Qwen: Qwen3 Embedding 8B
Qwen3-Embedding-8Bは、多言語検索、コード検索、分類、クラスタリングのためにテキストを意味ベクトルへ変換します。32Kトークンのシーケンス長と、32〜4,096のカスタム埋め込み次元に対応します。
モデルについて
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。
Qwen3-Embedding-8Bは、密なQwen3基盤モデルから構築されたQwenの8Bテキスト埋め込みモデルです。会話の回答を生成するのではなく、テキストを数値ベクトルで表現します。Qwenは、対応する用途としてテキスト検索、コード検索、分類、クラスタリング、対訳ペアの抽出を挙げています。検索システムはベクトルを使って質問を関連文章と比較でき、文書コレクションは意味的に関連する資料を見つけたり、レコードをグループに整理したりできます。
この正確なモデルは、32Kトークンのシーケンス長と最大4,096次元の埋め込みに対応します。Matryoshka Representation Learningにより、32〜4,096のユーザー定義の出力次元にも対応します。そのため、ベクトル長は意図的な設計上の選択です。短いベクトルは表現サイズを変え、完全な出力はモデルの最大次元数を保持します。1つのインデックスで比較する文書とクエリには、選択した次元を一致させてください。Qwen3-Embedding-4Bは最大次元が異なる別エディションであり、既存の8Bコレクションへ互換でベクトルを供給するモデルではありません。
メーカーは、プログラミング言語を含む100を超える言語と、多言語検索、言語をまたぐ検索、コード検索への対応を説明しています。実用的なコレクションには、複数の言語の文書を含めてクエリで関連する意味を探すことも、自然言語の質問に対してソースコードの文章をインデックス化することもできます。重要な識別子、タイトル、専門用語を入力に残してください。コードでは、周囲の説明が質問の一部である場合、関数やモジュールの周辺説明を抜粋と一緒に保ってください。出力は引き続きベクトル表現であり、一致した文書のテキストを返すのは検索アプリケーションの次の工程です。
モデルは指示を考慮します。Qwenは、検索タスクに合わせた1文の指示を推奨し、多言語利用では、その指示を英語で書くことを推奨しています。直接使用の例では、Instruct:の後にタスクの説明、Query:の後に質問を置いてクエリを構成します。その例の検索対象文書には、同じ指示接頭辞は必要ありません。独自の適切な指示なら、ユーザーのエラーを説明する技術的な文章を探すことを記述し、クエリに具体的なエラー説明を置けます。指示は、検索が優先するべき意味的な関係の種類を説明します。
Qwenの例は、クエリと文書を別々にエンコードし、コサイン類似度でベクトルを比較します。また、最終トークンの隠れ状態をプーリングし、埋め込みを正規化してから内積で比較する、低水準の手順も示しています。有用なワークフローでは、各文章のベクトルを出典識別子に結び付け、準備したクエリを保存済みベクトルと比較し、対応する文章を類似度順に返します。例の8,192トークンの切り詰め設定は、選択された入力処理設定であり、モデルの文書化された32Kシーケンス長とは別です。長い入力を準備する際は、何が保持されるかを確認してください。
Qwenのリリースでは、埋め込みモデルとリランキングモデルは異なるコンポーネントです。埋め込みモデルは1つのテキスト区間を表現し、最初の類似度検索を可能にします。別のリランカーがクエリと候補文章の関係を評価し、順序を改善できます。Qwenは2つのモジュールを組み合わせる方法を説明していますが、Qwen3-Embedding-8B自体が返すのは埋め込みです。リランカーの関連性判断や文章の回答ではありません。検索に続いて回答する場合は、一致した原文を保持し、その証拠を回答段階へ渡してください。検索するコレクションに対して、モデル、次元、クエリ指示を選び、一貫して維持してください。
Ailoot Ultra · 埋め込み POST /v1/embeddings qwen/qwen3-embedding-8b
qwen/qwen3-embedding-8bはじめに
Qwen3-Embedding-8Bは、多言語検索、コード検索、分類、クラスタリングのためにテキストを意味ベクトルへ変換します。32Kトークンのシーケンス長と、32〜4,096のカスタム埋め込み次元に対応します。
- 対応する入力
- テキスト · token_ids
- 結果
- embedding
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · 埋め込み POST /v1/embeddings
- 入力の種類
text,token_ids- 出力の種類
embedding- コンテキスト
- 32,768 tokens
- 出力形式
- json
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 qwen/qwen3-embedding-8b | デフォルト— |
フィールドinput | 種類string|string[]|integer[]|integer[][] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 条件: 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。 入力の許容量: 最大値: 32,768 · テキスト単位: UTF8 バイト · トークン単位: トークン配列の要素 | デフォルト— |
フィールドencoding_format | 種類string | 要件任意 | 値と制限 float | デフォルトfloat |
フィールドdimensions | 種類integer | 要件非対応 | 値と制限 最小値: 1 | デフォルト— |
フィールドuser | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 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。 | デフォルト— |
フィールドsession_id | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 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。 | デフォルト— |
フィールドtrace | 種類json_value | 要件任意 | 値と制限 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。 | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: provider.options は拒否されます | デフォルト— |
入力素材の組み合わせ
text_to_embedding
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, input |
パラメータinput_shapes | 仕様string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
パラメータencoding_format | 仕様float |
パラメータdimensions_override | 仕様false |
パラメータmax_input_budget_units | 仕様32768 |
パラメータmultimodal_objects | 仕様false |
パラメータmaterial_types | 仕様text, token_ids |
ライフサイクル: synchronous_json
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。
料金
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。
- 高速モード
- 標準料金 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 標準料金 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 標準料金 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合
Ailootの料金
設定別の価格
| 設定 | 料金表 | 料金 |
|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | 料金 入力 · 入力トークン $0.00002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · 埋め込み
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-embedding-8b", "input": ["First document", "Second document"]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='qwen/qwen3-embedding-8b',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · 埋め込み
json
完了した結果をすべて保存
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。
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。
元のレスポンスを確認する場合
埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドobject | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドdata[].index | 種類integer |
フィールドdata[].embedding | 種類finite float[] |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順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。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra qwen/qwen3-embedding-8b
メソッドパスのエイリアス
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
関連する呼び出し用ID
FAQ · Qwen: Qwen3 Embedding 8B
- 利用できる入力と結果は何ですか？
POST /v1/embeddings·qwen/qwen3-embedding-8b:text,token_ids→embedding- リクエストはどの項目を使用しますか？
POST /v1/embeddings·qwen/qwen3-embedding-8b:model,input,encoding_format,provider- どの制限が適用されますか？
POST /v1/embeddings·qwen/qwen3-embedding-8b:ctx:32768;input.budget.maximum:32768(UTF8 バイト);input.min_items:1