Qwen: Qwen3 Rerank
Qwen3 Rerank는 제공된 쿼리와 지시에 따라 후보 텍스트의 순위를 정합니다. 정확한 qwen3-rerank 프로필은 텍스트 문서 목록을 받고, 검색 및 문서 선택 워크플로에 사용할 인덱스가 붙은 관련성 점수와 사용량 메타데이터를 반환합니다.
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Qwen3 Rerank는 제공된 쿼리와 순위 지정 지시에 비추어 후보 텍스트를 평가합니다. 설정된 정확한 모델 선택 값은 qwen3-rerank입니다. 검색 및 문서 선택 작업을 위해 제공된 후보의 순서를 정하는 역할을 합니다. 요청에서는 쿼리, 지시, 후보 구절을 함께 유지하여 관련성 판단을 원래 입력까지 추적할 수 있게 합니다.
문서는 문자열 배열로 준비하고, 각 항목에 후보 구절을 하나씩 넣으세요. 각 배열 위치와 자체 문서 식별자, 제목 또는 출처 위치를 연결하는 매핑을 따로 보관하세요. 그러면 문자열 배열에 문서화되지 않은 식별자 객체를 추가하지 않고도 애플리케이션이 순위 결과를 원래 구절과 다시 연결할 수 있습니다. 지원 검색이라면 후보는 제품 가이드에서 이미 검색한 관련 섹션일 수 있습니다. 쿼리에는 사용자가 실제로 필요로 하는 정보를 명시하세요.
문서화된 요청에는 model, documents, query, top_n, instruct가 필수입니다. query와 instruct 필드는 문자열이고, top_n은 명시적으로 제공하는 정수입니다. 공개된 예제는 후보 텍스트 세 개, top_n=2, 웹 검색 쿼리에 답하는 관련 구절을 찾으라는 지시를 사용합니다. 순위 지정에서 중요한 관계는 instruct에 명시하고, 실제 질문은 query에, 평가할 자료는 documents에 넣으세요.
작업 가이드는 최대 입력 길이를 30K로 명시합니다. 관련성을 판단하는 데 필요한 텍스트에 후보 구절을 집중시키되, 의미가 달라지는 경우에는 제목이나 주변 맥락을 유지하세요. 선택한 구절을 원래 문서에서 확인할 수 있도록 출처 경계를 보존하세요. 정확한 요청 프로필과 필수 필드가 입력 준비의 기준입니다.
반환되는 구조화 결과에는 index와 relevance_score가 있는 results 항목이 포함됩니다. index는 정렬된 결과 목록에서의 위치가 아니라 원래 documents 배열에서 후보가 있던 위치를 뜻합니다. 반환된 순서를 유지하고 각 index로 해당 입력 텍스트를 복원하세요. 애플리케이션이 선택된 후보와 점수를 함께 살펴볼 수 있도록 반환된 모든 결과를 보관하세요.
model, 응답 id, usage.total_tokens를 포함한 전체 JSON 응답을 보관하세요. 반환 결과에 문서 텍스트가 없을 수 있으므로 인덱스를 처리할 때 원래 후보 배열을 사용할 수 있게 유지하세요. 관련성 점수와 보고된 사용량은 서로 다른 역할을 합니다. 점수는 순위 결과를 설명하고, 사용량은 해당 작업에서 보고된 양을 기록합니다. 어느 쪽도 이후 답변을 뒷받침하는 원문 구절을 대신하지 않습니다.
검색 워크플로에서는 이 순위로 다음 단계가 검토하거나 인용할 구절을 선택하세요. 내용을 근거로 제시하기 전에 선택한 구절을 쿼리 및 지시와 대조하세요. 결과 목록에서 높은 위치는 검토할 후보임을 나타냅니다. 애플리케이션의 최종 답변은 실제 텍스트 및 그 출처 식별자와 연결되어 있어야 합니다.
대표적인 쿼리와 애플리케이션이 사용하는 후보 집합으로 결과를 검토하세요. 인덱스가 의도한 원문 텍스트로 연결되는지, 순서가 제공된 지시에 부합하는지, 선택한 구절이 질문을 다루는지 확인하세요. 정확한 모델 선택 값, 쿼리, 지시, 후보 매핑, 전체 응답을 함께 보관하여 다음 검색 또는 문서 처리 단계에서 재사용할 수 있는 관련 정보 선택 기록을 만드세요.
