LLMTR / llmtr/embeddingmagibu-200m

EmbeddingMagibu 200M - LLMTR üzerinden erişim

EmbeddingMagibu 200M, Türkçe metin için eğitilmiş ve Türkiye'de barındırılan bir embedding modelidir; metni semantik arama, RAG, benzerlik ve kümeleme için normalize edilmiş 768 boyutlu bir vektöre çevirir. Metin başına en fazla 8.192 token, istek başına en fazla 256 metin ve toplam 16.384 token kabul eder. Dokümanları `prompt_name: "document"`, arama sorgularını `prompt_name: "query"` ile gönderin; iki metni karşılaştırırken iki tarafta da `"STS"` kullanın. `dimensions` ile 768 yerine 512, 256 veya 128 boyut seçilebilir. Bir indeksi tek bir modelle ve aynı ayarlarla oluşturun; başka bir modelin vektörleriyle karıştırmayın.

Teknik özellikler

Canonical ID	`llmtr/embeddingmagibu-200m`
Sağlayıcı	LLMTR
Context penceresi	8.192 tokens
Operasyonlar	EMBEDDINGS
Modaliteler	text, embedding

Fiyatlandırma

Kredi yüklemede %8 platform marjı uygulanır; model kullanım fiyatları ayrıca yükseltilmez.

Operation	Metric	Unit	Price
EMBEDDINGS	INPUT_TEXT	PER_1M_TOKENS	$0.010000

Örnek kullanım

Mevcut OpenAI SDK akışında yalnızca base URL ve model kimliğini değiştirirsiniz.

curl https://llmtr.com/v1/chat/completions   -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"model":"llmtr/embeddingmagibu-200m","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Bu model hakkında rehberler

400 Bad Request: embeddinggemma does not support chat hatası - EmbeddingGemma metni sayısal vektörlere dönüştürür, sohbet yanıtı üretmez. Ollama'da POST /api/embed, LLMTR'de POST https://llmtr.com/v1/embeddings kullanın; batch input dizisindeki her metin için 768 sayıdan oluşan bir vektör alırsınız.

İlgili modeller

Gemma 4 llmtr/gemma-4
Qwen 3.6 35B-A3B llmtr/qwen3-6-35b
Qwen 3.8 27B llmtr/qwen3-8-27b
Trendyol Asure 12B llmtr/trendyol-asure-12b
Magibu 11B v8 llmtr/magibu-11b-v8
Muse Glimmer 30B (Türkiye) llmtr/muse-glimmer-30b-tr
Leyla llmtr/leyla
Qwen 3.5 4B llmtr/qwen3-5-4b