Alibaba Cloud: Qwen3.7-Text-Rerank

Qwen3.7 Text Rerank chấm điểm các tài liệu ứng viên so với truy vấn và sắp xếp lại kết quả. Nó được sử dụng sau bước truy xuất giai đoạn đầu, giúp hệ thống tìm kiếm hoặc RAG đưa ra các đoạn văn phù hợp nhất với câu hỏi.

So sánh mô hình

qwen3.7-text-rerank

Sẵn sàngAlibaba CloudXếp hạng lạiĐồng bộ

Đầu vào / Đầu ra: $0.0735 / $0.00
Ngữ cảnh: 120K
Phương thức: Xếp hạng lại

Về Qwen3.7-Text-Rerank

Qwen3.7-Text-Rerank là mô hình reranker (xếp hạng lại) chỉ dành cho văn bản của Alibaba. Mô hình này chấm điểm từng tài liệu ứng viên dựa trên một truy vấn và trả về kết quả đã được sắp xếp lại, giúp hệ thống tìm kiếm hoặc RAG chỉ chuyển tiếp những đoạn văn bản phù hợp nhất. Nó hỗ trợ 201 ngôn ngữ và phương ngữ, xử lý được nhiều tài liệu mỗi yêu cầu, bao gồm cả các mục có độ dài lớn. Đây là lựa chọn tối ưu cho việc truy xuất văn bản; Qwen3-VL-Rerank là lựa chọn dành cho các ứng viên là hình ảnh và video.

Ưu điểm

Sắp xếp lại các đoạn văn bản đã truy xuất theo mức độ liên quan đến truy vấn trước khi chúng được gửi đến mô hình trả lời.
Hỗ trợ 201 ngôn ngữ và phương ngữ, một phạm vi rất rộng cho tìm kiếm đa ngôn ngữ.
Chấp nhận tối đa 500 tài liệu mỗi yêu cầu, đủ để xếp hạng lại một danh sách rút gọn từ giai đoạn đầu.
Các mục riêng lẻ có thể có độ dài lớn, phù hợp với các đoạn văn và bài viết đầy đủ.

Khi nào nên chọn model khác

Mô hình chỉ đọc văn bản; hình ảnh và video cần sử dụng Qwen3-VL-Rerank.
Nó không thực hiện truy xuất: bạn phải tự cung cấp các tài liệu ứng viên từ hệ thống tìm kiếm của riêng mình.
Nó trả về điểm số và thứ tự, không tạo ra câu trả lời hoặc trích dẫn.

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.

Xếp hạng lạiĐiểm cuối TokenLab

POST/v1/rerank

curl -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."
  ]
}'

Tham số

Xếp hạng lại

Tham số	Giá trị và giới hạn	Mặc định	Ghi chú
`documents`	Số đầu vào: ≥ 1, ≤ 1000	Chưa cung cấp	Each document is limited to 100000 characters. Total document text is limited to 2000000 characters.
`query`	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp	Required non-empty text with at most 32000 characters.
`top_n`	≥ 1	Chưa cung cấp	Positive integer. A public upper bound and uniform omitted-field result count are not verified.

Ranks text documents against a text query.

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$0.0735mỗi 1M tokenĐầu ra$0.00mỗi 1M token

	Giá Officialmỗi 1M token	Giá Verifiedmỗi 1M token	Giảm giá
Đầu vào	$0.0735	—	—
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-Rerank trong Console để chỉnh sửa và gửi prompt ngay.

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

Tình huống sử dụng

Chất lượng câu trả lời RAG
Xếp hạng lại các kết quả tìm kiếm vector cho một câu hỏi để những đoạn văn bản tốt nhất được đưa vào prompt.
Tìm kiếm trang web đa ngôn ngữ
Sắp xếp kết quả cho các truy vấn viết bằng một ngôn ngữ so với các tài liệu bằng ngôn ngữ khác.
Khớp bài viết hỗ trợ
Chọn bài viết trong cơ sở tri thức phù hợp nhất với yêu cầu hỗ trợ từ một danh sách ứng viên.

Ví dụ prompt

Truy vấn: làm thế nào để hủy đơn hàng sau khi đã giao. Hãy xếp hạng 40 đoạn văn bản từ trung tâm trợ giúp này.

Hướng dẫn: ưu tiên chính sách chính thức hơn các bài đăng trên diễn đàn. Truy vấn: thời hạn hoàn tiền cho các gói hàng năm.

Truy vấn bằng tiếng Indonesia: cara mengganti kata sandi. Hãy xếp hạng các tài liệu tiếng Anh này.

Tính chi phí

Token đầu vào hàng tháng1M token

Token đầu ra hàng tháng0.5M token

Chi phí hàng tháng ước tính$0.073529

FAQ

Reranker dùng để làm gì?

Nó tinh chỉnh kết quả tìm kiếm. Tìm kiếm giai đoạn đầu trả về nhiều kết quả khớp lỏng lẻo; reranker đọc từng kết quả so với truy vấn và sắp xếp chúng theo mức độ liên quan, điều này thường cải thiện những gì LLM nhìn thấy trong quá trình tạo nội dung có tăng cường truy xuất (RAG).

Tôi có thể gửi bao nhiêu tài liệu?

Tối đa 500 tài liệu mỗi yêu cầu. Nếu giai đoạn đầu của bạn trả về nhiều hơn, hãy cắt danh sách rút gọn xuống còn 500 kết quả hàng đầu trước khi xếp hạng lại. Các ứng viên phải là văn bản, vì hình ảnh và video cần gửi đến Qwen3-VL-Rerank.

Nó hỗ trợ những ngôn ngữ nào?

Alibaba liệt kê 201 ngôn ngữ và phương ngữ, bao gồm tiếng Trung, tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Pháp, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Indonesia, tiếng Nhật, tiếng Hàn, tiếng Đức và tiếng Nga. Xếp hạng đa ngôn ngữ, chẳng hạn như truy vấn bằng một ngôn ngữ đối với tài liệu bằng ngôn ngữ khác, là một cách sử dụng phổ biến.

Tôi nên sử dụng mô hình này hay Qwen3-VL-Rerank?

Hãy sử dụng mô hình này khi các ứng viên là văn bản thuần túy. Qwen3-VL-Rerank cần thiết khi hình ảnh hoặc video là một phần của ứng viên hoặc truy vấn, nhưng nó hỗ trợ ít ngôn ngữ và ít tài liệu hơn.

Tôi có thể tùy chỉnh mức độ liên quan không?

Các mô hình rerank Qwen3 của Alibaba chấp nhận một hướng dẫn mô tả mục tiêu xếp hạng. Ví dụ: nó có thể ưu tiên chính sách chính thức hơn các bài đăng trên diễn đàn. Hãy kiểm tra trên dữ liệu của riêng bạn.

Qwen3.7-Text-Rerank có giá bao nhiêu?

Trên TokenLab, Qwen3.7-Text-Rerank có giá Đầu vào $0.0735 / Đầu ra $0.00 mỗi 1M token. Bảng giá phía trên cho thấy chi tiết đầy đủ.

Qwen3.7-Text-Rerank nên dùng endpoint nào?

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

Qwen3.7-Text-Rerank hỗ trợ những thao tác nào?

Qwen3.7-Text-Rerank hỗ trợ Xếp hạng lại. Chọn một thao tác trong API workbench phía trên để xem endpoint và mã ví dụ tương ứng.