Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.

Это эмбеддинг-модель от sentence-transformers: она превращает текст в числовой вектор, по которому можно измерять смысловую близость фрагментов. Подходит для семантического поиска, RAG-поиска по базе знаний, кластеризации обращений, дедупликации и поиска парафразов. Генерацию текста она не выполняет.

На выходе вы получаете не текст, а массив чисел фиксированной размерности — компактный вектор, который удобно хранить и индексировать в Qdrant, pgvector, FAISS или другом векторном хранилище. Окно входа — 512 токенов, поэтому длинные документы заранее режьте на чанки.

Режим пошаговых рассуждений в наших данных у модели не отмечен, и по своей задаче он ей не нужен: запрос кодируется в вектор за один проход. Если нужна цепочка рассуждений, подключите в том же окне BotHub рассуждающую текстовую модель.

Вызов функций и структурированный вывод в наших данных у неё не отмечены. При этом ответ API приходит стандартной JSON-структурой с массивом эмбеддингов, так что встроить модель в пайплайн просто: используется единый OpenAI-совместимый эндпоинт BotHub.

Приём других модальностей, кроме текста, в наших данных не отмечен — векторизуйте текстовые фрагменты. Если проекту нужны изображения или аудио, в BotHub доступны профильные модели, и переключиться на них можно без переписывания интеграции, по тому же API-ключу.

Данных о языковом покрытии именно этой версии мы не публикуем, поэтому качество на русскоязычном корпусе стоит проверить самостоятельно: прогоните свою выборку и сравните метрики поиска с другой эмбеддинг-моделью. В BotHub вы платите по факту за токены, без подписки.