Text & Chat
Embedding erstellen
Erstellt einen Embedding-Vektor, der den Eingabetext repräsentiert
Anfragekörper
Setzen Sie bei großen Eingaben das HTTP-Client-Timeout auf mindestens 120s. Die Antwort erfolgt nach Abschluss der Verarbeitung.
ID des zu verwendenden Embedding-Modells (z. B. text-embedding-3-small).
Text als String oder String-Array. Modelle mit Token-Eingabe akzeptieren auch number[] für eine Tokenfolge oder number[][] für mehrere Folgen.
floatFormat für die Embeddings: float oder base64.
Anzahl der Dimensionen für die Ausgabe (modellspezifisch).
Eine eindeutige Kennung, die Ihren Endbenutzer für die Missbrauchsüberwachung repräsentiert.
Verfügbare Modelle
Aktuelle Modelle und Dimensionen finden Sie unter GET /v1/models?recommended_for=embedding.
Antwort
Immer list.
Array von Embedding-Objekten.
Jedes Objekt enthält:
object(string):embeddingindex(integer): Index im Eingabe-Arrayembedding(array | string): Ein numerischer Vektor beifloatoder ein Base64-String beibase64.
Verwendetes Modell.
Token-Nutzung mit prompt_tokens und total_tokens.
Anfrage
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"
}'Der Beispielvektor ist zur besseren Lesbarkeit gekürzt.
Antwort
{
"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
}
}Batch-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")Autorisierung
BearerAuth API-Key-Authentifizierung. Erstellen oder verwalten Sie API-Keys unter Dashboard > API > API Keys.
Ort: header
Header
Zustellungsrichtlinie pro Anfrage. Überschreibt die API-Key- und Workspace-Standardeinstellungen. Versucht automatisch zuerst TokenLab Verified und kann vor der Ausgabe, der Annahme der Anfrage oder der Erstellung persistenter Ressourcen einmalig auf Official umstellen.
Zulässige Werte
- "auto"
- "verified"
- "official"
Anfragekörper
application/json
Antwort
application/json
application/json
application/json
application/json
application/json
application/json
application/json