Alibaba: Text Embedding v4

Text Embedding v4, çok dilli pasajları ayarlanabilir boyutlara sahip vektörlere dönüştürür. Bir uygulama, anlamsal temsil ile dizin boyutu arasındaki dengeyi ayarlamak istediğinde arama ve kümeleme için kullanışlıdır.

Modelleri karşılaştır

text-embedding-v4

MevcutAlibabaVektörleştirmeSenkron

Girdi / Çıktı: $0.07 / —
Bağlam: 8K
Modlar: Vektörleştirme

Text Embedding v4 hakkında

Text Embedding v4, Alibaba'nın 100'den fazla dili destekleyen ve 64 ile 2048 boyut arasında çıktı boyutları sunan yerleşik çok dilli metin gömme modelidir. Toplu işlem başına 10 öğe alır ve DashScope API aracılığıyla seyrek (sparse) vektörler döndürebilir. Giriş uzunluğu bakımından Qwen3.7 Text Embedding'in altında kalır ancak daha küçük vektörler sunar.

Güçlü yönleri

Sıkı dizin bütçeleri için 64 ve 128 boyuta kadar inen küçük çıktı boyutları sunar.
DashScope API aracılığıyla sağlanan seyrek vektörler, hibrit anahtar kelime artı anlamsal arama yapılmasına olanak tanır.
Çince, İngilizce, İspanyolca, Fransızca ve 100'den fazla diğer dili kapsar.
Getirme görevini tanımlamak için instruct parametresini destekler.

Alternatif aramanız gereken durumlar

Öğe başına girişler kısadır, bu nedenle uzun belgeler gömülmeden önce parçalara ayrılmalıdır.
Toplu işlemler, Qwen3.7 Text Embedding'in izin verdiği 20 öğeden daha az olan 10 öğe içerir.

Başlarken

API anahtarı oluştur
Console'da bir anahtar oluşturun, platformdaki tüm modellerle kullanın.

İlk isteğinizi gönderin

Diliniz için olan örneği kopyalayın ve uç noktada çalıştırın.

Metin GömmeTokenLab uç noktası

POST/v1/embeddings

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "text-embedding-v4",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
}'

Fiyatlandırma

Verified fiyatı Verified için geçerlidir ve çoğu modelde daha düşüktür. Official fiyatı, model üreticisinin yayınladığı fiyattır ve daha güvenilir Official rotası için geçerlidir. Auto, isteği tamamlayan rotanın fiyatını uygular.

Default

1M token başına

Official fiyatı: Girdi $0.07 / Metin Girdi $0.07
Verified fiyatı: —
İndirim: —

	Official fiyatı1M token başına	Verified fiyatı1M token başına	İndirim
Default	Girdi $0.07 / Metin Girdi $0.07	—	—

Kullanım ve etkinlik

Başarı oranı, tamamlanan isteklerin payıdır. Gecikme, tam bir yanıtın ne kadar sürdüğüdür; P95, isteklerin %95’inin bu süre içinde tamamlandığı anlamına gelir.

Kullanım ve kullanılabilirlik

Son 24 saat

İstekler
Başarı oranı
P95 gecikmesi
Toplam token

Model performansı

Son güncelleme: 10 Eki 2026 12:14 UTC

Metrikler, gizlilik ve veri hacmi eşikleri karşılandığında görünür.

Veriler, durum kontrolleri hariç tutularak toplu kullanıcı isteklerine dayanmaktadır.

Console'da aç

Text Embedding v4 modelini Console'da açın, istemi düzenlemek veya göndermek için hazır hale getirin.

text-embedding-v4 ile /v1/embeddings üzerinden text-embedding işlemini dene. Sonucu ve maliyeti göster.

Kullanım senaryoları

Anlamsal site araması
Sayfaları parçalar halinde gömün ve kullanıcı sorularını en yakın pasajlarla eşleştirin.
Kümeleme geri bildirimi
Kompakt vektörler ve bir kümeleme adımı kullanarak binlerce incelemeyi veya destek biletini konuya göre gruplandırın.
Hibrit getirme
Parça numaraları gibi kesin terimlerin hala eşleşebilmesi için yoğun ve seyrek çıktıları birleştirin.

Prompt örnekleri

Bu 2.000 destek biletini 256 boyutta gömün ve konularına göre gruplandırın.

Hibrit arama için bu SSS parçasını seyrek çıktı ile gömün.

Eşleşen yardım makalelerini bulmak için 'cómo cancelo mi suscripción' İspanyolca sorgusunu gömün.

Bu model koşullu fiyatlandırmaya sahiptir. Yalnızca aylık token toplamları güvenilir bir tahmin üretmez; istek özellikleri, önbellek ve geçerli zaman penceresi için ayrıntılı fiyatlandırmayı kullanın.

FAQ

text-embedding-v4 hangi boyutları destekler?

2048, 1536, 1024 (varsayılan), 768, 512, 256, 128 ve 64. Daha düşük boyutlar depolama alanını azaltır ve aramayı hızlandırır, ancak hassasiyetten bir miktar ödün verilir. Varsayılan değerle başlayın ve geri çağırma (recall) oranını test ederken kademeli olarak düşürün.

Bir giriş ne kadar uzun olabilir?

Alibaba, öğe başına sınırı Qwen3.7'nin oldukça altında ve toplu işlem başına 10 öğe olarak belirtmektedir. Daha uzun belgeleri gömmeden önce pasajlara bölün. Mevcut tam sınır için Alibaba'nın sayfasını kontrol edin.

Seyrek vektörler döndürüyor mu?

Evet, aynı dizin üzerinde hibrit anahtar kelime artı anlamsal arama yapabilmeniz için yoğun vektörlerin yanında seyrek vektörler döndüren DashScope API aracılığıyla. Seyrek çıktı yalnızca bu API'de mevcuttur.

Qwen3.7'ye geçmeli miyim?

Yalnızca çok daha uzun girişlere veya daha büyük vektörlere ihtiyacınız varsa. Eğer kompakt 64 veya 128 boyutlu vektörler işinizi görüyorsa, v4 bunları sunan seçenek olmaya devam etmektedir.

Text Embedding v4 ne kadara mal olur?

Ücretler faturalandırma birimine, özelliklere ve kullanıma göre değişir. Modelin ayrıntılı fiyatlandırmasında eşleşen koşulları karşılaştırın; tek bir ücret toplam maliyeti belirlemez.

Text Embedding v4 hangi endpoint'i kullanmalı?

Text Embedding v4 için varsayılan olarak https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings kullanın. Sağlayıcıya özgü yerel format destekleniyorsa API workbench bu endpoint'i de gösterir.

Text Embedding v4 hangi operasyonları destekler?

Text Embedding v4 Metin Gömme destekler. Yukarıdaki API workbench'te bir operasyon seçerek ilgili endpoint ve kod örneğini görebilirsiniz.