Embedding API
OpenAI text embeddings for semantic search, retrieval, clustering, and ranking workflows.
# Install the model skill for app development workflows
npx skills add runapi-ai/embedding -gInstall the Embedding skill for this app: 1. Add runapi-ai/embedding with the skills installer. 2. Load SKILL.md in this workspace. 3. Use its docs, schemas, pricing notes, and setup steps when adding model features. 4. Confirm the install path when done.
OpenAI Embedding models convert text into dense vectors for semantic search, retrieval-augmented generation, clustering, classification, and ranking. The text-embedding-3 family supports efficient production retrieval with optional vector dimensionality control.
- Variantes de modèle pour différents objectifs de qualité et de latence
- API key unifiée
- Le model skill inclut docs, schémas et notes de setup
- Les générations échouées ne sont pas facturées
Variantes
Installez le skill Embedding pour développer des apps
Chargez les docs du modèle, les schémas, les notes de tarifs et les étapes de setup dans votre workspace de code.
# Install the model skill for app development workflows
npx skills add runapi-ai/embedding -gInstall the Embedding skill for this app: 1. Add runapi-ai/embedding with the skills installer. 2. Load SKILL.md in this workspace. 3. Use its docs, schemas, pricing notes, and setup steps when adding model features. 4. Confirm the install path when done.
Construire avec ce model skill
Choisir le modèle
Sélectionnez le modèle et la variante adaptés au type de sortie, au niveau de qualité et à la latence cible.
S'authentifier une fois
Utilisez votre clé RunAPI pour tous les modèles pris en charge.
Installer le skill
Ajoutez le model skill à votre workspace de code avant d'implémenter la fonctionnalité.
Recevoir la sortie
Interrogez par task ID ou traitez le callback quand la génération se termine.
Où utiliser Embedding
OpenAI Embedding models expose the standard OpenAI Embeddings API through RunAPI, so vector search and RAG pipelines can use the same RunAPI key as GPT chat and Responses traffic.
Pourquoi utiliser Embedding via RunAPI
Une API key
Utilisez les mêmes identifiants pour les modèles et les fournisseurs.
Prêt pour les skills
Le model skill inclut schémas, notes de setup, contexte tarifaire et IDs de modèle.
Facturation prévisible
Les tarifs à l'usage sont visibles avant l'appel.
Questions fréquentes
Comment appeler ce modèle ?
Installez le model skill et suivez ses notes de setup avec votre clé RunAPI.
Les générations échouées coûtent-elles quelque chose ?
Les générations échouées ne sont pas facturées
Puis-je l'appeler depuis mon application ?
Oui. Installez le model skill dans votre workspace de code et utilisez-le pendant l'ajout de la fonctionnalité.
