Alibaba Cloud: Qwen3.7-Text-Rerank
qwen3.7-text-rerank- Entrada / Saída
- $0.0735 / $0.00
- Contexto
- 120K
- Modalidades
- Reclassificação
Sobre o Qwen3.7-Text-Rerank
Qwen3.7-Text-Rerank é o reranker exclusivo de texto da Alibaba. Ele pontua cada documento candidato em relação a uma consulta e os retorna reordenados, para que um sistema de busca ou RAG possa encaminhar apenas as passagens mais relevantes. Ele abrange 201 idiomas e dialetos e aceita muitos documentos por solicitação, permitindo itens longos. É a escolha ideal para recuperação de texto; o Qwen3-VL-Rerank é o indicado para candidatos de imagem e vídeo.
Pontos fortes
- Reordena passagens recuperadas por relevância em relação à consulta antes que cheguem a um modelo de resposta.
- Suporta 201 idiomas e dialetos, uma gama muito ampla para busca multilíngue.
- Aceita até 500 documentos por solicitação, o suficiente para reordenar uma ampla lista de pré-seleção inicial.
- Itens individuais podem ser longos, o que é adequado para parágrafos e artigos completos.
Quando usar outro modelo
- Ele lê apenas texto; imagens e vídeos exigem o Qwen3-VL-Rerank.
- Ele não recupera nada: você deve fornecer os documentos candidatos a partir de sua própria busca.
- Ele retorna pontuações e ordenação, não respostas geradas ou citações.
Primeiros passos
Criar chave de API
Crie uma chave no Console e use com qualquer modelo da plataforma.
Envie sua primeira requisição
Copie o exemplo para sua linguagem e execute-o no endpoint.
ReclassificaçãoEndpoint do TokenLabPOST/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." ] }'
Parâmetros
Reclassificação
| Parâmetro | Valores e limites | Padrão | Notas |
|---|---|---|---|
documents | Entradas: ≥ 1, ≤ 1000 | Não fornecido | Each document is limited to 100000 characters. Total document text is limited to 2000000 characters. |
query | Não fornecido | Não fornecido | Required non-empty text with at most 32000 characters. |
top_n | ≥ 1 | Não fornecido | Positive integer. A public upper bound and uniform omitted-field result count are not verified. |
Ranks text documents against a text query.
Preço
O preço Verified vale para o Verified, que custa menos na maioria dos modelos. O preço Official é o preço publicado pelo fabricante do modelo e vale para a rota Official, mais confiável. O Auto cobra pela rota que conclui a solicitação.
Preço
Por 1M Token- Preço Verified
- —
- Preço Official
- Entrada$0.0735Por 1M TokenSaída$0.00Por 1M Token
| Preço OfficialPor 1M Token | Preço VerifiedPor 1M Token | Desconto | |
|---|---|---|---|
| Entrada | $0.0735 | — | — |
| Saída | $0.00 | — | — |
Uso e atividade
A taxa de sucesso é a proporção de requisições concluídas. A latência é quanto tempo uma resposta completa leva; P95 significa que 95% das requisições terminaram dentro desse tempo.
Uso e disponibilidade
Últimas 24 horas- Requisições
- Taxa de sucesso
- Latência P95
- Total de tokens
Os dados baseiam-se em solicitações agregadas de usuários, excluindo verificações de status.
Abrir no Console
Abra Qwen3.7-Text-Rerank no Console com um prompt pronto para editar ou enviar.
Ajude-me a testar qwen3.7-text-rerank com rerank em /v1/rerank. Exiba o resultado e custo.
Casos de uso
Qualidade de resposta RAG
Reordene resultados de busca vetorial para uma pergunta, de modo que as melhores passagens sejam incluídas no prompt.
Busca em sites multilíngues
Ordene resultados para consultas escritas em um idioma em relação a documentos em outro.
Correspondência de artigos de suporte
Escolha o artigo da base de conhecimento que melhor se adapta a um ticket recebido a partir de uma lista de candidatos.
Exemplos de prompt
Consulta: como cancelo um pedido após o envio. Classifique estes 40 parágrafos da central de ajuda.
Instrução: prefira a política oficial a postagens em fóruns. Consulta: prazo de reembolso para planos anuais.
Consulta em indonésio: cara mengganti kata sandi. Classifique estes documentos em inglês.
Calculadora de custo
FAQ
Para que serve um reranker?
Ele refina os resultados da busca. Uma busca de primeiro estágio retorna muitas correspondências imprecisas; o reranker lê cada uma em relação à consulta e as ordena por relevância, o que geralmente melhora o que um LLM vê na geração aumentada por recuperação (RAG).
Quantos documentos posso enviar?
Até 500 documentos por solicitação. Se o seu primeiro estágio retornar mais, reduza a lista para os 500 principais antes de reordenar. Os candidatos devem ser texto, já que imagens e vídeos vão para o Qwen3-VL-Rerank.
Quais idiomas ele cobre?
A Alibaba lista 201 idiomas e dialetos, incluindo chinês, inglês, espanhol, francês, português, indonésio, japonês, coreano, alemão e russo. A classificação entre idiomas, como uma consulta em um idioma sobre documentos em outro, é um uso comum.
Devo usar este ou o Qwen3-VL-Rerank?
Use este quando os candidatos forem texto simples. O Qwen3-VL-Rerank é necessário quando imagens ou vídeos fazem parte dos candidatos ou da consulta, mas ele suporta menos idiomas e menos documentos.
Posso personalizar a relevância?
Os modelos de rerank Qwen3 da Alibaba aceitam uma instrução que descreve o objetivo da classificação. Por exemplo, ele pode preferir a política oficial a postagens em fóruns. Teste com seus próprios dados.
Quanto custa o Qwen3.7-Text-Rerank?
No TokenLab, Qwen3.7-Text-Rerank custa Entrada $0.0735 / Saída $0.00 Por 1M Token. A tabela de preços acima mostra o detalhamento completo.
Qual endpoint o Qwen3.7-Text-Rerank deve usar?
Use https://api.tokenlab.sh/v1/rerank para Qwen3.7-Text-Rerank. O exemplo de requisição abaixo mostra o formato de código correspondente.
Quais operações o Qwen3.7-Text-Rerank suporta?
Qwen3.7-Text-Rerank suporta Reclassificação. Selecione uma operação acima para ver seu endpoint e exemplo de requisição.
Comparar Qwen3.7-Text-Rerank
Fontes
Revisado em 2 de out. de 2026
