qwen3.7-text-embedding API 定价与接入

qwen3.7-text-embedding API 接入

阿里巴巴通义 Qwen 3.7 文本向量模型。

比较支持的 API 接口与能力,然后通过统一 API 网关接入 qwen3.7-text-embedding。

分类

vector

支持的接口

OpenAI Chat Completions API

API 端点

POST /v1/chat/completions

qwen3.7-text-embedding API 定价

基础输入价格

$0.07 per 1M tokens

基础输出价格

$0.07 per 1M tokens

以上基础价格以美元展示,未计入分组差异化调整。请打开实时定价页查看当前分组价格。

关于 qwen3.7-text-embedding

Qwen3.7 Text Embedding 将文本转换为语义向量，适合评估知识库检索、聚类与跨语言相似度。它返回向量而不是自然语言回答；模型与维度选择必须与已有索引保持一致。

适合将该型号放入上述任务的固定样本比较。本站接入以本页端点、所选渠道参数和当前分组价格为准；官方能力介绍不表示所有渠道均已逐项验收。 可对照 text-embedding-v4。

官方参考1，核对日期：2026-10-14。

使用场景与提示词

1. 选择本页向量接口，先用少量文本确认返回为向量以及实际维度。
2. 同一索引固定型号、维度和预处理方法，升级时重建索引而非混用不同向量。
3. 按文本语义切分资料，分别构造文档与查询样本并核对输入用途参数。
4. 以已知相关文档测召回与排序，记录失败和用量，再决定是否加入重排模型。

API 接入文档。

如何调用 qwen3.7-text-embedding

qwen3.7-text-embedding 通过 Zework 的统一网关提供。现有的 OpenAI 或 Anthropic SDK 代码不用改,把 base_url 指到 https://api.zework.cn 并换成 Zework 的 API 密钥即可。

curl(OpenAI 兼容)

curl https://api.zework.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen3.7-text-embedding", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

Python(openai SDK)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.zework.cn/v1", api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.7-text-embedding",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

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