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  "aboutHtml": "<p>Qwen3-Embedding-8B는 밀집 Qwen3 기반 모델에서 구축한 Qwen의 8B 텍스트 임베딩 모델입니다. 대화형 답변을 생성하는 대신 텍스트를 수치 벡터로 표현합니다. Qwen은 텍스트 검색, 코드 검색, 분류, 군집화, 이중언어 병렬 문장 발굴을 지원 활용 분야로 제시합니다. 검색 시스템은 벡터로 질문과 관련 지문을 비교하고, 문서 컬렉션은 의미적으로 관련된 자료를 찾거나 레코드를 그룹으로 정리할 수 있습니다.</p><p>이 정확한 모델은 32K토큰 시퀀스 길이와 최대 4,096차원 임베딩을 지원합니다. Matryoshka Representation Learning으로 32부터 4,096까지 사용자 정의 출력 차원도 지원합니다. 따라서 벡터 길이는 의도적인 설계 선택입니다. 더 짧은 벡터는 표현 크기를 바꾸고, 전체 출력은 모델의 최대 차원을 보존합니다. 한 색인에서 비교하는 문서와 질의에는 선택한 차원을 일관되게 유지하세요. Qwen3-Embedding-4B는 최대 차원이 다른 별도 에디션이며, 기존 8B 컬렉션에 서로 바꿔 쓸 수 있는 벡터를 제공하는 모델이 아닙니다.</p><p>제공자는 프로그래밍 언어를 포함한 100개가 넘는 언어와 다국어, 언어 간, 코드 검색 지원을 설명합니다. 실제 컬렉션은 여러 언어 문서를 담고 질의로 관련 의미를 찾거나, 자연어 질문을 위해 소스 코드 지문을 색인할 수 있습니다. 중요한 식별자, 제목, 도메인 용어를 입력에 보존하세요. 코드에서는 함수나 모듈 주변 설명이 질문의 일부라면 발췌와 함께 유지하세요. 출력은 계속 벡터 표현이며, 일치한 문서 텍스트를 반환하는 것은 검색 애플리케이션의 다음 단계입니다.</p><p>모델은 지시를 고려합니다. Qwen은 검색 작업에 맞춘 한 문장 지시를 권장하며, 다국어 사용에서는 그 지시를 영어로 작성할 것을 권장합니다. 직접 사용 예제는 Instruct: 다음에 작업 설명을, Query: 다음에 질문을 배치해 질의 형식을 지정합니다. 해당 예제에서 검색 문서에는 같은 지시 접두사가 필요하지 않습니다. 적합한 독자적 지시는 사용자 오류를 설명하는 기술 지문 찾기를 설명한 뒤, 질의에 특정 오류 설명을 넣을 수 있습니다. 지시는 검색이 어떤 의미 관계를 우선해야 하는지 설명합니다.</p><p>Qwen의 예제는 질의와 문서를 따로 인코딩하고 코사인 유사도로 벡터를 비교합니다. 마지막 토큰의 은닉 상태를 풀링하고 임베딩을 정규화한 뒤 내적으로 비교하는 하위 수준 절차도 보여줍니다. 유용한 워크플로는 각 지문 벡터를 원본 식별자에 연결하고, 준비한 질의를 저장된 벡터와 비교해 해당 지문을 유사도 순서로 반환합니다. 예제의 8,192토큰 잘림 설정은 선택한 입력 처리 설정이며, 모델의 문서화된 32K 시퀀스 길이와 구분됩니다. 긴 입력을 준비할 때 무엇이 보존되는지 검토하세요.</p><p>Qwen 릴리스에서 임베딩 모델과 리랭킹 모델은 다른 구성 요소입니다. 임베딩 모델은 텍스트 구간 하나를 표현해 초기 유사도 검색을 가능하게 합니다. 별도 리랭커가 질의와 후보 지문 사이의 관계를 평가하고 순서를 정교하게 조정할 수 있습니다. Qwen은 두 모듈의 결합을 설명하지만, Qwen3-Embedding-8B 자체는 리랭커의 관련성 판단이나 글로 된 답변이 아니라 임베딩을 반환합니다. 검색 후 답변을 작성할 때에는 일치한 원문을 유지하고 그 근거를 답변 단계에 전달하세요. 검색 대상 컬렉션에서 모델, 차원, 질의 지시를 선택하고 일관되게 유지하세요.</p>",
  "aboutText": "Qwen3-Embedding-8B는 밀집 Qwen3 기반 모델에서 구축한 Qwen의 8B 텍스트 임베딩 모델입니다. 대화형 답변을 생성하는 대신 텍스트를 수치 벡터로 표현합니다. Qwen은 텍스트 검색, 코드 검색, 분류, 군집화, 이중언어 병렬 문장 발굴을 지원 활용 분야로 제시합니다. 검색 시스템은 벡터로 질문과 관련 지문을 비교하고, 문서 컬렉션은 의미적으로 관련된 자료를 찾거나 레코드를 그룹으로 정리할 수 있습니다.\n\n이 정확한 모델은 32K토큰 시퀀스 길이와 최대 4,096차원 임베딩을 지원합니다. Matryoshka Representation Learning으로 32부터 4,096까지 사용자 정의 출력 차원도 지원합니다. 따라서 벡터 길이는 의도적인 설계 선택입니다. 더 짧은 벡터는 표현 크기를 바꾸고, 전체 출력은 모델의 최대 차원을 보존합니다. 한 색인에서 비교하는 문서와 질의에는 선택한 차원을 일관되게 유지하세요. Qwen3-Embedding-4B는 최대 차원이 다른 별도 에디션이며, 기존 8B 컬렉션에 서로 바꿔 쓸 수 있는 벡터를 제공하는 모델이 아닙니다.\n\n제공자는 프로그래밍 언어를 포함한 100개가 넘는 언어와 다국어, 언어 간, 코드 검색 지원을 설명합니다. 실제 컬렉션은 여러 언어 문서를 담고 질의로 관련 의미를 찾거나, 자연어 질문을 위해 소스 코드 지문을 색인할 수 있습니다. 중요한 식별자, 제목, 도메인 용어를 입력에 보존하세요. 코드에서는 함수나 모듈 주변 설명이 질문의 일부라면 발췌와 함께 유지하세요. 출력은 계속 벡터 표현이며, 일치한 문서 텍스트를 반환하는 것은 검색 애플리케이션의 다음 단계입니다.\n\n모델은 지시를 고려합니다. Qwen은 검색 작업에 맞춘 한 문장 지시를 권장하며, 다국어 사용에서는 그 지시를 영어로 작성할 것을 권장합니다. 직접 사용 예제는 Instruct: 다음에 작업 설명을, Query: 다음에 질문을 배치해 질의 형식을 지정합니다. 해당 예제에서 검색 문서에는 같은 지시 접두사가 필요하지 않습니다. 적합한 독자적 지시는 사용자 오류를 설명하는 기술 지문 찾기를 설명한 뒤, 질의에 특정 오류 설명을 넣을 수 있습니다. 지시는 검색이 어떤 의미 관계를 우선해야 하는지 설명합니다.\n\nQwen의 예제는 질의와 문서를 따로 인코딩하고 코사인 유사도로 벡터를 비교합니다. 마지막 토큰의 은닉 상태를 풀링하고 임베딩을 정규화한 뒤 내적으로 비교하는 하위 수준 절차도 보여줍니다. 유용한 워크플로는 각 지문 벡터를 원본 식별자에 연결하고, 준비한 질의를 저장된 벡터와 비교해 해당 지문을 유사도 순서로 반환합니다. 예제의 8,192토큰 잘림 설정은 선택한 입력 처리 설정이며, 모델의 문서화된 32K 시퀀스 길이와 구분됩니다. 긴 입력을 준비할 때 무엇이 보존되는지 검토하세요.\n\nQwen 릴리스에서 임베딩 모델과 리랭킹 모델은 다른 구성 요소입니다. 임베딩 모델은 텍스트 구간 하나를 표현해 초기 유사도 검색을 가능하게 합니다. 별도 리랭커가 질의와 후보 지문 사이의 관계를 평가하고 순서를 정교하게 조정할 수 있습니다. Qwen은 두 모듈의 결합을 설명하지만, Qwen3-Embedding-8B 자체는 리랭커의 관련성 판단이나 글로 된 답변이 아니라 임베딩을 반환합니다. 검색 후 답변을 작성할 때에는 일치한 원문을 유지하고 그 근거를 답변 단계에 전달하세요. 검색 대상 컬렉션에서 모델, 차원, 질의 지시를 선택하고 일관되게 유지하세요.",
