Embed 5 Pro — это уровень более высокой точности семейства мультимодальных моделей внедрения Cohere Embed 5 (около 2,4 млрд параметров). Он встраивает текст, изображения, а также чередующийся текстовый и графический контент в единое векторное пространство и подходит для поиска и RAG по длинным или предметно-ориентированным документам, визуального поиска и поиска документов, а также многоязычного семантического поиска на более чем 100 языках. Он разделяет пространство для встраивания с Embed 5 Fast, поэтому общепринятым шаблоном является индексирование корпуса с помощью Pro и встраивание запросов с помощью Fast. Выходные размеры можно выбрать от 256 до 2048, а input_type по умолчанию имеет значение search_document, если не установлено.
Модальности
Цена (ввод)за 1M токенов ввода
Эмбеддингот13,06 ₽/M
Контекст128K
Релиз3 нояб. 2026 г.
Доступные площадки
Модель доступна на этих площадках.
Вы можете выбрать конкретную площадку, провайдера, обеспечивающего доступ к ней, либо воспользоваться нашими типовыми правилами маршрутизации.
| Площадка | Провайдер | Вход |
|---|---|---|
| cohere n/a | ru_openrouter | 13,06 ₽/M |
| bothub n/a | bothub | 14,66 ₽/M |
Бенчмарки
Для этой модели пока нет опубликованных результатов бенчмарков.
Быстрый старт
Готовый код для вызова модели. API совместим с OpenAI: укажите base_url LLM Mart. В примере уже подставлен slug: cohere/embed-5-pro.
curl -s "https://llmmart.ru/api/v1/embeddings" \
-H "Authorization: Bearer $LLM_ROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "cohere/embed-5-pro",
"input": "Привет!"
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-...", # API-ключ из личного кабинета
base_url="https://llmmart.ru/api/v1",
)
response = client.embeddings.create(
model="cohere/embed-5-pro",
input="Привет!",
)
print(len(response.data[0].embedding))import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.LLM_ROUTER_API_KEY,
baseURL: "https://llmmart.ru/api/v1",
});
const response = await client.embeddings.create({
model: "cohere/embed-5-pro",
input: "Привет!",
});
console.log(response.data[0]?.embedding.length);Нужен API-ключ организации — создайте ключ в личном кабинете или см. инструкцию. Подробнее: первый запрос к модели и примеры SDK.