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讀取器

將 URL 轉換為大模型友好輸入，只需在前面添加 r.jina.ai 即可。

讀取器 API

將 URL 轉換為大模型友好輸入，只需在前面添加 r.jina.ai 即可。
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使用 s.jina.ai 搜索網絡並獲取 SERP
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請求
GET
curl "https://r.jina.ai/https://example.com"

ReaderLM v2：從 HTML 到 Markdown 和 JSON 的小型語言模型

ReaderLM-v2 是一個 1.5B 參數語言模型，專門用於 HTML 到 Markdown 的轉換和 HTML 到 JSON 的提取。它支持 29 種語言中多達 512K 個詞元的文檔，準確率比其前身高 20%。
讀取發行説明arrow_forward

什麼是讀取器？

將網絡信息輸入大模型是打好基礎的重要一步，但這可能很有挑戰性。最簡單的方法是抓取網頁並輸入原始 HTML。但是，抓取可能很複雜且經常受阻，而且原始 HTML 中充斥着標記和腳本等無關元素。讀取器 API 通過從 URL 中提取核心內容並將其轉換為乾淨的、大模型友好的文本來解決這些問題，從而確保為您的Agent和 RAG 系統提供高質量的輸入。
原始 HTML
讀取器的輸出

用於網頁搜索和 SERP 的讀取器

Reader 可用作 SERP API。它允許您將搜索結果引擎頁面背後的內容提供給您的 LLM。只需在您的查詢前面添加 https://s.jina.ai/?q=，Reader 就會搜索網絡並返回前五個結果及其 URL 和內容，每個結果都以乾淨、LLM 友好的文本顯示。這樣，您就可以始終讓您的 LLM 保持最新狀態，提高其真實性，並減少幻覺。
info 請注意，與上面的演示不同，在實踐中，您不會在網上搜索原始問題來獲取基礎。人們經常做的是重寫原始問題或使用多跳問題。他們讀取檢索到的結果，然後生成其他查詢以根據需要收集更多信息，然後得出最終答案。

讀取器也順便識圖！

網頁上的圖片會使用讀取器中的視覺語言模型自動添加標題，並在輸出中格式化為圖片 alt 標籤。這為您的下游大模型提供了足夠的提示，以將這些圖片納入其推理和總結過程。這意味着您可以詢問有關圖片的問題，選擇特定的圖片，甚至將其 URL 轉發到更強大的 VLM 進行更深入的分析！

讀取器還可以讀取 PDF！

是的，Reader 本身支持 PDF 讀取。它兼容大多數 PDF，包括包含大量圖片的 PDF，而且速度極快！結合大模型，您可以輕鬆快速地構建 ChatPDF 或文檔分析 AI。
open_in_new原始 PDF
open_in_new讀取器結果

而且它是竟然是免費的！

Reader API 可免費使用，並提供靈活的速率限制和定價。它建立在可擴展的基礎架構上，具有高可訪問性、併發性和可靠性。我們努力成為您大模型的首選基礎解決方案。
速率限制
速率限制通過三種方式跟蹤：RPM（每分鐘請求數）和TPM（每分鐘詞元數）。限制按 IP/API 密鑰強制執行，當首先達到 RPM 或 TPM 閾值時，將觸發限制。當您在請求標頭中提供 API 密鑰時，我們會按密鑰而不是 IP 地址跟蹤速率限制。
產品API端口描述arrow_upward無 API 密鑰key_off使用 API 密鑰key帶有高級 API 密鑰key平均延遲詞元使用計數請求類型
讀取器 APIhttps://r.jina.ai將 URL 轉換為大模型友好文本20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9s以輸出響應中的詞元數量為準。GET/POST
讀取器 APIhttps://s.jina.ai搜索網絡並將結果轉換為大模型友好文本block100 RPMtrending_up1000 RPM2.5s每個請求都需要固定數量的詞元，從 10000 個詞元開始GET/POST
深度搜索https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions推理、搜索和迭代以找到最佳答案block50 RPM500 RPM56.7s統計整個過程中詞元的總數。POST
向量模型APIhttps://api.jina.ai/v1/embeddings將文本/圖片轉為定長向量block500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
取決於輸入大小
help
以輸入請求中的詞元數量為準。POST
重排器 APIhttps://api.jina.ai/v1/rerank按查詢對文檔進行精排block500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
ssid_chart
取決於輸入大小
help
以輸入請求中的詞元數量為準。POST
分類器 APIhttps://api.jina.ai/v1/train使用訓練樣本訓練分類器block20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元 × 迭代次數POST
分類器 API (少量樣本)https://api.jina.ai/v1/classify使用經過訓練的少樣本分類器對輸入進行分類block20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元POST
分類器 API (零樣本)https://api.jina.ai/v1/classify使用零樣本分類對輸入進行分類block200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元 加 標籤詞元POST
切分器 APIhttps://api.jina.ai/v1/segment對長文本進行分詞分句20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3s詞元不計算使用量。GET/POST
別慌！每個新的 API 密鑰都包含一千萬個免費詞元！

