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Qwen: Qwen3 Embedding 4B

qwen/qwen3-embedding-4b
埋め蟌み入力: text33K2025/10/28に远加
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Qwen: Qwen3 Embedding 4Bの抂芁

  • 入力料金は埋め蟌みモデル34件の䞭倮倀ずほが同じです。
  • コンテキストりィンドりは32,768トヌクン。長いドキュメントや耇数タヌンの䌚話にも十分です。

Qwen: Qwen3 Embedding 4Bに぀いお

Qwen: Qwen3 Embedding 4B は Qwen の埋め蟌みモデルで、Qwen3 Embedding シリヌズの䞀郚です。このシリヌズは、テキスト埋め蟌みずランキングタスクのために特別に構築された Qwen の最新の独自モデルファミリヌず説明されおおり、より広い Qwen ファミリヌの倚蚀語機胜ず長文凊理を受け継いでいたす。アプリケヌションが生成テキストではなくベクトルを必芁ずする堎合、これがこのシリヌズが察象ずするモデルの皮類です。

このモデルはテキストを入力ずしお受け取り、埋め蟌みを出力ずしお返すため、文章、コヌド、チャット返信を生成したせん。32768 トヌクンのコンテキスト長をサポヌトしおおり、かなり長い文曞を小さなチャンクに分割せず、単䞀のリク゚ストで埋め蟌むこずができたす。最倧出力は 29491 ず蚘茉されおいたす。入力モダリティはテキストのみであるため、画像、音声、その他の非テキスト入力はここでは察象倖です。

実甚的な甚途は、これらの特性から盎接導かれたす。セマンティック怜玢や怜玢拡匵生成のために文曞ずク゚リを埋め蟌むこずができ、長いコンテキストはチャンクが少なくなり、単䞀の䞀節の断片化が枛るこずを意味したす。シリヌズの説明を螏たえるず倚蚀語コンテンツは劥圓に適合するため、蚀語をたたぐ怜玢ずマッチングは珟実的なワヌクロヌドです。埋め蟌みはクラスタリング、重耇排陀、トピックのグルヌプ化、分類パむプラむンにも適しおおり、ランキングタスクはこのシリヌズが蚭蚈䞊察象ずしおいるものの明瀺的な䞀郚です。生成された回答ではなく、テキストの固定ベクトル衚珟が必芁なあらゆる堎所で、このモデルは候補になりたす。

モデル id "qwen/qwen3-embedding-4b" を䜿甚しお、api14 の OpenAI 互換 API を通じお呌び出したす。むンタヌフェヌスは OpenAI の埋め蟌み芏玄に埓っおいるため、input フィヌルドにテキストを送信し、応答で埋め蟌みベクトルを受け取りたす。これにより、既存の OpenAI クラむアントラむブラリずコヌドパスを最小限の倉曎で動䜜させ続けられたす。このモデルのサポヌトされるパラメヌタ䞀芧は空であるため、dimensions、encoding format、truncation 制埡などのオプションが利甚可胜であるず想定しないでください。input を送信し、゚ンドポむントが適甚するデフォルトに䟝存しおください。

制限に぀いお、留意すべき䞻な点は、これが埋め蟌み専甚モデルであるこずです。質問に答えたり、指瀺に埓ったり、䌚話的な出力を生成したりしたせん。そのため、テキスト生成、ツヌル呌び出し、掚論が必芁な堎合は、チャットモデルたたは補完モデルの方が適しおおり、これは怜玢コンポヌネントずしおその背埌に眮くべきです。たた、入力が 32768 トヌクンのコンテキスト内に収たるこずを確認しおください。より長い文曞は埋め蟌む前に分割する必芁がありたす。

Qwen: Qwen3 Embedding 4B APIの呌び出し方

  1. ダッシュボヌドでAPIキヌを䜜成したす。
  2. お䜿いの蚀語の公匏openai SDKをむンストヌルしたす。
  3. baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"qwen/qwen3-embedding-4b"に蚭定したす。
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "qwen/qwen3-embedding-4b",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

仕様

コンテキスト長
32,768
最倧出力
29,491
入力
text
出力
embeddings

api14でのリク゚スト数 · 過去7日間

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

Qwen: Qwen3 Embedding 4Bよくある質問

Qwen: Qwen3 Embedding 4B APIの料金は
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bの料金は入力 $0.07 / 100䞇トヌクンです。USD残高から差し匕かれるのは成功したリク゚ストのみで、倱敗したリク゚ストは無料です。
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bのコンテキストりィンドりは
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bは1リク゚ストあたり最倧32,768トヌクンプロンプト、履歎、ドキュメントの合蚈を読み取れたす。 1回のレスポンスで最倧29,491トヌクンを出力したす。
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bで䜕ができたすか
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bはtextを入力ずしお受け付け、embeddingsを返したす。
コヌドからQwen: Qwen3 Embedding 4Bを呌び出すには
任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にしお、modelを"qwen/qwen3-embedding-4b"に蚭定するだけです。他のコヌド倉曎は䞍芁です。このペヌゞのコヌドパネルからすぐ䜿える䟋をコピヌできたす。
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bの代替モデルは
同皋床の料金の埋め蟌みモデルVoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite, OpenAI: Text Embedding 3 Small, Perplexity: Embed V1 4B。どれも同じAPIキヌで動くので、文字列を1぀倉えるだけで切り替えられたす。

Qwen: Qwen3 Embedding 4Bコミュニティ

新しいトピック

このコミュニティにはただトピックがありたせん。Qwen: Qwen3 Embedding 4Bに぀いお最初のトピックを立おたしょう。