OpenAI · Text
Hermes Agent x Embedding
Modele OpenAI Embedding udostępniają standardowe OpenAI Embeddings API przez RunAPI, więc pipeline'y wyszukiwania wektorowego i RAG mogą używać tego samego klucza RunAPI co ruch GPT chat i Responses.
Publiczne wersje i endpointy
| ID modelu | Wersja | Endpointy | Cena początkowa | Katalog |
|---|---|---|---|---|
text-embedding-3-large | Wektory tekstowe o dużej pojemności dla jakości retrievalu i rankingu | /v1/embeddings | $0.0000 | Szczegóły modelu |
text-embedding-3-small | Wydajne wektory tekstowe do produkcyjnego wyszukiwania semantycznego | /v1/embeddings | $0.0000 | Szczegóły modelu |
text-embedding-ada-002 | Szeroko wspierane embeddingi tekstowe dla istniejących pipeline'ów | /v1/embeddings | $0.0000 | Szczegóły modelu |
Konfiguracja
Endpoint przewodnika: <endpoint>
Wybierz <model-id>, aby wygenerować żądanie zgodne z publicznym kontraktem wejściowym endpointu.Weryfikacja
Wybierz <model-id>, aby wygenerować polecenia weryfikacyjne.Jak to działa
- 1. Wybierz ID modelu
Wybierz publiczny ID modelu z katalogu i sprawdź jego endpoint oraz bieżącą cenę początkową.
- 2. Skonfiguruj RunAPI
Ustaw RUNAPI_API_KEY przed wysłaniem żądania do endpointu.
- 3. Zweryfikuj wynik
Dla asynchronicznych endpointów odpytuj ten sam endpoint, aż Task osiągnie stan końcowy.
Częste pytania
Którego ID modelu użyć?
Wybierz publiczny ID modelu z tabeli wersji. Każdy ID udostępnia endpointy pokazane w jego wierszu.
Czy ten przewodnik konfiguruje model czatu?
Nie. Ta linia modeli korzysta z pokazanego procesu endpointu i nie jest przedstawiana jako model czatu agenta.