Modèles
Qwen 3.7 Text Embedding
Identifiant du modèle: alibaba_qwen/qwen3.7-text-embedding
- Économique
- Long contexte
- Recherche
Le modèle d’embeddings Qwen. Il transforme le texte en vecteur. Il ne clavarde pas.
Idéal pour
la recherche et la similarité sur du texte, y compris les longs documents.
- Fournisseur
- Alibaba Cloud Model Studio
- Fenêtre de contexte
- 128 000
- Date de sortie
- 2026-07-15
Tarif
Requête
0,108 $ / 1 M
Réponse
0,00 $ / 1 M
Montants en dollars canadiens, convertis au taux indicatif de la Banque du Canada (2026-09-21).
Performance
Mesure
7 derniers jours
Pas assez de données pour afficher le graphique.
Activité
Jetons
—
—
—
—
—
Top 5 des outils · 7 derniers jours
Pas assez de données pour afficher l’activité par outil.
Disponibilité
Disponibilité (%)
7 derniers jours
- Sondes opérationnelles
- 99,89 % sur 7 jours
- Échantillons
- 9 204
Démarrage rapide
Créez un embedding avec une clé tonia_ et l'identifiant exact ci-dessous.
curl
curl https://pass.tonia.ca:8443/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $TONIA_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "alibaba_qwen/qwen3.7-text-embedding",
"input": "Bonjour"
}'Python (SDK tonia)
import os
from tonia import Tonia
client = Tonia(api_key=os.environ["TONIA_API_KEY"])
response = client.embeddings.create(
model="alibaba_qwen/qwen3.7-text-embedding",
input="Bonjour",
)TypeScript (SDK tonia)
import { Tonia } from "@tonia-router/sdk";
const client = new Tonia({
apiKey: process.env.TONIA_API_KEY,
});
const response = await client.embeddings.create({
model: "alibaba_qwen/qwen3.7-text-embedding",
input: "Bonjour",
});