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Reordene documentos usando modelos de similaridade semântica. Útil para melhorar resultados de busca e aplicações de RAG.

Corpo da Requisição

Timeout de solicitações síncronas: este endpoint não-chat aguarda o modelo roteado terminar. Entradas grandes, áudios longos ou lotes grandes podem exceder os padrões comuns de 30s dos clientes, então configure o timeout do seu cliente HTTP para pelo menos 120s.
string
obrigatório
ID do modelo de reranker a ser usado (ex: qwen3-vl-rerank).
string
obrigatório
A consulta para classificar os documentos. Comprimento máximo: 32,000 caracteres.
array
obrigatório
Lista de documentos (strings) para reordenar. Limites: até 1,000 documentos, cada documento com até 100,000 caracteres e no máximo 2,000,000 caracteres de documentos no total.
integer
Número de resultados principais a retornar. O padrão é retornar todos os documentos. Deve ser pelo menos 1 e não pode ser maior que documents.length. Atualmente a TokenLab não aplica um limite público inferior específico de provedor; se esse limite mudar, esta página será atualizada antes da aplicação.
boolean
padrão:"false"
Se deve incluir o texto original do documento na resposta.

Resposta

array
Lista classificada de documentos com pontuações.Cada resultado contém:
  • index (integer): Índice original do documento
  • relevance_score (number): Pontuação de relevância (0-1)
  • document (string): Texto original (se return_documents=true)
string
O modelo usado para a reordenação.
object
Estatísticas de uso de tokens.