хранится более одного ключа, токены привязаны к ключу, который был пополнен, и это может быть не тот ключ, который отправляет ваше приложение. Изменение уровня также может занять некоторое время после оплаты. Если после этого баланс отображается, но лимит по-прежнему остается на предыдущем уровне, обратитесь в службу поддержки.

Управление оплатой осуществляется через личный кабинет клиента, доступный по ссылке API Key & Billing. Там же можно отключить автоматическое пополнение счета и удалить сохраненные способы оплаты. Отключение автоматического пополнения прекращает списание средств в будущем, но позволяет использовать уже приобретенный баланс. Если вы также хотите удалить учетную запись и ее данные или запросить возврат средств, отправьте соответствующий запрос в службу поддержки; удаление учетной записи выполняется вручную и занимает несколько рабочих дней. После завершения вы получите письменное подтверждение.