~/ Документация API / embeddings

POST/embeddings

Векторные представления (эмбеддинги) текста — для поиска, кластеризации, RAG.

https://api.aiadapter.ru/api/v1/embeddings

Параметры тела

modelstringrequiredМодель

Эмбеддинг-модель, напр. openai/text-embedding-3-small.

inputstring | arrayrequiredВход

Строка или массив строк для векторизации.

dimensionsintegerРазмерность

Желаемая длина вектора (если модель поддерживает усечение).

encoding_formatstringФормат

float (по умолчанию) или base64.

Пример

curl https://api.aiadapter.ru/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-aa-v1-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"openai/text-embedding-3-small","input":"Привет, мир"}'

import requests

r = requests.post(
    "https://api.aiadapter.ru/api/v1/embeddings",
    headers={"Authorization": "Bearer sk-aa-v1-..."},
    json={
    "model": "openai/text-embedding-3-small",
    "input": "Привет, мир"
},
)
print(r.json())

const res = await fetch("https://api.aiadapter.ru/api/v1/embeddings", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer sk-aa-v1-...",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({"model":"openai/text-embedding-3-small","input":"Привет, мир"}),
});
console.log(await res.json());

Ответ HTTP 200

{
  "object": "list",
  "model": "openai/text-embedding-3-small",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        0.0123,
        -0.0456,
        0.0789
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 3,
    "total_tokens": 3,
    "cost_rub": 0.0008
  }
}