详细参数
适合场景
文本向量化
输入价格
¥0.50 / 1M Tokens
最大输入
-
向量维度
公开资料未说明
嵌入模型
Embedding-2
Embedding-2 是智谱当前仍公开提供的上一代向量模型，适合历史兼容场景。
检索增强知识库语义搜索知识库检索嵌入OpenAI兼容embedding旧版
快速入口
- 适合
- 文本向量化
- 价格
- $0.50
- 输入/输出
- 文本 → embedding
能力与信息
检索与索引
多语言
支持
向量归一化
官方未在当前模型页显式说明
输入边界
最大输入
-
推荐切片
当前模型概览标注上下文 8K，知识库场景建议按业务切块压测。
使用建议
适合场景
检索增强 / 知识库 / 语义搜索 / 知识库检索
输入与输出
输入形式
text
输出形式
embedding
接入信息
调用名
embedding-2
API 基础地址
https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
调用协议
https/json
主接口
/embeddings
接口说明
智谱当前向量入口为 POST /embeddings。
发布时间
公开资料未说明
价格与计费
计费摘要
输入价
¥0.50 / 1M Tokens
输出价
公开资料未说明
缓存输入
公开资料未说明
币种
CNY
计费单位
1M Tokens
单位类型
按 Tokens
价格说明
原始价格文案
输入 ¥0.50 / 1M Tokens
补充说明
智谱当前 pricing bundle 把 Embedding-2 / Embedding-3 列为 ¥0.0005 / 千 tokens；折算为 ¥0.5 / 百万 Tokens，Batch API 为半价。
发布时间
未公开
官方入口
模型页
docs.bigmodel.cn
/cn/guide/models/embedding/embedding-2
查看厂商官方模型介绍和版本说明
价格页
open.bigmodel.cn
/pricing
核对最新价格和计费单位
官方文档
docs.bigmodel.cn
/cn/guide/models/embedding/embedding-2
查看接入方式、能力说明和限制
API 后台
open.bigmodel.cn
/
进入厂商官方 API 平台或控制台
在线体验
open.bigmodel.cn
/
进入官方体验或 Playground
厂商页
tokendh.com
/providers/zhipu-glm
查看本站整理的厂商入口、开通方式和可用范围
成本估算
官方标价：输入 ¥0.500 / 1M Tokens，输出 未公开。
单次短对话
2,000 输入 + 500 输出
—
1,000 次短对话
约 200 万输入 + 50 万输出
—
100 万输入 tokens
长文档批量处理
¥0.500
100 万输出 tokens
大批量生成内容
—
按官方每百万 tokens 价格估算，不含缓存命中折扣、阶梯价和批处理优惠，实际以官方账单为准。
同类模型对比
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 上下文 | 发布 |
|---|---|---|---|---|
| Embedding-2 智谱 GLM · 本页 | ¥0.50 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | - | - |
| tao-8k 百度千帆 | ¥0.50 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | 8K | - |
| Qwen3-Embedding-0.6B 百度千帆 | ¥0.50 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | 8K | - |
| Qwen3-Embedding-4B 百度千帆 | ¥0.50 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | 8K | - |
| Qwen3-Embedding-8B 百度千帆 | ¥0.50 / 1M Tokens | 公开资料未说明 | 8K | - |
按同类目里价格最接近的模型挑选，价格单位与口径以各自详情页为准。
调用示例
调用名 embedding-2，接口地址 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4。示例里的 KEY 换成自己的密钥即可。
curl
curl https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "embedding-2",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/v1")
response = client.chat.completions.create(
model="embedding-2",
messages=[{"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"}],
)
print(response.choices[0].message.content)常见问题
Embedding-2 多少钱？
Embedding-2 当前标价是 输入 0.5 CNY / 每百万 tokens，实际账单以官方价格页为准。
Embedding-2 的上下文够用吗？
Embedding-2 的上下文长度官方资料暂未明确标注，接入前建议以官方文档为准。
怎么接入 Embedding-2？
调用名是 embedding-2，接口地址是 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4，协议是 https/json，按官方文档填密钥即可调用。
Embedding-2 能私有化部署吗？
Embedding-2 是闭源模型，一般只能通过 智谱 GLM 的 API 或云厂商服务调用，需要私有化部署建议直接联系厂商谈商业方案。