Hugging Face model card
対象項目: tags, gated, summary, datasets, languages, library name, pipeline tag
multi-qa-mpnet-base-dot-v1
This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 768 dimensional dense vector space and was designed for **semantic search**. It has been trained on 215M (question, answer) pairs from diverse sources. For an introduction to semantic search, have a look at: SBERT.net - Semantic Search
- コンテキスト
- 512
- 最大出力
- 不明
- 入力
- $0.005
- 出力
- $0.00
推奨用途
このデータでの強み
- 512-token context window
- text input
- 11 supported API parameters listed
制限と注意点
- Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
機能
モデル固有の事実
モデル- 推論
- 不明
- オープンウェイト
- 不明
プロバイダーエンドポイントの事実
プロバイダーエンドポイント- ツール呼び出し
- 非対応
- 構造化出力
- 対応
- ストリーミング
- 不明
- プロンプトキャッシュ
- 不明
- バッチ
- 不明
- ファインチューニング
- 不明
multi-qa-mpnet-base-dot-v1 プロバイダー価格
プロバイダーエンドポイント: sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1
- 入力
- $0.005 100万トークンあたり
- 出力
- $0.00 100万トークンあたり
- キャッシュ入力
- 不明 100万トークンあたり
- 画像出力
- 不明 100万トークンあたり
出典と確認
Official model documentation
対象項目: model identity
OpenRouter Models API
対象項目: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters
よくある質問
回答は、上記と同じ出典付きのモデル情報とプロバイダー情報から生成されています。
multi-qa-mpnet-base-dot-v1はSentence Transformersが提供するOtherファミリーのAIモデルです。掲載コンテキスト長は512です。
仕様と価格はプロバイダーや時期により変わる場合があります。本番利用前に出典と確認日をご確認ください。