OpenAI · Tekst

OpenClaw x Embedding

OpenAI Embedding-modellen bieden de standaard OpenAI Embeddings API via RunAPI, zodat vector search- en RAG-pipelines dezelfde RunAPI-sleutel kunnen gebruiken als GPT chat- en Responses-verkeer.

3 variants vanaf $0.02 / 1M tokens Commercieel toegestaan
API-sleutel ophalen Documentatie voor OpenClaw bekijken

Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Promptmodellen

Gebruik text-embedding-3-large wanneer het bij de taak past: Tekstvectoren met hoge capaciteit voor retrieval- en rankingkwaliteit.

You have access to RunAPI task tools for Embedding.

Available Embedding models:
- text-embedding-3-large: Tekstvectoren met hoge capaciteit voor retrieval- en rankingkwaliteit
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-3-small: Efficiente tekstvectoren voor semantische zoekopdrachten in productie
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-ada-002: Breed ondersteunde tekstembeddings voor bestaande pipelines
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input

Use the model ID and endpoint that match the user's request.
Example prompt: Maak embeddings van deze supportartikelen en een klantvraag zodat ik de dichtstbijzijnde matches kan rangschikken.
/v1/embeddings: Submit the request and verify the synchronous output. Stuur POST naar /v1/embeddings. Controleer of het antwoord een numerieke embeddingvector bevat.

Openbare versies en endpoints

Model-ID Endpoints Vanafprijs Catalogus
text-embedding-3-large
/v1/embeddings
$0.13 / 1M tokens Modeldetails
text-embedding-3-small
/v1/embeddings
$0.02 / 1M tokens Modeldetails
text-embedding-ada-002
/v1/embeddings
$0.10 / 1M tokens Modeldetails

Verifiëren

Poll totdat de Task een eindstatus bereikt

Selecteer <model-id> om verificatieopdrachten te genereren.

Configuratie

Handleiding-endpoint: <endpoint>

Selecteer <model-id> om een aanvraag te genereren met het openbare invoercontract van het endpoint.
Zo werkt het

Start in 3 stappen

  1. Kies een model-ID

    Selecteer een openbare model-ID uit de catalogus en bekijk het endpoint en de actuele vanafprijs.

  2. Configureer RunAPI

    Stel RUNAPI_API_KEY in voordat je de endpointaanvraag verzendt.

  3. Verifieer het resultaat

    Poll bij asynchrone endpoints hetzelfde endpoint totdat de Task een eindstatus bereikt.

Wat je kunt bouwen met OpenClaw + Embedding

  • Gestructureerde resultaten voor je code

    Ontvang machineleesbare uitvoer in plaats van chattekst, zodat je applicatie die direct kan opslaan, vergelijken of verwerken.

  • Je eigen data verrijken

    Laat documenten, afbeeldingen of records door het model verwerken en bewaar de resultaten naast de brondata voor latere stappen.

  • Verwerking in grote volumes

    Verstuur grote batches invoer met dezelfde RunAPI-sleutel en verzamel de resultaten programmatisch.

Waarom Embedding gebruiken via RunAPI + OpenClaw

  • 3 varianten, één API-sleutel

    Gebruik één RunAPI-verbinding om beschikbare modelvarianten te kiezen zonder je integratie aan te passen.

  • Duidelijke gebruiksprijzen

    Bekijk de actuele catalogusprijzen voordat je een aanvraag verstuurt, zonder abonnement of minimale besteding.

  • Directe antwoorden

    Synchrone aanroepen geven het resultaat in hetzelfde antwoord terug, zodat je agent het direct kan gebruiken zonder de taakstatus op te vragen.

Vragen over OpenClaw + Embedding

Welk embeddingmodel moet ik gebruiken?

Gebruik text-embedding-3-small voor efficiente productieretrieval en text-embedding-3-large wanneer recallkwaliteit belangrijker is dan vectorgrootte.

Kan ik de embeddingvector verkorten?

Ja. Geef de parameter dimensions mee met text-embedding-3-large of text-embedding-3-small wanneer je kleinere vectoren nodig hebt.

Geeft het endpoint de standaard OpenAI responsevorm terug?

Ja. /v1/embeddings retourneert een OpenAI-compatibele list response met embeddingdata, model en usage.

Kunnen embeddingmodellen worden gebruikt met Chat Completions of Responses?

Nee. Embeddingmodellen zijn alleen beschikbaar op /v1/embeddings.

Welke inputs worden ondersteund?

Gebruik een string, een array van strings of tokenarrays volgens het OpenAI Embeddings API-formaat.

Welke model-ID moet ik gebruiken?

Kies een openbare model-ID uit de versietabel. Elke ID biedt de endpoints die in de betreffende rij staan.

Configureert deze handleiding een chatmodel?

Nee. Deze modellijn gebruikt de hier getoonde endpointworkflow en wordt niet als chatmodel voor de agent gepresenteerd.

Aan de slag met Embedding en OpenClaw

API-sleutel ophalen Quickstart lezen

Bouw je met een team?

We helpen je met enterprise-inrichting, integraties en technische vragen.

Neem contact op