--- title: OpenAI Embeddings | RunAPI description: RunAPI의 OpenAI 호환 Embeddings 작업을 통해 요청을 전송합니다. url: https://runapi.ai/ko/docs/api/openai/embeddings.md canonical: https://runapi.ai/ko/docs/api/openai/embeddings locale: ko --- > HTML 버전: https://runapi.ai/ko/docs/api/openai/embeddings > 에이전트용 사이트 색인: https://runapi.ai/llms.txt # OpenAI Embeddings ## 개요 RunAPI의 OpenAI 호환 Embeddings 작업을 호환 모델과 프로토콜의 요청 및 응답 형식에 맞게 사용하세요. ### 빠른 시작 1. API 키를 만들고 RUNAPI_API_KEY로 설정합니다. 2. 호환되는 모델을 선택한 후 문서화된 경로 매개변수와 JSON 본문을 전송합니다. 3. 해당 작업에 대한 JSON 응답 또는 서버 전송 이벤트를 읽고 프로토콜 오류를 처리하세요. ## 엔드포인트 POST /v1/embeddings Base URL: https://runapi.ai 계약 버전: v1 권장 인증 방식: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN ## 인증 정보 전달 방식 RunAPI는 아래 나열된 각 캐리어를 허용합니다. 생성된 샘플은 프로토콜의 기본 헤더를 사용합니다. - `Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN` (권장) - `x-api-key: YOUR_API_TOKEN` - `x-goog-api-key: YOUR_API_TOKEN` - `?key=YOUR_API_TOKEN` ## 호환 모델 현재 가격, 속도 제한 및 상업적 이용 세부 정보는 모델 페이지를 여십시오. - [text-embedding-3-large](https://runapi.ai/ko/models/gpt) - [text-embedding-3-small](https://runapi.ai/ko/models/gpt) - [text-embedding-ada-002](https://runapi.ai/ko/models/gpt) ## 요청 계약 공개 프로토콜과 RunAPI 지원이 모두 확인된 필드만 나열됩니다. 추가 JSON 본문 필드는 그대로 전달됩니다. ### JSON 본문 필수: `model`, `input` ```json { "dimensions": { "description": "이를 지원하는 모델의 요청된 출력 벡터 차원.", "type": "integer" }, "encoding_format": { "description": "반환된 임베딩 벡터에 사용되는 형식.", "type": "string" }, "input": { "description": "임베딩할 텍스트 또는 토큰 배열.", "type": [ "string", "array" ] }, "model": { "description": "RunAPI 임베딩 모델 식별자.", "type": "string" } } ``` ### 요청 예시 ```json { "input": "The quick brown fox.", "model": "text-embedding-3-small" } ``` ## 동기 응답 HTTP 200 ### 스키마 ```json { "additionalProperties": true, "properties": { "data": { "type": "array" }, "model": { "type": "string" }, "object": { "const": "list", "type": "string" }, "usage": { "additionalProperties": true, "properties": { "prompt_tokens": { "type": "integer" }, "total_tokens": { "type": "integer" } }, "required": [ "prompt_tokens", "total_tokens" ], "type": "object" } }, "required": [ "object", "data", "model", "usage" ], "type": "object" } ``` ### 예시 ```json { "data": [ { "embedding": [ 0.0023, -0.0093, 0.0151 ], "index": 0, "object": "embedding" } ], "model": "text-embedding-3-small", "object": "list", "usage": { "prompt_tokens": 5, "total_tokens": 5 } } ``` ## 프로토콜 오류: invalid_request HTTP 400 ### 스키마 ```json { "additionalProperties": true, "properties": { "error": { "additionalProperties": true, "properties": { "code": { "type": [ "string", "null" ] }, "message": { "type": "string" }, "param": { "type": [ "string", "null" ] }, "type": { "type": "string" } }, "required": [ "message", "type" ], "type": "object" } }, "required": [ "error" ], "type": "object" } ``` ### 예시 ```json { "error": { "code": null, "message": "input is required", "param": "input", "type": "invalid_request_error" } } ``` ## 사용량 ### 스키마 ```json { "additionalProperties": true, "properties": { "prompt_tokens": { "type": "integer" }, "total_tokens": { "type": "integer" } }, "required": [ "prompt_tokens", "total_tokens" ], "type": "object" } ``` ### 예시 ```json { "prompt_tokens": 5, "total_tokens": 5 } ``` ## 생성된 코드 샘플 각 cURL, JavaScript, Python 예제는 프로토콜별 SDK 없이도 이 계약에서 검증된 요청을 전송합니다. ### curl ```curl curl -X POST https://runapi.ai/v1/embeddings \ -H Authorization:\ Bearer\ YOUR_API_TOKEN \ -H Content-Type:\ application/json \ -d \{\"model\":\"text-embedding-3-small\",\"input\":\"The\ quick\ brown\ fox.\"\} ``` ### javascript ```javascript const response = await fetch("https://runapi.ai/v1/embeddings", { method: "POST", headers: { "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN", "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ "model": "text-embedding-3-small", "input": "The quick brown fox." }) }); if (!response.ok) throw new Error(`HTTP ${response.status}`); const data = await response.json(); console.log(data); ``` ### python #### 설치 ```bash pip install requests ``` ```python import requests response = requests.post( "https://runapi.ai/v1/embeddings", headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN", "Content-Type": "application/json"}, json={"model": "text-embedding-3-small", "input": "The quick brown fox."} ) response.raise_for_status() print(response.json()) ``` ## 관련 가이드 - [인증](https://runapi.ai/ko/docs/guides/authentication.md) - [빠른 시작](https://runapi.ai/ko/docs/guides/llm-api/quickstart.md) --- ## RunAPI의 더 많은 정보 - [홈](https://runapi.ai/ko/.md) - [모델 카탈로그](https://runapi.ai/ko/models.md) - [요금](https://runapi.ai/ko/pricing.md) - [제공사](https://runapi.ai/ko/models) - [문서](https://runapi.ai/ko/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/ko/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/ko/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/ko/mcp.md) - [Claude Code와 Cursor](https://runapi.ai/ko/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API 설정](https://runapi.ai/ko/cursor-api-setup.md) - [RunAPI와 OpenRouter 비교](https://runapi.ai/ko/openrouter-alternative.md) - [엔터프라이즈](https://runapi.ai/ko/contact.md) - [문의](https://runapi.ai/ko/contact.md) - [약관](https://runapi.ai/ko/terms.md) - [개인정보](https://runapi.ai/ko/privacy.md) - [에이전트용 사이트 색인](https://runapi.ai/llms.txt) 문의: contact@runapi.ai ## 구조화된 데이터 ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ko", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/ko/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ko", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/koicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "TechArticle", "headline": "OpenAI Embeddings", "description": "RunAPI의 OpenAI 호환 Embeddings 작업을 통해 요청을 전송합니다.", "url": "https://runapi.ai/ko/docs/api/openai/embeddings", "mainEntityOfPage": "https://runapi.ai/ko/docs/api/openai/embeddings" } ] ```