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v1
/
embeddings
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
    api_key="<COMETAPI_KEY>",
)

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="The food was delicious and the waiter was friendly.",
)

print(response.data[0].embedding[:5])  # First 5 dimensions
print(f"Dimensions: {len(response.data[0].embedding)}")
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        -0.0021,
        -0.0491,
        0.0209,
        0.0314,
        -0.0453
      ]
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 2,
    "total_tokens": 2
  }
}

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.

CometAPI は、単一のエンドポイントを通じて複数プロバイダーのエンベディングモデルをサポートしています。1 つ以上のテキスト文字列を渡すと、セマンティック検索、クラスタリング、分類、または検索拡張生成（RAG）向けの数値ベクトルを受け取れます。利用可能なエンベディングモデルと価格については、model list を参照してください。
text-embedding-3-* モデルは dimensions パラメータをサポートしており、精度を大きく損なうことなくエンベディングベクトルを短縮できます。これにより、意味情報の大部分を保持したままストレージコストを削減できます。
1 回のリクエストで複数のテキストをエンベッドするには、input パラメータに文字列の配列を渡してください。バッチ入力は、個別にリクエストを送るよりも大幅に効率的です。

承認

​
Authorization
string
header
必須

Bearer token authentication. Use your CometAPI key.

ボディ

application/json
​
model
string
必須

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

例:

"text-embedding-3-small"

​
input
必須

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>
デフォルト: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.

利用可能なオプション:
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.

必須範囲: x >= 1
​
user
string

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

レスポンス

200 - application/json

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

​
object
enum<string>

The object type, always list.

利用可能なオプション:
list
例:

"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.

例:

"text-embedding-3-small"

​
usage
object

Token usage statistics for this request.