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Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Qwen3-Embedding-8B는 밀집 Qwen3 기반 모델에서 구축한 Qwen의 8B 텍스트 임베딩 모델입니다. 대화형 답변을 생성하는 대신 텍스트를 수치 벡터로 표현합니다. Qwen은 텍스트 검색, 코드 검색, 분류, 군집화, 이중언어 병렬 문장 발굴을 지원 활용 분야로 제시합니다. 검색 시스템은 벡터로 질문과 관련 지문을 비교하고, 문서 컬렉션은 의미적으로 관련된 자료를 찾거나 레코드를 그룹으로 정리할 수 있습니다.</p><p>이 정확한 모델은 32K토큰 시퀀스 길이와 최대 4,096차원 임베딩을 지원합니다. Matryoshka Representation Learning으로 32부터 4,096까지 사용자 정의 출력 차원도 지원합니다. 따라서 벡터 길이는 의도적인 설계 선택입니다. 더 짧은 벡터는 표현 크기를 바꾸고, 전체 출력은 모델의 최대 차원을 보존합니다. 한 색인에서 비교하는 문서와 질의에는 선택한 차원을 일관되게 유지하세요. Qwen3-Embedding-4B는 최대 차원이 다른 별도 에디션이며, 기존 8B 컬렉션에 서로 바꿔 쓸 수 있는 벡터를 제공하는 모델이 아닙니다.</p><p>제공자는 프로그래밍 언어를 포함한 100개가 넘는 언어와 다국어, 언어 간, 코드 검색 지원을 설명합니다. 실제 컬렉션은 여러 언어 문서를 담고 질의로 관련 의미를 찾거나, 자연어 질문을 위해 소스 코드 지문을 색인할 수 있습니다. 중요한 식별자, 제목, 도메인 용어를 입력에 보존하세요. 코드에서는 함수나 모듈 주변 설명이 질문의 일부라면 발췌와 함께 유지하세요. 출력은 계속 벡터 표현이며, 일치한 문서 텍스트를 반환하는 것은 검색 애플리케이션의 다음 단계입니다.</p><p>모델은 지시를 고려합니다. Qwen은 검색 작업에 맞춘 한 문장 지시를 권장하며, 다국어 사용에서는 그 지시를 영어로 작성할 것을 권장합니다. 직접 사용 예제는 Instruct: 다음에 작업 설명을, Query: 다음에 질문을 배치해 질의 형식을 지정합니다. 해당 예제에서 검색 문서에는 같은 지시 접두사가 필요하지 않습니다. 적합한 독자적 지시는 사용자 오류를 설명하는 기술 지문 찾기를 설명한 뒤, 질의에 특정 오류 설명을 넣을 수 있습니다. 지시는 검색이 어떤 의미 관계를 우선해야 하는지 설명합니다.</p><p>Qwen의 예제는 질의와 문서를 따로 인코딩하고 코사인 유사도로 벡터를 비교합니다. 마지막 토큰의 은닉 상태를 풀링하고 임베딩을 정규화한 뒤 내적으로 비교하는 하위 수준 절차도 보여줍니다. 유용한 워크플로는 각 지문 벡터를 원본 식별자에 연결하고, 준비한 질의를 저장된 벡터와 비교해 해당 지문을 유사도 순서로 반환합니다. 예제의 8,192토큰 잘림 설정은 선택한 입력 처리 설정이며, 모델의 문서화된 32K 시퀀스 길이와 구분됩니다. 긴 입력을 준비할 때 무엇이 보존되는지 검토하세요.</p><p>Qwen 릴리스에서 임베딩 모델과 리랭킹 모델은 다른 구성 요소입니다. 임베딩 모델은 텍스트 구간 하나를 표현해 초기 유사도 검색을 가능하게 합니다. 별도 리랭커가 질의와 후보 지문 사이의 관계를 평가하고 순서를 정교하게 조정할 수 있습니다. Qwen은 두 모듈의 결합을 설명하지만, Qwen3-Embedding-8B 자체는 리랭커의 관련성 판단이나 글로 된 답변이 아니라 임베딩을 반환합니다. 검색 후 답변을 작성할 때에는 일치한 원문을 유지하고 그 근거를 답변 단계에 전달하세요. 검색 대상 컬렉션에서 모델, 차원, 질의 지시를 선택하고 일관되게 유지하세요.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · 임베딩</b> <code>POST /v1/embeddings</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>입력</dt><dd><code>text</code>, <code>token_ids</code></dd></div><div><dt>출력</dt><dd><code>embedding</code></dd></div><div><dt>컨텍스트</dt><dd>32,768 tokens</dd></div><div><dt>출력 형식</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th><th>요건</th><th>값과 한도</th><th>기본값</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>qwen/qwen3-embedding-8b</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">input</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string|string[]|integer[]|integer[][]</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>필수</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>최소 항목 수: 1</div><div>조건: 비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.