> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://apidoc.cometapi.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# API Embeddings

> Usa le route embeddings di CometAPI per creare vettori per ricerca semantica, clustering, raccomandazioni e flussi di retrieval.

Usa le embeddings di CometAPI quando la tua app ha bisogno di vettori per la ricerca semantica, il clustering, le raccomandazioni o il retrieval. Invia il testo a `/v1/embeddings`, memorizza il vettore restituito e cercalo con il tuo database vettoriale.

## Creare un embedding

Usa un model ID compatibile con embeddings dalla [pagina Models](/it/overview/models) o dalla [directory dei modelli](https://www.cometapi.com/models/). Gli esempi qui sotto chiamano l'API Embeddings compatibile con OpenAI.

<Note>
  Questi esempi usano il segnaposto `your-embedding-model-id`. Sostituiscilo con un model ID per embeddings disponibile dalla [pagina Models](/it/overview/models) o dalla [directory dei modelli](https://www.cometapi.com/models/) prima di eseguire la richiesta.
</Note>

<Tip>
  Apri [Create embeddings](/api/text/embeddings) per usare il playground e lo schema dell'endpoint.
</Tip>

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  import os
  import requests

  response = requests.post(
      "https://api.cometapi.com/v1/embeddings",
      headers={
          "Authorization": "Bearer " + os.environ["COMETAPI_KEY"],
          "Content-Type": "application/json",
      },
      json={
          "model": "your-embedding-model-id",
          "input": "CometAPI lets developers use many model providers.",
      },
      timeout=30,
  )

  response.raise_for_status()
  result = response.json()
  print(len(result["data"][0]["embedding"]))
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  const response = await fetch("https://api.cometapi.com/v1/embeddings", {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.COMETAPI_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "your-embedding-model-id",
      input: "CometAPI lets developers use many model providers.",
    }),
  });

  if (!response.ok) {
    throw new Error(await response.text());
  }

  const result = await response.json();
  console.log(result.data[0].embedding.length);
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl https://api.cometapi.com/v1/embeddings \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "your-embedding-model-id",
      "input": "CometAPI lets developers use many model providers."
    }'
  ```
</CodeGroup>

## Esempio di risposta

Una risposta riuscita può essere simile a questa. La risposta include un vettore per ogni elemento di input; il vettore qui sotto è abbreviato per facilitarne la lettura:

```json theme={null}
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        -0.0021,
        -0.0491,
        0.0209
      ]
    }
  ],
  "model": "your-embedding-model-id",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "total_tokens": 10
  }
}
```

## Input batch

Invia un array di stringhe quando vuoi ottenere più vettori con una sola richiesta:

```bash cURL theme={null}
curl https://api.cometapi.com/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "your-embedding-model-id",
    "input": [
      "Create an API key",
      "Change the base URL",
      "Retry after a rate limit"
    ]
  }'
```

## Esempi di record dei modelli

<Info>
  Questa risposta di esempio del catalogo modelli mostra l’involucro `/api/models` e la forma di un record di modello Embeddings compatibile con OpenAI. Alcuni record di embedding usano un `model_type` vuoto; scegli un modello di embedding in base all’ID e al supporto dell’endpoint invece di affidarti solo a quel campo.
</Info>

```bash cURL theme={null}
curl https://api.cometapi.com/api/models
```

```json theme={null}
{
  "success": true,
  "page": 1,
  "page_size": 20,
  "total": 302,
  "data": [
    {
      "created": 1757904564,
      "id": "your-embedding-model-id",
      "code": "your-embedding-model-id",
      "provider": "ExampleProvider",
      "provider_code": "example",
      "name": "Example embedding model",
      "model_type": "embedding",
      "features": [
        "text-embedding"
      ],
      "endpoints": [
        "openai"
      ],
      "pricing": {
        "currency": "USD / M Tokens",
        "input": 0.1,
        "output": null,
        "per_request": null,
        "per_second": null
      }
    }
  ]
}
```

## Errori comuni

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Input too long">
    Suddividi i documenti lunghi in chunk prima di creare gli embedding.
  </Accordion>

  <Accordion title="Wrong model type">
    Scegli un modello con supporto agli embedding dalla directory dei modelli.
  </Accordion>

  <Accordion title="Vector dimensions mismatch">
    Mantieni lo stesso modello e le stesse dimensioni per un singolo indice vettoriale.
  </Accordion>

  <Accordion title="Missing API key">
    Invia `Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY`.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Codici di errore e strategia di retry

<AccordionGroup>
  <Accordion title="400">
    Non riprovare finché l’input, il model ID o l’impostazione delle dimensioni non sono corretti.
  </Accordion>

  <Accordion title="401">
    Non riprovare finché la chiave API non è presente e valida.
  </Accordion>

  <Accordion title="404">
    Controlla il base URL, il path e il model ID prima di riprovare.
  </Accordion>

  <Accordion title="429">
    Ripeti con exponential backoff e riduci la dimensione del batch o la concorrenza.
  </Accordion>

  <Accordion title="500 or 503">
    Ripeti con backoff per errori transitori del provider o del servizio.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<Tip>
  Per i pattern di implementazione, vedi [Codici di errore e strategia di retry](/it/guides/error-codes-and-retry-strategy) e [Limiti di frequenza e concorrenza](/it/guides/rate-limits-and-concurrency).
</Tip>

## Prezzi e directory dei modelli

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="Models page" icon="list" href="/overview/models">
    Scopri come CometAPI espone i model ID nella documentazione.
  </Card>

  <Card title="Model directory" icon="puzzle-piece" href="https://www.cometapi.com/models/">
    Esplora la disponibilità e le capacità dei modelli.
  </Card>

  <Card title="Pricing" icon="tag" href="https://www.cometapi.com/pricing/">
    Controlla i prezzi prima di chiamare un modello.
  </Card>
</CardGroup>