Alibaba Cloud: Qwen3.7 Text Embedding Flash
qwen3.7-text-embedding-flash- 輸入 / 輸出
- $0.0184 / $0.00
- 上下文
- 128K
- 模態
- 嵌入
關於 Qwen3.7 Text Embedding Flash
Qwen3.7 Text Embedding Flash 是阿里巴巴 Qwen3.7 文字嵌入模型的輕量版，專為重視吞吐量和索引大小的大型資料集而設計。阿里巴巴表示它支援任務指令，並允許您選擇 256 到 1024 的向量維度，範圍較完整版模型的 256 到 2560 更窄。它旨在以更低的資源佔用實現多語言搜尋。
適用場景
- 較小的最大向量維度可保持索引緊湊，適用於擁有數百萬項目的資料集。
- 支援任務指令，因此查詢可以描述檢索目標。
- 阿里巴巴將其定位於對吞吐量敏感的工作負載，例如批次嵌入。
- 涵蓋與完整版 Qwen3.7 模型相同的多語言文字應用。
其他選擇建議
- 阿里巴巴將其描述為輕量模型；完整版 Qwen3.7 Text Embedding 是其效能最高的版本。
- 其維度上限為 1024，而完整版模型則列出了稀疏向量輸出功能。
入門指南
建立 API 金鑰
請至 Console 建立金鑰，即可在平台上使用各類模型。
發送您的第一個請求
複製您所選語言的範例，並針對端點執行它。
嵌入TokenLab 端點POST/v1/embeddingscurl -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." }'
參數設定
嵌入
| 參數 | 可選值與限制 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|---|
dimensions | 256, 512, 768, 1024 | 未提供 | 未提供 |
encoding_format | float | 未提供 | 未提供 |
input | 輸入數量：≥ 1, ≤ 20 | 未提供 | Each input row is limited to 128000 tokens. |
user | 未提供 | 未提供 | 未提供 |
TokenLab exposes this model through the OpenAI-compatible /v1/embeddings route.
定價
Verified 價格用於 Verified，多數模型更便宜；Official 價格是模型廠商公布的價格，用於更穩定的 Official。Auto 按最終完成請求的線路計價。
定價
每 1M Token- Verified 價格
- —
- Official 價格
- 輸入$0.0184每 1M Token輸出$0.00每 1M Token
| Official 價格每 1M Token | Verified 價格每 1M Token | 折扣 | |
|---|---|---|---|
| 輸入 | $0.0184 | — | — |
| 輸出 | $0.00 | — | — |
使用量與活動
成功率是請求完成的比例；延遲是一次完整回應所需的時間，P95 表示 95% 的請求在該時間內完成。
用量與可用性
過去 24 小時- 請求數
- 成功率
- P95 延遲
- 總 Token 用量
資料基於彙總的使用者請求，不包含狀態檢查。
直接在 Console 裡試
在 Console 中開啟 Qwen3.7 Text Embedding Flash，並準備好編輯或發送提示詞。
協助我使用 qwen3.7-text-embedding-flash 透過 /v1/embeddings 執行 text-embedding，並顯示結果與成本。
應用情境
批次索引
快速嵌入超大型文件庫並儲存緊湊的向量。
產品搜尋
為查詢量龐大的大型目錄提供多語言搜尋支援。
去重
使用適中的向量對大型語料庫中近乎相同的文字進行分群，從而以低成本找出重複內容。
提示詞範例
將這 500,000 筆產品描述以 512 維度進行嵌入，用於目錄搜尋。
嵌入查詢「防水登山外套」，並附上電子商務檢索的指令。
將這組新聞標題以 256 維度進行嵌入，用於重複內容檢測。
費用計算機
FAQ
它與完整版 Qwen3.7 模型有何不同？
Flash 是更輕量、以成本和吞吐量為導向的版本，維度範圍為 256 到 1024。完整版模型可達到 2560 維度，是阿里巴巴效能最高的嵌入模型。
我可以選擇哪些維度？
阿里巴巴表示提供 256 到 1024 之間的任何尺寸。較小的向量可減少儲存空間並加快相似度搜尋速度，而較大的向量則能保留更多細節。
它是否支援指令？
是的。阿里巴巴列出了任務指令支援，因此您可以說明檢索的目的，例如產品搜尋或服務中心查詢。請以自然語言撰寫指令。
Flash 是否足以應付生產環境的搜尋需求？
對於大型資料集通常足夠，但請務必使用您自己的查詢進行驗證。在決定採用前，請先測量您所選維度下的召回率，並與完整版模型進行比較。
Qwen3.7 Text Embedding Flash 的費用是多少？
在 TokenLab 上，Qwen3.7 Text Embedding Flash 價格為 輸入 $0.0184 / 輸出 $0.00 每 1M Token。完整明細見上方價格表。
Qwen3.7 Text Embedding Flash 應該使用哪一個端點？
請使用 https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings 進行 Qwen3.7 Text Embedding Flash 的呼叫。下方的請求範例展示了對應的程式碼格式。
Qwen3.7 Text Embedding Flash 支援哪些操作？
Qwen3.7 Text Embedding Flash 支援 嵌入。請在上方選擇一項操作以查看其端點與請求範例。
比較 Qwen3.7 Text Embedding Flash
來源
更新於 2026年10月2日
