Inference Embeddings Rerank Images Speech Guard
EN DE IT

Embeddings IA,
hechos para Europa.

Sede en Alemania 100% residencia de datos en la UE

Turn text into vector embeddings on European GPUs.
Power semantic search, RAG, and classification
without your data leaving the EU.

Crear cuenta gratuita 100K tokens/mes gratis
// modelos + precios

Modelos de Embedding

Ejecutamos la familia Qwen3 Embedding, los modelos #1 en el ranking multilingüe MTEB. Pesos completamente abiertos, 100+ idiomas soportados, hasta 32K de longitud de contexto. Dimensiones de salida flexibles for any use case.

Todos los modelos funcionan en chips Blackwell modernos o más recientes para un rendimiento ideal. Precios por millón de tokens. Plan gratuito incluido en todos los modelos.

Qwen Qwen
64.3
Qwen3-Embedding-0.6B
Fast, lightweight embeddings. Ideal for high-throughput workloads.
Input: 0,02 € / 1M tokens Próximamente
Parameters0.6B
Context32K tokens
Dimensionsup to 1024
Languages100+
Qwen3-Embd-0.6B
64.3
text-embd-3-lg
58.9
Cohere multi v3
61.1
Gemini Embedding
68.4
69.5
Qwen3-Embedding-4B
Balanced performance and efficiency. Great for production RAG.
Input: 0,06 € / 1M tokens Próximamente
Parameters4B
Context32K tokens
Dimensionsup to 2560
Languages100+
Qwen3-Embd-4B
69.5
text-embd-3-lg
58.9
Cohere multi v3
61.1
Gemini Embedding
68.4
70.6
Qwen3-Embedding-8B
#1 on MTEB multilingual. Maximum quality for critical retrieval.
Input: 0,10 € / 1M tokens Próximamente
Parameters8B
Context32K tokens
Dimensionsup to 4096
Languages100+
Qwen3-Embd-8B
70.6
text-embd-3-lg
58.9
Cohere multi v3
61.1
Gemini Embedding
68.4
Plan gratuito
100K tokens/mes Todos los modelos 10 req/min Sin tarjeta de crédito
// qué puede construir

Casos de uso

Text embeddings are the foundation of modern AI applications. Generate vector representations of text for a wide range of tasks.

Semantic Search
Find relevant documents by meaning, not just keywords. Build search that understands intent across 100+ languages.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Ground your LLM responses in your own data. Embed documents, retrieve context, generate accurate answers.
Classification & Clustering
Categorize support tickets, group similar content, detect duplicates. Let embeddings do the heavy lifting.
Multilingual Matching
Match content across languages without translation. Ideal for European businesses operating in multiple markets.
// para equipos que necesitan más
¿Necesita más? El plan Business cubre todos los productos Nodion.ai: Inference, Embeddings y más. 500 €/month, 50M tokens, dedicated GPU capacity, 99.5% SLA.
Ver plan Business →
// primeros pasos

Documentación API

The Embeddings API is fully compatible with the OpenAI Embeddings API. Point any OpenAI SDK at our base URL and start generating embeddings.

# Base URL
https://api.nodion.ai/v1
# Example: curl
curl https://api.nodion.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $NODION_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-embedding-0.6b",
    "input": "Sovereign AI infrastructure for Europe"
  }'

Supports: /v1/embeddings, /v1/models. Flexible output dimensions via the dimensions parameter.

// por qué es importante
GDPR nativo. No es una casilla de cumplimiento, es cómo está construida la infraestructura. Ningún dato sale de la UE. Sin transferencias transatlánticas. Sin riesgos de decisiones de adecuación.
Energía verde nórdica. Clústeres GPU en Suecia y Finlandia funcionan con energía renovable. El clima frío significa refrigeración natural, menos desperdicio energético, menor huella.
Sin dependencia de EE.UU. Empresa alemana. Servidores en la UE. Modelos open source. Soberanía total sin dependencia de hyperscalers.
Solo open source. Cada modelo que servimos es completamente abierto. Puede inspeccionar los pesos, entender la arquitectura y auditar los resultados.
OpenAI-compatible API. Drop-in replacement. Change your base URL and you're running on sovereign European infrastructure.

¿Listo para empezar?

100K tokens gratuitos al mes. Sin tarjeta de crédito. All models incluidos.

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