各リクエストに対して Auto、TokenLab Verified、または Official を選択でき、価格は事前に表示されます。 新機能を見る

Alibaba Cloud: qwen3.7-text-embedding

Qwen 3.7 Text Embeddingの価格、性能、機能、すぐに使えるリクエスト例を提供します。
モデルを比較
qwen3.7-text-embedding
利用可能Alibaba Cloud埋め込み同期
コンテキスト
128K
モダリティ
埋め込み

はじめに

  1. 最初のキーを作成

    Consoleでキーを作成すれば、プラットフォーム内のすべてのモデルで使えます。

  2. 最初のリクエストを送信する

    お使いの言語の例をコピーして、エンドポイントに対して実行してください。

    テキスト埋め込みTokenLab エンドポイント
    POST/v1/embeddings
    curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \
      -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
      "model": "qwen3.7-text-embedding",
      "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
    }'

料金

Official価格はモデル提供者の公開基準です。TokenLab価格はTokenLabでのご利用料金です。

料金

1M Token あたり
TokenLab 価格
—
公式価格
入力$0.07351M Token あたり出力$0.001M Token あたり

使用状況とアクティビティ

成功率は完了したリクエストの割合です。レイテンシは完全なレスポンスにかかる時間で、P95 は 95% のリクエストがその時間内に完了したことを意味します。

使用量と可用性

過去24時間

データはまだありません

モデルパフォーマンス
プライバシーおよびデータ量のしきい値に達すると、メトリクスが表示されます。

データはステータスチェックを除外した、集計済みのユーザーリクエストに基づいています。

Consoleで開く

ConsoleでQwen 3.7 Text Embeddingを開き、プロンプトを編集・送信できます。

qwen3.7-text-embeddingと/v1/embeddingsでtext-embeddingを実行。結果とコストを表示します。

ユースケース

01

セマンティック検索

検索、推薦、クラスタリング、RAG 向けのベクトル表現を構築します。

02

横並び比較

応答品質、レイテンシ、価格を並べて比較します。

プロンプト例

プロダクト FAQ のスニペットを 5 件埋め込み、レスポンス形を説明してください。

最小限のリクエストを送信し、結果とコストを表示してください。

このモデルと同カテゴリの安いモデルを比較し、それぞれどんなときに選ぶべきか教えてください。

このモデルは条件付き料金です。月間トークン総量だけでは確実な見積もりができません。リクエスト仕様・キャッシュ・該当時間帯に応じた詳細料金をご利用ください。

FAQ

Qwen 3.7 Text Embedding の料金はいくらですか?

TokenLab では Qwen 3.7 Text Embedding は — 1M Token あたり です。詳細は上の料金表を参照してください。

Qwen 3.7 Text Embedding API はどう呼び出しますか?

Create で Qwen 3.7 Text Embedding を開くと、/v1/embeddings 用のサンプルを試せます。

Qwen 3.7 Text Embedding はどのエンドポイントを使うべきですか?

Qwen 3.7 Text Embedding のデフォルトは https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings です。プロバイダーネイティブ形式に対応している場合は、API workbench にそのエンドポイントも表示されます。

統合する前に Qwen 3.7 Text Embedding を試せますか?

Console で Qwen 3.7 Text Embedding を開くと、下書きがすぐ準備できて、サインイン後もプロンプトが残ります。

Qwen 3.7 Text Embedding はどの操作に対応していますか?

Qwen 3.7 Text Embedding は テキスト埋め込み に対応しています。上の API workbench で操作を選ぶと、対応するエンドポイントとコード例が表示されます。

Qwen Embedding の他のモデル

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