Semantischer Dokumenten-Reranker. Sortiert bis zu 500 Kandidaten pro Abfrage nach Relevanz, unterstützt über 100 Sprachen und akzeptiert eine benutzerdefinierte Sortieranweisung.
Alibaba CloudRanglisten4000 KontextVeröffentlicht 5. Juni 2025SingaporeProprietärer EndpointSemantischer Dokumenten-Reranker. Sortiert bis zu 500 Kandidaten pro Abfrage nach Relevanz, unterstützt über 100 Sprachen und akzeptiert eine benutzerdefinierte Sortieranweisung.
Auch bekannt als Alibaba Cloud Qwen3 Rerank, Qwen3-Rerank
qwen3-rerank/v1/reranksLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Qwen3 Rerank wird über POST /v1/reranks mit der Modell-ID qwen3-rerank und deinem EmpirioLabs API-Schlüssel bereitgestellt. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/reranks \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-rerank",
"prompt": "Your input here."
}'Request-Parameter, die die Qwen3 Rerank API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| query | string | - | - | Abfrage von Texten, um Dokumente zu bewerten. Maximal 4.000 Token. |
| documents | array | - | - | Kandidatendokumente zum Sortieren (Strings). Maximal 500 Gegenstände, jeweils bis zu 4.000 Marken. |
| top_n | number | 10 | 1 bis 500 | Anzahl der hochrangigen Dokumente, die zurückgegeben werden sollen. Standardmäßig alle Optionen. |
| instruct | string | Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query. | - | Individueller Englischunterricht. Verwenden Sie "Semantisch ähnlichen Text abrufen" für die Ähnlichkeitssortierung. |
| return_documents | boolean | false | - | Wenn zutreffend, gib den ursprünglichen Dokumenttext zusammen mit jedem Ergebnis zurück. |
Per-request limits - Bis zu 500 Kandidatendokumente pro Anfrage - Max 4.000 Token pro query/document Max 120.000 Token pro Anfrage (Formel: query tokens × n docs + sum_of_doc_tokens) - In Rechnung gestellte Token sind Abfrage + Dokumente kombiniert; nur erfolgreiche Reranks werden berechnet Sprachen - 100+ Hauptsprachen einschließlich Chinesisch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Indonesisch, Japanisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch Sortiermodi (instruct Parameter) - *Default - Q&A retrieval*: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query. - *Semantic similarity*: Retrieve semantically similar text. - Oder eine benutzerdefinierte Englischanweisung (siehe [Modellaufgabeaufforderungen](https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding/blob/main/evaluation/task_prompts.json))
Auf EmpirioLabs wird Qwen3 Rerank nach Verbrauch abgerechnet: Input $0.10 pro 1M prompte Token. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Qwen3 Rerank unterstützt ein Kontextfenster von 4000 Token.
Qwen3 Rerank wird über POST /v1/reranks auf api.empiriolabs.ai mit normaler Bearer-Token-Authentifizierung bereitgestellt.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Qwen3 Rerank im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.