Перейти к содержанию

← Cohere

LLM-модели / Cohere

Cohere Rerank 4 Fast - что умеет, контекст, цена и аналоги

Модель для ранжирования результатов поиска и RAG-систем от компании Cohere.

Cohere Контекст 33K Вход: текст Бесплатно

Что это

Rerank 4 Fast - это специализированная модель для реранкинга (переранжирования) текстовых данных, разработанная компанией Cohere. Она предназначена для повышения релевантности информации в поисковых системах и RAG-приложениях. Модель поддерживает более 100 языков, включая русский.

Что умеет

Модель сильна в задачах семантического поиска и улучшения качества ответов в RAG-цепочках. Она эффективно сортирует документы по релевантности запросу, что напрямую влияет на точность поиска и генеративных систем. Отличается высокой скоростью работы и большим контекстным окном.

Кому подходит

Подходит разработчикам, создающим поисковые системы, чат-ботов с RAG и любые приложения, где требуется интеллектуальное ранжирование текстовых данных.

Характеристики

Параметр Значение
Провайдер Cohere
Контекст 32 768 токенов
Вход текст
Выход rerank
Цена входа -
Цена выхода -
Вызов инструментов (tools) нет
Режим рассуждения нет
Появилась Апрель 2026
Обновлено 11 июн 2026

Где запустить: провайдеры

Модель раздаётся через 1 провайдер. Контекст, цены за 1М токенов и аптайм по провайдерам:

Провайдер Контекст Макс. вывод Вход $/1М Выход $/1М Аптайм
Cohere 33K - - - 100.0%

Доступ из России

Из России модель доступна через агрегаторы вроде OpenRouter (ID: cohere/rerank-4-fast). Оплата возможна международными картами, выпущенными за пределами РФ, либо через криптовалюту на некоторых платформах.

Похожие модели

bge-reranker-v2-m3 · jina-reranker-v2-base-multilingual · cohere/rerank-v3.5

Открыть на OpenRouter

Попробуйте ENGRAM на своих данных

Нейросеть на ваших встречах, документах и переписке: отвечает со ссылкой на источник. Это ваша вторая память на базе ИИ. Данные хранятся в России, старт бесплатный.

Зарегистрироваться бесплатно
Обучаем команды работе с нейросетями под ваши процессы. Узнать о корпоративном обучении