API de Rerank — Documentación de TokSpan

Endpoint

http
POST https://api.tokspan.com/v1/rerank

Parámetros de la Solicitud

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
model	string	Sí	ID del modelo de rerank (ej., `cohere-rerank-v3`, `jina-reranker-v2`)
query	string	Sí	La consulta de búsqueda contra la cual evaluar los documentos
documents	array	Sí	Lista de cadenas de texto u objetos de documento a reordenar
top_n	integer	No	Devolver solo los N resultados principales. Predeterminado: devuelve todos
return_documents	boolean	No	Incluir el texto del documento en la respuesta. Predeterminado: `true`

Ejemplo

Envíe una consulta con una lista de documentos candidatos y reciba resultados con puntuación de relevancia:

import requests

response = requests.post(
    "https://api.tokspan.com/v1/rerank",
    headers={
        "Authorization": "Bearer sk-your-key",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "cohere-rerank-v3",
        "query": "What is the capital of France?",
        "documents": [
            "Paris is the capital of France.",
            "Berlin is the capital of Germany.",
            "France is a country in Europe.",
        ],
        "top_n": 2,
    },
)

for result in response.json()["results"]:
    print(f"Score: {result['relevance_score']:.3f} — {result['document']['text']}")

Casos de Uso Comunes

Pipelines RAG — Reordene los fragmentos recuperados antes de pasarlos al LLM para respuestas más precisas
Búsqueda híbrida — Combine resultados de búsqueda por palabras clave (BM25) y vectorial, luego reordene para mejor relevancia
Recuperación multi-etapa — Pipeline de recuperación gruesa → rerank → generación

Modelos Disponibles

Los modelos de reranking compatibles incluyen Cohere Rerank v3, Jina Reranker v2 y BGE-Reranker. Consulte la página de Modelos para el catálogo completo y precios por modelo.