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Compatible con OpenAI - Embedding

Los modelos de embedding de Alibaba Cloud Model Studio son compatibles con la API de OpenAI. Para migrar sus aplicaciones existentes de OpenAI a Model Studio, solo necesita ajustar los siguientes tres parámetros:

  • base_url: Reemplace con https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1, y sustituya {WorkspaceId} por su ID de espacio de trabajo real.
    Para otras regiones, reemplace base_url:
  • api_key: Reemplace con una clave de API de Model Studio.
  • model: Reemplace con un nombre de modelo de la lista a continuación.
Alibaba Cloud Model Studio ha lanzado dominios específicos de espacio de trabajo para las regiones de China (Pekín), Singapur y China (Hong Kong). Los nuevos dominios dedicados ofrecen un rendimiento superior y una mayor estabilidad para las solicitudes de inferencia. Recomendamos migrar a los nuevos dominios:
  • China (Pekín): de https://dashscope.aliyuncs.com a https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com
  • Singapur: de https://dashscope-intl.aliyuncs.com a https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com
  • China (Hong Kong): de https://cn-hongkong.dashscope.aliyuncs.com a https://{WorkspaceId}.cn-hongkong.maas.aliyuncs.com
{WorkspaceId} es su ID de espacio de trabajo, que se encuentra en la página Workspace Details de la consola de Alibaba Cloud Model Studio. El dominio existente permanece totalmente funcional.

Modelos admitidos

  • Singapore
  • China (Beijing)
  • China (Hong Kong)

Modelo

Dimensiones de embedding

Filas máximas

Tokens máximos por línea (Nota)

Precio (por 1M tokens de entrada)

Idiomas admitidos

Cuota gratuita (Nota)

text-embedding-v4

Qwen3-Embedding serie

2,048, 1,536, 1,024 (predeterminado), 768, 512, 256, 128 o 64

10

8,192

$0.07

Más de 100 idiomas principales, como chino, inglés, español, francés, portugués, indonesio, japonés, coreano, alemán y ruso

1 millón de tokens

Válido por 90 días después de la activación de Model Studio

text-embedding-v3

1,024 (predeterminado), 768 o 512

Más de 50 idiomas principales, como chino, inglés, español, francés, portugués, indonesio, japonés, coreano, alemán y ruso

500,000 tokens

Válido por 90 días después de la activación de Model Studio

qwen3.7-text-embedding

2,560, 2,048, 1,536, 1,024 (predeterminado), 768, 512, 256

20

128,000

$0.07

201 idiomas principales y dialectos, como chino, inglés, español, francés, portugués, indonesio, japonés, coreano, alemán y ruso

Sin cuota gratuita

Los modelos de embedding multimodal, como qwen3-vl-embedding y la serie tongyi-embedding-vision, no son compatibles con la API compatible con OpenAI. Consulte Embedding multimodal.
La API compatible con OpenAI no admite la salida de vectores dispersos. Para usar output_type=sparse con text-embedding-v4, llame a la API de DashScope. Si se envía output_type=sparse a la API compatible con OpenAI, esta devuelve un HTTP 200 con un resultado de embedding vacío.

Cómo usar

Ejemplos de llamada

Esta sección proporciona ejemplos de entrada de cadenas mediante Python (SDK de OpenAI) y cURL (HTTP). Para ejemplos que utilizan otros lenguajes de programación o métodos de entrada, consulte Introducción al embedding de texto.
  • SDK de OpenAI
  • HTTP
Para llamar al servicio mediante el SDK de OpenAI, primero debe instalar el SDK de OpenAI.
import os
from openai import OpenAI

def get_response():
    client = OpenAI(
        # API keys vary by region. Get your API key: https://www.alibabacloud.com/help/model-studio/get-api-key
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), # If you have not configured the environment variable, replace this value with your API key.
        # The base_url of the Model Studio service. If you use a model in the China (Beijing) region, replace the URL with https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1.
        base_url="https://{WorkspaceId}.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    )
    completion = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-v3", # If you use a model in the China (Beijing) region, replace the model name with text-embedding-v4.
        input='The quality of the clothes is excellent. They are beautiful. It was worth the wait. I like them and will buy from here again.',
        encoding_format="float"
        )
    print(completion.model_dump_json())

if __name__ == '__main__':
    get_response()
Después de ejecutar el código, se devuelve el siguiente resultado: 
{
  "data": [
    {
      "embedding": [
        0.0023064255,
        -0.009327292,
        ....
        -0.0028842222
      ],
      "index": 0,
      "object": "embedding"
    }
  ],
  "model":"text-embedding-v3",
  "object":"list",
  "usage":{"prompt_tokens":23,"total_tokens":23},
  "id":"f62c2ae7-0906-9758-ab34-47c5764f07e2"
}

Respuesta de error de ejemplo

Si ocurre un error en la solicitud de acceso, la causa se indica mediante los parámetros code y message en la respuesta. 
{
    "error": {
        "message": "Incorrect API key provided. ",
        "type": "invalid_request_error",
        "param": null,
        "code": "invalid_api_key"
    }
}

Referencia de API

Referencia de la API de embedding de texto

Códigos de error

Si la llamada al modelo falla y devuelve un mensaje de error, consulte Códigos de error para su resolución.