text-embedding-v4

正常

qwen/text-embedding-v4

是通义实验室基于Qwen3训练的多语言文本统一向量模型，相较V3版本在文本检索、聚类、分类性能大幅提升；在MTEB多语言、中英、Code检索等评测任务上效果提升15%~40%；支持64~2048维用户自定义向量维度。

向量Qwen

定价

按量付费 · 人民币计价

按量付费 · 人民币计价按输入 token 计费

输入价格

¥0.500

/ 百万 token

向量模型只按输入 token 计费，没有输出价格。

提供商与报价

1 条线路 · 按量付费

提供商	输入价格	上下文长度	延迟	可用率	状态
dashscope dashscope/text-embedding-v4	¥0.500	—	460ms	0.60%

API 调用示例

OpenAI 兼容

调用端点/embeddingsmodel: qwen/text-embedding-v4

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://api.openroute.cn/v1",
  api_key="<ONTOROUTE_API_KEY>",
)

response = client.embeddings.create(
  model="qwen/text-embedding-v4",
  input="The food was delicious and the waiter was friendly.",
)

print(response.data[0].embedding)

OpenRoute 提供与 OpenAI 兼容的 Embeddings API，您可以直接调用，或使用 OpenAI SDK。

请求参数

30 天调用量

1 条供应线路

平均延迟

460ms

首字响应

调用量趋势

近 14 天 8 tokens

10-0910-22

连通性监测

近 84 小时 · Proxy 探测