--- title: OpenAI Embeddings | RunAPI description: Enviar uma requisição pela operação Embeddings compatível com OpenAI do RunAPI. url: https://runapi.ai/pt-BR/docs/api/openai/embeddings.md canonical: https://runapi.ai/pt-BR/docs/api/openai/embeddings locale: pt-BR --- > Versão HTML: https://runapi.ai/pt-BR/docs/api/openai/embeddings > Índice do site para agentes: https://runapi.ai/llms.txt # OpenAI Embeddings ## Visão geral Use a operação Embeddings compatível com OpenAI do RunAPI com um modelo compatível e os formatos de requisição e resposta do protocolo. ### Início rápido 1. Crie uma Chave de API e defina-a como RUNAPI_API_KEY. 2. Escolha um modelo compatível, depois envie os parâmetros de caminho e o corpo JSON documentados. 3. Leia a resposta JSON ou os eventos enviados pelo servidor exibidos para esta operação e trate os erros de protocolo. ## Endpoint POST /v1/embeddings URL base: https://runapi.ai Versão do contrato: v1 Autenticação preferida: Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN ## Portadores de autenticação O RunAPI aceita cada carrier listado abaixo. Os exemplos gerados usam o cabeçalho preferido do protocolo. - `Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN` (Preferido) - `x-api-key: YOUR_API_TOKEN` - `x-goog-api-key: YOUR_API_TOKEN` - `?key=YOUR_API_TOKEN` ## Modelos compatíveis Abra uma página de modelo para ver preços atuais, limites de taxa e detalhes de uso comercial. - [text-embedding-3-large](https://runapi.ai/pt-BR/models/gpt) - [text-embedding-3-small](https://runapi.ai/pt-BR/models/gpt) - [text-embedding-ada-002](https://runapi.ai/pt-BR/models/gpt) ## Contrato de solicitação Apenas os campos com evidências de suporte tanto no protocolo público quanto no RunAPI são listados. Campos adicionais no corpo JSON são repassados diretamente. ### Corpo JSON Obrigatório: `model`, `input` ```json { "dimensions": { "description": "Dimensões de vetor de saída solicitadas para modelos que oferecem suporte a esse recurso.", "type": "integer" }, "encoding_format": { "description": "Formato usado para os vetores de embedding retornados.", "type": "string" }, "input": { "description": "Texto ou arrays de tokens para incorporar.", "type": [ "string", "array" ] }, "model": { "description": "Identificador de modelo de embedding do RunAPI.", "type": "string" } } ``` ### Exemplo de solicitação ```json { "input": "The quick brown fox.", "model": "text-embedding-3-small" } ``` ## Resposta síncrona HTTP 200 ### Esquema ```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" } ``` ### Exemplo ```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 } } ``` ## Erro de protocolo: invalid_request HTTP 400 ### Esquema ```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" } ``` ### Exemplo ```json { "error": { "code": null, "message": "input is required", "param": "input", "type": "invalid_request_error" } } ``` ## Uso ### Esquema ```json { "additionalProperties": true, "properties": { "prompt_tokens": { "type": "integer" }, "total_tokens": { "type": "integer" } }, "required": [ "prompt_tokens", "total_tokens" ], "type": "object" } ``` ### Exemplo ```json { "prompt_tokens": 5, "total_tokens": 5 } ``` ## Exemplos de Código Gerados Cada exemplo em cURL, JavaScript e Python envia a requisição validada deste contrato sem exigir um SDK específico do protocolo. ### 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 #### Instalar ```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()) ``` ## Guias Relacionados - [Autenticação](https://runapi.ai/pt-BR/docs/guides/authentication.md) - [Início rápido](https://runapi.ai/pt-BR/docs/guides/llm-api/quickstart.md) --- ## Mais de RunAPI - [Início](https://runapi.ai/pt-BR/.md) - [Catálogo de modelos](https://runapi.ai/pt-BR/models.md) - [Preços](https://runapi.ai/pt-BR/pricing.md) - [Provedores](https://runapi.ai/pt-BR/models) - [Documentação](https://runapi.ai/pt-BR/docs/guides) - [SDKs](https://runapi.ai/pt-BR/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/pt-BR/cli.md) - [Servidor MCP](https://runapi.ai/pt-BR/mcp.md) - [Claude Code vs Cursor](https://runapi.ai/pt-BR/claude-code-vs-cursor.md) - [Configuração da API do Cursor](https://runapi.ai/pt-BR/cursor-api-setup.md) - [RunAPI vs OpenRouter](https://runapi.ai/pt-BR/openrouter-alternative.md) - [Enterprise](https://runapi.ai/pt-BR/contact.md) - [Contato](https://runapi.ai/pt-BR/contact.md) - [Termos](https://runapi.ai/pt-BR/terms.md) - [Privacidade](https://runapi.ai/pt-BR/privacy.md) - [Índice do site para agentes](https://runapi.ai/llms.txt) Contato: contact@runapi.ai ## Dados estruturados ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "pt-BR", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/pt-BR", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/pt-BR/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "pt-BR", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/pt-BR", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/pt-BRicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "pt-BR", "@type": "TechArticle", "headline": "OpenAI Embeddings", "description": "Enviar uma requisição pela operação Embeddings compatível com OpenAI do RunAPI.", "url": "https://runapi.ai/pt-BR/docs/api/openai/embeddings", "mainEntityOfPage": "https://runapi.ai/pt-BR/docs/api/openai/embeddings" } ] ```