Endpoint カバレッジ
1 個の公開 endpoint を提供しています: embedding。
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/embeddings
curl https://runapi.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "text-embedding-3-small",
"input": [
"これらのサポート記事と顧客クエリをエンベディングし、最も近い一致をランキングできるようにしてください。"
],
"encoding_format": "float"
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="text-embedding-3-small",
messages=[{"role": "user", "content": "これらのサポート記事と顧客クエリをエンベディングし、最も近い一致をランキングできるようにしてください。"}]
)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "text-embedding-3-small",
messages: [{ role: "user", content: "これらのサポート記事と顧客クエリをエンベディングし、最も近い一致をランキングできるようにしてください。" }]
});
3 個のバージョンを利用可能
モデルを選んで、数秒で生成できます。
現在利用可能なモデルがありません。
| プロバイダー | OpenAI |
| モデル ID | text-embedding-3-small |
| モダリティ | テキスト |
| タスク種別 | Synchronous |
| API エンドポイント | /v1/embeddings |
| 請求単位 | 1,000 トークン |
| カタログ状態 | 稼働中 |
無料で登録し、ダッシュボードから text-embedding-3-small 用の API キーを作成します。
/v1/embeddings に text-embedding-3-small のモデル ID とパラメータを指定して POST リクエストを送信します。
エンドポイントから完了した text-embedding-3-small のレスポンスを直接読み取ります。
1 個の公開 endpoint を提供しています: embedding。
1,000 トークン に基づいて計量課金されます。サブスクリプション不要。
このエンドポイントに公開されたリクエストパラメータはありません。
ドキュメント、FAQ、商品カタログをベクターとしてインデックスし、キーワードマッチではなく意味で最も関連する結果を取得します。
ナレッジベースのチャンクをエンベディングし、最も近い一致を LLM プロンプトに渡して、根拠と引用に裏付けられた回答を生成します。
サポートチケット、アンケート回答、ユーザーフィードバックを手動ラベリングなしに意味的な類似性でグループ化します。
quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。
はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。
text-embedding-3-small はデフォルトで 1,536 次元を出力します。Matryoshka エンベディングをサポートしているため、ストレージコストを抑えながら検索品質の大半を維持したい場合は 256、512、1,024 次元をリクエストできます。
text-embedding-3-large は 3,072 次元で MTEB ベンチマークのスコアが約 2 ポイント高い一方、100 万トークンあたりのコストは約 6.5 倍です。セマンティック検索や RAG のユースケースの多くでは、text-embedding-3-small がわずかなコストで同等の品質を発揮します。
RunAPI はエンベディング呼び出しごとの従量課金で、サブスクリプションや最低利用料はありません。現在の呼び出し単価はこのページの料金表で確認できます。失敗したリクエストは課金されません。
はい。1 回の API 呼び出しで複数のテキストを送ることでオーバーヘッドを削減できます。RunAPI はバッチエンベディングリクエストを処理し、すべてのベクターを 1 つのレスポンスで返します。大規模なドキュメントコレクションのインデックス作成に効率的です。