</div><div>입력 허용량: 최댓값: 32,768 · 텍스트 단위: UTF8 바이트 · 토큰 단위: 토큰 배열 요소</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"요건\"><span class=\"card-cell-label\">요건</span>선택 사항</td><td data-cell-label=\"값과 한도\"><span class=\"card-cell-label\">값과 한도</span><div>float</div></td><td data-cell-label=\"기본값\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">기본값</span>float</td></tr><tr data-parameter-availability=\"unsupported\"><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">dimensions</code></th><td data-cell-label=\"유형\" 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data-material-combinations><summary>입력 자료 조합</summary><p class=\"note-s\"><b>text_to_embedding</b></p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>메서드 매개변수와 수명 주기</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>매개변수</th><th>명세</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>model, input</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>input_shapes</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>encoding_format</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>float</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>dimensions_override</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>max_input_budget_units</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>32768</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>multimodal_objects</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"매개변수\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">매개변수</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"명세\"><span class=\"card-cell-label\">명세</span>text, token_ids</td></tr></tbody></table></div><p>수명 주기: <code>synchronous_json</code></p><p class=\"note-s\">모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">요금</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.</p><dl data-price-conditions><dt>빠른 모드</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">빠른 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>Flex 모드</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">flex 모드를 선택한 경우</span></dd><dt>최대 추론 수준</dt><dd>표준 요금 <span class=\"note-s\">최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot 요금</h4><h4>설정별 가격</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>설정</th><th>요금표</th><th>요금</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"설정\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">설정</span>토큰의 기본 단가</th><td data-cell-label=\"요금표\"><span class=\"card-cell-label\">요금표</span>기본 요금</td><td data-cell-label=\"요금\"><span class=\"card-cell-label\">요금</span><div><span>입력 · 입력 토큰</span> <b>$0.00002</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>출력 · 출력 토큰</span> <b>$0</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 읽기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div><div><span>입력 · 캐시 쓰기, 1시간</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K 토큰</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. <a href=\"/docs/ko/billing/reserve/\">금액 확보와 정산 방식 →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">요청 예제</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"코드 예제 형식\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2403-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2403-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2403-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2403-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Python SDK</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"코드 복사\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2403-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2403-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-8b&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-2403-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2403-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-8b&#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\">결과 수신 및 저장</h3><h4>Ailoot Ultra · 임베딩</h4><p class=\"note-s\">json</p><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>완료된 결과 모두 보관</h5><p class=\"note-s\">반환된 완전한 응답, 파일, 콘텐츠 부분을 모두 보관하세요.</p><p class=\"note-s\">모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>원래 응답을 확인해야 할 경우</h5><p class=\"note-s\">임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>응답 필드</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>필드</th><th>유형</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">object</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">data[].index</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>integer</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">data[].embedding</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>finite float[]</td></tr><tr><th data-cell-label=\"필드\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">필드</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"유형\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">유형</span>object</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>오류와 다음 단계</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>응답</th><th>조건</th><th>다음 단계</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"응답\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">응답</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"조건\"><span class=\"card-cell-label\">조건</span>필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음</td><td data-cell-label=\"다음 단계\"><span class=\"card-cell-label\">다음 단계</span>새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">별칭</h3><h4>모델 별칭</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&amp;fmt=embeddings\"><code>qwen/qwen3-embedding-8b</code></a></span></p><h4>메서드 경로 별칭</h4><p class=\"note-s\">위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.</p><h4>관련 호출용 ID</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&amp;route=Ultra&amp;caller=qwen%2Fqwen3-embedding-8b&amp;fmt=embeddings\"><code>qwen/qwen3-embedding-8b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-8b",
        "fmt": "embeddings",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/embeddings",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-8b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|embeddings|/v1/embeddings|qwen%2Fqwen3-embedding-8b",
