Alibaba Cloud: Qwen3.7 Text Embedding Flash
qwen3.7-text-embedding-flash- 入力 / 出力
- $0.0184 / $0.00
- コンテキスト
- 128K
- モダリティ
- 埋め込み
Qwen3.7 Text Embedding Flash について
Qwen3.7 Text Embedding Flashは、AlibabaのQwen3.7テキスト埋め込みモデルの軽量版であり、スループットとインデックスサイズが重要な大規模コレクション向けに構築されています。Alibabaによると、タスク指示をサポートしており、ベクトル次元を256から1024の間で選択可能です（フルモデルの256から2560という範囲よりも狭い範囲です）。より小さなフットプリントで多言語検索をターゲットにしています。
得意なこと
- 最大ベクトルサイズを小さくすることで、数百万件のアイテムを持つコレクションでもインデックスをコンパクトに保てます。
- タスク指示をサポートしているため、クエリで検索の目的を記述できます。
- Alibabaは、バルク埋め込みのようなスループット重視のワークロード向けに位置づけています。
- フルモデルのQwen3.7と同じ多言語テキスト用途をカバーしています。
他のモデルを検討すべきケース
- Alibabaはこれを軽量モデルと説明しており、フルモデルのQwen3.7 Text Embeddingが最高性能のモデルとなります。
- 次元数は最大1024までであり、スパースベクトル出力はフルモデルでリストされています。
はじめに
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。
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。
埋め込みTokenLab エンドポイントPOST/v1/embeddingscurl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3.7-text-embedding-flash", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog." }'
パラメータ
埋め込み
| パラメーター | 値と制限 | デフォルト | 注記 |
|---|---|---|---|
dimensions | 256, 512, 768, 1024 | 未提供 | 未提供 |
encoding_format | float | 未提供 | 未提供 |
input | 入力数: ≥ 1, ≤ 20 | 未提供 | Each input row is limited to 128000 tokens. |
user | 未提供 | 未提供 | 未提供 |
TokenLab exposes this model through the OpenAI-compatible /v1/embeddings route.
料金
Verified 価格は Verified に適用され、多くのモデルでより低コストです。Official 価格はモデルのメーカーが公表する価格で、信頼性の高い Official ルートに適用されます。Auto はリクエストを完了したルートの価格で課金します。
料金
100万トークンあたり- Verified 価格
- —
- Official 価格
- 入力$0.0184100万トークンあたり出力$0.00100万トークンあたり
| Official 価格100万トークンあたり | Verified 価格100万トークンあたり | 割引 | |
|---|---|---|---|
| 入力 | $0.0184 | — | — |
| 出力 | $0.00 | — | — |
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- リクエスト数
- 成功率
- P95 レイテンシ
- 合計トークン数
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Qwen3.7 Text Embedding Flashを開き、プロンプトを編集・送信できます。
qwen3.7-text-embedding-flash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
バルクインデックス作成
非常に大規模なドキュメントアーカイブを迅速に埋め込み、コンパクトなベクトルとして保存します。
商品検索
クエリ量が多い大規模カタログでの多言語検索を強化します。
重複排除
控えめなベクトルを使用して大規模コーパス内のほぼ同一のテキストをクラスタリングし、重複を低コストで検出します。
プロンプト例
カタログ検索用に、これら50万件の商品説明を512次元で埋め込んでください。
Eコマース検索用の指示を付けて、クエリ「防水ハイキングジャケット」を埋め込んでください。
重複検出用に、このニュース見出しセットを256次元で埋め込んでください。
料金計算
FAQ
フルモデルのQwen3.7との違いは何ですか？
Flashはコストとスループットを重視した軽量版で、次元数は256から1024です。フルモデルは2560次元に達し、Alibabaの最高性能の埋め込みモデルです。
どの次元数を選択できますか？
Alibabaによると、256から1024までの任意のサイズが利用可能です。ベクトルを小さくするとストレージが削減され類似検索が高速化されますが、大きくするとより詳細な情報が保持されます。
指示（インストラクション）をサポートしていますか？
はい。Alibabaはタスク指示のサポートを挙げており、商品検索やヘルプセンターの検索など、検索の目的を明示できます。指示は平易な言語で記述してください。
Flashは本番環境の検索に十分ですか？
大規模なコレクションであれば十分な場合が多いですが、ご自身のクエリで検証してください。選択した次元数での再現率を測定し、導入前にフルモデルと比較してください。
Qwen3.7 Text Embedding Flash の料金はいくらですか？
TokenLab では Qwen3.7 Text Embedding Flash は 入力 $0.0184 / 出力 $0.00 100万トークンあたり です。詳細は上の料金表を参照してください。
Qwen3.7 Text Embedding Flash はどのエンドポイントを使うべきですか？
Qwen3.7 Text Embedding Flash 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。
Qwen3.7 Text Embedding Flash はどの操作に対応していますか？
Qwen3.7 Text Embedding Flash は 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。
Qwen3.7 Text Embedding Flash を比較する
ソース
2026/10/02 時点での評価
