Alibaba: Text Embedding v4

Text Embedding v4 chuyển đổi các đoạn văn đa ngôn ngữ thành các vector với kích thước có thể điều chỉnh. Mô hình này hữu ích cho việc tìm kiếm và phân cụm khi một ứng dụng muốn điều chỉnh sự cân bằng giữa biểu diễn ngữ nghĩa và dung lượng chỉ mục.

So sánh mô hình

text-embedding-v4

Sẵn sàngAlibabaNhúngĐồng bộ

Đầu vào / Đầu ra: $0.07 / —
Ngữ cảnh: 8K
Phương thức: Nhúng

Về Text Embedding v4

Text Embedding v4 là mô hình nhúng văn bản đa ngôn ngữ đã được khẳng định của Alibaba, hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ và kích thước đầu ra từ 64 đến 2048 chiều. Nó xử lý 10 mục mỗi batch và có thể trả về các vector thưa (sparse vectors) thông qua DashScope API. Nó có độ dài đầu vào thấp hơn Qwen3.7 Text Embedding nhưng cung cấp các vector nhỏ hơn.

Ưu điểm

Cung cấp các kích thước đầu ra nhỏ xuống tới 64 và 128 chiều cho các ngân sách chỉ mục hạn hẹp.
Các vector thưa thông qua DashScope API cho phép tìm kiếm kết hợp giữa từ khóa và ngữ nghĩa.
Bao gồm tiếng Trung, tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Pháp và hơn 100 ngôn ngữ khác.
Hỗ trợ tham số instruct để mô tả tác vụ truy xuất.

Khi nào nên chọn model khác

Đầu vào cho mỗi mục bị giới hạn ngắn, vì vậy các tài liệu dài phải được chia nhỏ trước khi nhúng.
Các batch chứa 10 mục, ít hơn mức 20 mục được cho phép bởi Qwen3.7 Text Embedding.

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.

Nhúng văn bảnĐiểm 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": "text-embedding-v4",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
}'

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.

Default

mỗi 1M token

Giá Official: Đầu vào $0.07 / Văn bản Đầu vào $0.07
Giá Verified: —
Giảm giá: —

	Giá Officialmỗi 1M token	Giá Verifiedmỗi 1M token	Giảm giá
Default	Đầu vào $0.07 / Văn bản Đầu vào $0.07	—	—

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 14:20 UTC 10 thg 10, 2026

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 Text Embedding v4 trong Console để chỉnh sửa và gửi prompt ngay.

Giúp tôi thử text-embedding-v4 với text-embedding tại /v1/embeddings. Hiển thị kết quả và chi phí.

Tình huống sử dụng

Tìm kiếm ngữ nghĩa trên trang web
Nhúng các trang theo từng đoạn và khớp câu hỏi của người dùng với các đoạn văn bản gần nhất.
Phân cụm phản hồi
Nhóm hàng ngàn đánh giá hoặc phiếu hỗ trợ theo chủ đề bằng cách sử dụng các vector nhỏ gọn và một bước phân cụm.
Truy xuất kết hợp (Hybrid retrieval)
Kết hợp đầu ra dày (dense) và thưa (sparse) để các thuật ngữ chính xác như mã linh kiện vẫn khớp với nhau.

Ví dụ prompt

Nhúng 2.000 phiếu hỗ trợ này ở kích thước 256 chiều và nhóm chúng theo chủ đề.

Nhúng đoạn FAQ này với đầu ra thưa để tìm kiếm kết hợp.

Nhúng truy vấn tiếng Tây Ban Nha 'cómo cancelo mi suscripción' để tìm các bài viết trợ giúp phù hợp.

Mô hình này có giá theo điều kiện. Chỉ tổng token hàng tháng không thể tạo ước tính đáng tin cậy; hãy dùng bảng giá chi tiết theo thông số yêu cầu, bộ nhớ đệm và khung giờ áp dụng.

FAQ

text-embedding-v4 hỗ trợ những kích thước nào?

2048, 1536, 1024 (mặc định), 768, 512, 256, 128 và 64. Kích thước thấp hơn giúp giảm dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ tìm kiếm, nhưng có thể làm giảm độ chính xác. Hãy bắt đầu với kích thước mặc định và giảm dần trong khi kiểm tra khả năng thu hồi (recall).

Đầu vào có thể dài bao nhiêu?

Alibaba ghi nhận giới hạn mỗi mục thấp hơn nhiều so với Qwen3.7 và 10 mục mỗi batch. Hãy chia các tài liệu dài thành các đoạn trước khi nhúng. Kiểm tra trang của Alibaba để biết giới hạn chính xác hiện tại.

Nó có trả về các vector thưa không?

Có, thông qua DashScope API, API này trả về các vector thưa cùng với các vector dày để bạn có thể thực hiện tìm kiếm kết hợp từ khóa-ngữ nghĩa trên cùng một chỉ mục. Đầu ra thưa chỉ khả dụng trên API đó.

Tôi có nên chuyển sang Qwen3.7 không?

Chỉ khi bạn cần đầu vào dài hơn nhiều hoặc các vector lớn hơn. Nếu các vector nhỏ gọn 64 hoặc 128 chiều phù hợp với bạn, v4 vẫn là lựa chọn cung cấp các kích thước đó.

Text Embedding v4 có giá bao nhiêu?

Giá phụ thuộc vào đơn vị tính phí, thông số và mức sử dụng. Hãy so sánh các điều kiện tương đương trong bảng giá chi tiết của mô hình; một mức giá đơn lẻ không quyết định tổng chi phí.

Text Embedding v4 nên dùng endpoint nào?

Dùng https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings làm mặc định cho Text Embedding v4. Nếu mô hình hỗ trợ định dạng native của nhà cung cấp, API workbench cũng hiển thị endpoint đó.

Text Embedding v4 hỗ trợ những thao tác nào?

Text Embedding v4 hỗ trợ Nhúng văn bản. Chọn một thao tác trong API workbench phía trên để xem endpoint và mã ví dụ tương ứng.