qwen3-embedding-0.6b - API لـمصر، بالجنيه المصري
مباشر
The Qwen3 Embedding model series is the latest proprietary model of the Qwen family, specifically designed for text embedding and ranking tasks. Building upon the dense foundational models of the Qwen3 series, it provides a comprehensive range of text embeddings and reranking models in various sizes (0.6B, 4B, and 8B).
Modality
Embedding
Context window
33K Tokens
المنطقة
US
Weights
Weights مفتوحة
منشور
14 يوليو 2026
الأسعار
Input
0.59
ج.م لكل 1M Tokens
Output
—
ج.م لكل 1M Tokens
مثال على التكلفة الشهرية
29.4 ج.م
تقدير توضيحي: 50M Input tokens و15M Output tokens شهريًا وفق أسعار هذا الـ Model في الكتالوج.
استخدمه عبر واجهة API
يعمل qwen3-embedding-0.6b مع أي SDK متوافقة مع OpenAI: وجّه الـ Base URL إلى https://backend.sovereigneg.com/v1 واستخدم مفتاح API الخاص بك من SovereignEG.
تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي
POST /v1/embeddings — متوافق مع OpenAI: استخدم seg-sdk الخاص بنا، أو أي OpenAI SDK كبديل مباشر.
from seg import SEG # pip install seg-sdk
client = SEG(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.embeddings.create(
model="qwen3-embedding-0.6b",
input="The food was delicious and the waiter...",
encoding_format="float",
)
vector = response.data[0].embedding
print(f"dim={len(vector)}, first 8 dims: {vector[:8]}")from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://backend.sovereigneg.com/v1",
api_key="YOUR_API_KEY",
)
response = client.embeddings.create(
model="qwen3-embedding-0.6b",
input="The food was delicious and the waiter...",
encoding_format="float",
)
vector = response.data[0].embedding
print(f"dim={len(vector)}, first 8 dims: {vector[:8]}")import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://backend.sovereigneg.com/v1",
apiKey: "YOUR_API_KEY",
})
const response = await client.embeddings.create({
model: "qwen3-embedding-0.6b",
input: "The food was delicious and the waiter...",
encoding_format: "float",
})
const vector = response.data[0].embedding
console.log(`dim=${vector.length}, first 8 dims:`, vector.slice(0, 8))curl https://backend.sovereigneg.com/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-embedding-0.6b",
"input": "The food was delicious and the waiter...",
"encoding_format": "float"
}'الأسئلة الشائعة
كم تكلفة qwen3-embedding-0.6b؟
0.59 ج.م لكل 1M من Input tokens. يُحتسب الاستخدام لكل Token بالجنيه المصري، بلا أي التزام بحد أدنى.
ما حجم الـ Context window في qwen3-embedding-0.6b؟
يدعم qwen3-embedding-0.6b Context window بحجم 32,768 Tokens (33K).
أين يُستضاف qwen3-embedding-0.6b؟
يُخدَم qwen3-embedding-0.6b من US (مستضاف في الولايات المتحدة).
هل qwen3-embedding-0.6b Model بـ Weights مفتوحة؟
نعم، qwen3-embedding-0.6b هو Model بـ Weights مفتوحة. وتستدعيه عبر واجهة API من SovereignEG مثل أي Model آخر في الكتالوج، مع محاسبة لكل Token بالجنيه المصري.
كيف أستخدم qwen3-embedding-0.6b عبر واجهة API؟
qwen3-embedding-0.6b متاح عبر واجهة API من SovereignEG المتوافقة مع OpenAI: وجّه الـ Base URL في الـ SDK لديك إلى https://backend.sovereigneg.com/v1، واستدعِ Endpoint /v1/embeddings مع Model ID qwen3-embedding-0.6b ومفتاح API الخاص بك.