{
  "aboutHtml": "<p>Qwen3-Embedding-4Bは、Qwenの埋め込み・再ランキングシリーズに属する、テキスト埋め込み用の4B版です。デンス型のQwen3基盤モデルをもとに、テキストの一部分をその意味を表す数値表現に変換します。Qwenは、テキスト検索、コード検索、分類、クラスタリング、対訳テキストのマイニングを用途として挙げています。アプリケーションが関連箇所を探す、似たレコードをまとめる、異なる言語のテキストを比較するといった場合に役立ちます。出力は埋め込みベクトルであり、会話の返答や書き換えられた文書ではありません。</p><p>この版の系列長は32Kトークン、埋め込みの次元数は最大2,560です。Matryoshka Representation Learningにより、出力次元数を32～2,560に設定できます。選択するベクトル長は保存や比較の方法に影響するため、同じコレクションのクエリベクトルと文書ベクトルでは統一します。Qwen3-Embedding-8Bはモデルサイズが異なり、最大次元数は4,096です。その出力サイズがこの4B版に適用されるわけではなく、4B版を8Bモデルと同一視することもできません。既存のインデックスでは、表現方法の選択に一貫性を保つ必要があります。</p><p>メーカーは、プログラミング言語を含む100を超える言語への対応と、多言語検索、言語をまたぐ検索、コード検索を説明しています。ヘルプセンター検索の例では、利用者の質問を複数言語で書かれた文章と比較し、話題に合う元の文章を返せます。コード検索では、自然言語による説明と、関連する関数やそのドキュメントを比較できます。テキストを準備する際は、意味のある見出し、専門用語、識別子を保持し、表現対象の各文章を元資料に紐づけて、アプリケーションが一致した資料を表示できるようにします。</p><p>Qwen3-Embedding-4Bは指示を考慮するモデルです。Qwenは各クエリに、求める検索上の関係に合わせた1文のタスク説明を付け、多言語の用途では英語で指示を書くことを推奨しています。直接利用する例では、タスクの説明の前にInstruct:、クエリ本文の前にQuery:を置きます。検索対象の文書は、このクエリ用の指示を付けずにエンコードします。独自に作る実用的な指示として、報告されたエラーを説明するドキュメントの箇所や、説明された動作を実装するソースコードの抜粋を探すよう指定できます。これはモデルに回答を書かせるのではなく、アプリケーションの問いに合う方向へ表現を調整するものです。</p><p>公式例では、クエリと文書のテキストをエンコードし、コサイン類似度で埋め込みを比較するほか、最終トークンの隠れ状態をプーリングして正規化する処理を示しています。この低レベルの例では8,192トークンという設定で入力を切り詰めていますが、文書に記載されたモデルの系列長は32Kのままです。長い資料では、どの箇所をベクトル化するかを決め、クエリに必要な部分が切り詰めによって気づかないうちに失われないようにします。安定した元資料への参照とともにベクトルを保存し、準備したクエリをコレクションと比較して、対応する文章を類似度順に返します。</p><p>Qwenの埋め込みモデルはデュアルエンコーダ方式を使う一方、別の再ランキングモデルはクロスエンコーダでクエリと文書のペアを評価します。リリースでは、埋め込みで最初の候補を探し、再ランキングモデルで並び順を調整するという併用方法を説明しています。Qwen3-Embedding-4B自体が提供するのは、単一テキストの表現です。そのベクトルは、再ランキングのスコアでも、検証済みの記述でも、生成された回答でもありません。検索した資料をもとに後続の処理で質問に答える場合も、選ばれた原文の箇所がその段階に渡す根拠となります。</p>",
  "aboutText": "Qwen3-Embedding-4Bは、Qwenの埋め込み・再ランキングシリーズに属する、テキスト埋め込み用の4B版です。デンス型のQwen3基盤モデルをもとに、テキストの一部分をその意味を表す数値表現に変換します。Qwenは、テキスト検索、コード検索、分類、クラスタリング、対訳テキストのマイニングを用途として挙げています。アプリケーションが関連箇所を探す、似たレコードをまとめる、異なる言語のテキストを比較するといった場合に役立ちます。出力は埋め込みベクトルであり、会話の返答や書き換えられた文書ではありません。\n\nこの版の系列長は32Kトークン、埋め込みの次元数は最大2,560です。Matryoshka Representation Learningにより、出力次元数を32～2,560に設定できます。選択するベクトル長は保存や比較の方法に影響するため、同じコレクションのクエリベクトルと文書ベクトルでは統一します。Qwen3-Embedding-8Bはモデルサイズが異なり、最大次元数は4,096です。その出力サイズがこの4B版に適用されるわけではなく、4B版を8Bモデルと同一視することもできません。既存のインデックスでは、表現方法の選択に一貫性を保つ必要があります。\n\nメーカーは、プログラミング言語を含む100を超える言語への対応と、多言語検索、言語をまたぐ検索、コード検索を説明しています。ヘルプセンター検索の例では、利用者の質問を複数言語で書かれた文章と比較し、話題に合う元の文章を返せます。コード検索では、自然言語による説明と、関連する関数やそのドキュメントを比較できます。テキストを準備する際は、意味のある見出し、専門用語、識別子を保持し、表現対象の各文章を元資料に紐づけて、アプリケーションが一致した資料を表示できるようにします。\n\nQwen3-Embedding-4Bは指示を考慮するモデルです。Qwenは各クエリに、求める検索上の関係に合わせた1文のタスク説明を付け、多言語の用途では英語で指示を書くことを推奨しています。直接利用する例では、タスクの説明の前にInstruct:、クエリ本文の前にQuery:を置きます。検索対象の文書は、このクエリ用の指示を付けずにエンコードします。独自に作る実用的な指示として、報告されたエラーを説明するドキュメントの箇所や、説明された動作を実装するソースコードの抜粋を探すよう指定できます。これはモデルに回答を書かせるのではなく、アプリケーションの問いに合う方向へ表現を調整するものです。\n\n公式例では、クエリと文書のテキストをエンコードし、コサイン類似度で埋め込みを比較するほか、最終トークンの隠れ状態をプーリングして正規化する処理を示しています。この低レベルの例では8,192トークンという設定で入力を切り詰めていますが、文書に記載されたモデルの系列長は32Kのままです。長い資料では、どの箇所をベクトル化するかを決め、クエリに必要な部分が切り詰めによって気づかないうちに失われないようにします。安定した元資料への参照とともにベクトルを保存し、準備したクエリをコレクションと比較して、対応する文章を類似度順に返します。\n\nQwenの埋め込みモデルはデュアルエンコーダ方式を使う一方、別の再ランキングモデルはクロスエンコーダでクエリと文書のペアを評価します。リリースでは、埋め込みで最初の候補を探し、再ランキングモデルで並び順を調整するという併用方法を説明しています。Qwen3-Embedding-4B自体が提供するのは、単一テキストの表現です。そのベクトルは、再ランキングのスコアでも、検証済みの記述でも、生成された回答でもありません。検索した資料をもとに後続の処理で質問に答える場合も、選ばれた原文の箇所がその段階に渡す根拠となります。",
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aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|embeddings|/v1/embeddings|qwen%2Fqwen3-embedding-4b\">埋め込み</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">はじめに</h3><p class=\"mdesc-full\">Qwen3-Embedding-4Bは、テキストを意味ベクトルで表し、多言語検索、コード検索、分類、クラスタリングに使うモデルです。この4Bモデルは32Kトークンの系列長に対応し、ベクトルの次元数を32～2,560に設定できます。</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>対応する入力</dt><dd>テキスト · token_ids</dd></div><div><dt>結果</dt><dd>embedding</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>モデルについて</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3-Embedding-4Bは、Qwenの埋め込み・再ランキングシリーズに属する、テキスト埋め込み用の4B版です。デンス型のQwen3基盤モデルをもとに、テキストの一部分をその意味を表す数値表現に変換します。Qwenは、テキスト検索、コード検索、分類、クラスタリング、対訳テキストのマイニングを用途として挙げています。アプリケーションが関連箇所を探す、似たレコードをまとめる、異なる言語のテキストを比較するといった場合に役立ちます。出力は埋め込みベクトルであり、会話の返答や書き換えられた文書ではありません。</p><p>この版の系列長は32Kトークン、埋め込みの次元数は最大2,560です。Matryoshka Representation Learningにより、出力次元数を32～2,560に設定できます。選択するベクトル長は保存や比較の方法に影響するため、同じコレクションのクエリベクトルと文書ベクトルでは統一します。