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POST
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v1
/
embeddings
创建嵌入
curl --request POST \
  --url https://api.dedaluslabs.ai/v1/embeddings \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "input": "<string>",
  "model": "<string>",
  "encoding_format": "float",
  "dimensions": 2,
  "user": "<string>"
}
'
{
  "data": [
    {
      "embedding": [
        123
      ],
      "index": 123,
      "object": "embedding"
    }
  ],
  "model": "<string>",
  "usage": {},
  "object": "list"
}

授权

​
Authorization
string
header
必填

使用 Bearer 令牌的 API 密钥身份验证

请求体

application/json

<字段说明：

  • input（必填）：str | Annotated[list[str], MinLen(1), MaxLen(2048)] | Annotated[list[int], MinLen(1), MaxLen(2048)] | Annotated[list[Annotated[list[int], MinLen(1)]], MinLen(1), MaxLen(2048)]
  • model（必填）：str | Literal['openai/text-embedding-ada-002', 'openai/text-embedding-3-small', 'openai/text-embedding-3-large', 'google/text-embedding-004']
  • encoding_format（可选）：Literal['float', 'base64']
  • dimensions（可选）：int
  • user（可选）：str>
​
input
必填

要进行嵌入的输入文本，可以是字符串，或由 token 组成的数组。若要在单个请求中嵌入多个输入，请传入字符串数组，或由 token 数组组成的数组。输入长度不得超过该模型允许的最大输入 token 数（所有嵌入模型的上限均为 8192 个 token），不能为空字符串，且任一数组的维度数不得超过 2048。可参考用于统计 token 数量的 Python 示例代码。除单个输入的 token 上限外，所有嵌入模型还对每个请求中所有输入的 token 总数设置了 300,000 个 token 的上限。

​
model
必填

要使用的模型 ID。可用的嵌入模型请参见我们的 模型提供商。

​
encoding_format
enum<string>
默认值:float

返回嵌入向量的格式。可以是 float 或 base64。

可用选项:
float,
base64
​
dimensions
integer

期望的嵌入向量维度数。仅在 text-embedding-3 及更新的模型中受支持。

必填范围: x >= 1
​
user
string

用于表示终端用户的唯一 ID，有助于 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

响应

成功响应

来自 embeddings 端点的响应对象。

​
data
Embedding · object[]
必填

embedding 对象的列表。

​
model
string
必填

用于生成 embeddings 的模型。

​
usage
Usage · object
必填

使用量统计信息（prompt_tokens、total_tokens）。

​
object
string
默认值:list

对象类型，始终为 "list"。

Allowed value: "list"