OpenAI Embeddings
建立 OpenAI 相容的文字向量表示。
OpenAI Embeddings API 將單筆或批次輸入轉換為向量表示，可用於語意搜尋、分群、推薦和向量檢索。輸入限制、輸出維度及選用參數是否生效，取決於選用的 Embedding 模型。
POST
/v1/embeddings為指定輸入建立向量表示，可用於語意搜尋、分群、推薦和其他向量檢索情境。API 支援單筆文字、批次文字、Token 陣列及批次 Token 陣列輸入。
輸入上限和輸出維度取決於所選模型。以 text-embedding-ada-002 為例，此模型會輸出 1536 維向量，最大輸入為 8192 個 Token；其他模型可能採用不同限制。
授權
bearerAuth 授權Bearer <token>
在 Authorization Header 中使用 Bearer your-api-key。
傳遞位置: header
請求主體
請依輸入數量選擇文字結構；兩個檢視都使用相同的 Embeddings 端點。
application/json單筆文字
將一個非空白字串轉換為一筆嵌入向量，適合單筆內容測試與即時查詢。
- model
- 目前 API Key 可見的 Embedding 模型 ID。
- input
- 需要轉換為向量的單一非空白字串。
- encoding_format
- 向量編碼格式，預設使用 float。
{
"model": "MODEL_ID",
"input": "這家餐廳的餐點很好吃，服務人員也很親切。",
"encoding_format": "float"
}完整欄位參考同時保留文字與 Token 的單筆及批次輸入結構
Token 陣列和批次 Token 陣列仍保留在完整欄位參考中；輸入數量、長度和向量維度以所選模型的限制為準。
回應主體
application/json
application/json
application/json
application/json
application/json