Source: https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/ Language: ru # Qwen: Qwen3 Rerank [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/facts.json) ## [Qwen: Qwen3 Rerank](https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/) Qwen3 Rerank упорядочивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции. Конкретный профиль qwen3-rerank принимает списки текстовых документов и возвращает оценки релевантности с индексами и метаданными использования для поиска и отбора документов. - [**Ailoot Ultra · Переранжирование** `POST /v1/rerank` `qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen3-rerank/#method-0) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. Qwen3 Rerank оценивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции ранжирования. Точный настроенный селектор — qwen3-rerank. Его роль — упорядочивать переданных кандидатов для поиска и отбора документов; запрос сохраняет вопрос, инструкцию и фрагменты-кандидаты вместе, чтобы оценку релевантности можно было проследить до входных данных. Подготовьте документы как массив строк с одним фрагментом-кандидатом в каждом элементе. Отдельно сохраните соответствие позиции в массиве собственному идентификатору документа, заголовку или расположению источника. Это позволяет приложению связывать ранжированный результат с исходным фрагментом, не добавляя недокументированные объекты идентификаторов в массив строк. При поиске для поддержки кандидатами могут быть подходящие разделы, уже найденные в руководстве продукта; запрос должен отражать реальную потребность пользователя в информации. Документированный запрос требует model, documents, query, top\_n и instruct. Поля query и instruct — строки, а top\_n — явно передаваемое целое число. Опубликованный пример использует три текста-кандидата, top\_n=2 и инструкцию найти релевантные фрагменты, отвечающие на запрос веб-поиска. Через instruct задайте связь, важную для ранжирования, сохраняя сам вопрос в query, а оцениваемый материал — в documents. Руководство по операции указывает максимальную длину входа 30K. Ограничивайте фрагменты-кандидаты текстом, нужным для оценки релевантности, сохраняя заголовки или соседний контекст, если они меняют смысл. Сохраняйте границы источников, чтобы выбранный фрагмент можно было проверить в исходном документе. Основой подготовки входных данных остаётся конкретный профиль запроса и его обязательные поля. Возвращённый структурированный результат содержит элементы results с index и relevance\_score. index обозначает позицию кандидата в исходном массиве documents, а не его место в ранжированном списке результатов. Сохраняйте возвращённый порядок и используйте каждый index для восстановления соответствующего входного текста. Сохраняйте каждый возвращённый результат, чтобы приложение могло изучить выбранных кандидатов вместе с оценками. Сохраняйте полный ответ JSON, включая model, id ответа и usage.total\_tokens. Текст документа в ответе может отсутствовать, поэтому при обработке индексов исходный массив кандидатов должен оставаться доступным. Оценки релевантности и данные о потреблении выполняют разные роли: оценки описывают результат ранжирования, а данные о потреблении фиксируют количество, сообщённое для операции. Ни то ни другое не заменяет исходный фрагмент, подтверждающий последующий ответ. В процессе поиска используйте ранжирование для отбора фрагментов, которые следует изучить или процитировать на следующем шаге. Сопоставьте выбранный фрагмент с запросом и инструкцией, прежде чем представлять его содержание как доказательство. Высокая позиция в списке результатов указывает кандидата для проверки; итоговый ответ приложения должен оставаться связанным с реальным текстом и идентификатором его источника. Проверяйте результат на характерных запросах и наборах кандидатов, используемых приложением. Убедитесь, что индексы указывают на нужные исходные тексты, порядок соответствует переданной инструкции, а выбранные фрагменты отвечают на вопрос. Сохраняйте точный селектор, запрос, инструкцию, соответствие кандидатов и полный ответ вместе, формируя запись отбора по релевантности, которую можно повторно использовать на следующем шаге поиска или работы с документами. **Ailoot Ultra · Переранжирование** `POST /v1/rerank` `qwen3-rerank` [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) Qwen /`qwen3-rerank` ### Начало Qwen3 Rerank упорядочивает тексты-кандидаты по переданному запросу и инструкции. Конкретный профиль qwen3-rerank принимает списки текстовых документов и возвращает оценки релевантности с индексами и метаданными использования для поиска и отбора документов. Допустимые входные данные Текст Результаты structured ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Переранжирование** `POST /v1/rerank` Входные данные `text` Результат `structured` Выходной формат application/json | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen3-rerank Условия: Идентификатор модели в точном написании. | По умолчанию— | | Поле`documents` | Тип`array` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Условия: Текстовые фрагменты для ранжирования в исходном порядке ввода. | По умолчанию— | | Поле`query` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Условия: Запрос для оценки релевантности. | По умолчанию— | | Поле`top_n` | Тип`integer` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Условия: Запрошенное количество ранжированных результатов; недокументированные минимум, максимум и значение по умолчанию не заявляются. | По умолчанию— | | Поле`instruct` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Условия: Инструкция с описанием задачи поиска. | По умолчанию— | Сочетания входных материалов Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, documents, query, top\_n, instruct | | Параметр`optional` | Контракт | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`additional_properties` | Контрактtrue | Жизненный цикл: `synchronous` ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Не указано При выборе быстрого режима Режим flex Не указано При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку. | Конфигурация | Шкала ставок | Расчётная единица | Плата | | --- | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые тарифы на токены | Шкала ставокБазовая ставка | Расчётная единица— | Плата Вход · Входные токены **—** / 1K токенов Выход · Выходные токены **—** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | | Конфигурацияобщее число токенов | Шкала ставок— | Расчётная единица/ 1K токенов | Плата Вход · общее число токенов **$0.00014** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Переранжирование JSON · повторно ранжировать текст ```json { "model": "qwen3-rerank", "query": "Which passage discusses text ranking?", "documents": [ "Text ranking orders candidate passages by relevance.", "Quantum computing studies computation using quantum systems.", "Pretrained language models can improve text ranking." ], "top_n": 2, "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query." } ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Переранжирование Прочитайте индексы и оценки релевантности, затем сопоставьте каждый индекс с исходным документом. Копия документа в ответе может отсутствовать. ##### Если нужно проверить исходный ответ После неоднозначной отправки сохраните исходный ответ и id запроса; никогда не отправляйте его повторно. Поля ответа | Поле | Тип | Значение | | --- | --- | --- | | Поле`results[].index` | Типinteger | ЗначениеИндекс соответствующего исходного входного документа. | | Поле`results[].relevance_score` | Типnumber | ЗначениеВозвращённая оценка релевантности. | | Поле`model` | Типstring | ЗначениеФактическая модель ответа. | | Поле`id` | Типstring | ЗначениеФактический идентификатор ответа. | | Поле`usage.total_tokens` | Типinteger | ЗначениеИзмеренное общее количество токенов, используемое для тарификации. | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНедопустимый JSON или неверно указанная обязательная модель. | Следующий шагИсправьте указанные входные данные перед новым запросом. | | Ответ401 · `authentication_error` | УсловиеНедействительный ключ API. | Следующий шагИспользуйте ваш действительный ключ Ailoot API. | | Ответ503 · `price_unavailable` | УсловиеСтруктурированная тарификация метода или допуск недоступны. | Следующий шагСохраните исходный ответ; не повторяйте неоднозначную отправку. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`qwen3-rerank`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen3-rerank&route=Ultra&caller=qwen3-rerank&fmt=rerank) FAQ · Qwen: Qwen3 Rerank Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/rerank` · `qwen3-rerank`: `text` → `structured` Какие поля использует запрос? `POST /v1/rerank` · `qwen3-rerank`: `model`, `documents`, `query`, `top_n`, `instruct` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.