Embedding API
Embeddingi tekstowe OpenAI do wyszukiwania semantycznego, retrievalu, klastrowania i rankingowania.
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/embeddings
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "text-embedding-ada-002",
"input": [
"Osadź te artykuły pomocy i zapytanie klienta, żebym mógł uszeregować najbliższe dopasowania."
],
"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-ada-002",
messages=[{"role": "user", "content": "Osadź te artykuły pomocy i zapytanie klienta, żebym mógł uszeregować najbliższe dopasowania."}]
)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-ada-002",
messages: [{ role: "user", content: "Osadź te artykuły pomocy i zapytanie klienta, żebym mógł uszeregować najbliższe dopasowania." }]
});Modele OpenAI Embedding zamieniają tekst na gęste wektory do wyszukiwania semantycznego, retrieval-augmented generation, klastrowania, klasyfikacji i rankingowania. Rodzina text-embedding-3 wspiera wydajny produkcyjny retrieval z opcjonalną kontrolą wymiarowości wektorów.
- Wiele wariantów dla różnych poziomów szybkości i jakości
- Model skill zawiera dokumentację, schematy i notatki setupu
- Działa z workflow kodowania aplikacji
- Nie płacisz za nieudane generacje
Porównaj wszystkie warianty API
Endpointy API Embedding
Użyj SDK OpenAI lub Anthropic z kluczem RunAPI. Dodatkowy SDK nie jest wymagany.
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/embeddings | OpenAI Embeddings |
Od model skilla do pierwszego wyniku w czterech krokach
Wybierz model
Wybierz model i wariant pasujące do typu wyjścia, progu jakości i celu opóźnienia.
Konfiguracja
Ustaw klucz RunAPI i zainstaluj model skill w workspace kodu.
Implementacja
Użyj instrukcji skilla, aby dodać funkcję modelu w swojej aplikacji.
Odbiór
Odpytuj po task ID, streamuj gdy wspierane albo obsłuż callback webhook.
Czym jest API 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.
Dlaczego używać API Embedding przez RunAPI
Jedno uwierzytelnienie, wszyscy providerzy
Jeden klucz RunAPI odblokowuje cały katalog. Bez osobnych kont i rotacji kluczy dla każdej integracji.
Ujednolicony cennik i rozliczenia
Rozliczanie za wywołanie w USD, fakturowane co miesiąc. Nieudane generacje nie są naliczane.
Skill ze schematami
Typowane schematy i notatki setupu są spakowane w model skill, więc implementacja startuje od właściwego kontraktu.
Najczęstsze pytania
Którego modelu embeddingowego użyć?
Użyj text-embedding-3-small do wydajnego produkcyjnego retrievalu i text-embedding-3-large, gdy jakość recall jest ważniejsza niż rozmiar wektora.
Czy mogę skrócić wektor embeddingu?
Tak, przekaż parametr dimensions z text-embedding-3-large lub text-embedding-3-small, gdy potrzebujesz mniejszych wektorów.
Czy endpoint zwraca standardowy kształt odpowiedzi OpenAI?
Tak, /v1/embeddings zwraca listę zgodną z OpenAI, z danymi embeddingu, modelem i użyciem.
Czy modeli embeddingowych można używać z Chat Completions albo Responses?
Nie, modele embeddingowe są dostępne tylko na /v1/embeddings.
Jakie wejścia są obsługiwane?
Użyj stringa, tablicy stringów albo tablic tokenów zgodnie z formatem OpenAI Embeddings API.
Od jakiego wariantu powinienem zacząć?
Wybierz najtańszy wariant, który spełnia Twoje wymagania jakościowe. Większość zespołów zaczyna od szybkiego wariantu, a do produkcji przechodzi na pro.
Czy jest darmowy plan?
Nowe konta otrzymują darmowe pierwsze wywołania dla każdego modelu. Później płacisz za każde wywołanie.
Czy streamujecie wyniki?
Tam, gdzie streaming jest dostępny, RunAPI streamuje end-to-end.
Jak są rozliczane nieudane próby?
Nieudane generacje nie są obciążane opłatą.
Czy wyniki są buforowane?
Wygenerowane wyniki są zapisywane i można je pobrać po ID zadania. Dane wejściowe nie są buforowane.
Czy mogę używać komercyjnie?
Tak — użycie komercyjne jest dostępne dla każdego wariantu, chyba że licencja modelu wyraźnie to ogranicza; informacja taka jest podana na stronie wariantu.
A co z limitami zapytań?
Limity na klucz rosną wraz z poziomem wykorzystania. Aktualne limity znajdziesz na stronie cennika.
Gdzie mogę zgłosić problem?
Otwórz zgłoszenie w publicznym repozytorium GitHub albo napisz do supportu.