О модели#
GTE Base - компактная модель эмбеддингов для текста. Возвращает вектор размерностью 768 и подходит для семантического поиска, RAG, кластеризации и поиска дубликатов. За счет небольшого контекста и низкой цены удобна для массовой векторизации коротких фрагментов.
Характеристики#
Параметр | Значение |
|---|---|
Контекстное окно | 512 токенов |
Размерность вектора | 768 |
Мультимодальность | Вход: текст; выход: вектор |
Стоимость#
Тип входа | Цена за 1M токенов |
|---|---|
Текст | 0,5 руб |
Оплата списывается с баланса DS Lab в DS-коинах. 1 DS-коин = 1 ₽.
API#
1. Создайте API-ключ на странице dslab.tech/api/keys
2. Используйте https://api.dslab.tech/v1 как base_url в любом OpenAI-совместимом SDK. Модель: gte-base.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.dslab.tech/v1",
api_key="YOUR_DSLAB_API_KEY",
)
response = client.embeddings.create(
model="gte-base",
input="Векторное представление текста",
)
print(len(response.data[0].embedding))Эндпоинт#
Преобразует текст в векторное представление.
POST https://api.dslab.tech/v1/embeddings
Поле | Значение |
|---|---|
Authorization | Bearer $DSLAB_API_KEY |
Content-Type | application/json |
Model | gte-base |
Ответ | data[].embedding, usage.prompt_tokens |
Параметры#
Параметр | Тип | Значения | Описание |
|---|---|---|---|
input | string | array | - | Текст или список текстов для векторизации |
encoding_format | string | float, base64 | Формат вектора в ответе: список чисел или строка base64 |
Модель возвращает вектор фиксированной размерности 768. Размерность через API не настраивается.
