Alibaba Cloud: Qwen3.7 Text Embedding Flash

Qwen3.7 Text Embedding Flash cung cấp biểu diễn vectơ nhẹ hơn cho tìm kiếm đa ngôn ngữ. Phạm vi số chiều nhỏ hơn của nó hữu ích cho các bộ sưu tập lớn, nơi thông lượng nhúng và kích thước chỉ mục là những hạn chế thực tế.

So sánh mô hình

qwen3.7-text-embedding-flash

Sẵn sàngAlibaba CloudNhúngĐồng bộ

Đầu vào / Đầu ra: $0.0184 / $0.00
Ngữ cảnh: 128K
Phương thức: Nhúng

Về Qwen3.7 Text Embedding Flash

Qwen3.7 Text Embedding Flash là phiên bản nhẹ của mô hình nhúng văn bản Qwen3.7 của Alibaba, được xây dựng cho các bộ sưu tập lớn nơi thông lượng và kích thước chỉ mục là quan trọng. Alibaba cho biết mô hình hỗ trợ hướng dẫn tác vụ và cho phép bạn chọn kích thước vector từ 256 đến 1024, phạm vi hẹp hơn so với phạm vi từ 256 đến 2560 của mô hình đầy đủ. Nó nhắm đến tìm kiếm đa ngôn ngữ với dung lượng thấp hơn.

Ưu điểm

Kích thước vector tối đa nhỏ hơn giúp giữ cho các chỉ mục gọn nhẹ đối với các bộ sưu tập có hàng triệu mục.
Hỗ trợ hướng dẫn tác vụ, vì vậy các truy vấn có thể mô tả mục tiêu truy xuất.
Alibaba định vị mô hình này cho các khối lượng công việc nhạy cảm với thông lượng như nhúng hàng loạt.
Bao phủ cùng phạm vi sử dụng văn bản đa ngôn ngữ như mô hình Qwen3.7 đầy đủ.

Khi nào nên chọn model khác

Alibaba mô tả đây là mô hình nhẹ hơn; Qwen3.7 Text Embedding đầy đủ là mô hình có hiệu suất cao nhất.
Kích thước của nó đạt tối đa 1024, và đầu ra vector thưa (sparse vector) được liệt kê cho mô hình đầy đủ.

Bắt đầu

Tạo API key
Tạo API key trong Console để dùng cho mọi mô hình trên nền tảng.

Gửi yêu cầu đầu tiên của bạn

Sao chép ví dụ cho ngôn ngữ của bạn và chạy nó với endpoint.

NhúngĐiểm cuối TokenLab

POST/v1/embeddings

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "qwen3.7-text-embedding-flash",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
}'

Tham số

Nhúng

Tham số	Giá trị và giới hạn	Mặc định	Ghi chú
`dimensions`	256, 512, 768, 1024	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp
`encoding_format`	float	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp
`input`	Số đầu vào: ≥ 1, ≤ 20	Chưa cung cấp	Each input row is limited to 128000 tokens.
`user`	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp

TokenLab exposes this model through the OpenAI-compatible /v1/embeddings route.

Giá

Giá Verified áp dụng cho Verified, thường rẻ hơn trên hầu hết các model. Giá Official là giá niêm yết từ nhà phát triển, áp dụng cho route Official ổn định hơn. Auto sẽ tính phí dựa trên route hoàn thành yêu cầu.

Giá

mỗi 1M token

Giá Verified: —
Giá Official: Đầu vào$0.0184mỗi 1M tokenĐầu ra$0.00mỗi 1M token

	Giá Officialmỗi 1M token	Giá Verifiedmỗi 1M token	Giảm giá
Đầu vào	$0.0184	—	—
Đầu ra	$0.00	—	—

Sử dụng & hoạt động

Tỷ lệ thành công là tỷ lệ yêu cầu hoàn tất. Độ trễ là thời gian của một phản hồi đầy đủ; P95 nghĩa là 95% yêu cầu hoàn thành trong khoảng thời gian đó.