API價格表

API 定價基於詞元使用情況。一個 API 密鑰即可訪問所有搜索基礎產品。
使用Jina 搜索底座API
訪問我們所有產品的最簡單方法。隨時充值詞元。
使用更多詞元充值此 API 密鑰
根據您所在的位置，您可能需要支付美元、歐元或其他貨幣的費用。可能需繳納税費。
請輸入正確的API密鑰進行充值
瞭解速率限制
速率限制是指每個 IP 地址/API 密鑰 (RPM) 在一分鐘內可以向 API 發出的最大請求數。請在下面詳細瞭解每個產品和層級的速率限制。
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速率限制
速率限制通過三種方式跟蹤：RPM（每分鐘請求數）和TPM（每分鐘詞元數）。限制按 IP/API 密鑰強制執行，當首先達到 RPM 或 TPM 閾值時，將觸發限制。當您在請求標頭中提供 API 密鑰時，我們會按密鑰而不是 IP 地址跟蹤速率限制。
產品API端口描述arrow_upward無 API 密鑰key_off使用 API 密鑰key帶有高級 API 密鑰key平均延遲詞元使用計數請求類型
讀取器 APIhttps://r.jina.ai將 URL 轉換為大模型友好文本20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9s以輸出響應中的詞元數量為準。GET/POST
讀取器 APIhttps://s.jina.ai搜索網絡並將結果轉換為大模型友好文本block100 RPMtrending_up1000 RPM2.5s每個請求都需要固定數量的詞元，從 10000 個詞元開始GET/POST
深度搜索https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions推理、搜索和迭代以找到最佳答案block50 RPM500 RPM56.7s統計整個過程中詞元的總數。POST
向量模型APIhttps://api.jina.ai/v1/embeddings將文本/圖片轉為定長向量block500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
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取決於輸入大小
help
以輸入請求中的詞元數量為準。POST
重排器 APIhttps://api.jina.ai/v1/rerank按查詢對文檔進行精排block500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
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取決於輸入大小
help
以輸入請求中的詞元數量為準。POST
分類器 APIhttps://api.jina.ai/v1/train使用訓練樣本訓練分類器block20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元 × 迭代次數POST
分類器 API (少量樣本)https://api.jina.ai/v1/classify使用經過訓練的少樣本分類器對輸入進行分類block20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元POST
分類器 API (零樣本)https://api.jina.ai/v1/classify使用零樣本分類對輸入進行分類block200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元 加 標籤詞元POST
切分器 APIhttps://api.jina.ai/v1/segment對長文本進行分詞分句20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3s詞元不計算使用量。GET/POST

