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qwen3-vl-embedding API 定价与接入

qwen3-vl-embedding API 定价:$0.2572 per 1M tokens。阿里巴巴通义千问 Qwen3-VL 多模态向量模型。

qwen3-vl-embedding API 接入

阿里巴巴通义千问 Qwen3-VL 多模态向量模型。

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

分类: vector
支持的接口: OpenAI Chat Completions API
API 端点: POST /v1/chat/completions

qwen3-vl-embedding API 定价

基础输入价格: $0.2572 per 1M tokens
基础输出价格: $0.2572 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-vl-embedding

Qwen3 VL Embedding 面向跨模态检索，可对文本、图片和视频内容生成用于匹配的向量。官方区分融合向量与独立向量；可评估以文字找图片或检索混合图文资料。

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 qwen3-vl-rerank。

官方参考1，核对日期：2026-10-14。

使用场景与提示词

按多模态向量契约提供文本或媒体，先确认本页渠道接受的模态和返回向量。
明确需要融合向量还是各模态独立向量，并固定索引的模型、维度与预处理。
用已知图文配对检查文字找图、图找图和混合检索，视频输入另测采样与限制。
升级时重建对应索引，记录召回质量、媒体错误与实际用量，再评估重排。

API 接入文档。

如何调用 qwen3-vl-embedding

qwen3-vl-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-vl-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-vl-embedding",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

关于 qwen3-vl-embedding 的常见问题

qwen3-vl-embedding 是什么？

阿里巴巴通义千问 Qwen3-VL 多模态向量模型。

如何调用 qwen3-vl-embedding？

创建具有 qwen3-vl-embedding 访问权限的 API 密钥，然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。

qwen3-vl-embedding 如何计费？

价格取决于所选接入分组和模型的计费单位。请查看定价区块中的当前输入、输出、按次或媒体价格。

如何评估 qwen3-vl-embedding 是否适合我的项目？

请先参考本页的使用场景与提示词指南，再使用项目中的代表性输入评估模型。

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