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Qwen Text Embedding v3

qwenqwen/text-embedding-v3

Qwen 第三代多语种文本 embedding。

text-embedding-v3 是 Qwen 的第三代通用多语种文本 embedding 模型。可为检索、语义搜索、聚类、分类与 RAG 索引产出稠密向量，覆盖中文、英文与其他主要语种。

新项目请优先选择 text-embedding-v4 — v3 在此保留，以兼容 v4 发布前构建的索引与流水线。TheRouter 按请求在 bailian-cn 与 bailian-sg 之间选择更便宜的一侧。

多语种
在中文、英文及其他主要语种上训练，向量几何一致。
8K 输入窗口
无需激进分块即可 embed 长段落 — 覆盖多数 RAG 文档切片。
OpenAI 兼容
标准 `/v1/embeddings` 形态 — 可直接接入既有 OpenAI embedding 流水线。
双区域路由
Selector 按请求基于成本选择 bailian-cn 或 bailian-sg。
适合使用
已有基于 Qwen v3 embedding 构建的 RAG 流水线与索引，或必须与既有语料保持向量兼容的项目。
不适合使用
新项目 — 同价位下请使用 text-embedding-v4 以获得更高质量。
计费方式：输入 $0.12 per MTok。TheRouter 按请求路由到 bailian-cn / bailian-sg 中更便宜的一侧。
上下文长度
8K
最大输出
--
输入价格每百万 tokens
$0.144每百万 Tokens

模态能力

文本→embedding

价格明细

类型费率
输入$0.144 每百万 Tokens

支持参数

inputdimensionsencoding_format

API 使用示例

所有新集成都应使用下方示例中的全球端点 api.therouter.ai；旧中国加速端点已下线。

cURL
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions   -H "Content-Type: application/json"   -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY"   -d '{
    "model": "qwen/text-embedding-v3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Summarize the key points from this input."}
    ]
  }'
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