阿里多模态向量
更新时间 2026-09-06 17:30:03
最近更新时间: 2026-09-06 17:30:03
本文介绍阿里多模态向量 Embedding 模型调用API。
支持的模型
qwen3‑vl‑embedding 是阿里云百炼推出的多模态向量 Embedding 模型,支持文本、图片、视频输入,将不同模态内容映射到同一个语义向量空间,可用于以文搜图、以图搜图、图文跨模态检索、多模态聚类、相似度计算等业务场景。
接口详情
http调用
请求方式:POST
请求路径:https://ai.ctaigw.cn/v1/services/embeddings/multimodal-embedding/multimodal-embedding
请求头
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Content‑Type | string | 是 | 固定application/json |
| Authorization | string | 是 | Bearer ${YOUR_APP_KEY} |
请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| model | string | 是 | 模型调用名称或模型ID |
| input | object | 是 | 输入容器 |
| input.contents | array | 是 | 待编码多模态内容数组,数组内元素为模态对象{"text":"xxx"}文本;{"image":"url/base64"}图片;{"video":"url"}视频 |
| parameters | object | 否 | 向量控制参数 |
| parameters.dimension | integer | 否 | 输出向量维度;可选:2560、2048、1536、1024、768、512、256;默认2560 |
| parameters.enable_fusion | bool | 否 | 是否开启融合向量;true开启融合,false独立向量;默认false |
| parameters.output_type | string | 否 | 向量输出格式;仅支持dense |
| parameters.instruct | string | 否 | 自定义任务提示,建议英文,可小幅提升检索效果 |
| parameters.fps | float | 否 | 视频抽帧比例,取值[0‑1],默认1.0 |
响应参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| output | object | 输出对象 |
| output.embeddings | array | 向量结果数组 |
| output.index | int | 对应输入 contents 数组下标 |
| output.embedding | array[float] | 浮点向量数组,维度由dimension决定 |
| output.type | string | vl:独立向量模式; fusion:开启 enable_fusion 后的融合向量 |
| usage | object | token 消耗统计 |
| usage.input_tokens | int | 文本 token(含系统模板,不含图片视频) |
| usage.image_tokens | int | 图片 / 视频视觉部分消耗 token |
| usage.total_tokens | int | 总 token = input_tokens + image_tokens |
| request_id | string | 请求唯一 ID,用于排障溯源 |
请求/响应示例
请求
curl --location --request POST 'https://ai.ctaigw.cn/v1/services/embeddings/multimodal-embedding/multimodal-embedding' \
--header "Authorization: Bearer ${YOUR_APP_KEY}" \
--header 'Content‑Type: application/json' \
--data '{
"model": "qwen3‑vl‑embedding",
"input": {
"contents": [
{"text":"白色运动鞋,轻量透气适合跑步"},
{"image":"https://aaaa.ctyun.cn/pic/001.png"}
]
},
"parameters": {
"dimension":1024
}
}'正常响应
{
"output": {
"embeddings": [
{
"index": 0,
"embedding": [-0.026611328125, -0.016571044921875, ...],
"type": "fusion"
}
]
},
"usage": {
"input_tokens": 43,
"image_tokens": 1247,
"total_tokens": 1290
},
"request_id": "xxxxxx"
}异常响应示例
{
"error": {
"type:": "Invalid_request",
"code": "missing_parameter",
"message": "Missing required parameters"
}
}