Skip to main content
POST
CometAPI поддерживает embedding-модели от нескольких провайдеров через единый endpoint. Передайте одну или несколько текстовых строк и получите числовые векторы для семантического поиска, кластеризации, классификации или retrieval-augmented generation (RAG). Список доступных embedding-моделей и цены см. в списке моделей.
Модели text-embedding-3-* поддерживают параметр dimensions, который уменьшает embedding-вектор без заметной потери точности. Это может сократить расходы на хранение, сохранив при этом большую часть семантической информации.
Чтобы создать embeddings для нескольких текстов в одном запросе, передайте массив строк в параметр input. Пакетный ввод значительно эффективнее, чем выполнение отдельных запросов.

Авторизации

​
Authorization
string
header
обязательно

Bearer token authentication. Use your CometAPI key.

Тело

application/json
​
model
string
обязательно

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

Пример:

"text-embedding-3-small"

​
input
обязательно

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>
по умолчанию: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.

Доступные опции:
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.

Требуемый диапазон: x >= 1
​
user
string

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

Ответ

200 - application/json

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

​
object
enum<string>

The object type, always list.

Доступные опции:
list
Пример:

"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.

Пример:

"text-embedding-3-small"

​
usage
object

Token usage statistics for this request.