Text Embedding V4
Alibaba 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
- Tarif à partir de
- Entree / Sortie · 1M
- Contexte
- 8.2K
- Fenêtre d'entrée maximale
- Modalités
- →
Tarification par fournisseur
Capacités / Modalités prises en charge
Fournisseur & confidentialité
BPE (vendor-specific)Performances
Benchmarks
Scores sur des évaluations standardisées. Les pourcentages élevés sont meilleurs et le percentile de classement est indiqué.
Métriques fournies parArtificial Analysis 2026-09-30·Text Embedding V4
Ce modèle ne figure pas dans l’instantané actuel.
Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro.
Les graphiques conservent la sélection de modèles et les réglages de raisonnement de la source. Les modèles ou mesures manquants ne valent pas zéro ; le coût et la vitesse des benchmarks ne constituent pas un engagement de service du site.
À propos de Text Embedding V4
Alibaba 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
Cas d’usage et prompts
Pistes pour commencer l’évaluation ; les entrées et options prises en charge figurent dans la section d’accès API.
Cas d’usage à explorer
- Évaluez la recherche sémantique avec des requêtes et des documents représentatifs.
- Comparez la qualité de recherche sur votre propre base de connaissances avant de connecter un assistant.
Conseils pratiques
Vérifiez si le point de terminaison renvoie des embeddings ou reclasse les documents. Utilisez le même prétraitement pour l’indexation et les requêtes.
Accès API
Exemples de code
/v1/chat/completions| Paramètre | Type | Défaut / plage | Description |
|---|---|---|---|
inputrequis | string | — | Texte ou tableau de textes à vectoriser |
dimensions | integer | >= 1 | Tronquer les vecteurs à autant de dimensions |
encoding_format | enum | = float | Encodage filaire pour les vecteurs |
user | string | — | Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus |
Remplacer <YOUR_API_KEY> par la clé API de votre page de jetons.
Authentification
Toutes les requêtes doivent inclure Authorization: Bearer <TOKEN> . Les points de terminaison au format Anthropic acceptent à la place x-api-key .
Générez des jetons depuis la page Jetons ; vous pouvez les restreindre par modèle, groupe, IP et limites de débit.
Paramètres pris en charge
| Paramètre | Type | Défaut / plage | Description |
|---|---|---|---|
inputrequis | string | — | Texte ou tableau de textes à vectoriser |
dimensions | integer | >= 1 | Tronquer les vecteurs à autant de dimensions |
encoding_format | enum | = float | Encodage filaire pour les vecteurs |
user | string | — | Identifiant d'utilisateur final pour la surveillance des abus |
Limites de débit
| Fournisseur | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| official | Illimité | Illimité | Illimité |
| Alibaba | Illimité | Illimité | Illimité |
Aucune restriction
Questions fréquentes sur text-embedding-v4
Qu’est-ce que text-embedding-v4 ?
Alibaba 的向量模型，用于将输入内容转换为数值向量，支持语义检索和相似度计算。
Comment appeler text-embedding-v4 ?
Créez une clé API autorisée à utiliser text-embedding-v4, puis utilisez l’identifiant exact et un point de terminaison pris en charge dans la section d’accès API. Les champs dépendent du point de terminaison choisi.
Comment text-embedding-v4 est-il facturé ?
Le tarif dépend du groupe de fournisseurs choisi et de l’unité de facturation du modèle. Les prix actuels d’entrée, de sortie, par requête ou par média sont affichés sur cette page avant l’inscription.
Quelle est la fenêtre de contexte de text-embedding-v4 ?
Le catalogue indique une fenêtre de contexte de 8192 tokens. Vérifiez les limites du point de terminaison sélectionné.
Comment évaluer text-embedding-v4 pour mon projet ?
Vérifiez si le point de terminaison renvoie des embeddings ou reclasse les documents. Utilisez le même prétraitement pour l’indexation et les requêtes.