Embeddings 文本向量化

POST /api/v1/embeddings
Authorization: Bearer sk-xxx
Content-Type: application/json

兼容 OpenAI 的 Embeddings 接口，将文本转换为向量表示。

Request

字段	类型	必填	说明
model	string	*	模型 ID，如 text-embedding-3-small
input	string or array	*	输入文本，可以是单个字符串或字符串数组
encoding_format	string	可选	编码格式：float（默认）或 base64
dimensions	integer	可选	输出向量的维度
user	string	可选	用户标识

请求示例：

{
  "model": "text-embedding-3-small",
  "input": "你好世界"
}

批量请求：

{
  "model": "text-embedding-3-small",
  "input": ["你好", "世界", "Hello World"]
}

Response

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.0023064255, -0.009327292, ...]
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "total_tokens": 8
  }
}

字段	类型	说明
object	string	固定为 list
data	array	嵌入向量列表
data[i].object	string	固定为 embedding
data[i].index	integer	对应输入的顺序
data[i].embedding	array or string	浮点数组或 base64 编码字符串
model	string	使用的模型 ID
usage.prompt_tokens	integer	输入 token 数
usage.total_tokens	integer	总 token 数

Python 示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://limapi.com/api/v1",
    api_key="sk-xxx",
)

result = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input=["你好", "世界"],
)

print(result.data[0].embedding[:5])