      "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": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
                "path": "/v1/embeddings"
              },
              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
            "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": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
              "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-8b"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32768,
                  "text_unit": "UTF8 바이트",
                  "token_unit": "토큰 배열 요소"
                },
                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
                "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": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "trace",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "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": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "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": 32768,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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-8b\", \"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-8b',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "빠른 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "빠른 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "Flex 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "flex 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "최대 추론 수준",
            "value": "표준 요금",
            "when": "최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우"
          }
        ],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "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-8b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
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        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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": "in",
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          },
          {
            "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,
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            "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",
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            "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,
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            "quantity": 1000,
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            "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_1h_price",
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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            "quantity_is_estimate": false,
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        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "qwen/qwen3-embedding-8b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "7c8a53e3fcfaf66addead3a873abbdbf5769d42df9027db42d548e01b48d63d5",
    "input_html_sha256": "994f8140eb26b073524674658761ed3782b8162d48672b8e004f47b8fae9aacb",
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    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-embedding-8b/",
    "description": "Qwen3-Embedding-8B는 다국어 검색, 코드 검색, 분류, 군집화를 위해 텍스트를 의미 벡터로 변환합니다. 32K토큰 시퀀스 길이와 32부터 4,096까지의 사용자 지정 임베딩 차원을 지원합니다.",
    "locale": "ko",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-embedding-8b/index.md",
    "title": "Qwen: Qwen3 Embedding 8B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ko/qwen-qwen3-embedding-8b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Qwen3-Embedding-8B는 밀집 Qwen3 기반 모델에서 구축한 Qwen의 8B 텍스트 임베딩 모델입니다. 대화형 답변을 생성하는 대신 텍스트를 수치 벡터로 표현합니다. Qwen은 텍스트 검색, 코드 검색, 분류, 군집화, 이중언어 병렬 문장 발굴을 지원 활용 분야로 제시합니다. 검색 시스템은 벡터로 질문과 관련 지문을 비교하고, 문서 컬렉션은 의미적으로 관련된 자료를 찾거나 레코드를 그룹으로 정리할 수 있습니다.\n\n이 정확한 모델은 32K토큰 시퀀스 길이와 최대 4,096차원 임베딩을 지원합니다. Matryoshka Representation Learning으로 32부터 4,096까지 사용자 정의 출력 차원도 지원합니다. 따라서 벡터 길이는 의도적인 설계 선택입니다. 더 짧은 벡터는 표현 크기를 바꾸고, 전체 출력은 모델의 최대 차원을 보존합니다. 한 색인에서 비교하는 문서와 질의에는 선택한 차원을 일관되게 유지하세요. Qwen3-Embedding-4B는 최대 차원이 다른 별도 에디션이며, 기존 8B 컬렉션에 서로 바꿔 쓸 수 있는 벡터를 제공하는 모델이 아닙니다.\n\n제공자는 프로그래밍 언어를 포함한 100개가 넘는 언어와 다국어, 언어 간, 코드 검색 지원을 설명합니다. 실제 컬렉션은 여러 언어 문서를 담고 질의로 관련 의미를 찾거나, 자연어 질문을 위해 소스 코드 지문을 색인할 수 있습니다. 중요한 식별자, 제목, 도메인 용어를 입력에 보존하세요. 코드에서는 함수나 모듈 주변 설명이 질문의 일부라면 발췌와 함께 유지하세요. 출력은 계속 벡터 표현이며, 일치한 문서 텍스트를 반환하는 것은 검색 애플리케이션의 다음 단계입니다.\n\n모델은 지시를 고려합니다. Qwen은 검색 작업에 맞춘 한 문장 지시를 권장하며, 다국어 사용에서는 그 지시를 영어로 작성할 것을 권장합니다. 직접 사용 예제는 Instruct: 다음에 작업 설명을, Query: 다음에 질문을 배치해 질의 형식을 지정합니다. 해당 예제에서 검색 문서에는 같은 지시 접두사가 필요하지 않습니다. 적합한 독자적 지시는 사용자 오류를 설명하는 기술 지문 찾기를 설명한 뒤, 질의에 특정 오류 설명을 넣을 수 있습니다. 지시는 검색이 어떤 의미 관계를 우선해야 하는지 설명합니다.\n\nQwen의 예제는 질의와 문서를 따로 인코딩하고 코사인 유사도로 벡터를 비교합니다. 마지막 토큰의 은닉 상태를 풀링하고 임베딩을 정규화한 뒤 내적으로 비교하는 하위 수준 절차도 보여줍니다. 유용한 워크플로는 각 지문 벡터를 원본 식별자에 연결하고, 준비한 질의를 저장된 벡터와 비교해 해당 지문을 유사도 순서로 반환합니다. 예제의 8,192토큰 잘림 설정은 선택한 입력 처리 설정이며, 모델의 문서화된 32K 시퀀스 길이와 구분됩니다. 긴 입력을 준비할 때 무엇이 보존되는지 검토하세요.\n\nQwen 릴리스에서 임베딩 모델과 리랭킹 모델은 다른 구성 요소입니다. 임베딩 모델은 텍스트 구간 하나를 표현해 초기 유사도 검색을 가능하게 합니다. 별도 리랭커가 질의와 후보 지문 사이의 관계를 평가하고 순서를 정교하게 조정할 수 있습니다. Qwen은 두 모듈의 결합을 설명하지만, Qwen3-Embedding-8B 자체는 리랭커의 관련성 판단이나 글로 된 답변이 아니라 임베딩을 반환합니다. 검색 후 답변을 작성할 때에는 일치한 원문을 유지하고 그 근거를 답변 단계에 전달하세요. 검색 대상 컬렉션에서 모델, 차원, 질의 지시를 선택하고 일관되게 유지하세요.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Alibaba",
    "available": null,
    "canonical_model": "qwen/qwen3-embedding-8b",
    "capabilities": {
      "context_length": 32768,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "embeddings"
      ]
    },
    "card_routes": [
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          {
            "amount": "0",
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            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
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            "native_unit": "output_token",
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          }
        ],
        "summary": "구성의 전체 요금 정보는 상세 정보에서 확인할 수 있습니다."
