"model":"qwen/qwen3-embedding-4b"Контекст
33K токенов
Вход
Текст
Выход
Вектор (эмбеддинг)
Серия моделей Qwen3 Embedding — новейшая проприетарная модель семейства Qwen, специально разработанная для задач текстовых эмбеддингов и ранжирования. Эта серия наследует от своей базовой модели исключительные многоязычные возможности, понимание длинных текстов и навыки рассуждения. Серия Qwen3 Embedding обеспечивает значительный прогресс во множестве задач текстовых эмбеддингов и ранжирования, включая текстовый поиск, поиск по коду, классификацию текстов, кластеризацию текстов и поиск параллельных текстов (bitext mining).
Цена
Входза 1M токенов2,53 ₽
Итоговая стоимость каждого запроса — в ответе (usage.cost_rub) и в статистике.
Быстрый старт
curl https://api.aiadapter.ru/api/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer sk-aa-v1-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"qwen/qwen3-embedding-4b","input":"Привет, мир"}'Модели эмбеддингов доступны только по API — в чате их нет. Параметры запроса — в документации.