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Qwen: Qwen3 Embedding 8B

qwen/qwen3-embedding-8b

埋め込み入力: text41K2025/10/28に追加

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Qwen: Qwen3 Embedding 8Bの概要

入力料金は埋め込みモデル34件の中央値より50%安くなっています。
コンテキストウィンドウは40,960トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。

Qwen: Qwen3 Embedding 8Bについて

Qwen3 Embedding 8B は Qwen のテキスト埋め込みモデルであり、Qwen がテキスト埋め込みとランキングタスク専用に構築された最新の独自ラインと説明する Qwen3 Embedding シリーズの一部です。これはチャットカテゴリではなく埋め込みカテゴリに属するため、その役割は会話的な返答を生成することではなく、テキストをベクトルに変換することです。このシリーズは、より広い Qwen ファミリーの多言語機能と長文テキスト処理を継承しており、複数の言語のコンテンツや短い断片に収まらない文書を扱う場合にこのモデルが relevant になります。

このモデルは入力としてテキストを受け取り、出力として埋め込みを返します。それ以外はありません。コンテキストウィンドウは 32,768 トークンで、最大出力は 29,491 と記載されており、多くの小さなチャンクに分割する代わりに、かなり長い passage を単一のリクエストで埋め込む余地があります。基本的な呼び出し以外にサポートされるリクエストパラメータはないため、temperature や top_p などの調整ノブが結果を変えることは期待すべきではありません。プロバイダーのリリース日は 2025-10-28 です。

出力はテキストではなくベクトルであるため、実用的な用途は生成ではなく類似性とランキングから導かれます。文書とクエリを埋め込んでコーパスに対するセマンティック検索を構築したり、ベクトル距離を比較してテキストをクラスタリングまたは重複排除したり、別の生成モデルの前段にある retrieval ステップに埋め込みを渡したりできます。多言語コンテンツはシリーズの説明を踏まえると妥当な適合であり、長いコンテキストは文書のセクション全体を積極的に切り詰めることなく埋め込めることを意味します。このシリーズが明示的に設計されているランキングタスクも、もう一つの自然な応用です。

このモデルは、モデル id "qwen/qwen3-embedding-8b" を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。インターフェースは OpenAI embeddings 形式に従っているため、テキストを input フィールドに送信し、レスポンスからベクトルを読み取ります。ゲートウェイ上の他の埋め込みエンドポイントで使用するのと同じクライアントライブラリとリクエスト形状を使用します。このモデルは追加パラメータをサポートしていないため、リクエストはシンプルに保ち、ここでは効果のないサンプリングオプションを渡すことは避けてください。

検討すべき点の一つは、これが埋め込みモデルに限られることです。生成テキスト、ツール呼び出し、または推論出力が必要な場合は、代わりにチャットモデルが適切な選択であり、このモデルはその目的には役立ちません。入力が定期的に 32,768 トークンを超える場合は、送信前にチャンク化する必要があります。これらの範囲内では、多言語の長文テキスト埋め込みを必要とする検索、クラスタリング、ランキングのパイプラインにとって straightforward な選択肢です。

Qwen: Qwen3 Embedding 8B APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"qwen/qwen3-embedding-8b"に設定します。

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-8b",
  "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: 40,960
最大出力: 32,000
入力: text
出力: embeddings

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

Qwen: Qwen3 Embedding 8B：よくある質問

Qwen: Qwen3 Embedding 8B APIの料金は？: Qwen: Qwen3 Embedding 8Bの料金は入力 $0.04 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
Qwen: Qwen3 Embedding 8Bのコンテキストウィンドウは？: Qwen: Qwen3 Embedding 8Bは1リクエストあたり最大40,960トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大32,000トークンを出力します。
Qwen: Qwen3 Embedding 8Bで何ができますか？: Qwen: Qwen3 Embedding 8Bはtextを入力として受け付け、embeddingsを返します。
コードからQwen: Qwen3 Embedding 8Bを呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"qwen/qwen3-embedding-8b"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
Qwen: Qwen3 Embedding 8Bの代替モデルは？: 同程度の料金の埋め込みモデル：Thenlper: GTE-Large, Intfloat: E5-Large-v2, Intfloat: Multilingual-E5-Large。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

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