Qwen Text Embedding V4 est le dernier modèle d'embeddings textuels d'Alibaba, servi via Dashscope et produisant des vecteurs à 1024 dimensions avec une précision améliorée. Il est conçu pour la recherche sémantique et la recherche d'information, les pipelines RAG, le clustering, la classification et la comparaison de similarité. Contexte d'entrée : jusqu'à 8K tokens par requête, de quoi traiter de longs passages sans découpage excessif. Accessible via le protocole compatible OpenAI.
Fenêtre de contexte
8K
Tokens de sortie max
0
Publié
2025-01-01
Fournisseurs disponibles
Aliyun
Protocoles supportés
openai
Providers
Aliyun
Tokens d'entrée
$0.072/M
Tokens de sortie
$0/M
Protocols
openai
/v1/embeddingsExemples de code
from openai import OpenAIclient = OpenAI(base_url="https://api.ofox.io/v1",api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",)response = client.embeddings.create(model="bailian/text-embedding-v4",input="Hello, world!",)print(response.data[0].embedding[:5])
Modèles associés
Questions fréquentes
Qwen Text Embedding V4 sur Ofox.ai coûte $0.072/M par million de tokens d'entrée et $0 par million de tokens de sortie. Paiement à l'usage, sans frais mensuels.
Qwen Text Embedding V4 supporte une fenêtre de contexte de 8K tokens avec un maximum de 0 tokens en sortie, permettant de traiter de longs documents et de maintenir des conversations prolongées.
Configurez simplement votre URL de base sur https://api.ofox.io/v1 et utilisez votre clé API Ofox. L'API est compatible OpenAI — changez simplement l'URL de base et la clé API dans votre code existant.