RAG: поиск по своим документам через API

RAG (Retrieval-Augmented Generation) отвечает на вопросы по вашей базе знаний: документы режутся на фрагменты, векторизуются эмбеддинг-моделью и складываются в векторную БД; при вопросе ищутся ближайшие фрагменты и передаются в чат-модель как контекст. Все шаги — обычные HTTP-запросы к API.

Какие модели выбрать

Эмбеддинги — модели категории «Эмбеддинги» (цена за токены); для ответа берите чат-модель с большим контекстом.

МодельПровайдерЦенаПробный ключ
Qwen Embedding Flash
qwen3.7-text-embedding-flash
Qwen0,19 ₽ вход / 0,56 ₽ выход за 1 млн токенов✓
Qwen Long
qwen-long
Qwen0,94 ₽ вход / 2,81 ₽ выход за 1 млн токенов✓
Qwen Embedding
qwen3.7-text-embedding
Qwen0,38 ₽ вход / 1,13 ₽ выход за 1 млн токенов✓

Рабочий пример

curl https://tokventa.tech/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer ВАШ_API_КЛЮЧ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3.7-text-embedding-flash","input":"текст для векторизации"}'

Вопросы и ответы

Какую БД использовать для векторов?
Любую с поддержкой поиска ближайших соседей: pgvector (расширение PostgreSQL), Qdrant, Milvus и подобные. API отдаёт вектор чисел — хранение и поиск остаются на вашей стороне.
Сколько стоит индексация документов?
Векторизация оплачивается как обычные токены: (токены × цена входа модели эмбеддингов) / 1 000 000 в рублях. Прайс моделей эмбеддингов — в таблице выше и на /pricing.
Как часто нужно переиндексировать?
Вектор фиксируется один раз на фрагмент: переиндексация нужна только при изменении текста. Эмбеддинги и чат-модель вызываются из одного аккаунта одним ключом.

Дальше

Провайдеры: Qwen API · DeepSeek API · Kimi API · GLM API · MiniMax API · Все 89 моделей · Сравнение цен

Документация: Быстрый старт · Chat Completions · Стриминг · Коды ошибок