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.
- 품질과 지연 시간 목표에 맞춘 모델 변형
- 통합 API key
- Model skill에 docs, schema, 설정 메모 포함
- 실패한 생성은 과금되지 않습니다
변형
앱 개발을 위해 Embedding skill 설치
모델 docs, schema, 가격 메모, 설정 단계를 코딩 워크스페이스로 불러옵니다.
# 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.
이 model skill로 구현하는 방법
모델 선택
출력 유형, 품질 기준, 지연 시간 목표에 맞는 모델과 변형을 고릅니다.
한 번 인증
모든 지원 모델에 RunAPI key를 사용합니다.
skill 설치
기능을 구현하기 전에 코딩 워크스페이스에 model skill을 추가합니다.
결과 받기
task ID로 조회하거나 생성 완료 시 callback을 처리합니다.
Embedding의 위치
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.
RunAPI로 Embedding을 쓰는 이유
하나의 API key
모델과 제공사를 넘나들며 같은 인증 정보를 사용합니다.
Skill-ready
model skill에 schema, 설정 메모, 가격 컨텍스트, 모델 ID가 포함됩니다.
예측 가능한 과금
호출 전에 사용량 기반 가격을 확인할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
이 모델은 어떻게 호출하나요?
model skill을 설치하고 RunAPI key와 함께 설정 메모를 따르세요.
실패한 생성도 비용이 드나요?
실패한 생성은 과금되지 않습니다
애플리케이션에서 호출할 수 있나요?
네. 코딩 워크스페이스에 model skill을 설치하고 모델 기능을 추가할 때 사용하세요.
