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앱에서 의미 기반 검색, 클러스터링, 추천 또는 검색을 위한 벡터가 필요할 때 CometAPI 임베딩을 사용하세요. 텍스트를 /v1/embeddings로 보내고, 반환된 벡터를 저장한 다음, 벡터 데이터베이스로 검색하세요.

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임베딩 생성

Models page 또는 model directory에서 임베딩을 지원하는 model ID를 사용하세요. 아래 예시는 OpenAI 호환 임베딩 API를 호출합니다.
이 예시에서는 your-embedding-model-id 플레이스홀더를 사용합니다. 요청을 실행하기 전에 Models page 또는 model directory에서 사용 가능한 임베딩 model ID로 교체하세요.
플레이그라운드와 엔드포인트 스키마를 사용하려면 Create embeddings를 여세요.
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"]))

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응답 예시

성공적인 응답은 다음과 같을 수 있습니다. 응답에는 각 입력 항목에 대해 하나의 벡터가 포함되며, 아래 벡터는 가독성을 위해 축약되었습니다. 
{
  "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
  }
}

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배치 입력

한 번의 요청으로 여러 벡터를 원한다면 문자열 배열을 보내세요:
cURL
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"
    ]
  }'

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예시 model 레코드

이 예시 model 카탈로그 응답은 /api/models 엔벌로프와 OpenAI 호환 임베딩 model 레코드 형태 하나를 보여줍니다. 일부 임베딩 레코드는 빈 model_type을 사용하므로, 해당 필드만 의존하지 말고 ID와 endpoint 지원 여부를 기준으로 임베딩 model을 선택하세요.
cURL
curl https://api.cometapi.com/api/models

{
  "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
      }
    }
  ]
}

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일반적인 오류

임베딩하기 전에 긴 문서를 청크로 분할하세요.
모델 디렉터리에서 임베딩을 지원하는 model을 선택하세요.
하나의 벡터 인덱스에서는 동일한 model과 차원을 유지하세요.
Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY를 전송하세요.

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오류 코드 및 재시도 전략

입력, model ID 또는 차원 설정을 수정하기 전까지 재시도하지 마세요.
API 키가 존재하고 유효해질 때까지 재시도하지 마세요.
재시도하기 전에 base URL, path, model ID를 확인하세요.
지수 백오프를 사용해 재시도하고 배치 크기 또는 동시성을 줄이세요.
일시적인 provider 또는 서비스 오류에는 백오프를 적용해 재시도하세요.
구현 패턴은 오류 코드 및 재시도 전략 및 Rate limits and concurrency를 참고하세요.

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가격 및 모델 디렉터리

Models page

문서에서 CometAPI가 model ID를 어떻게 제공하는지 알아보세요.

Model directory

사용 가능한 model과 기능을 살펴보세요.

Pricing

model을 호출하기 전에 가격을 확인하세요.
마지막 수정일 2026년 6월 23일