Alibaba Cloud: Qwen3-VL-Rerank
qwen3-vl-rerank- 入力 / 出力
- $0.10 / —
- コンテキスト
- 120K
- モダリティ
- ビジョンリランキング
Qwen3-VL-Rerank について
Qwen3-VL-Rerankは、Alibabaのマルチモーダル・リランカーです。テキストまたは画像であるクエリに対し、テキスト、画像、動画を含む候補ドキュメントをスコアリングし、関連性の高い順に並べ替えて返します。ベクトル検索の第一段階の後に配置され、混合メディアの中から最適な結果を選択します。テキストのみを扱うQwen3.7-Text-Rerankとは異なり、33言語に対応し、画像および動画の候補を受け付けます。
得意なこと
- テキスト、画像、動画が混在するドキュメントを1つのリクエストでランク付けします。
- クエリ自体を画像にすることができ、スクリーンショットや写真による検索が可能です。
- クエリとドキュメントの両方で33の主要言語をサポートしています。
- カスタム指示（インストラクション）を使用して、タスクにおける「関連性」の定義を記述できます。
他のモデルを検討すべきケース
- 33言語をカバーしていますが、プレーンテキストに関してはQwen3.7-Text-Rerankの方がはるかに多くの言語に対応しています。
- リクエストごとのドキュメント数には上限があり、テキストパッセージよりも画像や動画の許容数は少なくなります。
- 動画はURLで渡す必要があり、すべての画像形式が受け入れられるわけではありません。
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。
リランキングTokenLab エンドポイントPOST/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-vl-rerank", "query": "What is the capital of France?", "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ] }'
パラメータ
リランキング
| パラメーター | 値と制限 | デフォルト | 注記 |
|---|---|---|---|
documents | 入力数: ≥ 1, ≤ 1000 | 未提供 | Each document is limited to 100000 characters. Total document text is limited to 2000000 characters. |
query | 未提供 | 未提供 | Required non-empty text with at most 32000 characters. |
return_documents | true, false | 未提供 | 未提供 |
top_n | ≥ 1 | 未提供 | Positive integer. A public upper bound and uniform omitted-field result count are not verified. |
Public /v1/rerank request schema accepts text query and text documents. Image/video rerank remains outside the current TokenLab public contract.
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 $0.10 / テキスト 入力 $0.10 / 画像 入力 $0.258
- 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 $0.10 / テキスト 入力 $0.10 / 画像 入力 $0.258 | — | — |
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-VL-Rerankを開き、プロンプトを編集・送信できます。
qwen3-vl-rerankと/v1/rerankでrerankを実行。結果とコストを表示します。
ユースケース
向いている用途- ビジョン
製品画像検索
顧客の写真と製品アイテムをリランクし、視覚的およびテキスト的に最も近い一致を上位に表示します。
マルチモーダルRAG
質問に対して取得されたスクリーンショット、スライド、パッセージを、回答モデルに渡す前に順序付けします。
動画クリップ検索
候補となる動画のプールから、テキストクエリに最も適したクリップを選択します。
プロンプト例
クエリ：蓋付きの赤いエナメル製ダッチオーブン。これらの製品写真と説明を関連性の高い順にランク付けしてください。
指示：エラーダイアログが表示されているドキュメントを優先してください。クエリ：失敗したアップロードのスクリーンショット。
「勾配クリッピングはどのように機能するか」という質問に対し、これら5つの講義クリップをランク付けしてください。
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
Qwen3-VL-Rerankは何をしますか？
クエリに対する関連性に基づいて候補結果を再順序付けします。クエリと候補の両方にテキスト、画像、動画を含めることができるため、テキストのみのリランカーでは画像を判断できない混合メディア検索に適しています。
Qwen3.7-Text-Rerankと何が違いますか？
Qwen3-VL-Rerankは画像と動画を受け付け、33言語をカバーします。Qwen3.7-Text-Rerankはテキストのみですが、より多くの言語に対応し、リクエストあたりのドキュメント処理数も多くなります。候補が視覚情報を含むかどうかで選択してください。
どのようなメディア形式を受け付けますか？
URLまたはBase64で渡されるJPEG、PNG、WEBPなどの一般的な形式の画像と、URLのみで渡されるMP4、AVI、MOV形式の動画に対応しています。
何をもって「関連性がある」とするかを制御できますか？
はい。指示パラメータを使用して、特定のエラーやスタイルの一致など、関連性の意味を定義できます。これはオプションであり、結果は関連性スコア付きのインデックスとして返されます。
パイプラインのどの段階で使用しますか？
検索（リトリーバル）の後です。埋め込みやキーワード検索を使用して候補を集め、そのショートリストをリランクしてから上位の結果を渡します。これ自体は検索インデックスではありません。
Qwen3-VL-Rerank 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。
Qwen3-VL-Rerank はどのエンドポイントを使うべきですか？
Qwen3-VL-Rerank のデフォルトは https://api.tokenlab.sh/v1/rerank 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-VL-Rerank はどの操作に対応していますか？
Qwen3-VL-Rerank は リランキング 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-VL-Rerank を比較する
ソース
2026/10/02 時点での評価
