Document sémantique reclassé. Trie jusqu'à 500 candidats par question par pertinence, prend en charge plus de 100 langues, et accepte une instruction de tri personnalisée.
Alibaba CloudRemonteurs4000 contextePublié 5 juin 2025SingaporeEndpoint propriétaireDocument sémantique reclassé. Trie jusqu'à 500 candidats par question par pertinence, prend en charge plus de 100 langues, et accepte une instruction de tri personnalisée.
Aussi connu sous le nom Alibaba Cloud Qwen3 Rerank, Qwen3-Rerank
qwen3-rerank/v1/reranksTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Qwen3 Rerank est servi via POST /v1/reranks avec l'id de modèle qwen3-rerank et votre clé API EmpirioLabs. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
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."
}'Paramètres de requête pris en charge par l'API Qwen3 Rerank sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| query | string | - | - | Requête du texte pour classer les documents. Maximum 4 000 jetons. |
| documents | array | - | - | Documents candidats à trier (chaînes de caractères). Maximum 500 objets, chacun jusqu’à 4 000 jetons. |
| top_n | number | 10 | 1 à 500 | Nombre de documents les mieux classés à retourner. Par défaut, tout est appliqué. |
| instruct | string | Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query. | - | Enseignement personnalisé de l’anglais. Utilisez « Retrieve semantiqually similar text. » pour le tri par similarité. |
| return_documents | boolean | false | - | Lorsque c’est vrai, retournez le texte original du document à côté de chaque résultat. |
Limites par demande - Jusqu'à 500 documents candidats par demande - Max 4 000 jetons par query/document Max 120 000 jetons par demande (formule: requête tokens × n docs + sum_of_doc_tokens) - Les jetons facturés sont des requêtes+documents combinés; seules les reclassifications réussies sont facturées Langues - 100+ principales langues, y compris l'anglais, l'espagnol, le français, le portugais, l'Indonésien, le japonais, le coréen, l'allemand, le russe Modes de classement (instruct) - *Défaut – recherche de questions et réponses*: Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query. - *Semantic similarity*: Retrieve semantically similar text.` Ou toute instruction anglaise personnalisée (voir [invites de tâches types](https://github.com/QwenLM/Qwen3-Embedding/blob/main/evaluation/task_prompts.json))
Sur EmpirioLabs, Qwen3 Rerank est facturé à l'usage : Entrée $0.10 par jetons 1M. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Qwen3 Rerank prend en charge une fenêtre de contexte de 4000 tokens.
Qwen3 Rerank est servi via POST /v1/reranks sur api.empiriolabs.ai avec une authentification standard par token Bearer.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Qwen3 Rerank dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.