Alibaba: Text Embedding v4

Text Embedding v4は、多言語の文章を調整可能な次元のベクトルに変換します。アプリケーションがセマンティック表現とインデックスフットプリントのバランスを調整したい場合の検索やクラスタリングに役立ちます。

text-embedding-v4

利用可能Alibaba埋め込み同期

入力 / 出力: $0.07 / —
コンテキスト: 8K
モダリティ: 埋め込み

Text Embedding v4 について

Text Embedding v4は、Alibabaが提供する確立された多言語テキスト埋め込みモデルであり、100以上の言語に対応し、64から2048次元までの出力サイズをサポートしています。1バッチあたり10項目を処理でき、DashScope APIを通じてスパースベクトルを返すことができます。入力長はQwen3.7 Text Embeddingより短いですが、より小さなベクトルを提供します。

得意なこと

インデックスの容量制限が厳しい場合に適した、64次元や128次元までの小さな出力サイズを提供します。
DashScope API経由のスパースベクトルにより、キーワードとセマンティックを組み合わせたハイブリッド検索が可能です。
中国語、英語、スペイン語、フランス語、およびその他100以上の言語をカバーしています。
検索タスクを記述するためのinstructパラメータをサポートしています。

他のモデルを検討すべきケース

項目あたりの入力長が短いため、長いドキュメントは埋め込み前にチャンク化する必要があります。
バッチは10項目まで保持でき、これはQwen3.7 Text Embeddingで許可されている20項目よりも少なくなっています。

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。
02
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": "text-embedding-v4",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
}'
```

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。

Default

100万トークンあたり

Official 価格: 入力 $0.07 / テキスト入力 $0.07
Verified 価格: —
割引: —

	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
Default	入力 $0.07 / テキスト入力 $0.07	—	—

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

モデルパフォーマンス

最終更新日時: 2026年10月10日 04:09 UTC

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Text Embedding v4を開き、プロンプトを編集・送信できます。

text-embedding-v4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

セマンティックサイト検索
ページをチャンク単位で埋め込み、ユーザーの質問に最も近いパッセージを照合します。
フィードバックのクラスタリング
コンパクトなベクトルとクラスタリングステップを使用して、数千件のレビューやサポートチケットをトピックごとにグループ化します。
ハイブリッド検索
密ベクトルと疎ベクトル（スパースベクトル）の出力を組み合わせることで、部品番号のような正確な用語も一致するようにします。

プロンプト例

これら2,000件のサポートチケットを256次元で埋め込み、トピックごとにグループ化します。

ハイブリッド検索のために、このFAQチャンクをスパース出力で埋め込みます。

スペイン語のクエリ「cómo cancelo mi suscripción（サブスクリプションをキャンセルするにはどうすればよいですか）」を埋め込み、一致するヘルプ記事を探します。

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

text-embedding-v4はどの次元数をサポートしていますか？

2048、1536、1024（デフォルト）、768、512、256、128、64です。サイズを小さくするとストレージが削減され検索が高速化されますが、精度が多少低下します。デフォルトから開始し、テストしながら段階的に下げてリコールを確認してください。

入力の長さはどれくらいですか？

Alibabaは、項目あたりの制限をQwen3.7よりも大幅に短く設定しており、バッチあたり10項目としています。長いドキュメントは埋め込み前にパッセージに分割してください。最新の正確な制限についてはAlibabaのページを確認してください。

スパースベクトルを返しますか？

はい、DashScope APIを通じて可能です。このAPIは密ベクトルと並行してスパースベクトルを返すため、同じインデックスに対してキーワードとセマンティックを組み合わせたハイブリッド検索を実行できます。スパース出力はこのAPIでのみ利用可能です。

Qwen3.7に移行すべきですか？

より長い入力やより大きなベクトルが必要な場合にのみ検討してください。64次元や128次元のコンパクトなベクトルが適している場合は、v4が引き続きその選択肢となります。

Text Embedding v4 の料金はいくらですか？

料金は課金単位・仕様・使用量によって異なります。モデルの詳細な料金で同条件同士を比較してください。単一のレートで総額は決まりません。

Text Embedding v4 はどのエンドポイントを使うべきですか？

Text Embedding v4 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。

Text Embedding v4 はどの操作に対応していますか？

Text Embedding v4 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。

Text Embedding v4 を比較する

Text Embedding v4 と Qwen3.7 Text Embedding を比較 Text Embedding v4 と Qwen3.7 Text Embedding Flash を比較 Text Embedding v4 と text-embedding-3-large を比較 Text Embedding v4 と Voyage 3.5 を比較

ソース

2026/10/02 時点での評価

Qwen Embedding の他のモデル

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Qwen3.7 Text Embedding Flash