THE AI MODEL DIRECTORY ここからモデルを探す

あなたに合う AIモデルを。

言語から画像、オープンウェイトからAPIまで。能力と実際の費用を比較。
次のアイデアに合うAIを見つけましょう。

人気の検索

84,737 件のモデル13040 社の提供元・公開者45 件の機能分類465件の比較可能な料金・30件の公開評価

Tテキスト生成 ▧画像生成 ▷動画生成 ⌘コード生成 ◖音声合成 ♫音楽生成 ⬡3Dモデリング ▤文書分析

DISCOVER & COMPARE

AIモデルを探す 3

提供元入力出力ライセンス

注目のモデルを見つける

bge-micro

TaylorAI

This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. It is distilled from bge-small-en-v1.5, with 1/4 the non-embedding parameters. It has 1/2 the parameters of the smallest commonly-used embedding model, all-MiniLM-L6-v2, with similar performance. Without sentence-transformers, you can use the model like this: First, you pass your input through the transformer model, then you have to apply the right pooling-operation on-top of the contextualized word embeddings. For an automated evaluation of this model, see the *Sentence Embeddings Benchmark*: https://seb.sbert.net

翻訳待ち・原文を表示

埋め込みと類似度

入力テキスト→ 出力埋め込み

料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認

詳細を見る ↗

比較に追加出典・文書 ↗

bge-micro-v2

TaylorAI

This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Distilled in a 2-step training process (bge-micro was step 1) from `BAAI/bge-small-en-v1.5`. Using this model becomes easy when you have sentence-transformers installed:

翻訳待ち・原文を表示

埋め込みと類似度

入力テキスト→ 出力埋め込み

料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認

詳細を見る ↗

比較に追加出典・文書 ↗

gte-tiny

TaylorAI

This is a sentence-transformers model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. It is distilled from `thenlper/gte-small`, with comparable (slightly worse) performance at around half the size. Without sentence-transformers, you can use the model like this: First, you pass your input through the transformer model, then you have to apply the right pooling-operation on-top of the contextualized word embeddings. For an automated evaluation of this model, see the *Sentence Embeddings Benchmark*: https://seb.sbert.net

翻訳待ち・原文を表示

埋め込みと類似度

入力テキスト→ 出力埋め込み

料金未確認マルチモーダル・チャネル料金は個別に確認

詳細を見る ↗

比較に追加出典・文書 ↗

COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

コスト分析

月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較

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。

MODEL HANDBOOK

モデルを理解して選ぶ

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。

あなたに合う AIモデルを。

AIモデルを探す 3

bge-micro

bge-micro-v2

gte-tiny

該当するモデルがありません

モデル選びに、費用の視点も。

モデルを理解して選ぶ

ニュースで知り、ツールで効率化、モデルで可能性を。