Mức sử dụng & tình trạng

24 giờ qua

Yêu cầu
Tỷ lệ thành công
Độ trễ P95
Tổng token

Hiệu năng mô hình

Cập nhật lần cuối 05:01 13 thg 11, 2026 UTC

Các chỉ số sẽ xuất hiện sau khi đạt ngưỡng về quyền riêng tư và khối lượng dữ liệu.

Dữ liệu dựa trên các yêu cầu tổng hợp của người dùng, không bao gồm các kiểm tra trạng thái.

Mở trong Console

Mở Qwen3.7 Text Embedding Flash trong Console để chỉnh sửa và gửi prompt ngay.

Giúp tôi thử qwen3.7-text-embedding-flash với text-embedding tại /v1/embeddings. Hiển thị kết quả và chi phí.

Tình huống sử dụng

Lập chỉ mục hàng loạt
Nhúng một kho lưu trữ tài liệu rất lớn một cách nhanh chóng và lưu trữ các vector nhỏ gọn.
Tìm kiếm sản phẩm
Cung cấp khả năng tìm kiếm đa ngôn ngữ trên một danh mục lớn nơi khối lượng truy vấn cao.
Khử trùng lặp
Phân cụm các văn bản gần như giống hệt nhau trên một kho dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các vector khiêm tốn, để các bản sao được tìm thấy với chi phí thấp.

Ví dụ prompt

Nhúng 500.000 mô tả sản phẩm này ở kích thước 512 cho tìm kiếm danh mục.

Nhúng truy vấn 'áo khoác đi bộ đường dài chống nước' với hướng dẫn cho truy xuất thương mại điện tử.

Nhúng tập hợp các tiêu đề tin tức này ở kích thước 256 để phát hiện trùng lặp.

Tính chi phí

Token đầu vào hàng tháng1M token

Token đầu ra hàng tháng0.5M token

Chi phí hàng tháng ước tính$0.018382

FAQ

Sự khác biệt so với mô hình Qwen3.7 đầy đủ là gì?

Flash là phiên bản nhẹ hơn, tập trung vào chi phí và thông lượng, với kích thước từ 256 đến 1024. Mô hình đầy đủ đạt tới 2560 kích thước và là mô hình nhúng có hiệu suất cao nhất của Alibaba.

Tôi có thể chọn kích thước nào?

Alibaba cho biết bất kỳ kích thước nào từ 256 đến 1024 đều khả dụng. Các vector nhỏ hơn giúp cắt giảm lưu trữ và tăng tốc tìm kiếm tương đồng, trong khi các vector lớn hơn giữ lại nhiều chi tiết hơn.

Mô hình có hỗ trợ hướng dẫn không?

Có. Alibaba liệt kê hỗ trợ hướng dẫn tác vụ, vì vậy bạn có thể nêu rõ mục đích truy xuất là gì, chẳng hạn như tìm kiếm sản phẩm hoặc tra cứu trung tâm trợ giúp. Hãy viết hướng dẫn bằng ngôn ngữ đơn giản.

Flash có đủ cho tìm kiếm trong môi trường sản xuất không?

Thường là có đối với các bộ sưu tập lớn, nhưng hãy xác minh trên các truy vấn của riêng bạn. Hãy đo lường độ thu hồi (recall) ở kích thước bạn đã chọn và so sánh với mô hình đầy đủ trước khi đưa vào sử dụng.

Qwen3.7 Text Embedding Flash có giá bao nhiêu?

Trên TokenLab, Qwen3.7 Text Embedding Flash có giá Đầu vào $0.0184 / Đầu ra $0.00 mỗi 1M token. Bảng giá phía trên cho thấy chi tiết đầy đủ.

Qwen3.7 Text Embedding Flash nên dùng endpoint nào?

Dùng https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings làm mặc định cho Qwen3.7 Text Embedding Flash. Nếu mô hình hỗ trợ định dạng native của nhà cung cấp, API workbench cũng hiển thị endpoint đó.

Qwen3.7 Text Embedding Flash hỗ trợ những thao tác nào?

Qwen3.7 Text Embedding Flash hỗ trợ Nhúng. Chọn một thao tác trong API workbench phía trên để xem endpoint và mã ví dụ tương ứng.