Alibaba Cloud: Qwen3.7-Text-Rerank
qwen3.7-text-rerank- Entrada / Salida
- $0.0735 / $0.00
- Contexto
- 120K
- Modalidades
- Reclasificación
Sobre Qwen3.7-Text-Rerank
Qwen3.7-Text-Rerank es el reranker de solo texto de Alibaba. Evalúa cada documento candidato frente a una consulta y los devuelve reordenados, de modo que un sistema de búsqueda o RAG pueda pasar solo los pasajes más relevantes. Cubre 201 idiomas y dialectos y admite muchos documentos por solicitud, permitiendo elementos largos. Es la opción ideal para la recuperación de texto; Qwen3-VL-Rerank es la indicada para candidatos de imagen y video.
Puntos fuertes
- Reordena los pasajes recuperados según su relevancia para la consulta antes de que lleguen a un modelo de respuesta.
- Admite 201 idiomas y dialectos, un rango muy amplio para la búsqueda multilingüe.
- Acepta hasta 500 documentos por solicitud, suficiente para reordenar una lista corta inicial amplia.
- Los elementos individuales pueden ser largos, lo que se adapta a párrafos y artículos completos.
Cuándo buscar otra opción
- Solo lee texto; las imágenes y el video requieren Qwen3-VL-Rerank.
- No recupera nada: usted debe proporcionar los documentos candidatos desde su propia búsqueda.
- Devuelve puntuaciones y un orden, no respuestas generadas ni citas.
Primeros pasos
Crear clave API
Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.
Envía tu primera solicitud
Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.
ReclasificaciónEndpoint de TokenLabPOST/v1/rerankcurl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/rerank" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "operation": "rerank", "model": "qwen3.7-text-rerank", "query": "What is the capital of France?", "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ] }'
Parámetros
Reclasificación
| Parámetro | Valores y límites | Predeterminado | Notas |
|---|---|---|---|
documents | Entradas: ≥ 1, ≤ 1000 | No especificado | Each document is limited to 100000 characters. Total document text is limited to 2000000 characters. |
query | No especificado | No especificado | Required non-empty text with at most 32000 characters. |
top_n | ≥ 1 | No especificado | Positive integer. A public upper bound and uniform omitted-field result count are not verified. |
Ranks text documents against a text query.
Precios
El precio Verified se aplica a Verified, que cuesta menos en la mayoría de los modelos. El precio Official es el precio publicado por el fabricante del modelo y se aplica a la ruta Official, más fiable. Auto factura la ruta que completa la solicitud.
Precios
Por 1M Token- Precio Verified
- —
- Precio Official
- Entrada$0.0735Por 1M TokenSalida$0.00Por 1M Token
| Precio OfficialPor 1M Token | Precio VerifiedPor 1M Token | Descuento | |
|---|---|---|---|
| Entrada | $0.0735 | — | — |
| Salida | $0.00 | — | — |
Uso y actividad
La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.
Uso y disponibilidad
Últimas 24 horas- Solicitudes
- Tasa de éxito
- Latencia P95
- Total de tokens
Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.
Abrir en Console
Abre Qwen3.7-Text-Rerank en Console con un prompt listo para editar o enviar.
Ayúdame a probar qwen3.7-text-rerank con rerank en /v1/rerank. Muestra el resultado y el coste.
Casos de uso
Calidad de respuesta RAG
Reordena los resultados de una búsqueda vectorial para una pregunta, de modo que los mejores pasajes se incluyan en el prompt.
Búsqueda en sitios multilingües
Ordena resultados para consultas escritas en un idioma frente a documentos en otro.
Coincidencia de artículos de soporte
Selecciona el artículo de la base de conocimientos que mejor se ajuste a un ticket entrante a partir de una lista corta de candidatos.
Ejemplos de prompts
Consulta: cómo cancelo un pedido después de que se envía. Clasifica estos 40 párrafos del centro de ayuda.
Instrucción: prefiere la política oficial sobre las publicaciones en foros. Consulta: ventana de reembolso para planes anuales.
Consulta en indonesio: cara mengganti kata sandi. Clasifica estos documentos en inglés.
Calculadora de costos
FAQ
¿Para qué sirve un reranker?
Refina los resultados de búsqueda. Una búsqueda de primera etapa devuelve muchas coincidencias vagas; el reranker lee cada una frente a la consulta y las ordena por relevancia, lo que generalmente mejora lo que un LLM ve en la generación aumentada por recuperación (RAG).
¿Cuántos documentos puedo enviar?
Hasta 500 documentos por solicitud. Si su primera etapa devuelve más, reduzca la lista corta a los 500 mejores antes de reordenar. Los candidatos deben ser texto, ya que las imágenes y el video van a Qwen3-VL-Rerank.
¿Qué idiomas cubre?
Alibaba enumera 201 idiomas y dialectos, incluidos chino, inglés, español, francés, portugués, indonesio, japonés, coreano, alemán y ruso. La clasificación entre idiomas, como una consulta en un idioma sobre documentos en otro, es un uso común.
¿Debo usar este o Qwen3-VL-Rerank?
Use este cuando los candidatos sean texto plano. Qwen3-VL-Rerank es necesario cuando las imágenes o videos son parte de los candidatos o la consulta, pero admite menos idiomas y menos documentos.
¿Puedo personalizar la relevancia?
Los modelos de rerank Qwen3 de Alibaba aceptan una instrucción que describe el objetivo de la clasificación. Por ejemplo, puede preferir la política oficial sobre las publicaciones en foros. Pruébelo con sus propios datos.
¿Cuánto cuesta Qwen3.7-Text-Rerank?
En TokenLab, Qwen3.7-Text-Rerank cuesta Entrada $0.0735 / Salida $0.00 Por 1M Token. La tabla de precios arriba muestra el desglose completo.
¿Qué endpoint debe usar Qwen3.7-Text-Rerank?
Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/rerank para Qwen3.7-Text-Rerank. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.
¿Qué operaciones soporta Qwen3.7-Text-Rerank?
Qwen3.7-Text-Rerank admite Reclasificación. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.
Comparar Qwen3.7-Text-Rerank
Fuentes
Revisado el 2 oct 2026
