Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/qwen3-rerank/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/qwen3-rerank/ Language: es-mx # Qwen: Qwen3 Rerank [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/qwen3-rerank/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/qwen3-rerank/facts.json) ## [Qwen: Qwen3 Rerank](https://ailoot.ai/models/es-mx/qwen3-rerank/) Qwen3 Rerank ordena textos candidatos según una consulta y una instrucción proporcionadas. El perfil exacto qwen3-rerank acepta listas de documentos de texto y devuelve puntuaciones de relevancia con índices y metadatos de uso para flujos de recuperación y selección de documentos. - [**Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia** `POST /v1/rerank` `qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/es-mx/qwen3-rerank/#method-0) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. Qwen3 Rerank evalúa textos candidatos según una consulta y una instrucción de ordenación proporcionadas. El selector exacto configurado es qwen3-rerank. Su función es ordenar los candidatos proporcionados para tareas de recuperación y selección de documentos; la solicitud mantiene juntos la consulta, la instrucción y los pasajes candidatos para que la evaluación de relevancia pueda vincularse a sus entradas. Prepara documents como un array de cadenas, con un pasaje candidato en cada entrada. Mantén una correspondencia independiente entre cada posición del array y tu propio identificador de documento, título o ubicación de origen. Esto permite a la aplicación volver a relacionar un resultado ordenado con el pasaje original sin añadir objetos identificadores no documentados al array de cadenas. Para una búsqueda de asistencia, los candidatos podrían ser las secciones pertinentes ya recuperadas de una guía de producto; la consulta debe indicar la necesidad real de información del usuario. La solicitud documentada requiere model, documents, query, top\_n e instruct. Los campos query e instruct son cadenas y top\_n es un entero que debe proporcionarse explícitamente. El ejemplo publicado utiliza tres textos candidatos, top\_n=2 y una instrucción para recuperar pasajes pertinentes que respondan a una consulta de búsqueda web. Utiliza instruct para indicar la relación que importa para la ordenación, manteniendo la pregunta real en query y el material que debe evaluarse en documents. La guía de la operación indica una longitud máxima de entrada de 30K. Limita los pasajes candidatos al texto necesario para evaluar su relevancia y conserva los títulos o el contexto cercano cuando cambien el significado. Preserva los límites de las fuentes para que un pasaje seleccionado pueda comprobarse en su documento original. El perfil exacto de la solicitud y sus campos obligatorios siguen siendo la base para preparar la entrada. El resultado estructurado devuelto contiene entradas results con index y relevance\_score. El valor index se refiere a la posición del candidato en el array documents original, no a su posición en la lista de resultados ordenados. Conserva el orden devuelto y utiliza cada index para recuperar el texto de entrada correspondiente. Guarda todos los resultados devueltos para que la aplicación pueda examinar juntos los candidatos seleccionados y sus puntuaciones. Conserva la respuesta JSON completa, incluidos model, el id de respuesta y usage.total\_tokens. El texto del documento devuelto puede estar ausente, por lo que debes mantener disponible el array original de candidatos al procesar los índices. Las puntuaciones de relevancia y el uso comunicado tienen funciones distintas: las puntuaciones describen el resultado de la ordenación, mientras que el uso registra la cantidad comunicada para la operación. Ninguno sustituye al pasaje fuente que respalda una respuesta posterior. Para un flujo de recuperación, utiliza la ordenación para seleccionar los pasajes que el siguiente paso debe examinar o citar. Compara un pasaje seleccionado con la consulta y la instrucción antes de presentar su contenido como prueba. Una posición alta en una lista de resultados identifica un candidato para revisión; la respuesta final de la aplicación debe seguir vinculada al texto real y a su identificador de origen. Revisa el resultado con consultas representativas y los conjuntos de candidatos utilizados por la aplicación. Comprueba que los índices correspondan a los textos originales previstos, que la ordenación responda a la instrucción proporcionada y que los pasajes elegidos aborden la pregunta. Conserva juntos el selector exacto, la consulta, la instrucción, la correspondencia de candidatos y la respuesta completa para producir un registro reutilizable de selección por relevancia para el siguiente paso de recuperación o de trabajo con documentos. **Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia** `POST /v1/rerank` `qwen3-rerank` [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) Qwen /`qwen3-rerank` ### Inicio Qwen3 Rerank ordena textos candidatos según una consulta y una instrucción proporcionadas. El perfil exacto qwen3-rerank acepta listas de documentos de texto y devuelve puntuaciones de relevancia con índices y metadatos de uso para flujos de recuperación y selección de documentos. Entradas aceptadas Texto Resultados structured ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia** `POST /v1/rerank` Entrada `text` Salida `structured` Formato de salida application/json | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen3-rerank Condiciones: Selector literal del modelo. | Predeterminado— | | Campo`documents` | Tipo`array` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: Pasajes de texto candidatos, conservados en su orden de entrada original. | Predeterminado— | | Campo`query` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: Consulta de relevancia. | Predeterminado— | | Campo`top_n` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: Cantidad solicitada de resultados ordenados por relevancia; no se afirma ningún mínimo, máximo o valor predeterminado que no esté documentado. | Predeterminado— | | Campo`instruct` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: Instrucción que describe la tarea de recuperación de información. | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, documents, query, top\_n, instruct | | Parámetro`optional` | Contrato | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`additional_properties` | Contratotrue | Ciclo de vida: `synchronous` ### Tarifas Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo fast Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas. | Configuración | Tabla de tarifas | Unidad de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Unidad de facturación— | Cargo Entrada · Tokens de entrada **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **—** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | Configuracióntoken total | Tabla de tarifas— | Unidad de facturación/ 1K tokens | Cargo Entrada · token total **$0.00014** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia JSON · vuelve a ordenar textos ```json { "model": "qwen3-rerank", "query": "Which passage discusses text ranking?", "documents": [ "Text ranking orders candidate passages by relevance.", "Quantum computing studies computation using quantum systems.", "Pretrained language models can improve text ranking." ], "top_n": 2, "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query." } ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · Reordenación por relevancia Lee los índices y las puntuaciones de relevancia y vincula cada índice con tus documentos originales. El documento repetido en la respuesta puede estar ausente. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva la respuesta original y el id de solicitud después de un envío ambiguo; nunca lo repitas. Campos de respuesta | Campo | Tipo | Significado | | --- | --- | --- | | Campo`results[].index` | Tipointeger | SignificadoÍndice del documento de entrada original correspondiente. | | Campo`results[].relevance_score` | Tiponumber | SignificadoPuntuación de relevancia devuelta. | | Campo`model` | Tipostring | SignificadoModelo real de la respuesta. | | Campo`id` | Tipostring | SignificadoIdentificador real de respuesta. | | Campo`usage.total_tokens` | Tipointeger | SignificadoTotal medido de tokens usados para facturar. | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónJSON o selección obligatoria de modelo no válidos. | Siguiente pasoCorrige la entrada indicada antes de realizar una solicitud nueva. | | Respuesta401 · `authentication_error` | CondiciónClave de API no válida. | Siguiente pasoUsa tu clave API válida de Ailoot. | | Respuesta503 · `price_unavailable` | CondiciónEl precio estructurado o la admisión del método no están disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta original; no repitas un envío ambiguo. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) FAQ · Qwen: Qwen3 Rerank ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/rerank` · `qwen3-rerank`: `text` → `structured` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/rerank` · `qwen3-rerank`: `model`, `documents`, `query`, `top_n`, `instruct` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.