Alibaba Cloud: qwen3-vl-embedding
qwen3-vl-embedding- Entrée / Sortie
- $0.1029 / $0.00
- Contexte
- 32K
- Modalités
- VectorisationVision
Pour commencer
Créer une clé API
Générez une clé dans Console et utilisez-la avec tous les modèles de la plateforme.
Envoyez votre première requête
Copiez l'exemple pour votre langage et lancez-le.
Embedding multimodalEndpoint TokenLabPOST/v1/multimodal/embeddingscurl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/multimodal/embeddings" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3-vl-embedding", "input": { "text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog." } }'
Tarification
Le tarif officiel est la référence publique du créateur du modèle. Le tarif TokenLab est ce que vous payez pour ce modèle sur TokenLab.
Default
Par 1M Token- Tarif Official
- Entrée $0.1029 / Texte Entrée $0.1029 / Générer une image Entrée $0.2647
- Prix TokenLab
- Entrée $0.1029 / Texte Entrée $0.1029 / Générer une image Entrée $0.2647
- Remise
- -
Display Base Rates
Par 1M Token- Tarif Official
- Sortie $0.00
- Prix TokenLab
- Sortie $0.00
- Remise
- -
| Tarif OfficialPar 1M Token | Prix TokenLabPar 1M Token | Remise | |
|---|---|---|---|
| Default | Entrée $0.1029 / Texte Entrée $0.1029 / Générer une image Entrée $0.2647 | Entrée $0.1029 / Texte Entrée $0.1029 / Générer une image Entrée $0.2647 | - |
| Display Base Rates | Sortie $0.00 | Sortie $0.00 | - |
Utilisation et activité
Le taux de réussite est la part de requêtes abouties. La latence est la durée d'une réponse complète ; P95 signifie que 95 % des requêtes ont fini dans ce délai.
Utilisation et disponibilité
Dernières 24 heuresPas encore de données
Les données sont basées sur les requêtes agrégées des utilisateurs, à l'exclusion des vérifications de statut.
Ouvrir dans Console
Ouvrez Qwen-VL-Embedding dans Console avec un prompt prêt à modifier ou envoyer.
Aide-moi à tester qwen3-vl-embedding avec multimodal-embedding sur /v1/multimodal/embeddings. Affiche le résultat et le coût.
Cas d'usage
Idéal pourVision
Lire des images, parser des documents et répondre à des questions visuelles
Recherche sémantique
Construisez des représentations vectorielles pour recherche, recommandations, clustering et RAG.
Comparaison directe
Comparez qualité, latence et prix en un coup d'œil.
Exemples de prompts
Embed cinq extraits de FAQ produit et explique la forme de la réponse.
Envoie la requête la plus légère possible et affiche le résultat et le coût.
Compare ce modèle à un moins cher de la même catégorie — quand chacun vaut-il le coup ?
Ce modèle a une tarification conditionnelle. Les totaux mensuels de tokens ne suffisent pas pour une estimation fiable ; utilisez la tarification détaillée selon la spécification de la requête, le cache et la fenêtre applicable.
FAQ
Combien coûte Qwen-VL-Embedding ?
Sur TokenLab, Qwen-VL-Embedding coûte Entrée $0.1029 / Sortie $0.00 Par 1M Token. La table tarifaire ci-dessus en montre le détail complet. Les tarifs dépendent de l’unité de facturation, de la spécification et de l’usage. Comparez des conditions identiques dans la tarification détaillée du modèle ; un tarif seul ne détermine pas le coût total.
À quoi Qwen-VL-Embedding convient-il le mieux ?
Qwen-VL-Embedding prend en charge Vision. Ouvrez-le directement dans Create.
Comment tester Qwen-VL-Embedding ?
Ouvrez Qwen-VL-Embedding dans Create pour essayer un exemple prêt pour /v1/multimodal/embeddings.
Quel endpoint Qwen-VL-Embedding doit-il utiliser ?
Utilisez https://api.tokenlab.sh/v1/multimodal/embeddings pour Qwen-VL-Embedding. L'exemple de requête ci-dessous montre la structure de code correspondante.
Puis-je tester Qwen-VL-Embedding avant de l'intégrer ?
Oui. Ouvrir Console lance un brouillon prêt pour Qwen-VL-Embedding et conserve votre prompt après connexion, sans perdre le contexte.
Quelles opérations Qwen-VL-Embedding prend-il en charge ?
Qwen-VL-Embedding prend en charge Embedding multimodal. Sélectionnez une opération pour voir l'endpoint et un exemple.