all-mpnet-base-v2 - API لـمصر، بالجنيه المصري
مباشرA sentence transformation model that has been trained on a wide range of datasets, including but not limited to S2ORC, WikiAnwers, PAQ, Stack Exchange, and Yahoo! Answers. Our model can be used for various NLP tasks such as clustering, sentiment analysis, and question answering.
Modality
Embedding
Context window
512 Tokens
المنطقة
US
Weights
Weights مفتوحة
منشور
14 يوليو 2026
الأسعار
Input
0.29
ج.م لكل 1M Tokens
Output
—
ج.م لكل 1M Tokens
مثال على التكلفة الشهرية
14.7 ج.م
تقدير توضيحي: 50M Input tokens و15M Output tokens شهريًا وفق أسعار هذا الـ Model في الكتالوج.
استخدمه عبر واجهة API
يعمل all-mpnet-base-v2 مع أي SDK متوافقة مع OpenAI: وجّه الـ Base URL إلى https://backend.sovereigneg.com/v1 واستخدم مفتاح API الخاص بك من SovereignEG.
تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي
POST /v1/embeddings — متوافق مع OpenAI: استخدم seg-sdk الخاص بنا، أو أي OpenAI SDK كبديل مباشر.
from seg import SEG # pip install seg-sdk
client = SEG(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.embeddings.create(
model="all-mpnet-base-v2",
input="The food was delicious and the waiter...",
encoding_format="float",
)
vector = response.data[0].embedding
print(f"dim={len(vector)}, first 8 dims: {vector[:8]}")from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://backend.sovereigneg.com/v1",
api_key="YOUR_API_KEY",
)
response = client.embeddings.create(
model="all-mpnet-base-v2",
input="The food was delicious and the waiter...",
encoding_format="float",
)
vector = response.data[0].embedding
print(f"dim={len(vector)}, first 8 dims: {vector[:8]}")import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://backend.sovereigneg.com/v1",
apiKey: "YOUR_API_KEY",
})
const response = await client.embeddings.create({
model: "all-mpnet-base-v2",
input: "The food was delicious and the waiter...",
encoding_format: "float",
})
const vector = response.data[0].embedding
console.log(`dim=${vector.length}, first 8 dims:`, vector.slice(0, 8))curl https://backend.sovereigneg.com/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "all-mpnet-base-v2",
"input": "The food was delicious and the waiter...",
"encoding_format": "float"
}'الأسئلة الشائعة
كم تكلفة all-mpnet-base-v2؟
0.29 ج.م لكل 1M من Input tokens. يُحتسب الاستخدام لكل Token بالجنيه المصري، بلا أي التزام بحد أدنى.
ما حجم الـ Context window في all-mpnet-base-v2؟
يدعم all-mpnet-base-v2 Context window بحجم 512 Tokens (512).
أين يُستضاف all-mpnet-base-v2؟
يُخدَم all-mpnet-base-v2 من US (مستضاف في الولايات المتحدة).
هل all-mpnet-base-v2 Model بـ Weights مفتوحة؟
نعم، all-mpnet-base-v2 هو Model بـ Weights مفتوحة. وتستدعيه عبر واجهة API من SovereignEG مثل أي Model آخر في الكتالوج، مع محاسبة لكل Token بالجنيه المصري.
كيف أستخدم all-mpnet-base-v2 عبر واجهة API؟
all-mpnet-base-v2 متاح عبر واجهة API من SovereignEG المتوافقة مع OpenAI: وجّه الـ Base URL في الـ SDK لديك إلى https://backend.sovereigneg.com/v1، واستدعِ Endpoint /v1/embeddings مع Model ID all-mpnet-base-v2 ومفتاح API الخاص بك.
Models ذات صلة
عرض كل الـ Models ←all-minilm-l12-v2
SBERT · Embedding · Context 512
0.29 ج.م / 1M Input tokens
all-minilm-l6-v2
SBERT · Embedding · Context 512
0.29 ج.م / 1M Input tokens
clip-vit-b-32
SBERT · Embedding · Context 77
0.29 ج.م / 1M Input tokens
clip-vit-b-32-multilingual-v1
SBERT · Embedding · Context 512
0.29 ج.م / 1M Input tokens