常見問題

使用 讀取器 API 的相關費用是多少？
keyboard_arrow_down
讀取器 API 是免費的，不需要 API 密鑰。只需在您的 URL 前面添加“https://r.jina.ai/”即可。
讀取器 API 如何發揮作用？
keyboard_arrow_down
讀取器 API 使用代理來獲取任何 URL，並在瀏覽器中呈現其內容以提取高質量的主要內容。
讀取器 API 是開源的嗎？
keyboard_arrow_down
是的，讀取器 API 是開源的，可以在 Jina AI GitHub 存儲庫中找到。
讀取器 API 的典型延遲是多少？
keyboard_arrow_down
讀取器 API 通常會在 2 秒內處理 URL 並返回內容，但複雜或動態的頁面可能需要更多時間。
為什麼我應該使用 讀取器 API 而不是自己抓取頁面？
keyboard_arrow_down
抓取可能很複雜且不可靠，尤其是複雜或動態頁面。讀取器 API 提供簡潔、可靠的乾淨大模型級文本輸出。
讀取器 API 是否支持多種語言？
keyboard_arrow_down
讀取器 API 返回 URL 原始語言的內容。它不提供翻譯服務。
如果某個網站屏蔽了 讀取器 API，我該怎麼辦？
keyboard_arrow_down
如果您遇到阻止問題，請聯繫我們的支持團隊尋求幫助和解決方案。
讀取器 API 可以從 PDF 文件中提取內容嗎？
keyboard_arrow_down
雖然 讀取器 API 主要用於網頁，但它可以從 arXiv 等網站上以 HTML 格式查看的 PDF 中提取內容，但它並未針對一般 PDF 提取進行優化。
讀取器 API 可以處理來自網頁的媒體內容嗎？
keyboard_arrow_down
目前，讀取器 API 不處理媒體內容，但未來的增強功能將包括圖片字幕和視頻摘要。
是否可以在本地 HTML 文件上使用 讀取器 API？
keyboard_arrow_down
不可以，讀取器 API 只能處理來自可公開訪問的 URL 的內容。
讀取器 API 是否緩存內容？
keyboard_arrow_down
如果您在 5 分鐘內請求相同的 URL，讀取器 API 將返回緩存的內容。
我可以使用 讀取器API 來訪問登錄後的內容嗎？
keyboard_arrow_down
不幸的是沒有。
我可以使用讀取器 API 訪問 arXiv 上的 PDF 嗎？
keyboard_arrow_down
是的，您可以使用讀取器中的原生 PDF 支持（https://r.jina.ai/https://arxiv.org/pdf/2310.19923v4）或使用 arXiv 中的 HTML 版本（https://r.jina.ai/https://arxiv.org/html/2310.19923v4）
圖片標註在讀取器中如何發揮作用？
keyboard_arrow_down
Reader 為指定 URL 上的所有圖片添加標題，並添加 `Image [idx]: [caption]` 作為 alt 標籤（如果最初沒有）。這使得下游大模型能夠與圖片進行推理、總結等交互。
讀取器的可擴展性如何？我可以在生產中使用它嗎？
keyboard_arrow_down
Reader API 的設計具有高度可擴展性。它根據實時流量自動擴展，最大併發請求數現在約為 4000。我們正在積極維護它，將其作為 Jina AI 的核心產品之一。因此，請放心在生產中使用它。
Reader API 的速率限制是多少？
keyboard_arrow_down
請在下表中查找最新的速率限制信息。請注意，我們正在積極致力於改進 Reader API 的速率限制和性能，因此該表將進行相應更新。
speed速率限制
什麼是 Reader-LM？如何使用它？
keyboard_arrow_down
Reader-LM 是一種新型小型語言模型 (SLM)，專為從開放網絡中提取和清理數據而設計。它將原始、嘈雜的 HTML 轉換為乾淨的 markdown，靈感來自 Jina Reader。Reader-LM 注重成本效益和小模型尺寸，既實用又強大。它目前在 AWS、Azure 和 GCP 市場上可用。如果您有特定要求，請通過 sales AT jina.ai 聯繫我們。
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如何獲取我的 API 密鑰？

