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.
- 品質とレイテンシ目標に合わせたモデルバリアント
- 統合 API key
- Model skill に docs、schema、セットアップメモを同梱
- 失敗した生成は課金されません
バリアント
アプリ開発用に Embedding skill をインストール
モデル docs、schema、料金メモ、セットアップ手順をコード作業環境に読み込みます。
# 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.
この model skill で構築する方法
モデルを選ぶ
出力タイプ、品質基準、レイテンシ目標に合うモデルとバリアントを選びます。
一度だけ認証
対応するすべてのモデルに RunAPI key を使います。
skill をインストール
機能実装の前に model skill をコード作業環境へ追加します。
出力を受け取る
task ID でポーリングするか、生成完了時の callback を処理します。
Embedding の位置づけ
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.
RunAPI 経由で Embedding を使う理由
1つの API key
モデルやプロバイダーをまたいで同じ認証情報を使えます。
Skill-ready
model skill に schema、セットアップメモ、料金コンテキスト、モデル ID が含まれます。
予測しやすい請求
呼び出し前に従量料金を確認できます。
よくある質問
このモデルはどう呼び出しますか？
model skill をインストールし、RunAPI key とセットアップメモに従ってください。
失敗した生成は課金されますか？
失敗した生成は課金されません
アプリケーションから呼び出せますか？
はい。コード作業環境に model skill をインストールし、モデル機能を追加するときに利用してください。
