文本向量（Embeddings）
POST https://studio.dataeyes.ai/v1/embeddings可用模型
| 模型 | 默认维度 | 可用 dimensions 缩短 |
|---|---|---|
text-embedding-3-large | 3072 | 是 |
text-embedding-3-small | 1536 | 是 |
text-embedding-ada-002 | 1536 | 否 |
快速示例
cURL
Python
Node.js
{
"object": "list",
"model": "text-embedding-3-large",
"data": [
{ "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [-0.0704345703125, -0.0158233642578125, -0.04632568359375, "……共 256 个"] },
{ "object": "embedding", "index": 1, "embedding": [0.0538330078125, 0.028656005859375, 0.043853759765625, "……共 256 个"] }
],
"usage": { "prompt_tokens": 21, "total_tokens": 21 }
}请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
model | string | 是 | 向量模型名，见上表 |
input | string / array | 是 | 单条文本，或文本数组（批量） |
dimensions | integer | 否 | 输出维度，仅 text-embedding-3 系列支持。维度越低，存储越省，精度略降 |
encoding_format | string | 否 | float（默认）或 base64。base64 为小端 float32 数组的 Base64 编码，传输体积更小 |
响应字段
| 字段 | 说明 |
|---|---|
data[].index | 对应 input 中的位置 |
data[].embedding | 向量 |
usage.prompt_tokens | 输入 token 数，按此计费 |
使用建议
