Qwen Text Embedding V4

Embedding
qwen/text-embedding-v4
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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
alicloudAliyun
Protocoles supportés
openai

Providers

alicloud
Tokens d'entrée
$0.072/M
Tokens de sortie
$0/M
Protocols
openai/v1/embeddings
Aliyun
Tokens d'entrée
$0.072/M
Tokens de sortie
$0/M
Protocols
openai/v1/embeddings

Exemples de code

from openai import OpenAI


client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.run/v1",
    api_key="YOUR_OFOX_API_KEY",
)


response = client.embeddings.create(
    model="qwen/text-embedding-v4",
    input="Hello, world!",
)


print(response.data[0].embedding[:5])

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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.