Qwen3-Embedding-8Bはモデルサイズが異なり、最大次元数は4,096です。その出力サイズがこの4B版に適用されるわけではなく、4B版を8Bモデルと同一視することもできません。既存のインデックスでは、表現方法の選択に一貫性を保つ必要があります。</p><p>メーカーは、プログラミング言語を含む100を超える言語への対応と、多言語検索、言語をまたぐ検索、コード検索を説明しています。ヘルプセンター検索の例では、利用者の質問を複数言語で書かれた文章と比較し、話題に合う元の文章を返せます。コード検索では、自然言語による説明と、関連する関数やそのドキュメントを比較できます。テキストを準備する際は、意味のある見出し、専門用語、識別子を保持し、表現対象の各文章を元資料に紐づけて、アプリケーションが一致した資料を表示できるようにします。</p><p>Qwen3-Embedding-4Bは指示を考慮するモデルです。Qwenは各クエリに、求める検索上の関係に合わせた1文のタスク説明を付け、多言語の用途では英語で指示を書くことを推奨しています。直接利用する例では、タスクの説明の前にInstruct:、クエリ本文の前にQuery:を置きます。検索対象の文書は、このクエリ用の指示を付けずにエンコードします。独自に作る実用的な指示として、報告されたエラーを説明するドキュメントの箇所や、説明された動作を実装するソースコードの抜粋を探すよう指定できます。これはモデルに回答を書かせるのではなく、アプリケーションの問いに合う方向へ表現を調整するものです。</p><p>公式例では、クエリと文書のテキストをエンコードし、コサイン類似度で埋め込みを比較するほか、最終トークンの隠れ状態をプーリングして正規化する処理を示しています。この低レベルの例では8,192トークンという設定で入力を切り詰めていますが、文書に記載されたモデルの系列長は32Kのままです。長い資料では、どの箇所をベクトル化するかを決め、クエリに必要な部分が切り詰めによって気づかないうちに失われないようにします。安定した元資料への参照とともにベクトルを保存し、準備したクエリをコレクションと比較して、対応する文章を類似度順に返します。</p><p>Qwenの埋め込みモデルはデュアルエンコーダ方式を使う一方、別の再ランキングモデルはクロスエンコーダでクエリと文書のペアを評価します。リリースでは、埋め込みで最初の候補を探し、再ランキングモデルで並び順を調整するという併用方法を説明しています。Qwen3-Embedding-4B自体が提供するのは、単一テキストの表現です。そのベクトルは、再ランキングのスコアでも、検証済みの記述でも、生成された回答でもありません。検索した資料をもとに後続の処理で質問に答える場合も、選ばれた原文の箇所がその段階に渡す根拠となります。</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailootで利用可能 · 入力とメソッド</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · 埋め込み</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>入力の種類</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>出力の種類</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>出力形式</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th><th>要件</th><th>値と制限</th><th>デフォルト</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>必須</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span 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1</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">user</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>任意</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">session_id</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>任意</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"pass_through_metadata\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">trace</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>json_value</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>任意</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"要件\"><span class=\"card-cell-label\">要件</span>任意</td><td data-cell-label=\"値と制限\"><span class=\"card-cell-label\">値と制限</span><div>条件: provider.options は拒否されます</div></td><td data-cell-label=\"デフォルト\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">デフォルト</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>入力素材の組み合わせ</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>メソッドのパラメータとライフサイクル</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>パラメータ</th><th>仕様</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span class=\"card-cell-label\">仕様</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"パラメータ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">パラメータ</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"仕様\"><span 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class=\"note-s\">各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。</p><p class=\"note-s\">モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">料金</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。</p><dl data-price-conditions><dt>高速モード</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">高速モードが選択されている場合</span></dd><dt>Flex モード</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">flex モードが選択されている場合</span></dd><dt>最大推論量</dt><dd>未指定 <span class=\"note-s\">推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailootの料金</h4><h4>設定別の価格</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>設定</th><th>料金表</th><th>料金</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"設定\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">設定</span>トークンの基本単価</th><td data-cell-label=\"料金表\"><span class=\"card-cell-label\">料金表</span>基本料金</td><td data-cell-label=\"料金\"><span class=\"card-cell-label\">料金</span><div><span>入力 · 入力トークン</span> <b>$0.00004</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>出力 · 出力トークン</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ読み取り</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div><div><span>入力 · キャッシュ書き込み、1時間</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K トークン</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。