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Documentation Index

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請求主體

同步請求逾時： 這個非聊天端點會等待路由到的模型完成處理。大型輸入、長音訊或大量批次可能超過常見的 30s 用戶端預設逾時，因此請將 HTTP 用戶端逾時設定為至少 120s。
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model
string
必填
要使用的 embedding 模型 ID（例如：text-embedding-3-small）。
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input
string | array
必填
要進行 embedding 的輸入文字。可以是字串或字串陣列。
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encoding_format
string
預設值:"float"
embeddings 的格式：float 或 base64。
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dimensions
integer
輸出的維度數量（依模型而定）。
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user
string
代表終端使用者的唯一識別碼，用於濫用監控。

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可用模型

模型維度說明
text-embedding-3-large3072最佳品質
text-embedding-3-small1536平衡
text-embedding-ada-0021536舊版

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回應

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object
string
一律為 list。
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data
array
embedding 物件的陣列。每個物件包含：
  • object (string)：embedding
  • index (integer)：輸入陣列中的索引
  • embedding (array)：embedding 向量
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model
string
使用的模型。
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usage
object
Token 使用量，包含 prompt_tokens 和 total_tokens。
curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
  }'

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.0023, -0.0194, 0.0081, ...]
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "total_tokens": 9
  }
}

​
批次 Embeddings

# Embed multiple texts at once
response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input=[
        "First document text",
        "Second document text",
        "Third document text"
    ]
)

for i, data in enumerate(response.data):
    print(f"Document {i}: {len(data.embedding)} dimensions")