Embeddings 向量化

使用 Embeddings API 将文本转换为向量表示，可用于语义搜索、文本聚类、推荐系统等场景。

基础使用

响应格式

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [-0.006929283, -0.005336422, ...]
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5,
    "total_tokens": 5
  }
}

可用模型

模型	默认维度	最大输入 Token	性能评估 (MTEB)
text-embedding-3-small	1536	8191	62.3%
text-embedding-3-large	3072	8191	64.6%
text-embedding-ada-002	1536	8191	61.0%

实际应用示例

注意事项

计费基于输入 Token 数，每页约 800 个 Token

可通过 dimensions 参数控制输出维度（仅 v3 模型支持）

所有模型最大输入均为 8191 个 Token

基础使用#

响应格式#

可用模型#

实际应用示例#

注意事项#

基础使用

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可用模型

实际应用示例

注意事项