      }
    ],
    "ctx": 32768,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "embeddings"
    ],
    "id": "qwen/qwen3-embedding-8b",
    "input": [
      "text",
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    ],
    "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": "필수 필드, 자료 표현 방식 또는 파라미터 값이 올바르지 않음",
                "http_status": 400,
                "recovery": "새 생성 요청 전에 표시된 필드를 수정하세요.",
                "type": "invalid_request_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "create": {
                "http": "POST",
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              "job_read": null,
              "mode": "synchronous_json",
              "unknown": "임베딩 작업 엔드포인트는 추가되지 않습니다."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "alternatives": [
                  "string",
                  "string[]",
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                  "nonnegative_integer_token_array[]"
                ],
                "mode": "text_to_embedding"
              }
            ],
            "operation_modes": [
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            ],
            "outputs": {
              "all_results": "모든 벡터를 인덱스와 함께 보관하세요. 벡터 수는 입력 수와 같아야 하며 차원은 일관되어야 합니다.",
              "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,
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                  "qwen/qwen3-embedding-8b"
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                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "budget": {
                  "maximum": 32768,
                  "text_unit": "UTF8 바이트",
                  "token_unit": "토큰 배열 요소"
                },
                "conditions": "비어 있지 않은 동일 형식의 배치입니다. 토큰 ID는 0 이상의 정수입니다.",
                "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,
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                "minimum": 1,
                "name": "dimensions",
                "required": false,
                "type": "integer"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "name": "user",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
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                "enum": null,
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                "name": "session_id",
                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "pass_through_metadata",
                "conditions": "원본에서 이 JSON 메타데이터 필드를 허용하며, 정확한 업스트림 동작은 모델별로 다릅니다.",
                "default": null,
                "default_known": false,
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                "required": false,
                "type": "json_value"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "conditions": "provider.options가 거부됨",
                "default": null,
                "default_known": false,
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                "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": [
            "모든 벡터의 인덱스와 차원을 보관하세요.",
            "모델 이름이 멀티모달이어도 이 특정 경로에서 이미지 객체를 사용할 수 있는 것은 아닙니다."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "dimensions_override": false,
            "encoding_format": [
              "float"
            ],
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              "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": 32768,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "토큰의 기본 단가",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
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                "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-8b\", \"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-8b',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": 1,
        "flex_multiplier": 1,
        "fmt": "embeddings",
        "hints": [
          "Keep every vector index and dimension.",
          "Multimodal model name does not admit image objects on this exact path."
        ],
        "http": "POST",
        "in": 0.02,
        "input": [
          "text",
          "token_ids"
        ],
        "label": "Эмбеддинги",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": 1,
        "method_aliases": [],
        "out": 0,
        "output": [
          "embedding"
        ],
        "path": "/v1/embeddings",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "빠른 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "빠른 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "Flex 모드",
            "value": "표준 요금",
            "when": "flex 모드를 선택한 경우"
          },
          {
            "label": "최대 추론 수준",
            "value": "표준 요금",
            "when": "최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우"
          }
        ],
        "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": "0.00002000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
                "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-8b",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "qwen/qwen3-embedding-8b",
        "request_model_id": "qwen/qwen3-embedding-8b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Qwen: Qwen3 Embedding 8B",
    "price": {
      "in": 0.02,
      "in_label": null,
      "out": 0,
      "out_label": null,
      "scope_label": "Token rates",
      "sort_in": 0.02,
      "sort_out": 0,
      "varies": false
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "dimensions": {
          "regime": "base"
        },
        "label": "Эмбеддинги · Base token rates",
        "units": [
          {
            "amount": "0.00002000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00000002",
            "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",
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    "public_id": "qwen/qwen3-embedding-8b",
    "short": "Qwen3-Embedding-8B는 다국어 검색, 코드 검색, 분류, 군집화를 위해 텍스트를 의미 벡터로 변환합니다. 32K토큰 시퀀스 길이와 32부터 4,096까지의 사용자 지정 임베딩 차원을 지원합니다."
  },
  "renderer_schema": {
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    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
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  "shortText": "Qwen3-Embedding-8B는 다국어 검색, 코드 검색, 분류, 군집화를 위해 텍스트를 의미 벡터로 변환합니다. 32K토큰 시퀀스 길이와 32부터 4,096까지의 사용자 지정 임베딩 차원을 지원합니다.",
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