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.
Эмбеддинги — модели категории «Эмбеддинги» (цена за токены); для ответа берите чат-модель с большим контекстом.
| Модель | Провайдер | Цена | Пробный ключ |
|---|---|---|---|
| Qwen Embedding Flash qwen3.7-text-embedding-flash | Qwen | 0,19 ₽ вход / 0,56 ₽ выход за 1 млн токенов | ✓ |
| Qwen Long qwen-long | Qwen | 0,94 ₽ вход / 2,81 ₽ выход за 1 млн токенов | ✓ |
| Qwen Embedding qwen3.7-text-embedding | Qwen | 0,38 ₽ вход / 1,13 ₽ выход за 1 млн токенов | ✓ |
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"}'
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-flash", input="текст для векторизации") print(r.data[0].embedding[:5])
Провайдеры: Qwen API · DeepSeek API · Kimi API · GLM API · MiniMax API · Все 89 моделей · Сравнение цен
Документация: Быстрый старт · Chat Completions · Стриминг · Коды ошибок