О модели#

Qwen3 Embedding 8B строит плотные векторные представления текста. Модель подходит для семантического поиска, RAG, кластеризации, дедупликации и сравнения текстов на разных языках.

Характеристики#

Параметр	Значение
Контекстное окно	32 768 токенов
Максимальная длина вывода	4 096 токенов
Мультимодальность	Эмбеддинги
Дата выхода	5 июня 2025

Возможности#

Сценарий	Как использовать
индексация документов для RAG и enterprise search	Подходит для production и прототипов
семантическое сравнение запросов, тикетов и фрагментов текста	Подходит для production и прототипов
кластеризация и рекомендательные сценарии на основе смысла	Подходит для production и прототипов

Что важно знать#

Endpoint синхронный: отправляете input и получаете массив embedding.

Размерность текущего live-ответа: 4096 чисел.

Если провайдер временно недоступен, retry обычно безопасен: embeddings endpoint идемпотентен для одного и того же input.

Стоимость#

Что тарифицируется	Цена
Input за 1M токенов	7.7 руб

Оплата списывается с баланса DS Lab в DS-коинах. 1 DS-коин = 1 ₽.

API#

1. Создайте API-ключ на странице dslab.tech/api/keys

2. Используйте https://api.dslab.tech/v1 как base_url в SDK или прямых HTTP-запросах. Модель: qwen3-embedding-8b.

3. Для OpenAI-compatible SDK смотрите platform.openai.com/docs/libraries

Один текст

curl https://api.dslab.tech/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $DSLAB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen3-embedding-8b", "input": "текст для вектора"}'

Эндпоинт#

Создает векторные представления текста для поиска, RAG и сравнения.

POST https://api.dslab.tech/v1/embeddings

Поле	Значение
Authorization	`Bearer $DSLAB_API_KEY`
Content-Type	`application/json`
Model	`qwen3-embedding-8b`
Режим	`sync`

Параметры#

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`model`	string	-	Точный slug модели
`input`	string \| string[]	-	Текст или массив текстов для векторизации