1. Rerank
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    • V1EmbeddingsRequest
    • V1EmbeddingsResponse
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    • POSTV1ImagesGenerations_DallE2
    • POSTV1ImagesGenerations_GptImage1
    • POSTV1ImagesGenerations_GptImage2
    • POSTV1ImagesGenerations_GptImage25
    • POSTV1ImagesGenerations_GptImage2C
    • POSTV1ImagesGenerations_QwenImageMax
    • POSTV1ImagesGenerations_ZImageTurbo
    • POSTV1ImagesGenerations_QwenImage20260303
    • POSTV1ImagesGenerations_QwenImage3
    • POSTV1ImagesGenerations_QwenImage3Pro
    • POSTV1ImagesEdits_Grok3Image
    • POSTV1ImagesEdits_GptImage1
    • POSTV1ImagesEdits_GptImage2
    • POSTV1ImagesEdits_GptImage25
    • POSTV1ImagesEdits_QwenImageEdit2509
    • POSTV1ImagesGenerations_DallE3
    • POSTV1ImagesGenerations_Grok2Image
    • POSTV1ImagesGenerations_Grok3Image
    • Message
    • ContentPart
    • Tool
    • StreamOptions
    • ResponseFormat
    • WebSearchOptions
    • wan2.7-image-pro 文生图请求
    • imageData
    • PostV1ImagesEditsResponse
    • PostV1CompletionsRequest
    • PostV1CompletionsResponse
    • PostV1ResponsesRequest
    • PostV1ResponsesResponse
    • PostV1ResponsesCompactRequest
    • PostV1RerankRequest
    • PostV1RerankResponse
    • NewApiError
  1. Rerank

重排序

POST
/v1/rerank
给定一个提示,该模型将返回一个或多个预测的完成,并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。
为提供的提示和参数创建完成
官方文档:https://docs.siliconflow.cn/cn/api-reference/rerank/create-rerank

网站中的模型与调用示例#

重排序#

给定一个提示,该模型将返回一个或多个预测的完成,并且还可以返回每个位置的替代标记的概率。
为提供的提示和参数创建完成
官方文档:https://docs.siliconflow.cn/cn/api-reference/rerank/create-rerank

请求参数#

{
  "contentType": "application/json",
  "properties": {
    "documents": {
      "items": {
        "type": "string"
      },
      "type": "array"
    },
    "instruct": {
      "type": "string"
    },
    "model": {
      "type": "string"
    },
    "query": {
      "type": "string"
    },
    "top_n": {
      "type": "integer"
    }
  },
  "required": [
    "model",
    "documents",
    "query",
    "top_n",
    "instruct"
  ]
}

请求示例 · 示例 1#

{
  "documents": [
    "文本排序模型广泛用于搜索引擎 and 推荐系统中,它们根据文本相关性对候选文本进行排序",
    "量子计算是计算科学的一个前沿领域",
    "预训练语言模型的发展给文本排序模型带来了新的进展"
  ],
  "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query.",
  "model": "qwen3-rerank",
  "query": "什么是文本排序模型",
  "top_n": 2
}

响应示例 · OK#

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "\n\nHello there, how may I assist you today?",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1677652288,
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 12,
    "prompt_tokens": 9,
    "total_tokens": 21
  }
}

响应示例 · 成功示例#

{
  "results": [
    {
      "document": {
        "text": "文本排序模型广泛用于搜索引擎 and 推荐系统中,它们根据文本相关性对候选文本进行排序"
      },
      "index": 0,
      "relevance_score": 0.915543128021105
    },
    {
      "document": {
        "text": "预训练语言模型的发展给文本排序模型带来了新的进展"
      },
      "index": 2,
      "relevance_score": 0.7576691095659295
    }
  ],
  "usage": {
    "completion_tokens": 0,
    "completion_tokens_details": {
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 0,
      "text_tokens": 0
    },
    "input_tokens": 0,
    "input_tokens_details": null,
    "output_tokens": 0,
    "prompt_tokens": 107,
    "prompt_tokens_details": {
      "audio_tokens": 0,
      "cached_tokens": 0,
      "image_tokens": 0,
      "text_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 107
  }
}

请求参数

Authorization
Bearer Token
在 Header 添加参数
Authorization
,其值为在 Bearer 之后拼接 Token
示例:
Authorization: Bearer ********************
or
Header 参数

Body 参数application/json

示例
{
    "model": "qwen3-rerank",
    "documents": [
        "文本排序模型广泛用于搜索引擎 and 推荐系统中,它们根据文本相关性对候选文本进行排序",
        "量子计算是计算科学的一个前沿领域",
        "预训练语言模型的发展给文本排序模型带来了新的进展"
    ],
    "query": "什么是文本排序模型",
    "top_n": 2,
    "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query."
}

请求示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
cURL
curl --location '/v1/rerank' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'X-Forwarded-Host: localhost:5173' \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "model": "qwen3-rerank",
    "documents": [
        "文本排序模型广泛用于搜索引擎 and 推荐系统中,它们根据文本相关性对候选文本进行排序",
        "量子计算是计算科学的一个前沿领域",
        "预训练语言模型的发展给文本排序模型带来了新的进展"
    ],
    "query": "什么是文本排序模型",
    "top_n": 2,
    "instruct": "Given a web search query, retrieve relevant passages that answer the query."
}'

返回响应

🟢200OK
application/json
Bodyapplication/json

示例
{
    "id": "chatcmpl-123",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1677652288,
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "\n\nHello there, how may I assist you today?"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 9,
        "completion_tokens": 12,
        "total_tokens": 21
    }
}
🟠400请求有误
🟠401没有权限
修改于 2026-10-24 18:33:00
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