创建嵌入向量

POST https://www.vortapapi.com/v1/embeddings

为输入内容生成嵌入向量。嵌入向量可用于语义搜索、聚类、推荐、相似度计算等机器学习或检索增强场景。

该接口兼容 OpenAI API 格式。

请求头

名称	类型	必填	说明
Authorization	string	是	使用 Bearer Token 进行认证，格式为 Bearer sk-***
Content-Type	string	是	固定为 application/json

请求体

字段	类型	必填	说明
model	string	是	用于生成嵌入的模型名称，例如 text-embedding-ada-002
input	string 或 array	是	需要转换为嵌入向量的文本。可以是单个字符串，也可以是字符串数组

请求示例

curl https://www.vortapapi.com/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-ada-002",
    "input": "Vortap provides an OpenAI-compatible API gateway."
  }'

响应示例

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0.0023064255,
        -0.009327292,
        -0.0028842222
      ],
      "index": 0
    }
  ],
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "total_tokens": 8
  }
}

响应字段

字段	类型	说明
object	string	返回对象类型，通常为 list
data	array	嵌入结果列表
data[].object	string	单条结果的对象类型，通常为 embedding
data[].embedding	array	输入文本对应的浮点数向量
data[].index	integer	该结果在输入列表中的位置
model	string	实际使用的嵌入模型
usage.prompt_tokens	integer	输入消耗的 token 数
usage.total_tokens	integer	本次请求消耗的总 token 数