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POST
/
openai
/
v1
/
embeddings
Créer un vecteur d’intégration
curl --request POST \
  --url https://api.highwayapi.ai/openai/v1/embeddings \
  --header 'Authorization: <authorization>' \
  --header 'Content-Type: <content-type>' \
  --data '
{
  "input": [
    "<string>"
  ],
  "model": "<string>",
  "encoding_format": "<string>"
}
'
{
  "object": "<string>",
  "data": [
    {
      "index": 123,
      "embedding": [
        {}
      ],
      "object": "<string>"
    }
  ],
  "model": "<string>",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 123,
    "total_tokens": 123
  }
}
Crée un vecteur d’intégration représentant le texte d’entrée.

En-têtes de requête

Content-Type
string
requis
Valeur énumérée : application/json
Authorization
string
requis
Format d’authentification Bearer : Bearer {{API Key}}.

Corps de la requête

input
string[]
requis
Texte d’entrée à intégrer, encodé sous forme de chaîne ou de tableau de tokens. Pour intégrer plusieurs entrées dans une seule requête, transmettez un tableau de chaînes ou un tableau de tokens. L’entrée ne doit pas dépasser le nombre maximal de tokens d’entrée du modèle (text-embedding-ada-002 prend en charge 8192 tokens), ne peut pas être une chaîne vide, et la dimension de tout tableau doit être inférieure ou égale à 2048.
model
string
requis
ID du modèle à utiliser. Valeurs énumérées :
  • baai/bge-m3
encoding_format
string
Format des vecteurs d’intégration renvoyés. Peut être float ou base64.

Informations de réponse

object
string
requis
Toujours list
data
array
requis
Liste des vecteurs d’intégration générés par le modèle.
model
string
requis
ID du modèle utilisé.
usage
object
requis
Informations d’utilisation.