K
Qwen

Text Embedding V4 — оплата из России

Векторизация текста с Text Embedding V4 от Qwen. Для семантического поиска, рекомендаций и кластеризации. API в России без VPN.

Информация о модели

ID модели
text-embedding-v4qwen/text-embedding-v4
ПровайдерQwen
Макс. токенов8 192
ТипЭмбеддинги

Описание модели

Text Embedding V4 — это модель эмбеддингов (векторных представлений) от QWEN. Модель преобразует текст в числовые векторы фиксированной размерности, что позволяет измерять семантическую близость текстов. Максимальная длина входного текста — 8 192 токенов.

Эмбеддинги используются для семантического поиска, рекомендательных систем, кластеризации документов и построения RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation). Text Embedding V4 идеально подходит для проектов, где требуется понимание смысла текста, а не простое сопоставление ключевых слов.

Доступ к API Text Embedding V4 в России предоставляется через AITUNNEL без VPN с оплатой в рублях. API полностью совместим с OpenAI SDK — достаточно заменить base URL на api.aitunnel.ru/v1 и использовать ваш ключ AITUNNEL.

Стоимость Text Embedding V4 API: цены и оплата в России

Цены указаны за 1 миллион токенов — это как 15 русских книг. Тарифы пересматриваются каждый месяц — гарантируем самую низкую цену в России.

Цена13.82 / 1M токенов
Макс. токенов8 192

Калькулятор стоимости API

Выберите модель, укажите объём запросов и сразу увидите ориентировочную стоимость в рублях. Удобно для оценки бюджета перед покупкой и интеграцией API.

Загрузка...

Стоимость типовых задач

Примерная стоимость использования Text Embedding V4 для распространённых задач (рассчитано на основе актуальных цен AITUNNEL):

Векторизация 1 000 документов
~6.91 ₽
~500 токенов на документ
1 поисковый запрос
<0.01 ₽
~50 токенов

Особенности и характеристики Text Embedding V4 API

Провайдер: Qwen
Макс. токенов: 8 192

Подключение Text Embedding V4 API из России без VPN

Модель Text Embedding V4 преобразует текст в векторные представления (embeddings), которые используются для семантического поиска, кластеризации и рекомендательных систем.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-v4",
    input="Пример текста для векторизации"
)

# Получение вектора эмбеддинга
embedding = response.data[0].embedding
print(f"Размерность вектора: {len(embedding)}")
print(f"Первые 5 значений: {embedding[:5]}")

Частые вопросы

Сколько стоит Text Embedding V4?

Стоимость Text Embedding V4: 13.82 ₽ за 1 миллион токенов. Оплата в рублях через AITUNNEL.

Как подключить Text Embedding V4 в России без VPN?

Для использования Text Embedding V4 в России без VPN: 1) Зарегистрируйтесь на aitunnel.ru и получите API-ключ. 2) Пополните баланс от 399 ₽. 3) В вашем коде замените base URL на https://api.aitunnel.ru/v1/ и укажите ваш ключ AITUNNEL. API полностью совместим с OpenAI SDK — достаточно изменить две строки кода.

Используйте эту модель через AITUNNEL

Получите доступ к этой и 50+ другим AI моделям через единый API. Работает из России без VPN, оплата в рублях.

OpenAI-совместимый APIОплата картой РФБыстрый старт
Начать работуРегистрация за 1 минуту

Комментарии

Оставить комментарий

Поделитесь опытом использования этой модели

* Обязательные поля
Будьте первым, кто оставит комментарий к этой модели
ПопробоватьСравнить