阿里云: tongyi-embedding-vision-plus

通义多模态向量的价格、表现、能力和可直接使用的请求示例。

对比模型

tongyi-embedding-vision-plus

可用阿里云嵌入同步

输入 / 输出: $0.0735 / $0.00
模态: 嵌入视觉

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。

多模态向量TokenLab 端点

POST/v1/multimodal/embeddings

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/multimodal/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "tongyi-embedding-vision-plus",
  "input": {
    "text": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
  }
}'

价格

官方价格是模型厂商公开的基线价，TokenLab 价格是用这个模型时实际的计费价。

Default

每 1M token

官方价格: 输入 $0.0735 / 文本输入 $0.0735 / 图像输入 $0.0735
TokenLab 价格: 输入 $0.0735 / 文本输入 $0.0735 / 图像输入 $0.0735
折扣: -

Display Base Rates

每 1M token

官方价格: 输出 $0.00
TokenLab 价格: 输出 $0.00
折扣: -

	官方价格每 1M token	TokenLab 价格每 1M token	折扣
Default	输入 $0.0735 / 文本输入 $0.0735 / 图像输入 $0.0735	输入 $0.0735 / 文本输入 $0.0735 / 图像输入 $0.0735	-
Display Base Rates	输出 $0.00	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

直接在 Console 里试

通义多模态向量已在 Console 备好，提示词已填好，可以直接修改或发送。

帮我用 tongyi-embedding-vision-plus 完成一次 multimodal-embedding，接口是 /v1/multimodal/embeddings。返回结果和费用。

使用场景

适用场景

视觉

读取图片、解析文档、回答视觉问题

语义搜索

为搜索、推荐、聚类和 RAG 构建向量表示。

并排对比

并列比较回复质量、延迟和价格。

提示词示例

嵌入五条产品 FAQ 片段，再解释一下响应结构。

发一个最简请求，展示结果和费用。

把这个模型和同类别更便宜的模型对比：各自在什么情况下值得选？

此模型按条件计价，仅凭月度 token 总量无法可靠估算；请按请求规格、缓存和适用时段查看详细定价。

FAQ

通义多模态向量的费用是多少？

在 TokenLab 上，通义多模态向量的价格为输入 $0.0735 / 输出 $0.00 每 1M token。完整明细见上方价格表。价格因计费单位、规格和用量而异。请在模型的详细定价中对比相同条件下的费率；单一费率不代表总价。

通义多模态向量适合做什么？

通义多模态向量支持视觉，可以直接在 Create 中打开。

如何测试通义多模态向量？

在 Create 里打开通义多模态向量，就能直接用为 /v1/multimodal/embeddings 准备的示例。

通义多模态向量应该使用哪个端点？

通义多模态向量使用 https://api.tokenlab.sh/v1/multimodal/embeddings。代码写法见下方的请求示例。

接入前可以先测试通义多模态向量吗？

可以。打开 Console 会为通义多模态向量备好一个现成的草稿，登录后提示词还在，上下文不会丢。

通义多模态向量支持哪些操作？

通义多模态向量支持多模态向量。选了操作，上面会显示对应的端点和请求示例。