Alibaba Cloud: Qwen3-VL-Rerank
qwen3-vl-rerank- 입력 / 출력
- $0.10 / —
- 컨텍스트
- 120K
- 모달리티
- 비전재정렬
Qwen3-VL-Rerank 소개
Qwen3-VL-Rerank는 알리바바의 멀티모달 리랭커(reranker)입니다. 텍스트나 이미지로 구성된 쿼리가 주어지면, 텍스트, 이미지, 비디오를 포함할 수 있는 후보 문서들의 점수를 매기고 관련성 순으로 정렬하여 반환합니다. 이 모델은 1차 벡터 검색 이후 단계에서 최적의 혼합 미디어 결과를 선택하는 역할을 합니다. 텍스트만 처리하는 Qwen3.7-Text-Rerank와 달리, 33개 언어를 지원하며 이미지 및 비디오 후보를 입력받을 수 있습니다.
강점
- 텍스트, 이미지, 비디오가 혼합된 문서를 한 번의 요청으로 순위를 매깁니다.
- 쿼리 자체를 이미지로 설정할 수 있어 스크린샷이나 사진을 통한 검색이 가능합니다.
- 쿼리와 문서에 대해 33개의 주요 언어를 지원합니다.
- 사용자 지정 지침(custom instruction)을 통해 해당 작업에서 '관련성'이 무엇을 의미하는지 정의할 수 있습니다.
다른 모델이 필요한 경우
- 33개 언어를 지원하며, 일반 텍스트의 경우 Qwen3.7-Text-Rerank가 훨씬 더 많은 언어를 지원합니다.
- 요청당 문서 개수에 제한이 있으며, 텍스트 구절보다 이미지와 비디오의 처리 가능 개수가 적습니다.
- 비디오는 반드시 URL로 전달해야 하며, 모든 이미지 형식을 지원하지는 않습니다.
시작하기
API 키 만들기
Console에서 키를 만들고 플랫폼의 모든 모델에 사용하세요.
첫 번째 요청 보내기
사용 중인 언어의 예시를 복사하여 엔드포인트에 실행하세요.
리랭킹TokenLab 엔드포인트POST/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." ] }'
매개변수
리랭킹
| 매개변수 | 값 및 제한 | 기본값 | 참고 |
|---|---|---|---|
documents | 입력 수: ≥ 1, ≤ 1000 | 제공되지 않음 | Each document is limited to 100000 characters. Total document text is limited to 2000000 characters. |
query | 제공되지 않음 | 제공되지 않음 | Required non-empty text with at most 32000 characters. |
return_documents | true, false | 제공되지 않음 | 제공되지 않음 |
top_n | ≥ 1 | 제공되지 않음 | 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.
가격 책정
Verified 가격은 Verified에 적용되며 대부분의 모델에서 더 저렴합니다. Official 가격은 모델 제조사가 공개한 가격으로, 더 안정적인 Official 경로에 적용됩니다. Auto는 요청을 완료한 경로의 가격으로 청구합니다.
Default
1M Token 당- Official 가격
- 입력 $0.10 / 텍스트 입력 $0.10 / 이미지 입력 $0.258
- Verified 가격
- —
- 할인
- —
| Official 가격1M Token 당 | Verified 가격1M Token 당 | 할인 | |
|---|---|---|---|
| Default | 입력 $0.10 / 텍스트 입력 $0.10 / 이미지 입력 $0.258 | — | — |
사용량 및 활동
성공률은 완료된 요청의 비율입니다. 지연 시간은 전체 응답에 걸리는 시간이며, P95는 요청의 95%가 해당 시간 내에 완료되었음을 의미합니다.
사용량 및 가용성
지난 24시간- 요청
- 성공률
- P95 지연 시간
- 총 토큰
데이터는 상태 확인을 제외한 집계된 사용자 요청을 기반으로 합니다.
Console에서 열기
Console에서 Qwen3-VL-Rerank을 열고 프롬프트를 수정하거나 전송하세요.
