Rerank·cohere

Rerank 3.5

cohere/rerank-v3-5

1 provider · cheapest €0.00/M via Amazon Bedrock

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operationaltext

01·01

Overview

Modell-Beschreibung und Capability-Matrix.

About this model

Keine Beschreibung verfügbar. Modelle werden über das Gateway-Catalog gepflegt und automatisch synchronisiert.

Capabilities matrix

streaming—

tools—

json—

vision—

reasoning—

embedding—

02·02

Providers

1 EU-Provider mit Pricing, Throughput, Latency und Uptime — sortierbar. Pin-Button kopiert den X-CleverRouter-Provider-Header.

	Provider Model ID	Context	ZDR						Pin
Amazon Bedrock	cohere.rerank-v3-5:0	eu-central-1	opt-in	€2.00	€0.00	—	—	99.99%

Pin kopiert X-CleverRouter-Provider-Header. Setze ihn an deinen Request, um Routing zu fixieren.

03·03

Code samples

Drop-in OpenAI-kompatibel — drehe an System-Prompt, Temperatur, Max-Tokens und Streaming, die Snippets aktualisieren sich live.

Query

use-rerank-v3-5.ts

curl https://cleverouter.eu/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer $CLEVERROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "cohere/rerank-v3-5",
  "query": "best vector database for production",
  "documents": [
    "pgvector is great",
    "Pinecone scales well",
    "Weaviate is open source"
  ],
  "top_n": 3
}'

04·04

Performance

Throughput, TTFT, E2E-Latency und Tool-Error-Rate — pro Provider, p50 über 24h.

No performance data for this model yet. Once the first requests roll through, p50/p95 latency, throughput and error rate per provider will appear here.

Amazon Bedrock

eu-central-1

Throughput

—tok/s

p50 · 24h

TTFT

—ms

p50 · 24h

E2E Latency

—s

p50 · 24h

Tool Err Rate

—%

last 7d

Source · Aggregiert aus der requests Tabelle, letzte 24 h. p50/p95 via Postgres-Native PERCENTILE_CONT.

05·05

Uptime

30-Tage-Heatmap pro Provider, aggregierte Verfügbarkeit und Incident-Historie.

Aggregated uptime

99.99%

Last 30 days · all providers combined

≥ 99 %95–99 %< 95 %no data

Amazon Bedrock

eu-central-1

99.99%

last 30 days

Recent incidents · last 30 days

Keine Incidents in den letzten 30 Tagen.

06·06

Apps & use cases

What you can typically build with Rerank rerank models — ready-made snippets to get you started.

RAG re-ranking

Top-50 aus Vector-Search auf Top-10 verfeinern — der Rerank-Score ist semantisch praeziser als reine Cosine-Similarity.

const reranked = await client.rerank.create({
  model: 'cohere/rerank-v3-5',
  query: userQuery,
  documents: candidates,
  top_n: 10,
});

Search relevance boost
Reihenfolge von Suchergebnissen aus Elasticsearch oder Algolia per LLM-Rerank verfeinern.