<a href=\"/docs/ja/billing/reserve/\">金額の確保と精算の仕組み →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">リクエスト例</h3><h4>Ailoot Ultra · 埋め込み</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"コードの種類\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2402-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2402-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2402-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2402-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"コードをコピー\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2402-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2402-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;qwen/qwen3-embedding-4b&quot;, &quot;input&quot;: [&quot;First document&quot;, &quot;Second document&quot;]}&#39;)\n\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(&quot;result.json&quot;).read_text())\nfor x in r.get(&quot;data&quot;,[]): print(json.dumps({&quot;index&quot;:x.get(&quot;index&quot;),&quot;embedding&quot;:x.get(&quot;embedding&quot;)}))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2402-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2402-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"python\"><code>from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=&quot;https://api.ailoot.ai/v1&quot;,api_key=os.environ[&quot;AILOOT_API_KEY&quot;],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model=&#39;qwen/qwen3-embedding-4b&#39;,input=[&quot;First document&quot;,&quot;Second document&quot;])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">結果を受け取って保存</h3><h4>Ailoot Ultra · 埋め込み</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>完了した結果をすべて保存</h5><p class=\"note-s\">返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。</p><p class=\"note-s\">すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>元のレスポンスを確認する場合</h5><p class=\"note-s\">埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>レスポンスのフィールド</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>フィールド</th><th>種類</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"フィールド\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">フィールド</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"種類\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">種類</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>エラーと次の手順</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>レスポンス</th><th>条件</th><th>次の手順</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"レスポンス\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">レスポンス</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"条件\"><span class=\"card-cell-label\">条件</span>必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です</td><td data-cell-label=\"次の手順\"><span class=\"card-cell-label\">次の手順</span>新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">エイリアス</h3><h4>モデルのエイリアス</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>qwen/qwen3-embedding-4b</code></a></span></p><h4>メソッドパスのエイリアス</h4><p class=\"note-s\">上記に表示されたメソッドパスを使用してください。</p><h4>関連する呼び出し用ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-embedding-4b&amp;fmt=embeddings\"><code>qwen/qwen3-embedding-4b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|qwen%2Fqwen3-embedding-4b",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です",
                "http_status": 400,
                "recovery": "新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen/qwen3-embedding-4b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32768,
                  "text_unit": "UTF8 バイト",
                  "token_unit": "トークン配列の要素"
                },
                "conditions": "空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options は拒否されます",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。",
            "モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32768,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"qwen/qwen3-embedding-4b\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='qwen/qwen3-embedding-4b',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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          {
            "amount": "0",
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            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
