Qwen3 Embedding 0.6b

Цена

Векторизация · вход

8,61 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Qwen3-Embedding-0.6B строит векторные представления для поиска по тексту и коду, классификации и группировки документов. Семейство поддерживает более 100 языков и инструкции для конкретной задачи. Официальная таблица указывает контекст 32K и размерность 1024; предусмотрено сокращение вектора с помощью Matryoshka Representation Learning.

Релиз

3 июня 2025 г.

Характеристики

Тип модели

Векторизация

Вход модели

Текст

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели

Векторизация

Форматы результата, которые создаёт модель.

Операции

Векторизация

Контрольные показатели

Для этой версии модели оценок пока нет.

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "alibaba/qwen3-embedding-0.6b",
  "input": [
    "Текст для поиска"
  ],
  "encoding_format": "float"
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/embeddings", payload))

Похожие модели

Загружаем похожие модели…