阿里云: Qwen3.7 Text Embedding Flash
qwen3.7-text-embedding-flash- 输入 / 输出
- $0.0184 / $0.00
- 上下文
- 128K
- 模态
- 嵌入
Qwen3.7 Text Embedding Flash 简介
Qwen3.7 Text Embedding Flash 是阿里巴巴 Qwen3.7 文本向量化（embedding）模型的轻量版本，为吞吐量和索引体积都很重要的大型集合而打造。阿里巴巴称它支持任务指令，向量维度可在 256 到 1024 之间选择，范围比完整模型的 256 到 2560 更窄。它面向占用更低的多语言搜索。
擅长的任务
- 最大向量维度较小，让上百万条数据规模的集合索引保持紧凑。
- 支持任务指令，所以查询可以描述检索目标。
- 阿里巴巴把它定位给对吞吐量敏感的工作负载，比如批量向量化。
- 与完整的 Qwen3.7 模型一样，覆盖多语言文本场景。
什么情况换别的模型
- 阿里巴巴把它描述为较轻的模型；完整的 Qwen3.7 Text Embedding 才是性能最高的。
- 维度最高到 1024，稀疏向量输出只列在完整模型上。
快速上手
创建 API 密钥
在 Console 生成一把密钥，平台上的模型都能用。
发送第一个请求
复制你所用语言的示例代码，向该端点发起请求。
嵌入TokenLab 端点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." }'
参数
嵌入
| 参数 | 可选值与限制 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
dimensions | 256, 512, 768, 1024 | 未提供 | 未提供 |
encoding_format | float | 未提供 | 未提供 |
input | 输入数量：≥ 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.
价格
Verified 价格用于 Verified，多数模型更便宜；Official 价格是模型厂商公布的价格，用于更稳定的 Official。Auto 按最终完成请求的线路计价。
价格
每 1M token- Verified 价格
- —
- Official 价格
- 输入$0.0184每 1M token输出$0.00每 1M token
| Official 价格每 1M token | Verified 价格每 1M token | 折扣 | |
|---|---|---|---|
| 输入 | $0.0184 | — | — |
| 输出 | $0.00 | — | — |
用量与动态
成功率是请求完成的比例；延迟是拿到一次完整响应要花的时间，P95 表示 95% 的请求都在这个时间内完成。
用量与可用性
最近 24 小时- 请求
- 成功率
- P95 延迟
- 总 token 数
数据来自汇总的用户请求，不含状态检查。
直接在 Console 里试
Qwen3.7 Text Embedding Flash 已在 Console 备好，提示词已填好，可以直接修改或发送。
帮我用 qwen3.7-text-embedding-flash 完成一次 text-embedding，接口是 /v1/embeddings。返回结果和费用。
使用场景
批量建索引
快速对海量文档档案做向量化，并存储紧凑的向量。
商品搜索
在查询量很大的大型商品目录上提供多语言搜索。
去重
用较小的向量对大型语料中近乎相同的文本聚类，以较低成本发现重复项。
提示词示例
用 512 维对这 50 万条商品描述做向量化，用于目录搜索。
对查询“防水登山外套”做向量化，并附上电商检索的指令。
用 256 维对这批新闻标题做向量化，用于检测重复。
费用计算器
FAQ
它和完整的 Qwen3.7 模型有什么区别？
Flash 是更轻、侧重成本和吞吐量的版本，维度为 256 到 1024。完整模型可达 2560 维，是阿里巴巴性能最高的向量模型。
可以选哪些维度？
阿里巴巴称 256 到 1024 之间的任意大小都可用。较小的向量能减少存储、加快相似度搜索，较大的向量保留更多细节。
它支持指令吗？
支持。阿里巴巴列出了任务指令支持，所以你可以说明检索的用途，比如商品搜索或帮助中心查询。用平实的语言写指令即可。
Flash 够用于生产环境的搜索吗？
对大型集合往往够用，但请用自己的查询验证。先测出你所选维度下的召回率，并与完整模型对比，再做决定。
Qwen3.7 Text Embedding Flash 的费用是多少？
在 TokenLab 上，Qwen3.7 Text Embedding Flash 的价格为 输入 $0.0184 / 输出 $0.00 每 1M token。完整明细见上方价格表。
Qwen3.7 Text Embedding Flash 应该使用哪个端点？
Qwen3.7 Text Embedding Flash 使用 https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings。代码写法见下方的请求示例。
Qwen3.7 Text Embedding Flash 支持哪些操作？
Qwen3.7 Text Embedding Flash 支持 嵌入。选了操作，上面会显示对应的端点和请求示例。
Qwen3.7 Text Embedding Flash 对比
资料来源
审阅于 2026年10月2日
