Qwen Text Embedding v3 API

CN Alibaba Qwen | publié 2024-09

Qwen Text Embedding v3 est le modèle d'embedding multilingue d'Alibaba TongyiLab, produisant des vecteurs à 1024 dimensions avec des performances solides sur MTEB dans plus de 100 langues. Il prend en charge jusqu'à 8K tokens d'entrée, ce qui le rend particulièrement adapté à la récupération de longs documents et au RAG cross-lingue, là où les modèles occidentaux sont moins performants sur les langues asiatiques.

Embeddings

Tarifs (officiel, par 1M tokens)

Entrée

$0.07/M

Sortie

$0.00/M

Spécifications

Fenêtre de contexte8.192K tokens Modalités d'entréeTexte StreamingOui APICompatible OpenAI

Comment utiliser Qwen Text Embedding v3

Remplacement direct d'OpenAI. Changez base_url et modèle.

# Python - pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://meshtok.com/v1",
    api_key="sk-your-MeshTok-key",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="ali/text-embedding-v3",
    messages=[{"role":"user","content":"Hello!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

# cURL
curl https://meshtok.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-MeshTok-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"ali/text-embedding-v3","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'