Alibaba Cloud: qwen3.7-text-rerank

Qwen 3.7 Text Rerank 的價格、效能、功能與即用型請求範例。

比較模型

qwen3.7-text-rerank

可用Alibaba Cloud重排序 (Rerank)同步

上下文: 120K
模態: 對話

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。

重新排序TokenLab 端點

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."
  ]
}'

定價

Official 價格為模型開發商的公開基準價。TokenLab 價格則為您在 TokenLab 使用該模型的實際費用。

定價

每 1M Token

TokenLab 價格: —
Official 定價: 輸入$0.0735每 1M Token輸出$0.00每 1M Token

	Official 定價每 1M Token	TokenLab 價格每 1M Token	折扣
輸入	$0.0735	—	-
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

暫無資料

模型效能

最後更新於 2026年9月27日下午09:02 [UTC]

當達到隱私權與資料量的門檻後，指標才會顯示。

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 Qwen 3.7 Text Rerank，並準備好編輯或發送提示詞。

協助我使用 qwen3.7-text-rerank 透過 /v1/rerank 執行 rerank，並顯示結果與成本。

應用情境

搜尋品質

對召回候選做重排,提升搜尋與 RAG 的頭部結果精確度。

同台對比

並排比較回應品質、延遲與價格。

提示詞範例

對查詢「最適合商品圖的圖片生成模型」重排這些搜尋結果。

發送最小請求，並顯示結果與成本。

和同類裡更便宜的模型對比一下,各自什麼時候該選?

此模型按條件計價，僅憑每月 token 總量無法可靠估算；請按請求規格、快取和適用時段查看詳細定價。

FAQ

Qwen 3.7 Text Rerank 的費用是多少？

在 TokenLab 上，Qwen 3.7 Text Rerank 價格為 — 每 1M Token。完整明細見上方價格表。

我該如何測試 Qwen 3.7 Text Rerank？

在 Create 中開啟 Qwen 3.7 Text Rerank，即可使用為 /v1/rerank 準備的範例。

Qwen 3.7 Text Rerank 應該使用哪一個端點？

請使用 https://api.tokenlab.sh/v1/rerank 進行 Qwen 3.7 Text Rerank 的呼叫。下方的請求範例展示了對應的程式碼格式。

接入前可以先測試 Qwen 3.7 Text Rerank 嗎？

可以。開啟 Console 會為 Qwen 3.7 Text Rerank 建立一個預先填好的草稿，登入後提示詞不會遺失，可以直接接著測試。

Qwen 3.7 Text Rerank 支援哪些操作？

Qwen 3.7 Text Rerank 支援重新排序。請在上方選擇一項操作以查看其端點與請求範例。