OpenAI · Text
Hermes Agent x Embedding
Les modèles Embedding d'OpenAI exposent l'API OpenAI Embeddings standard via RunAPI, afin que les pipelines de recherche vectorielle et RAG puissent utiliser la même clé RunAPI que le trafic GPT chat et Responses.
Versions et endpoints publics
| ID du modèle | Version | Endpoints | Prix de départ | Catalogue |
|---|---|---|---|---|
text-embedding-3-large | Vecteurs texte haute capacité pour la qualité de récupération et de ranking | /v1/embeddings | $0.0000 | Détail du modèle |
text-embedding-3-small | Vecteurs texte efficaces pour la recherche sémantique en production | /v1/embeddings | $0.0000 | Détail du modèle |
text-embedding-ada-002 | Embeddings texte largement supportés pour les pipelines existants | /v1/embeddings | $0.0000 | Détail du modèle |
Configuration
Endpoint du guide: <endpoint>
Sélectionnez <model-id> pour générer une requête conforme au contrat d’entrée public de l’endpoint.Vérification
Sélectionnez <model-id> pour générer les commandes de vérification.Fonctionnement
- 1. Choisir un ID de modèle
Sélectionnez un ID public du catalogue et consultez son endpoint et son prix de départ actuel.
- 2. Configurer RunAPI
Définissez RUNAPI_API_KEY avant d’envoyer la requête à l’endpoint.
- 3. Vérifier le résultat
Pour les endpoints asynchrones, interrogez le même endpoint jusqu’à ce que la Task atteigne un état final.
FAQ
Quel ID de modèle utiliser ?
Choisissez un ID public dans le tableau des versions. Chaque ID expose les endpoints affichés sur sa ligne.
Ce guide configure-t-il un modèle de chat ?
Non. Cette ligne de modèles utilise le parcours d’endpoint présenté ici et n’est pas décrite comme un modèle de chat de l’agent.