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v1
/
embeddings
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
    api_key=os.environ["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
  }
}
CometAPI는 단일 엔드포인트를 통해 여러 제공업체의 임베딩 모델을 지원합니다. 하나 이상의 텍스트 문자열을 전달하면 의미 검색, 클러스터링, 분류, 또는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 숫자 벡터를 받을 수 있습니다. 사용 가능한 임베딩 모델과 가격은 모델 목록을 참조하세요.
text-embedding-3-* 모델은 dimensions 매개변수를 지원하며, 이를 통해 정확도 손실을 크게 줄이지 않으면서 임베딩 벡터의 길이를 줄일 수 있습니다. 이는 대부분의 의미 정보를 유지하면서 저장 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
단일 요청에서 여러 텍스트를 임베딩하려면 문자열 배열을 input 매개변수에 전달하세요. 배치 입력은 개별 요청을 보내는 것보다 훨씬 더 효율적입니다.

인증

​
Authorization
string
header
필수

Bearer token authentication. Use your CometAPI key.

본문

application/json
​
model
string
필수

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

예시:

"text-embedding-3-small"

​
input
필수

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>
기본값: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.

사용 가능한 옵션:
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.

필수 범위: x >= 1
​
user
string

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

응답

200 - application/json

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

​
object
enum<string>

The object type, always list.

사용 가능한 옵션:
list
예시:

"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.

예시:

"text-embedding-3-small"

​
usage
object

Token usage statistics for this request.