OpenAI Embeddings
创建 OpenAI 兼容的文本向量。
OpenAI Embeddings 接口将单条或批量输入转换为向量表示，可用于语义搜索、聚类、推荐和向量检索。输入限制、输出维度以及可选参数是否生效取决于所选 Embedding 模型。
POST
/v1/embeddings为给定输入创建向量表示，可用于语义搜索、聚类、推荐和其他向量检索场景。接口支持单条文本、批量文本、Token 数组及批量 Token 数组输入。
输入上限和输出维度取决于所选模型。以 text-embedding-ada-002 为例，该模型输出 1536 维向量，最大输入为 8192 个 Token；其他模型可能使用不同限制。
Authorization
bearerAuth AuthorizationBearer <token>
在 Authorization Header 中使用 Bearer your-api-key。
In: header
Request Body
根据输入数量选择文本结构；两个视图使用同一个 Embeddings 端点。
application/json单条文本
将一个非空字符串转换为一条嵌入向量，适合单条内容测试和实时查询。
- model
- 当前 API Key 可见的 Embedding 模型 ID。
- input
- 需要转换为向量的单个非空字符串。
- encoding_format
- 向量编码格式，默认使用 float。
{
"model": "MODEL_ID",
"input": "这家餐厅的食物很好吃，服务员也很友好。",
"encoding_format": "float"
}完整字段参考同时保留文本与 Token 的单条、批量输入结构
Token 数组和批量 Token 数组仍保留在完整字段参考中；输入数量、长度和向量维度以所选模型限制为准。
Response Body
application/json
application/json
application/json
application/json
application/json