> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.jiekou.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Embedding-Vektor erstellen Erstellt einen Embedding-Vektor, der den Eingabetext repräsentiert. ## Anfrage-Header Enum-Wert: `application/json` Bearer-Authentifizierungsformat: Bearer \{\{API Key}}. ## Anfragebody Der einzubettende Eingabetext, codiert als String oder Token-Array. Um mehrere Eingaben in einer einzelnen Anfrage einzubetten, übergeben Sie ein Array von Strings oder ein Array von Token-Arrays. Die Eingabe darf die maximale Anzahl an Eingabe-Tokens des Modells nicht überschreiten (`text-embedding-ada-002` hat 8192 Tokens), darf kein leerer String sein, und die Dimension eines Arrays muss kleiner oder gleich 2048 sein. Die zu verwendende Modell-ID. Enum-Wert: * `baai/bge-m3` Das Format, in dem der Embedding-Vektor zurückgegeben wird. Kann `float` oder `base64` sein. ## Antwortinformationen Immer `list` Liste der vom Modell generierten Embedding-Vektoren. Der Index des Embedding-Vektors. Der Embedding-Vektor. Immer `embedding` Die verwendete Modell-ID. Nutzungsinformationen. Die Anzahl der Prompt-Tokens. Die Gesamtzahl der Tokens.