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OpenAI · Text

OpenClaw x Embedding

OpenAI Embedding-Modelle stellen die standardmäßige OpenAI Embeddings API über RunAPI bereit, sodass Vektorsuche- und RAG-Pipelines denselben RunAPI-Key wie GPT Chat und Responses verwenden können.

3 variants ab $0.0000 Kommerzielle Nutzung unterstützt
API-Schlüssel abrufen Dokumentation für OpenClaw anzeigen

Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt-Modelle

Verwende text-embedding-3-large, wenn es zur Aufgabe passt: Leistungsstarke Textvektoren für Retrieval- und Ranking-Qualität.

You have access to RunAPI task tools for Embedding.

Available Embedding models:
- text-embedding-3-large: Leistungsstarke Textvektoren für Retrieval- und Ranking-Qualität
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-3-small: Effiziente Textvektoren für semantische Suche in Produktion
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-ada-002: Breit unterstützte Text-Embeddings für bestehende Pipelines
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input

Use the model ID and endpoint that match the user's request.
Example prompt: Erstelle Embeddings für diese Support-Artikel und eine Kundenanfrage, damit ich die ähnlichsten Treffer ranken kann.
/v1/embeddings: Submit the request and verify the synchronous output. Sende POST an /v1/embeddings. Prüfe, ob die Antwort einen numerischen Embedding-Vektor enthält.

Öffentliche Versionen und Endpunkte

Modell-ID Endpunkte Startpreis Katalog
text-embedding-3-large
/v1/embeddings
$0.0000 Modelldetails
text-embedding-3-small
/v1/embeddings
$0.0000 Modelldetails
text-embedding-ada-002
/v1/embeddings
$0.0000 Modelldetails

Überprüfen

Frage den Status ab, bis die Task einen Endstatus erreicht

Wähle <model-id>, um Prüfkommandos zu erzeugen.

Konfiguration

Guide-Endpunkt: <endpoint>

Wähle <model-id>, um eine Anfrage mit dem öffentlichen Eingabevertrag des Endpunkts zu erzeugen.
So funktioniert es

In 3 Schritten loslegen

  1. Modell-ID auswählen

    Wähle eine öffentliche Katalog-Modell-ID und prüfe ihren Endpunkt und aktuellen Startpreis.

  2. RunAPI konfigurieren

    Setze RUNAPI_API_KEY, bevor du die Endpunktanfrage sendest.

  3. Ergebnis überprüfen

    Frage bei asynchronen Endpunkten denselben Endpunkt ab, bis die Task einen Endstatus erreicht.

Was du mit OpenClaw + Embedding bauen kannst

  • Produktdemo-Videos

    Erzeuge 5- bis 10-sekündige Produktanimationen aus Textbeschreibungen, ideal für E-Commerce und Social Ads.

  • KI-Avatar-Inhalte

    Erstelle Videos mit lippensynchronen Avataren für Schulungen, Kundensupport und Marketing.

  • Videos in Serie produzieren

    Stelle Hunderte von Videogenerierungen in eine Warteschlange und empfange Ergebnisse per Webhook.

Warum Embedding über RunAPI + OpenClaw nutzen

  • 3 Varianten, ein API-Schlüssel

    Nutze eine RunAPI-Verbindung, um zwischen den verfügbaren Modellvarianten zu wählen, ohne deine Integration zu ändern.

  • Klare Nutzungspreise

    Sieh die aktuellen Katalogpreise vor jeder Anfrage ein, ohne Abonnement oder Mindestumsatz.

  • Automatische Task-Workflows

    Sende Tasks, frage ihren Status ab und sammle asynchrone Ergebnisse in einem einheitlichen Ablauf ohne eigenen Polling-Code.

Fragen zu OpenClaw + Embedding

Welche Modell-ID soll ich verwenden?

Wähle eine öffentliche Modell-ID aus der Versionstabelle. Jede ID stellt die in ihrer Zeile gezeigten Endpunkte bereit.

Konfiguriert diese Anleitung ein Chatmodell?

Nein. Diese Modelllinie verwendet den hier gezeigten Endpunktablauf und wird nicht als Agent-Chatmodell dargestellt.

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