Alibaba Cloud: Qwen3.7-Text-Rerank
qwen3.7-text-rerank- 입력 / 출력
- $0.0735 / $0.00
- 컨텍스트
- 120K
- 모달리티
- 재정렬
Qwen3.7-Text-Rerank 소개
Qwen3.7-Text-Rerank는 알리바바의 텍스트 전용 리랭커(reranker)입니다. 각 후보 문서를 쿼리와 비교하여 점수를 매기고 재정렬된 결과를 반환하므로, 검색이나 RAG 시스템이 가장 관련성 높은 구절만 다음 단계로 전달할 수 있게 합니다. 201개의 언어와 방언을 지원하며 요청당 다수의 문서를 처리할 수 있고, 긴 항목도 허용됩니다. 텍스트 검색을 위한 최적의 선택이며, 이미지 및 비디오 후보의 경우 Qwen3-VL-Rerank를 사용해야 합니다.
강점
- 검색된 구절들이 답변 모델에 도달하기 전에 쿼리와의 관련성에 따라 재정렬합니다.
- 201개의 언어와 방언을 지원하며, 다국어 검색을 위한 매우 폭넓은 범위를 제공합니다.
- 요청당 최대 500개의 문서를 수용하며, 이는 광범위한 1차 후보 목록을 재정렬하기에 충분합니다.
- 개별 항목의 길이가 길어도 처리 가능하여 전체 문단이나 기사에 적합합니다.
다른 모델이 필요한 경우
- 텍스트만 읽을 수 있으며, 이미지와 비디오는 Qwen3-VL-Rerank가 필요합니다.
- 검색 기능은 없으므로, 사용자가 직접 검색을 통해 후보 문서를 제공해야 합니다.
- 생성된 답변이나 인용문이 아닌, 점수와 순서 정보를 반환합니다.
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": "qwen3.7-text-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. |
top_n | ≥ 1 | 제공되지 않음 | Positive integer. A public upper bound and uniform omitted-field result count are not verified. |
Ranks text documents against a text query.
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.
가격 책정
1M Token 당- Verified 가격
- —
- Official 가격
- 입력$0.07351M Token 당출력$0.001M Token 당
| Official 가격1M Token 당 | Verified 가격1M Token 당 | 할인 | |
|---|---|---|---|
| 입력 | $0.0735 | — | — |
| 출력 | $0.00 | — | — |
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 Qwen3.7-Text-Rerank을 열고 프롬프트를 수정하거나 전송하세요.
/v1/rerank에서 rerank을(를) 사용하여 qwen3.7-text-rerank을(를) 테스트합니다. 결과와 비용을 확인하세요.
사용 사례
RAG 답변 품질
질문에 대한 벡터 검색 결과를 재정렬하여 가장 적합한 몇 개의 구절을 프롬프트에 포함시킵니다.
다국어 사이트 검색
한 언어로 작성된 쿼리를 다른 언어의 문서와 비교하여 결과를 정렬합니다.
지원 문서 매칭
후보 목록 중에서 들어온 문의 티켓에 가장 잘 맞는 기술 자료(knowledge-base) 문서를 선택합니다.
프롬프트 예제
쿼리: 배송 후 주문을 취소하려면 어떻게 해야 하나요? 이 40개의 고객센터 문단을 순위 매기세요.
지침: 포럼 게시물보다 공식 정책을 우선시하세요. 쿼리: 연간 플랜 환불 기간.
인도네시아어 쿼리: cara mengganti kata sandi(비밀번호 변경 방법). 이 영어 문서들을 순위 매기세요.
비용 계산기
FAQ
리랭커의 용도는 무엇인가요?
검색 결과를 정교화합니다. 1차 검색은 많은 느슨한 일치 항목을 반환하지만, 리랭커는 각 항목을 쿼리와 비교하여 관련성 순으로 정렬하며, 이는 일반적으로 검색 증강 생성(RAG)에서 LLM이 보는 정보를 개선합니다.
문서를 몇 개까지 보낼 수 있나요?
요청당 최대 500개의 문서를 보낼 수 있습니다. 1차 검색 결과가 그보다 많다면, 재정렬 전에 상위 500개로 후보 목록을 줄이십시오. 이미지와 비디오는 Qwen3-VL-Rerank로 처리되므로 후보는 반드시 텍스트여야 합니다.
어떤 언어를 지원하나요?
알리바바는 중국어, 영어, 스페인어, 프랑스어, 포르투갈어, 인도네시아어, 일본어, 한국어, 독일어, 러시아어를 포함한 201개의 언어와 방언을 명시하고 있습니다. 한 언어의 쿼리를 다른 언어의 문서에 적용하는 교차 언어 순위 지정이 일반적인 사용 사례입니다.
이 모델을 사용해야 하나요, 아니면 Qwen3-VL-Rerank를 사용해야 하나요?
후보가 일반 텍스트인 경우 이 모델을 사용하십시오. 이미지나 비디오가 후보나 쿼리에 포함된 경우에는 Qwen3-VL-Rerank가 필요하지만, 지원하는 언어와 문서 수는 더 적습니다.
관련성을 사용자 정의할 수 있나요?
알리바바의 Qwen3 리랭크 모델은 순위 지정 목표를 설명하는 지침을 수용합니다. 예를 들어, 포럼 게시물보다 공식 정책을 우선시하도록 설정할 수 있습니다. 자신의 데이터로 테스트해 보십시오.
Qwen3.7-Text-Rerank 의 가격은 얼마인가요?
TokenLab 에서 Qwen3.7-Text-Rerank 은 입력 $0.0735 / 출력 $0.00 1M Token 당 입니다. 자세한 내역은 위 가격 표를 확인하세요.
Qwen3.7-Text-Rerank 은 어떤 엔드포인트를 써야 하나요?
Qwen3.7-Text-Rerank에 대해 https://api.tokenlab.sh/v1/rerank를 사용하세요. 아래 요청 예시는 일치하는 코드 형태를 보여줍니다.
Qwen3.7-Text-Rerank 은 어떤 오퍼레이션을 지원하나요?
Qwen3.7-Text-Rerank은(는) 리랭킹을(를) 지원합니다. 엔드포인트와 요청 예시를 보려면 위에서 작업을 선택하세요.
Qwen3.7-Text-Rerank 비교하기
출처
2026. 10. 2. 검토 완료
