通义多模态向量

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概述

Embedding-Vision是基于LLM底座的视觉多模态表征模型,具有以视觉为中心、领域性能优异(电商、 安防、相册/图库、自驾等)、高性价比的特点。兼容文本、图像、视频3种模态,可应用于以图搜图、以文搜图、以文搜视频,以视频搜视频等下游任务场景。

输入

文本图像视频

输出

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀,减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求,降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后,模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型,使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 图片输入
    ¥0.5/M tokens
  • 文本输入
    ¥0.5/M tokens

速率限制

  • TPM每分钟 Token 数
    200K
  • RPM每分钟请求数
    600

API 参考

调用API
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import dashscope

text = "通用多模态表征模型示例"
input = [{'text': text}]
resp = dashscope.MultiModalEmbedding.call(
    model="tongyi-embedding-vision-plus",
    input=input
)

print(resp)