# OpenAI/嵌入(Embeddings)

# POST 创建嵌入

POST /v1/embeddings

获取给定输入的矢量表示,机器学习模型和算法可以轻松使用该表示。

相关指南:嵌入 (opens new window)

创建表示输入文本的嵌入向量。

Body 请求参数

{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "input": "The food was delicious and the waiter..."
}

# 请求参数

名称 位置 类型 必选 说明
Authorization header string none
body body object none
» model body string 要使用的模型的 ID。您可以使用List models (opens new window) API 来查看所有可用模型,或查看我们的模型概述 (opens new window)以了解它们的描述。
» input body string 输入文本以获取嵌入,编码为字符串或标记数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入,请传递一个字符串数组或令牌数组数组。每个输入的长度不得超过 8192 个标记。

返回示例

Create embeddings

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0.0023064255,
        -0.009327292,
        ".... (1536 floats total for ada-002) -0.0028842222"
      ],
      "index": 0
    }
  ],
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "total_tokens": 8
  }
}

# 返回结果

状态码 状态码含义 说明 数据模型
200 OK (opens new window) Create embeddings Inline

# 返回数据结构

状态码 200

名称 类型 必选 约束 中文名 说明
» object string true none none
» data [object] true none none
»» object string false none none
»» embedding [number] false none none
»» index integer false none none
» model string true none none
» usage object true none none
»» prompt_tokens integer true none none
»» total_tokens integer true none none