Справочник API
Embeddings
Векторные представления текста
POST
/v1/embeddingsСоздаёт векторное представление текста.
Пример запроса
curl {{PUBLIC_API_BASE_URL}}/embeddings \
-H "Authorization: Bearer gw_live_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "provider/embedding-model",
"input": "Текст для поиска по смыслу"
}'Где используется
- поиск по смыслу;
- рекомендации;
- кластеризация;
- поиск похожих документов;
- ответы по базе знаний.
Храните векторы в своей базе или поисковом хранилище. Gateway отвечает за вызов модели, а не за хранение вашего индекса.
Параметры тела запроса
| Поле | Обязательность | Описание |
|---|---|---|
model | Да | Публичное имя embedding-модели. |
input | Да | Строка или массив строк. |
encoding_format | Нет | Формат вектора, если поддерживается моделью. |
dimensions | Нет | Размерность вектора, если модель позволяет её менять. |
Поля ответа
| Поле | Обязательность | Описание |
|---|---|---|
object | Да | Обычно list. |
data | Да | Массив embedding-объектов. |
data[].embedding | Да | Вектор чисел. |
data[].index | Да | Индекс входного элемента. |
model | Да | Модель ответа. |
usage | Нет | Использование токенов. |
Пример ответа
{
"object": "list",
"model": "provider/embedding-model",
"data": [
{
"object": "embedding",
"index": 0,
"embedding": [0.012, -0.034, 0.056]
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 7,
"total_tokens": 7
}
}