GPU Embeddings
Semantische Suche und RAG über die SupraWorx API. 68.077 Credits/Stunde anteilig nach gemessener Laufzeit.
Semantische Suche und RAG über die SupraWorx API. 68.077 Credits/Stunde anteilig nach gemessener Laufzeit.
gr6.4xlarge · BAAI/bge-m3
68077 Credits pro Stunde dediziert · 68077 Credits pro Verarbeitungsstunde auf geteilter Kapazität
embeddings · 1,2 Credits pro Ergebnis · p95 217,904113999964 ms · 2026-10-16T11:15:14.590873+00:00
GPU-Hub öffnenFür die gewählte Sprache liegt keine Produktübersetzung vor. Angezeigt wird der vorhandene Originaltext.
Text in normalisierte Vektoren umwandeln, um Ähnlichkeitssuche und Retrieval-gestützte Anwendungen vorzubereiten.
Ein Text oder bis zu 64 Texte je Anfrage, maximal 16.000 Zeichen je Text. Ausgabe: normalisierte numerische Vektoren. Eine Suchdatenbank und die RAG-Orchestrierung sind separat einzurichten.
Bereitstellung in AWS Frankfurt über die SupraWorx API, Shortcuts, Workflows und AI Workbench. Das Modell ist BAAI/bge-m3. Generierte Ergebnisse sind vor ihrer Verwendung fachlich zu prüfen.
Stundensatz: 68.077 SupraWorx Credits. Dedizierte Bereitstellungen werden nach AWS-Laufzeit einschließlich Leerlauf abgerechnet; in geteilten Pools zählt die aktive GPU-Verarbeitungszeit. Wartezeit und Pool-Leerlauf trägt die Plattform. Der Stundensatz wird anteilig nach gemessener Zeit angewendet und auf ganze Credits aufgerundet. Die beim Start festgehaltene Rate bleibt für die Bereitstellung bestehen.
Jede nutzende Person benötigt eine gültige persönliche GPU-Hub-Lizenz in einer aktiven Organisation. Rechenleistung wird aus dem Credit-Guthaben der Organisation bezahlt. Der kostenlose Jahreszugang zu GPU-Hub enthält keine GPU-Rechenzeit.
Freigabestatus: veröffentlicht. Die konkrete Modell-, Hardware- und Runtime-Konfiguration wurde auf einer realen AWS-GPU evaluiert und freigegeben. Bereitstellungen hängen von verfügbarer AWS-Kapazität ab. Die Testmesswerte sind unten dokumentiert; eine Verfügbarkeitsgarantie wird nicht zugesagt.
AWS Frankfurt, NVIDIA L4: 10 unterschiedliche englische/deutsche Such-Tripel, jeweils zweimal geprüft: 20 von 20 Prüfungen bestanden. Gemessene p95-Anfragelatenz: 218 ms; keine Laufzeitfehler in diesen 20 Aufrufen. Die Messwerte gelten für den beschriebenen Testumfang und sind keine Latenz- oder Verfügbarkeitsgarantie. Freigegeben; Bereitstellung abhängig von verfügbarer AWS-Kapazität.
Version 1.0.0
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Angebotsart
GPU Service
KI-Aufgabe und Ergebnis
Text in normalisierte Vektoren umwandeln, um Ähnlichkeitssuche und Retrieval-gestützte Anwendungen vorzubereiten.
Für wen ist das Angebot geeignet?
Entwicklungsteams, Wissensmanagement und Verantwortliche für Suche und RAG.
Umfang und Abgrenzung
Nutzung und Abrechnung Stundensatz: 68.077 SupraWorx Credits. Dedizierte Bereitstellungen werden nach AWS-Laufzeit einschließlich Leerlauf abgerechnet; in geteilten Pools zählt die aktive GPU-Verarbeitungszeit. Wartezeit und Pool-Leerlauf trägt die Plattform. Der Stundensatz wird anteilig nach gemessener Zeit angewendet und auf ganze Credits aufgerundet. Die beim Start festgehaltene Rate bleibt für die Bereitstellung bestehen. Vor dem Start werden Credits für einen begrenzten Zeitraum reserviert. Nicht verbrauchte reservierte Credits werden nach der Abrechnung zurückgebucht. Ohne ausreichende Finanzierung wird keine neue kostenpflichtige Arbeit angenommen. Statusabfrage, Abbruch und Stoppen bleiben zugänglich. Lokale Daten dedizierter Instanzen werden bei Beendigung gelöscht; explizit gespeicherte Ergebnisse unterliegen den Aufbewahrungsregeln der jeweiligen Anwendung. Es wird kein zusätzlicher Euro-Kaufpreis für dieselbe GPU-Arbeit über einen zweiten Tarif oder einen Shortcut erhoben. Die GPU-Hub-Lizenz und benötigte Credits sind separat erforderlich. Verwenden Sie nur Eingaben, für deren Verarbeitung Sie berechtigt sind; für Sprachaufnahmen muss die erforderliche Einwilligung vorliegen. Es gelten die veröffentlichten Nutzungsbedingungen des Modellanbieters.
Anbieter:
SupraTix GmbH
Copyright:
© 2026 SupraTix GmbH
Daten und menschliche Prüfung
Aktive SupraWorx-Organisation, persönliche GPU-Hub-Lizenz, ausreichendes Organisations-Credit-Guthaben und freigegebene Bereitstellung. Nutzung mit aktuellem Browser oder berechtigtem API-Client. Endpunkte und Zugangsdaten werden serverseitig verwaltet.
Fachliche Voraussetzungen
Grundkenntnisse des gewählten KI-Anwendungsfalls. Für eigene Integrationen: JSON/HTTP-API- oder Workflow-Kenntnisse. Fachliche Prüfung von Eingaben und erzeugten Ergebnissen.
Stundensatz in Organisations-Credits
68077 Credits pro Stunde dediziert; 68077 Credits pro GPU-Verarbeitungsstunde auf geteilter Kapazität.
Zuletzt veröffentlichtes Update
1.0.0
Vom Anbieter angegebene Angebotssprachen:
Deutsch, Englisch (US)
