阿里云

Qwen3-Rerank

阿里通义千问 3.0 文本重排模型，用于检索结果相关性排序

类型重排模型 Model ID qwen3-rerank

模型类型重排模型 (Rerank)

输入文本

用途搜索/向量检索结果重排

定价与规格

💰 定价

输入¥0.5 / M tokens

文本输入¥0.5 / M tokens

⚙️ 规格

模型类型重排模型 (Rerank)

输入文本

用途搜索/向量检索结果重排

输出相关性分数与排序

API 调用示例

Python

import requests

api_key = "your-api-key"

# DashScope 原生端点（通过 XAI Router 转发）
url = "https://api.xairouter.com/api/v1/services/rerank/text-rerank/text-rerank"

payload = {
    "model": "qwen3-rerank",
    "input": {
        "query": "什么是文本排序模型",
        "documents": [
            "文本排序模型广泛用于搜索引擎和推荐系统中，它们根据文本相关性对候选文本进行排序",
            "量子计算是计算科学的一个前沿领域",
            "预训练语言模型的发展给文本排序模型带来了新的进展",
        ],
    },
    "parameters": {
        "return_documents": True,
        "top_n": 5,
    },
}

resp = requests.post(
    url,
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json=payload,
    timeout=60,
)
resp.raise_for_status()
print(resp.json())

cURL

# DashScope 原生端点（通过 XAI Router 转发）
curl --location 'https://api.xairouter.com/api/v1/services/rerank/text-rerank/text-rerank' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data '{
    "model": "qwen3-rerank",
    "input": {
      "query": "什么是文本排序模型",
      "documents": [
        "文本排序模型广泛用于搜索引擎和推荐系统中，它们根据文本相关性对候选文本进行排序",
        "量子计算是计算科学的一个前沿领域",
        "预训练语言模型的发展给文本排序模型带来了新的进展"
      ]
    },
    "parameters": {
      "return_documents": true,
      "top_n": 5
    }
  }'

# OpenAI 兼容 rerank 端点
curl --request POST --url https://api.xairouter.com/compatible-api/v1/reranks --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data '{
    "model": "qwen3-rerank",
    "documents": [
      "文本排序模型广泛用于搜索引擎和推荐系统中，它们根据文本相关性对候选文本进行排序",
      "量子计算是计算科学的一个前沿领域",
      "预训练语言模型的发展给文本排序模型带来了新的进展"
    ],
    "query": "什么是文本排序模型",
    "top_n": 2,
    "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query."
  }'

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