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速率限制是多少？

速率限制
速率限制通過三種方式跟蹤：RPM（每分鐘請求數）和TPM（每分鐘詞元數）。限制按 IP/API 密鑰強制執行，當首先達到 RPM 或 TPM 閾值時，將觸發限制。當您在請求標頭中提供 API 密鑰時，我們會按密鑰而不是 IP 地址跟蹤速率限制。
產品API端口描述arrow_upward無 API 密鑰key_off使用 API 密鑰key帶有高級 API 密鑰key平均延遲詞元使用計數請求類型
讀取器 APIhttps://r.jina.ai將 URL 轉換為大模型友好文本20 RPM500 RPMtrending_up5000 RPM7.9s以輸出響應中的詞元數量為準。GET/POST
讀取器 APIhttps://s.jina.ai搜索網絡並將結果轉換為大模型友好文本block100 RPMtrending_up1000 RPM2.5s每個請求都需要固定數量的詞元，從 10000 個詞元開始GET/POST
深度搜索https://deepsearch.jina.ai/v1/chat/completions推理、搜索和迭代以找到最佳答案block50 RPM500 RPM56.7s統計整個過程中詞元的總數。POST
向量模型APIhttps://api.jina.ai/v1/embeddings將文本/圖片轉為定長向量block500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
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取決於輸入大小
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以輸入請求中的詞元數量為準。POST
重排器 APIhttps://api.jina.ai/v1/rerank按查詢對文檔進行精排block500 RPM & 1,000,000 TPMtrending_up2,000 RPM & 5,000,000 TPM
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取決於輸入大小
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以輸入請求中的詞元數量為準。POST
分類器 APIhttps://api.jina.ai/v1/train使用訓練樣本訓練分類器block20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元 × 迭代次數POST
分類器 API (少量樣本)https://api.jina.ai/v1/classify使用經過訓練的少樣本分類器對輸入進行分類block20 RPM & 200,000 TPM60 RPM & 1,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元POST
分類器 API (零樣本)https://api.jina.ai/v1/classify使用零樣本分類對輸入進行分類block200 RPM & 500,000 TPM1,000 RPM & 3,000,000 TPM
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取決於輸入大小
詞元計數為：輸入詞元 加 標籤詞元POST
切分器 APIhttps://api.jina.ai/v1/segment對長文本進行分詞分句20 RPM200 RPM1,000 RPM0.3s詞元不計算使用量。GET/POST
API相關常見問題
code
我可以對讀取器、向量模型、重排器、分類器和微調模型 API 使用相同的 API 密鑰嗎？
keyboard_arrow_down
是的，同一個 API 密鑰適用於 Jina AI 的所有搜索基礎產品。這包括讀取器、向量模型、重排器、分類器和微調模型 API，所有服務之間共享詞元。
code
我可以查看 API 密鑰的詞元使用情況嗎？
keyboard_arrow_down
是的，您可以在“密鑰和計費”選項卡中輸入您的 API 密鑰來查看詞元最近的使用記錄和剩餘詞元餘額。如果您已登錄 API 密鑰控制面板，也可以在“管理 API 密鑰”選項卡中查看這些詳細信息。
code
如果我忘記了 API 密鑰，該怎麼辦？
keyboard_arrow_down
如果您遺失了充值密鑰並希望找回，請使用您的註冊電子郵件聯繫 support AT jina.ai 尋求幫助。建議登錄以便於安全保存和便捷訪問您的 API 密鑰。
聯繫我們
code
API 密鑰會過期嗎？
keyboard_arrow_down
不，我們的 API 密鑰沒有到期日期。但是，如果您懷疑您的密鑰已被泄露並希望停用它，請聯繫我們的支持團隊尋求幫助。您還可以在API 密鑰控制面板中自助銷燬您的密鑰。
聯繫我們
code
我可以在 API 密鑰之間轉移詞元餘額嗎？
keyboard_arrow_down
是的，您可以將剩餘的付費詞元餘額從一個高級密鑰轉移到另一個密鑰。在API 密鑰控制面板上登錄您的帳户後，在該密鑰的設置界面來轉移所有剩餘的付費詞元餘額。
code
我可以銷燬我的 API 密鑰嗎？
keyboard_arrow_down
是的，如果您認為您的 API 密鑰已被泄露，您可以銷燬該密鑰。銷燬密鑰將立即為所有存儲該密鑰的用户禁用該密鑰，並且所有剩餘詞元餘額和關聯資產將永久不可用。如果您擁有高級密鑰，您可以選擇在銷燬之前將剩餘的已付款詞元餘額轉移到另一個密鑰。請注意，此操作無法撤消。要銷燬密鑰，請前往API 密鑰控制面板中的密鑰設置。
code
為什麼有些機型第一次請求比較慢？
keyboard_arrow_down
這是因為我們的無服務器架構在使用率較低時會卸載某些模型。初始請求會激活或“預熱”模型，這可能需要幾秒鐘。初始激活後，後續請求的處理速度會快得多。
code
用户輸入數據是否用於訓練您的模型？
keyboard_arrow_down
我們遵守嚴格的隱私政策，不會使用用户輸入數據來訓練我們的模型。我們還符合 SOC 2 類型 I 和類型 II 標準，確保高標準的安全性和隱私性。
與計費相關的常見問題
attach_money
API是根據句子的數量或請求的數量計費嗎？
keyboard_arrow_down
我們的定價模型基於處理的詞元總數，允許用户靈活地在任意數量的句子中分配這些詞元，為不同的文本分析需求提供經濟高效的解決方案。
attach_money
新用户可以免費試用嗎？
keyboard_arrow_down
我們為新用户提供免費試用，其中包含一千萬個可用於我們任何模型的詞元，並通過自動生成的 API 密鑰進行兑換。免費詞元用完後，用户可以通過“購買詞元”標籤頁輕鬆購買額外的詞元，用於 API 密鑰。
attach_money
失敗的請求是否會扣除詞元？
keyboard_arrow_down
不，失敗的請求不會扣除詞元。
attach_money
接受哪些付款方式？
keyboard_arrow_down
付款通過 Stripe 處理，支持多種付款方式，包括信用卡、Google Pay 和 PayPal，為您提供方便。
attach_money
詞元購買後可以開具發票嗎？
keyboard_arrow_down
是的，購買詞元后，發票將發送到與您的 Stripe 帳户關聯的電子郵件地址。
辦公室
location_on
加利福尼亞州桑尼維爾
710 Lakeway Dr, Ste 200, 桑尼維爾, CA 94085, 美國
location_on
德國柏林（總部）
Prinzessinnenstraße 19-20，10969 柏林，德國
location_on
中國北京
中國北京市海淀區西大街48號6號樓5層
location_on
中國深圳
中國深圳市賦安科技大廈4樓402
搜索底座
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向量模型
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