Chuyển đến nội dung chính
POST
/
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
  }
}
CometAPI hỗ trợ các embedding model từ nhiều nhà cung cấp thông qua một endpoint duy nhất. Truyền một hoặc nhiều chuỗi văn bản và nhận các vector số cho semantic search, clustering, classification hoặc retrieval-augmented generation (RAG). Xem model list để biết các embedding model và giá hiện có.
Các model text-embedding-3-* hỗ trợ tham số dimensions, giúp rút ngắn vector embedding mà không làm giảm đáng kể độ chính xác. Điều này có thể giảm chi phí lưu trữ trong khi vẫn giữ lại phần lớn thông tin ngữ nghĩa.
Để embed nhiều văn bản trong một yêu cầu, hãy truyền một mảng chuỗi vào tham số input. Batch input hiệu quả hơn đáng kể so với việc gửi từng yêu cầu riêng lẻ.

Ủy quyền

​
Authorization
string
header
bắt buộc

Bearer token authentication. Use your CometAPI key.

Nội dung

application/json
​
model
string
bắt buộc

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

Ví dụ:

"text-embedding-3-small"

​
input
bắt buộc

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>
mặc định: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.

Tùy chọn có sẵn:
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.

Phạm vi bắt buộc: x >= 1
​
user
string

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

Phản hồi

200 - application/json

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

​
object
enum<string>

The object type, always list.

Tùy chọn có sẵn:
list
Ví dụ:

"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.

Ví dụ:

"text-embedding-3-small"

​
usage
object

Token usage statistics for this request.