创建嵌入

POSThttps://www.aipro2.com/v1/embeddings

获取给定输入的矢量表示，机器学习模型和算法可以轻松使用该表示。

相关指南：嵌入

创建表示输入文本的嵌入向量。

请求体参数

application/json

• input*string
  输入文本以获取嵌入，编码为字符串或标记数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入，请传递一个字符串数组或令牌数组数组。每个输入的长度不得超过 8192 个标记。
• model*string
  要使用的模型的 ID。您可以使用List models API 来查看所有可用模型，或查看我们的模型概述以了解它们的描述。

响应

OK

application/jsonV1EmbeddingsResponse

• dataarray<object>
  数据载荷（常为 Base64 或结构化对象）
• modelstring
  模型名称 / 型号 ID
• objectstring
  对象类型标识，如 chat.completion
• usageobject
  Token 用量统计

请求体示例示例 1

1{2  "input": "喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵",3  "model": "text-embedding-3-large"4}

代码示例cURLPythonJavaScriptGoPHP

1curl -X POST "https://www.aipro2.com/v1/embeddings" \2  -H "Authorization: Bearer <API Key>" \3  -H "Content-Type: application/json" \4  -d '{5    "input": "喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵喵",6    "model": "text-embedding-3-large"7  }'

响应示例 · 200Create embeddings

1{2  "object": "list",3  "data": [4    {5      "object": "embedding",6      "embedding": [7        0.0023064255,8        -0.009327292,9        .... (1536 floats total for ada-002)10        -0.002884222211      ],12      "index": 013    }14  ],15  "model": "text-embedding-ada-002",16  "usage": {17    "prompt_tokens": 8,18    "total_tokens": 819  }20}