OpenAI · نص

OpenClaw x Embedding

تعرض نماذج OpenAI Embedding واجهة OpenAI Embeddings API القياسية عبر RunAPI، بحيث يمكن لمسارات vector search وRAG استخدام مفتاح RunAPI نفسه المستخدم لحركة GPT chat وResponses.

3 variants ابتداءً من $0.02 / مليون رمز مسموح للاستخدام التجاري
احصل على مفتاح API عرض توثيق OpenClaw

Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

نماذج Prompt

استخدم text-embedding-3-large عندما يناسب المهمة: متجهات نصية عالية السعة لجودة الاسترجاع والترتيب.

You have access to RunAPI task tools for Embedding.

Available Embedding models:
- text-embedding-3-large: متجهات نصية عالية السعة لجودة الاسترجاع والترتيب
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-3-small: متجهات نصية فعالة للبحث الدلالي في الإنتاج
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-ada-002: Text embeddings مدعومة على نطاق واسع للمسارات الحالية
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input

Use the model ID and endpoint that match the user's request.
Example prompt: أنشئ embeddings لمقالات الدعم هذه واستعلام العميل حتى أتمكن من ترتيب أقرب النتائج.
/v1/embeddings: Submit the request and verify the synchronous output. أرسل POST إلى /v1/embeddings. تحقق من أن الاستجابة تحتوي على متجه embedding رقمي.

الإصدارات ونقاط النهاية العامة

معرّف النموذج نقاط النهاية السعر الابتدائي الكتالوج
text-embedding-3-large
/v1/embeddings
$0.13 / مليون رمز تفاصيل النموذج
text-embedding-3-small
/v1/embeddings
$0.02 / مليون رمز تفاصيل النموذج
text-embedding-ada-002
/v1/embeddings
$0.10 / مليون رمز تفاصيل النموذج

التحقق

استعلم حتى تصل المهمة إلى حالة نهائية

اختر <model-id> لإنشاء أوامر التحقق.

الإعداد

نقطة نهاية الدليل: <endpoint>

اختر <model-id> لإنشاء طلب وفق عقد الإدخال العام لنقطة النهاية.
آلية العمل

ابدأ في 3 خطوات

  1. اختر معرّف نموذج

    اختر معرّف نموذج عامًا من الكتالوج وراجع نقطة النهاية وسعر البداية الحالي.

  2. اضبط RunAPI

    اضبط RUNAPI_API_KEY قبل إرسال الطلب إلى نقطة النهاية.

  3. تحقق من النتيجة

    لنقاط النهاية غير المتزامنة، استعلم من نقطة النهاية نفسها حتى تصل Task إلى حالة نهائية.

ما الذي يمكنك بناؤه باستخدام OpenClaw + Embedding

  • نتائج منظّمة لشيفرتك

    احصل على مخرجات قابلة للقراءة آليًا بدلًا من نص المحادثة، ليتمكن تطبيقك من تخزينها أو مقارنتها أو التصرف بناءً عليها مباشرة.

  • إثراء بياناتك الخاصة

    مرّر المستندات أو الصور أو السجلات عبر النموذج واحفظ النتائج بجانب البيانات المصدر لاستخدامها في الخطوات اللاحقة.

  • معالجة بكميات كبيرة

    أرسل دفعات كبيرة من المدخلات بمفتاح RunAPI نفسه واجمع النتائج برمجيًا.

لماذا تستخدم Embedding عبر RunAPI + OpenClaw

  • 3 نماذج، ومفتاح API واحد

    استخدم اتصالاً واحداً مع RunAPI للاختيار بين نماذج متاحة من دون تغيير تكاملك.

  • أسعار استخدام واضحة

    اطّلع على أسعار الكتالوج الحالية قبل إرسال الطلب، من دون اشتراك أو حد أدنى للإنفاق.

  • استجابات مباشرة

    تُرجع الاستدعاءات المتزامنة النتيجة في الاستجابة نفسها، فيستخدمها الوكيل فورًا دون الاستعلام عن حالة المهمة.

أسئلة حول OpenClaw وEmbedding

أي نموذج embedding أستخدم؟

استخدم text-embedding-3-small للاسترجاع الإنتاجي الفعال، وtext-embedding-3-large عندما تكون جودة recall أهم من حجم المتجه.

هل يمكنني تقصير متجه embedding؟

نعم، مرّر معامل dimensions مع text-embedding-3-large أو text-embedding-3-small عندما تحتاج إلى متجهات أصغر.

هل يعيد endpoint شكل استجابة OpenAI القياسي؟

نعم، يعيد /v1/embeddings استجابة قائمة متوافقة مع OpenAI تتضمن embedding data وmodel وusage.

هل يمكن استخدام نماذج embedding مع Chat Completions أو Responses؟

لا، نماذج embedding متاحة فقط على /v1/embeddings.

ما المدخلات المدعومة؟

استخدم string، أو array من strings، أو arrays من التوكنات وفق تنسيق OpenAI Embeddings API.

أي معرّف نموذج أستخدم؟

اختر معرّف نموذج عامًا من جدول الإصدارات. يعرض كل معرّف نقاط النهاية الموضحة في صفه.

هل يضبط هذا الدليل نموذج محادثة؟

لا. يستخدم Model Line هذا مسار نقطة النهاية الموضح هنا ولا يُعرض كنموذج محادثة للوكيل.

هل تبنون مع فريق؟

نساعدكم في إعدادات المؤسسات والتكاملات والأسئلة التقنية.

تواصل معنا