/v1/rerank에서 rerank을(를) 사용하여 qwen3-vl-rerank을(를) 테스트합니다. 결과와 비용을 확인하세요.
사용 사례
적합한 용도- 비전
제품 이미지 검색
고객의 사진과 제품 항목을 리랭킹하여 시각적 및 텍스트적으로 가장 일치하는 항목을 상단에 배치합니다.
멀티모달 RAG
질문에 대해 검색된 스크린샷, 슬라이드, 구절을 답변 모델에 전달하기 전에 관련성 순으로 정렬합니다.
비디오 클립 검색
후보 비디오 풀에서 텍스트 쿼리에 가장 잘 부합하는 클립을 선택합니다.
프롬프트 예제
쿼리: 뚜껑이 있는 빨간색 에나멜 더치 오븐. 이 제품 사진과 설명을 관련성 순으로 정렬하세요.
지침: 오류 대화 상자가 표시된 문서를 우선순위로 두세요. 쿼리: 실패한 업로드의 스크린샷.
'그래디언트 클리핑(gradient clipping)은 어떻게 작동하는가'라는 질문에 대해 이 5개의 강의 클립 순위를 매기세요.
이 모델은 조건부 요금제입니다. 월간 토큰 총량만으로는 신뢰할 수 있는 견적을 낼 수 없습니다. 요청 사양, 캐시, 해당 시간대에 맞는 상세 요금을 사용하세요.
FAQ
Qwen3-VL-Rerank는 어떤 기능을 하나요?
쿼리에 대한 관련성에 따라 후보 결과의 순서를 재조정합니다. 쿼리와 후보 모두 텍스트, 이미지, 비디오를 포함할 수 있으므로, 텍스트 전용 리랭커가 판단할 수 없는 사진이 포함된 혼합 미디어 검색에 적합합니다.
Qwen3.7-Text-Rerank와 어떻게 다른가요?
Qwen3-VL-Rerank는 이미지와 비디오를 입력받으며 33개 언어를 지원합니다. Qwen3.7-Text-Rerank는 텍스트만 처리하지만 훨씬 더 많은 언어를 지원하며 요청당 처리할 수 있는 문서 수가 더 많습니다. 후보 데이터가 시각적 자료인지 여부에 따라 선택하십시오.
어떤 미디어 형식을 지원하나요?
URL 또는 Base64로 전달되는 JPEG, PNG, WEBP와 같은 일반적인 형식의 이미지와, URL로만 전달되는 MP4, AVI, MOV 형식의 비디오를 지원합니다.
관련성의 기준을 직접 설정할 수 있나요?
네. 지침(instruction) 매개변수를 통해 특정 오류나 스타일 일치와 같이 관련성의 의미를 정의할 수 있습니다. 이는 선택 사항이며, 결과는 관련성 점수가 포함된 인덱스로 반환됩니다.
파이프라인의 어느 단계에서 사용하나요?
검색(retrieval) 이후 단계입니다. 임베딩이나 키워드 검색을 사용하여 후보를 수집한 다음, 최종 후보군을 리랭킹하여 상위 결과를 전달하십시오. 이 모델 자체는 검색 인덱스가 아닙니다.
Qwen3-VL-Rerank 의 가격은 얼마인가요?
요금은 청구 단위, 사양, 사용량에 따라 달라집니다. 모델의 상세 요금에서 동일한 조건끼리 비교하세요. 단일 요금으로 총비용이 결정되지 않습니다.
Qwen3-VL-Rerank 은 어떤 엔드포인트를 써야 하나요?
Qwen3-VL-Rerank에 대해 https://api.tokenlab.sh/v1/rerank를 사용하세요. 아래 요청 예시는 일치하는 코드 형태를 보여줍니다.
Qwen3-VL-Rerank 은 어떤 오퍼레이션을 지원하나요?
Qwen3-VL-Rerank은(는) 리랭킹을(를) 지원합니다. 엔드포인트와 요청 예시를 보려면 위에서 작업을 선택하세요.
Qwen3-VL-Rerank 비교하기
출처
2026. 10. 2. 검토 완료
