Chuyển đến nội dung chính
Sử dụng embeddings của CometAPI khi ứng dụng của bạn cần vector cho tìm kiếm ngữ nghĩa, phân cụm, hệ thống gợi ý hoặc retrieval. Gửi văn bản đến /v1/embeddings, lưu vector được trả về, rồi tìm kiếm trên đó bằng cơ sở dữ liệu vector của bạn.

​
Tạo một embedding

Sử dụng model ID có hỗ trợ embedding từ trang Models hoặc model directory. Các ví dụ bên dưới gọi Embeddings API tương thích với OpenAI.
Các ví dụ này sử dụng placeholder your-embedding-model-id. Hãy thay nó bằng một model ID embedding khả dụng từ trang Models hoặc model directory trước khi bạn chạy request.
Mở Create embeddings để sử dụng playground và schema của endpoint.
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"]))

​
Ví dụ phản hồi

Một phản hồi thành công có thể trông như sau. Phản hồi bao gồm một vector cho mỗi mục input; vector bên dưới đã được rút gọn để dễ đọc hơn: 
{
  "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 hàng loạt

Gửi một mảng chuỗi khi bạn muốn nhận nhiều vector từ một request:
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"
    ]
  }'

​
Ví dụ về bản ghi model

Phản hồi danh mục model ví dụ này cho thấy envelope /api/models và hình dạng của một bản ghi model embedding tương thích OpenAI. Một số bản ghi embedding sử dụng model_type rỗng; hãy chọn model embedding theo ID và hỗ trợ endpoint thay vì chỉ dựa vào riêng trường đó.
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
      }
    }
  ]
}

​
Các lỗi thường gặp

Chia các tài liệu dài thành từng phần trước khi tạo embedding.
Chọn một model có khả năng embedding từ danh mục model.
Giữ nguyên cùng model và số chiều cho một chỉ mục vector.
Gửi Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY.

​
Mã lỗi và chiến lược retry

Không retry cho đến khi input, model ID hoặc thiết lập dimensions được sửa.
Không retry cho đến khi API key tồn tại và hợp lệ.
Kiểm tra base URL, path và model ID trước khi retry.
Retry với exponential backoff và giảm kích thước batch hoặc mức độ đồng thời.
Retry với backoff cho các lỗi provider hoặc dịch vụ tạm thời.
Để biết các mẫu triển khai, xem Mã lỗi và chiến lược retry và Giới hạn tốc độ và mức độ đồng thời.

​
Giá và danh mục model

Trang Models

Tìm hiểu cách CometAPI hiển thị model ID trong tài liệu.

Danh mục model

Xem tình trạng khả dụng và khả năng của model.

Giá

Kiểm tra giá trước khi bạn gọi một model.
Lần sửa đổi cuối 23 tháng 6, 2026