bge-base-en-v1.5 - API لـمصر، بالجنيه المصري
مباشرBGE embedding is a general Embedding Model. It is pre-trained using retromae and trained on large-scale pair data using contrastive learning. Note that the goal of pre-training is to reconstruct the text, and the pre-trained model cannot be used for similarity calculation directly, it needs to be fine-tuned
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 bge-base-en-v1.5 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="bge-base-en-v1.5",
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="bge-base-en-v1.5",
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: "bge-base-en-v1.5",
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": "bge-base-en-v1.5",
"input": "The food was delicious and the waiter...",
"encoding_format": "float"
}'الأسئلة الشائعة
كم تكلفة bge-base-en-v1.5؟
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 bge-base-en-v1.5؟
يدعم bge-base-en-v1.5 Context window بحجم 512 Tokens (512).
أين يُستضاف bge-base-en-v1.5؟
يُخدَم bge-base-en-v1.5 من US (مستضاف في الولايات المتحدة).
هل bge-base-en-v1.5 Model بـ Weights مفتوحة؟
نعم، bge-base-en-v1.5 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 bge-base-en-v1.5 عبر واجهة API؟
bge-base-en-v1.5 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 bge-base-en-v1.5 ومفتاح API الخاص بك.