Qwen3 Embedding 8B

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Qwen3 Embedding 8B — модель Qwen для векторных представлений текста: qwen3 embedding api для семантического поиска и RAG.

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Qwen3 Embedding 8B
32 000

Longueur maximale de la réponse

(en tokens)

32 000

Taille du contexte

(en tokens)

0,01 $

Coût du prompt

(par 1M tokens)

*Les prix indiqués correspondent à l'utilisation de l'API via les fournisseurs ECO.
Exemple de code et API pour Qwen3 Embedding 8BNous offrons un accès complet à l'API OpenAI via notre service. Tous nos points de terminaison sont entièrement conformes aux points de terminaison OpenAI et peuvent être utilisés avec des plugins ainsi que lors du développement de votre propre logiciel via le SDK.Créer une clé API
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Comment ça marche Qwen3 Embedding 8B?

Qwen3 Embedding 8B — модель семейства Qwen, созданная для построения векторных представлений текста и задач ранжирования; она наследует многоязычность и работу с длинными текстами, свойственные линейке Qwen3. Подключается через единый OpenAI-совместимый API BotHub: доступ из России без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту за токены, а смена модели на любую другую из более чем 250 доступных не требует переписывания интеграции. Векторы кладутся в Qdrant или pgvector. Применяют её для семантического поиска по базе знаний, RAG поверх документации, кластеризации и дедупликации обращений, реранжирования выдачи и подбора похожих товаров или вакансий.

Questions fréquentes sur Qwen3 Embedding 8B

Puis-je utiliser les résultats de Qwen3 Embedding 8B à des fins commerciales ?

Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.

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