Wir verwenden Cookies. Cookies und Browserspeicher halten Sie angemeldet und merken sich Ihre Einstellungen. Mit Ihrer Zustimmung messen wir außerdem, wie die Website genutzt wird. Sie können jederzeit . Siehe unsere Cookie-Richtlinie.

Embeddings

Endpunkte

Embeddings

POST /embeddings erzeugt Vektor-Embeddings für semantische Suche, Clustering und RAG, kompatibel mit client.embeddings.create des OpenAI-SDK.

Im Playground testen

Wandeln Sie Text in Vektoren um, für semantische Suche, Clustering, Deduplizierung und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Der Endpunkt hat dieselbe Form wie POST /embeddings von OpenAI, daher funktioniert client.embeddings.create(...) unverändert.

POST https://api14.com/api/v1/embeddings

Anfrage

ParameterTypErforderlichBeschreibung
modelstringjaEine Embeddings-Modell-ID, z. B. openai/text-embedding-3-small.
inputstring oder string[]jaDer einzubettende Text. Übergeben Sie ein Array, um mehrere Eingaben in einer Anfrage einzubetten.
dimensionsintegerneinGröße des Ausgabevektors, für Modelle, die eine Verkürzung unterstützen (z. B. text-embedding-3-*).
encoding_formatstringneinfloat (Standard) oder base64.
userstringneinIhre eigene Endnutzer-ID, die an den Upstream weitergereicht wird.
providerobjectneinEinstellungen für das Provider-Routing. Siehe Provider-Routing.

Beispiel

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "openai/text-embedding-3-small",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

Antwort

{
  "object": "list",
  "data": [
    { "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0023, -0.0091, 0.0154, "..."] }
  ],
  "model": "openai/text-embedding-3-small",
  "usage": { "prompt_tokens": 8, "total_tokens": 8, "cost": 0.00000016 }
}

data[i].index entspricht der Position der Eingabe in Ihrem input-Array.

Ein Modell auswählen

Listen Sie Embeddings-Modelle mit ihren Preisen ohne API-Schlüssel auf:

curl https://api14.com/api/v1/embeddings/models
# or, with categories and our prices:
curl "https://api14.com/api/v1/models?category=embeddings"

Vektoren verschiedener Modelle sind nicht vergleichbar. Speichern Sie die Modell-ID zu jedem Vektor und betten Sie Ihren Korpus neu ein, wenn Sie das Modell wechseln.

Preise

Embeddings werden pro Eingabe-Token zum gelisteten Preis des Modells abgerechnet, angezeigt als "$ / 1M Tokens". Die Kosten jeder Anfrage werden in usage.cost (USD) zurückgegeben und von Ihrem Guthaben abgebucht. Siehe Preise & Abrechnung.

Tipps

  • Bündeln Sie Eingaben: Eine Anfrage mit 100 Strings ist schneller und zählt als eine Anfrage für Ihr Rate Limit.
  • Halten Sie jede Eingabe unter der Kontextlänge des Modells; längerer Text wird vom Upstream abgelehnt.
  • Normalisieren Sie die Vektoren (die meisten Modelle liefern bereits Einheitslänge) und verwenden Sie die Kosinus-Ähnlichkeit.

Fehler

StatusCodeWann
400model_required / invalid_jsonmodel fehlt oder der Body ist kein JSON-Objekt.
401invalid_api_keySchlüssel fehlt oder ist ungültig.
402insufficient_balanceIhr USD-Guthaben beträgt 0 $.
403model_not_allowedDie Modell-Allowlist des Schlüssels schließt dieses Modell aus.
404model_not_foundUnbekannte oder deaktivierte Modell-ID.
429rate_limitedAnfragen pro Minute überschritten.

Vollständige Liste: Fehler.