Qwen3 Embedding

Modelo open source da família Qwen para gerar embeddings — vetores que representam o significado de um texto, base para busca semântica, deduplicação, clustering e RAG.

id	qwen3-embedding
Tipo	Embeddings
Entrada máxima	8K tokens
Disponível em	Starter, Standard, Pro

Quando usar

• Busca semântica sobre seus documentos
• RAG (recuperação aumentada por geração)
• Agrupar ou deduplicar textos por similaridade

Exemplo

Python

resp = client.embeddings.create(
    model="qwen3-embedding",
    input=["como redefinir minha senha", "esqueci a senha"],
)
print(resp.data[0].embedding[:5])

curl

curl https://api.norlen.io/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $NORLEN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-embedding","input":"como redefinir minha senha"}'

Detalhes do endpoint em Embeddings.