Ailoot Ultra · 재순위화 POST /v1/rerank qwen3-rerank
qwen3-rerank시작하기
Qwen3 Rerank는 제공된 쿼리와 지시에 따라 후보 텍스트의 순위를 정합니다. 정확한 qwen3-rerank 프로필은 텍스트 문서 목록을 받고, 검색 및 문서 선택 워크플로에 사용할 인덱스가 붙은 관련성 점수와 사용량 메타데이터를 반환합니다.
- 허용 입력
- 텍스트
- 결과
- structured
Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드
Ailoot Ultra · 재순위화 POST /v1/rerank
- 입력
text- 출력
structured- 출력 형식
- application/json
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 qwen3-rerank 조건: 리터럴 모델 선택자입니다. | 기본값— |
필드documents | 유형array | 요건필수 | 값과 한도 조건: 원래 입력 순서대로 유지되는 후보 텍스트 구절입니다. | 기본값— |
필드query | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 조건: 관련성 검색 쿼리입니다. | 기본값— |
필드top_n | 유형integer | 요건필수 | 값과 한도 조건: 요청한 순위 결과 수입니다. 문서에 없는 최솟값, 최댓값 또는 기본값을 단정하지 않습니다. | 기본값— |
필드instruct | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 조건: 검색 작업을 설명하는 지시문입니다. | 기본값— |
입력 자료 조합
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, documents, query, top_n, instruct |
매개변수optional | 명세 |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수additional_properties | 명세true |
수명 주기: synchronous
요금
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
- 빠른 모드
- 미지정 빠른 모드를 선택한 경우
- Flex 모드
- 미지정 flex 모드를 선택한 경우
- 최대 추론 수준
- 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
Ailoot 요금
설정별 가격
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 과금 단위 | 요금 |
|---|---|---|---|
| 설정기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 과금 단위— | 요금 입력 · 입력 토큰 — / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 — / 1K 토큰 |
| 설정전체 토큰 | 요금표— | 과금 단위/ 1K 토큰 | 요금 입력 · 전체 토큰 $0.00014 / 1K 토큰 |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · 재순위화
{
"model": "qwen3-rerank",
"query": "Which passage discusses text ranking?",
"documents": [
"Text ranking orders candidate passages by relevance.",
"Quantum computing studies computation using quantum systems.",
"Pretrained language models can improve text ranking."
],
"top_n": 2,
"instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query."
}결과 수신 및 저장
Ailoot Ultra · 재순위화
인덱스와 관련성 점수를 읽고 각 인덱스를 원본 문서에 대응시키세요. 응답에 원본 문서가 포함되지 않을 수 있습니다.
원래 응답을 확인해야 할 경우
전송 결과가 불명확하면 원본 응답과 요청 id를 보존하고 절대로 재전송하지 마세요.
응답 필드
| 필드 | 유형 | 의미 |
|---|---|---|
필드results[].index | 유형integer | 의미대응하는 원본 입력 문서의 인덱스입니다. |
필드results[].relevance_score | 유형number | 의미반환된 관련성 점수입니다. |
필드model | 유형string | 의미실제 응답 모델입니다. |
필드id | 유형string | 의미실제 응답 식별자입니다. |
필드usage.total_tokens | 유형integer | 의미청구에 사용하는 측정된 총 토큰 수입니다. |
오류와 다음 단계
| 응답 | 조건 | 다음 단계 |
|---|---|---|
응답400 · invalid_request_error | 조건JSON 또는 필수 모델 선택이 유효하지 않습니다. | 다음 단계새 요청 전에 표시된 입력을 수정하세요. |
응답401 · authentication_error | 조건유효하지 않은 API 키입니다. | 다음 단계유효한 Ailoot API 키를 사용하세요. |
응답503 · price_unavailable | 조건구조화된 메서드 요금 정보 또는 접근 허용 정보를 사용할 수 없습니다. | 다음 단계원본 응답을 보존하세요. 전송 결과가 불명확한 요청을 재전송하지 마세요. |
별칭
모델 별칭
Ailoot Ultra qwen3-rerank
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
FAQ · Qwen: Qwen3 Rerank
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/rerank·qwen3-rerank:text→structured- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/rerank·qwen3-rerank:model,documents,query,top_n,instruct