阿里云: qwen3.7-text-rerank

Qwen 3.7 Text Rerank 的价格、表现、能力和可直接使用的请求示例。

对比模型

qwen3.7-text-rerank

可用阿里云重排序同步

上下文: 120K
模态: 聊天

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。

重排序TokenLab 端点

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."
  ]
}'

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。

价格

每 1M token

TokenLab 价格: —
官方价格: 输入$0.0735每 1M token输出$0.00每 1M token

	官方价格每 1M token	TokenLab 价格每 1M token	折扣
输入	$0.0735	—	-
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

Qwen 3.7 Text Rerank 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-rerank 完成一次 rerank，接口是 /v1/rerank。返回结果和费用。

使用场景

搜索质量

重排检索候选，提升搜索和 RAG 的头部结果精度。

并排对比

并列比较回复质量、延迟和价格。

提示词示例

针对查询“最适合商品图的图片生成模型”，重排这些搜索结果。

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

Qwen 3.7 Text Rerank 的费用是多少？

在 TokenLab 上，Qwen 3.7 Text Rerank 的价格为 — 每 1M token。完整明细见上方价格表。

如何测试 Qwen 3.7 Text Rerank？

在 Create 里打开 Qwen 3.7 Text Rerank，就能直接用为 /v1/rerank 准备的示例。

Qwen 3.7 Text Rerank 应该使用哪个端点？

Qwen 3.7 Text Rerank 使用 https://api.tokenlab.sh/v1/rerank。代码写法见下方的请求示例。

接入前可以先测试 Qwen 3.7 Text Rerank 吗？

可以。打开 Console 会为 Qwen 3.7 Text Rerank 备好一个现成的草稿，登录后提示词还在，上下文不会丢。

Qwen 3.7 Text Rerank 支持哪些操作？

Qwen 3.7 Text Rerank 支持重排序。选了操作，上面会显示对应的端点和请求示例。