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            "native_quantity": 1,
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            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
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            "quantity_is_estimate": false,
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            "side": "in",
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          {
            "amount": null,
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            "billing_input": true,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "24db7025ad19f1705ac2648b8be34ba6a9435eec0217fdbda44704bcb2794aa9",
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    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-embedding-4b/",
    "description": "Qwen3-Embedding-4Bは、テキストを意味ベクトルで表し、多言語検索、コード検索、分類、クラスタリングに使うモデルです。この4Bモデルは32Kトークンの系列長に対応し、ベクトルの次元数を32～2,560に設定できます。",
    "locale": "ja",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-embedding-4b/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Embedding 4B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ja/qwen-qwen3-embedding-4b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3-Embedding-4Bは、Qwenの埋め込み・再ランキングシリーズに属する、テキスト埋め込み用の4B版です。デンス型のQwen3基盤モデルをもとに、テキストの一部分をその意味を表す数値表現に変換します。Qwenは、テキスト検索、コード検索、分類、クラスタリング、対訳テキストのマイニングを用途として挙げています。アプリケーションが関連箇所を探す、似たレコードをまとめる、異なる言語のテキストを比較するといった場合に役立ちます。出力は埋め込みベクトルであり、会話の返答や書き換えられた文書ではありません。\n\nこの版の系列長は32Kトークン、埋め込みの次元数は最大2,560です。Matryoshka Representation Learningにより、出力次元数を32～2,560に設定できます。選択するベクトル長は保存や比較の方法に影響するため、同じコレクションのクエリベクトルと文書ベクトルでは統一します。Qwen3-Embedding-8Bはモデルサイズが異なり、最大次元数は4,096です。その出力サイズがこの4B版に適用されるわけではなく、4B版を8Bモデルと同一視することもできません。既存のインデックスでは、表現方法の選択に一貫性を保つ必要があります。\n\nメーカーは、プログラミング言語を含む100を超える言語への対応と、多言語検索、言語をまたぐ検索、コード検索を説明しています。ヘルプセンター検索の例では、利用者の質問を複数言語で書かれた文章と比較し、話題に合う元の文章を返せます。コード検索では、自然言語による説明と、関連する関数やそのドキュメントを比較できます。テキストを準備する際は、意味のある見出し、専門用語、識別子を保持し、表現対象の各文章を元資料に紐づけて、アプリケーションが一致した資料を表示できるようにします。\n\nQwen3-Embedding-4Bは指示を考慮するモデルです。Qwenは各クエリに、求める検索上の関係に合わせた1文のタスク説明を付け、多言語の用途では英語で指示を書くことを推奨しています。直接利用する例では、タスクの説明の前にInstruct:、クエリ本文の前にQuery:を置きます。検索対象の文書は、このクエリ用の指示を付けずにエンコードします。独自に作る実用的な指示として、報告されたエラーを説明するドキュメントの箇所や、説明された動作を実装するソースコードの抜粋を探すよう指定できます。これはモデルに回答を書かせるのではなく、アプリケーションの問いに合う方向へ表現を調整するものです。\n\n公式例では、クエリと文書のテキストをエンコードし、コサイン類似度で埋め込みを比較するほか、最終トークンの隠れ状態をプーリングして正規化する処理を示しています。この低レベルの例では8,192トークンという設定で入力を切り詰めていますが、文書に記載されたモデルの系列長は32Kのままです。長い資料では、どの箇所をベクトル化するかを決め、クエリに必要な部分が切り詰めによって気づかないうちに失われないようにします。安定した元資料への参照とともにベクトルを保存し、準備したクエリをコレクションと比較して、対応する文章を類似度順に返します。\n\nQwenの埋め込みモデルはデュアルエンコーダ方式を使う一方、別の再ランキングモデルはクロスエンコーダでクエリと文書のペアを評価します。リリースでは、埋め込みで最初の候補を探し、再ランキングモデルで並び順を調整するという併用方法を説明しています。Qwen3-Embedding-4B自体が提供するのは、単一テキストの表現です。そのベクトルは、再ランキングのスコアでも、検証済みの記述でも、生成された回答でもありません。検索した資料をもとに後続の処理で質問に答える場合も、選ばれた原文の箇所がその段階に渡す根拠となります。",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Alibaba",
    "available": null,
    "canonical_model": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "capabilities": {
      "context_length": 32768,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。"
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "input": [
      "text",
      "token_ids"
    ],
    "kind": "embedding",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep every vector with its index. Vector count must equal input count; dimensions must be consistent.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です",
                "http_status": 400,
                "recovery": "新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。"
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
                  "nonnegative_integer_token_array",
                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
              "single_embedding",
              "batched_embeddings"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。",
              "default_dimensions": null,
              "family": "embedding",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "object",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "model",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].index",
                  "type": "integer"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "data[].embedding",
