from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="ВАШ_API_КЛЮЧ", base_url="https://tokventa.tech/v1")
r = client.embeddings.create(model="qwen3.7-text-embedding", input="текст для векторизации")
print(r.data[0].embedding[:5])
Вопросы и ответы
Сколько стоит Qwen Embedding?
0,38 ₽ вход / 1,13 ₽ выход за 1 млн токенов. Оплата только за фактическое использование, без подписки. Актуальные цены и сравнение — на странице /pricing.
Какой лимит текста у Qwen Embedding?
За один запрос /v1/embeddings можно векторизовать текст до 32K токенов. Эмбеддинги не ведут диалог — это представление текста вектором фиксированной длины для поиска и RAG; длинные документы разбивайте на фрагменты и векторизуйте по частям.
Как вызывать Qwen Embedding через API?
Отправьте запрос на https://tokventa.tech/v1/embeddings с параметром "model": "qwen3.7-text-embedding" и заголовком Authorization: Bearer ВАШ_API_КЛЮЧ. API совместим с OpenAI — работают официальные SDK Python и Node.js.
Доступна ли Qwen Embedding с пробным ключом?
Да — модель входит в список доступных на бесплатном пробном ключе (100 000 токенов после регистрации и подтверждения email).
Поддерживает ли Qwen Embedding стриминг?
Стриминг не применяется — ответ с векторами возвращается целиком.