BaiLian

text-embedding-v4

AlibabaBasé sur les jetons

Alibaba 的向量模型,用于将输入内容转换为数值向量,支持语义检索和相似度计算。

textembeddingscontext:8192
Tarif à partir de
Entree / Sortie · 1M
Contexte
8.2K
Fenêtre d'entrée maximale
Modalités
→

Tarification par fournisseur

official
官方接口直连
Entree$75/ 1M
Sortie$75/ 1M
Alibaba
阿里巴巴百炼官方
Entree$75/ 1M
Sortie$75/ 1M

Capacités / Modalités prises en charge

Embeddings
Entree
Sortie

Fournisseur & confidentialité

Fournisseur
Unknown
Tokeniseur
BPE (vendor-specific)
Licence
Provider-specificInconnu
Rétention des données59 joursNon utilisé pour l'entraînement amont par défaut

Performances

À propos de text-embedding-v4

Alibaba 的向量模型,用于将输入内容转换为数值向量,支持语义检索和相似度计算。

Cas d’usage et prompts

Pistes pour commencer l’évaluation ; les entrées et options prises en charge figurent dans la section d’accès API.

Cas d’usage à explorer

  • Évaluez la recherche sémantique avec des requêtes et des documents représentatifs.
  • Comparez la qualité de recherche sur votre propre base de connaissances avant de connecter un assistant.

Conseils pratiques

Vérifiez si le point de terminaison renvoie des embeddings ou reclasse les documents. Utilisez le même prétraitement pour l’indexation et les requêtes.

Accès API

Exemples de code

RequêtePOST/v1/chat/completions
Exemple de requête
Paramètres
ParamètreTypeDéfaut / plageDescription
inputrequis
string—Texte ou tableau de textes à vectoriser
dimensions
integer>= 1Tronquer les vecteurs à autant de dimensions
encoding_format
enum
=float
Encodage filaire pour les vecteurs
user
string—Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus

Remplacer <YOUR_API_KEY> par la clé API de votre page de jetons.

Authentification

Toutes les requêtes doivent inclure Authorization: Bearer <TOKEN> . Les points de terminaison au format Anthropic acceptent à la place x-api-key .

Générez des jetons depuis la page Jetons ; vous pouvez les restreindre par modèle, groupe, IP et limites de débit.

Paramètres pris en charge

Generation parameters
ParamètreTypeDéfaut / plageDescription
inputrequis
string—Texte ou tableau de textes à vectoriser
dimensions
integer>= 1Tronquer les vecteurs à autant de dimensions
encoding_format
enum
=float
Encodage filaire pour les vecteurs
user
string—Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus

Limites de débit

FournisseurRPMTPMRPD
Alibaba9.3K1.9M186K
official7.8K1.6M156K

RPM = requêtes/minute, TPM = jetons/minute, RPD = requêtes/jour. Les limites s'appliquent par groupe de jetons.

Questions fréquentes sur text-embedding-v4

Qu’est-ce que text-embedding-v4 ?

Alibaba 的向量模型,用于将输入内容转换为数值向量,支持语义检索和相似度计算。

Comment appeler text-embedding-v4 ?

Créez une clé API autorisée à utiliser text-embedding-v4, puis utilisez l’identifiant exact et un point de terminaison pris en charge dans la section d’accès API. Les champs dépendent du point de terminaison choisi.

Comment text-embedding-v4 est-il facturé ?

Le tarif dépend du groupe de fournisseurs choisi et de l’unité de facturation du modèle. Les prix actuels d’entrée, de sortie, par requête ou par média sont affichés sur cette page avant l’inscription.

Quelle est la fenêtre de contexte de text-embedding-v4 ?

Le catalogue indique une fenêtre de contexte de 8192 tokens. Vérifiez les limites du point de terminaison sélectionné.

Comment évaluer text-embedding-v4 pour mon projet ?

Vérifiez si le point de terminaison renvoie des embeddings ou reclasse les documents. Utilisez le même prétraitement pour l’indexation et les requêtes.