                  "type": "finite float[]"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "qwen/qwen3-embedding-4b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32768,
                  "text_unit": "UTF8 バイト",
                  "token_unit": "トークン配列の要素"
                },
                "conditions": "空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "min_items": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string|string[]|integer[]|integer[][]"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": "float",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "float"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "encoding_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "unsupported",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options は拒否されます",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "mixed input kinds",
              "empty input",
              "image/audio/file objects",
              "encoding_format=base64",
              "dimensions override"
            ]
          },
          "hints": [
            "各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。",
            "モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。"
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
            "input_shapes": [
              "string",
              "string[]",
              "nonnegative_integer_token_array",
              "nonnegative_integer_token_array[]"
            ],
            "material_types": [
              "text",
              "token_ids"
            ],
            "max_input_budget_units": 32768,
            "multimodal_objects": false,
            "required": [
              "model",
              "input"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "mode": "synchronous_json",
            "unknown": "no embedding job endpoint inferred"
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/embeddings"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_embedding"
          ],
          "output": {
            "default_dimensions": null,
            "family": "embedding",
            "format": "json",
            "http_success": 200,
            "vectors": "one dense float vector per input; indices/model/usage validated"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "トークンの基本単価",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"qwen/qwen3-embedding-4b\", \"input\": [\"First document\", \"Second document\"]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"data\",[]): print(json.dumps({\"index\":x.get(\"index\"),\"embedding\":x.get(\"embedding\")}))\nPY_RESULT\n",
            "label": "curl · retained exact creation",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.embeddings.create(model='qwen/qwen3-embedding-4b',input=[\"First document\",\"Second document\"])\nprint(result)\nfor item in result.data:print(item.index,item.embedding)\n",
            "label": "Python SDK · all vectors",
            "language": "python"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.04,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "token",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00004000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": "0",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00004000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
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            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
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            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
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      }
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    "name": "Qwen: Qwen3 Embedding 4B",
    "price": {
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      "in_label": null,
      "out": 0,
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      "scope_label": "Token rates",
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      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "qwen/qwen3-embedding-4b",
    "short": "Qwen3-Embedding-4Bは、テキストを意味ベクトルで表し、多言語検索、コード検索、分類、クラスタリングに使うモデルです。この4Bモデルは32Kトークンの系列長に対応し、ベクトルの次元数を32～2,560に設定できます。"
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Qwen3-Embedding-4Bは、テキストを意味ベクトルで表し、多言語検索、コード検索、分類、クラスタリングに使うモデルです。この4Bモデルは32Kトークンの系列長に対応し、ベクトルの次元数を32～2,560に設定できます。",
  "source": {
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