Alibaba Cloud: Qwen3.7-Text-Rerank
qwen3.7-text-rerank- 入力 / 出力
- $0.0735 / $0.00
- コンテキスト
- 120K
- モダリティ
- リランキング
Qwen3.7-Text-Rerank について
Qwen3.7-Text-Rerankは、Alibabaが提供するテキスト専用の再ランキングモデルです。クエリに対して各候補ドキュメントをスコアリングし、並び替えて出力することで、検索システムやRAGシステムが最も関連性の高いパッセージのみを後続の処理に渡せるようにします。201の言語や方言に対応しており、1リクエストあたり多数のドキュメントを処理可能で、長いアイテムも許容されます。テキスト検索には本モデルが最適であり、画像や動画の候補を扱う場合はQwen3-VL-Rerankが適しています。
得意なこと
- 回答生成モデルに渡す前に、検索されたパッセージをクエリとの関連性に基づいて並び替えます。
- 201の言語と方言をサポートしており、多言語検索において非常に幅広い範囲をカバーしています。
- 1リクエストあたり最大500件のドキュメントを受け付け、広範な一次検索結果の絞り込みに適しています。
- 個々のアイテムは長文でも可能で、段落や記事全体を扱うのに適しています。
他のモデルを検討すべきケース
- テキストのみを読み取ります。画像や動画にはQwen3-VL-Rerankが必要です。
- 検索機能は備えていません。候補となるドキュメントは、ユーザー自身が検索して用意する必要があります。
- 生成された回答や引用ではなく、スコアと順序を返します。
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。
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": "qwen3.7-text-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. |
top_n | ≥ 1 | 未提供 | Positive integer. A public upper bound and uniform omitted-field result count are not verified. |
Ranks text documents against a text query.
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$0.0735100万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 | $0.0735 | — | — |
| 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-Rerankを開き、プロンプトを編集・送信できます。
qwen3.7-text-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
RAGの回答品質
質問に対するベクトル検索結果を再ランキングし、最適な数件のパッセージをプロンプトに含めます。
多言語サイト検索
ある言語で書かれたクエリに対し、別の言語のドキュメントを対象として結果を並び替えます。
サポート記事のマッチング
候補リストの中から、受信した問い合わせに最も適したナレッジベース記事を選択します。
プロンプト例
クエリ：注文発送後のキャンセル方法を教えて。これら40件のヘルプセンターの段落をランク付けして。
指示：フォーラムの投稿よりも公式ポリシーを優先すること。クエリ：年間プランの返金期間について。
インドネシア語のクエリ：cara mengganti kata sandi（パスワードの変更方法）。これら英語のドキュメントをランク付けして。
料金計算
FAQ
再ランキングモデルの目的は何ですか？
検索結果を精査するためのものです。一次検索では多くの曖昧な一致が返されますが、再ランキングモデルは各ドキュメントをクエリと照らし合わせて関連性順に並び替えるため、通常、RAGにおいてLLMが参照する情報の質が向上します。
何件のドキュメントを送信できますか？
1リクエストあたり最大500件です。一次検索の結果がそれ以上の場合は、再ランキングの前に上位500件に絞り込んでください。候補はテキストである必要があり、画像や動画はQwen3-VL-Rerankへ送る必要があります。
どの言語に対応していますか？
Alibabaは201の言語と方言をリストアップしており、中国語、英語、スペイン語、フランス語、ポルトガル語、インドネシア語、日本語、韓国語、ドイツ語、ロシア語などが含まれます。ある言語のクエリで別の言語のドキュメントを検索するような、言語間ランキングも一般的な用途です。
本モデルとQwen3-VL-Rerankのどちらを使うべきですか？
候補がプレーンテキストの場合は本モデルを使用してください。Qwen3-VL-Rerankは、候補やクエリに画像や動画が含まれる場合に必要ですが、対応言語数やドキュメント数は少なくなります。
関連性の基準をカスタマイズできますか？
AlibabaのQwen3再ランキングモデルは、ランキングの目標を記述した指示を受け付けることができます。例えば、「フォーラムの投稿よりも公式ポリシーを優先する」といった指定が可能です。自身のデータでテストしてください。
Qwen3.7-Text-Rerank の料金はいくらですか？
TokenLab では Qwen3.7-Text-Rerank は 入力 $0.0735 / 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-Rerank はどのエンドポイントを使うべきですか？
Qwen3.7-Text-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。
Qwen3.7-Text-Rerank はどの操作に対応していますか？
Qwen3.7-Text-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。
Qwen3.7-Text-Rerank を比較する
ソース
2026/10/02 時点での評価
