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當你的應用程式需要用於語意搜尋、分群、推薦或擷取的向量時,請使用 CometAPI 嵌入。將文字傳送到 /v1/embeddings,儲存傳回的向量,然後使用你的向量資料庫進行搜尋。

建立嵌入

請從 Models pagemodel directory 使用支援嵌入的 model ID。以下範例會呼叫與 OpenAI 相容的 Embeddings API。
這些範例使用預留位置 your-embedding-model-id。在執行請求之前,請將它替換為 Models pagemodel directory 中可用的嵌入 model ID。
開啟 Create embeddings 以使用 playground 和端點結構描述。

回應範例

成功的回應可能如下所示。回應會為每個輸入項目包含一個向量;下方的向量為了便於閱讀已縮短:

批次輸入

當你想在一次請求中取得多個向量時,請傳送字串陣列:
cURL

範例模型記錄

此範例模型目錄回應展示了 /api/models 的封裝格式,以及一筆 OpenAI 相容嵌入模型記錄的結構。部分嵌入記錄會使用空的 model_type;請依據 ID 與端點支援來選擇嵌入模型,而不要只依賴該欄位。
cURL

常見錯誤

在進行嵌入前,先將長文件切分成多個區塊。
從模型目錄中選擇支援嵌入的模型。
對同一個向量索引,請保持使用相同的模型與維度。
傳送 Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY

錯誤碼與重試策略

在修正輸入、model ID 或 dimensions 設定之前,請勿重試。
在 API key 已提供且有效之前,請勿重試。
重試前請檢查 base URL、路徑與 model ID。
以指數退避方式重試,並降低批次大小或並行數。
對於暫時性的供應商或服務錯誤,請以退避方式重試。

定價與模型目錄

Models page

了解 CometAPI 如何在文件中公開 model ID。

Model directory

瀏覽可用模型及其能力。

Pricing

呼叫模型前先查看定價。
最後修改於 2026年6月25日