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SPLADE (Sparse Lexical AnD Expansion) model fine-tuned for **Portuguese** text retrieval. Based on BERTimbau and trained on Portuguese question-answering datasets. SPLADE is a neural retrieval model that learns to expand queries and documents with contextually relevant terms while maintaining sparsity. Unlike dense retrievers, SPLADE produces sparse vectors (typically ~99% sparse) that are: - **Interpretable**: Each dimension corresponds to a vocabulary token - **Efficient**: Can use inverted indexes for fast retrieval - **Effective**: Combines lexical matching with semantic expansion - **Base Model**: `neuralmind/bert-base-portuguese-cased` (BERTimbau) - **Vocabulary Size**: 29,794 tokens (Portuguese-optimized) - **Training Iterations**: 150,000 - **Final Training Loss**: 0.000047 - **Sparsity**: ~99.5% (100-150 active dimensions per vector) - **Max Sequence Length**: 256 tokens

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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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