Skip to main content
POST
CometAPI unterstützt Embedding-Modelle von mehreren Anbietern über einen einzigen Endpoint. Übergeben Sie eine oder mehrere Textzeichenfolgen und erhalten Sie numerische Vektoren für semantische Suche, Clustering, Klassifizierung oder Retrieval-augmented Generation (RAG). Verfügbare Embedding-Modelle und Preise finden Sie in der Modellliste.
Die Modelle text-embedding-3-* unterstützen den Parameter dimensions, der den Embedding-Vektor ohne nennenswerten Genauigkeitsverlust verkürzt. Dadurch können die Speicherkosten sinken, während die meisten semantischen Informationen erhalten bleiben.
Um mehrere Texte in einer einzigen Anfrage einzubetten, übergeben Sie ein Array von Zeichenfolgen an den Parameter input. Batch-Eingaben sind deutlich effizienter als einzelne Anfragen.

Autorisierungen

​
Authorization
string
header
erforderlich

Bearer token authentication. Use your CometAPI key.

Body

application/json
​
model
string
erforderlich

The embedding model to use. See the Models page for current embedding model IDs.

Beispiel:

"text-embedding-3-small"

​
input
erforderlich

The text to embed. Can be a single string, an array of strings, or an array of token arrays. Each input must not exceed the model's maximum token limit (8,191 tokens for text-embedding-3-* models).

​
encoding_format
enum<string>
Standard:float

The format of the returned embedding vectors. float returns an array of floating-point numbers. base64 returns a base64-encoded string representation, which can reduce response size for large batches.

Verfügbare Optionen:
float,
base64
​
dimensions
integer

The number of dimensions for the output embedding vector. Only supported by text-embedding-3-* models. Reducing dimensions can lower storage costs while maintaining most of the embedding's utility.

Erforderlicher Bereich: x >= 1
​
user
string

A unique identifier for your end-user, which can help monitor and detect abuse.

Antwort

200 - application/json

A list of embedding vectors for the input text(s).

​
object
enum<string>

The object type, always list.

Verfügbare Optionen:
list
Beispiel:

"list"

​
data
object[]

An array of embedding objects, one per input text. When multiple inputs are provided, results are returned in the same order as the input.

​
model
string

The model used to generate the embeddings.

Beispiel:

"text-embedding-3-small"

​
usage
object

Token usage statistics for this request.