• Actif
  • Embeddings
  • Entrées texte

E5-Large-v2 : prix, contexte et alternatives

Mise à jour le 25 septembre 2026Source : OpenRouterIntfloat

Entrée
0,01 $par million de tokens
Contexte
512tokens
Sortie max
460tokens
Disponible
18/11/2025via API

En bref

E5-Large-v2 est un modèle d'embeddings édité par Intfloat, disponible depuis le 18 novembre 2025. Il transforme du texte en vecteurs (embeddings) avec une fenêtre de contexte de 512 tokens et une sortie maximale de 460 tokens. Selon la description publiée, il projette des phrases et documents anglais dans un espace vectoriel dense de 1024 dimensions pour la recherche sémantique. Le tarif est de 0,01 $ par million de tokens en entrée. Un dépôt Hugging Face est référencé.

Concurrents directs

Le radar a identifié automatiquement des modèles similaires basés sur le type, la date de sortie et le prix.

ModèleDisponibleEntréeSortieContexte1 000 requêtesTest vidéo
E5-Large-v218/11/20250,01 $non publié512non publiénon
bge-large-en-v1.518/11/20250,01 $non publié512non publiénon
bge-m318/11/20250,01 $non publié8 194non publiénon
Multilingual-E5-Large18/11/20250,01 $non publié512non publiénon
GTE-Large18/11/20250,01 $non publié512non publiénon
Qwen3 Embedding 8B28/10/20250,01 $non publié32 768non publiénon

Sélection automatique : même type de modèle, sorti à 90 jours près, prix d'entrée dans un rapport de 1 à 3. Prix en dollars par million de tokens, tels que publiés. La barre compare le coût de 1 000 requêtes au plus élevé du tableau.

Fiche complète

Éditeur
Intfloat
Famille
Intfloat
Type
Embeddings
Identifiant API
intfloat/e5-large-v2
Entrées
texte
Sorties
vecteurs
Entrée
0,01 $ par million de tokens
Contexte
512 tokens
Sortie maximale
460 tokens
Fonctions
aucune déclarée par la source
Dépôt Hugging Face
intfloat/e5-large-v2
Coupure des connaissances
non communiquée
Statut
Actif

Ce qu'on sait

  • Modalités, date de disponibilité et identifiant d'API (OpenRouter)
  • Prix publiés et leur unité (OpenRouter)
  • Fenêtre de contexte (OpenRouter)

Ce qu'on ne sait pas encore

  • Date de coupure des connaissances : non communiquée
  • Nombre de paramètres : non publié par la source
  • Scores de benchmark : le radar n'en affiche aucun sans source primaire

Pour aller plus loin

Chronologie Intfloat (embeddings)

  1. E5-Base-v218/11/2025
  2. E5-Large-v218/11/2025
  3. Multilingual-E5-Large18/11/2025

Famille Intfloat

E5-Large-v2 appartient à la gamme Intfloat, une famille de modèles dédiés aux embeddings.

Tous les modèles Intfloat (3)

Comprendre

Utiliser

Suis chaque sortie dans le Radar IA

Crée ton compte gratuit sur LE SAS. Une fois ton démarrage terminé, tu accèdes au Radar IA, aux espaces ouverts de la communauté et à une sélection de cours gratuits.

Créer mon compte gratuit

Questions fréquentes

Quelles sont les capacités d'entrée et de sortie de E5-Large-v2 ?

E5-Large-v2 accepte uniquement du texte en entrée et produit des vecteurs (embeddings) en sortie. Sa fenêtre de contexte est limitée à 512 tokens, tandis que la longueur maximale de la sortie est fixée à 460 tokens.

Combien coûte l'utilisation de E5-Large-v2 ?

Le prix publié par la source est de 0,01 $ par million de tokens en entrée. Aucune information sur un coût de sortie n'est communiquée à la date de vérification.

Quelle est la finalité de E5-Large-v2 selon son éditeur ?

Selon la description publiée, E5-Large-v2 mappe des phrases, paragraphes et documents anglais vers un espace vectoriel dense de 1024 dimensions. Il est optimisé pour la récupération, la recherche sémantique, le reranking et le calcul de similarité.