OpenAI · Texto

OpenClaw x Embedding

Modelos Embedding da OpenAI expõem a API OpenAI Embeddings padrão pelo RunAPI, para que pipelines de busca vetorial e RAG possam usar a mesma key RunAPI do tráfego GPT chat e Responses.

3 variants a partir de $0.02 / 1M de tokens Uso comercial permitido
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Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Modelos de prompt

Use text-embedding-3-large quando ele corresponder à tarefa: Vetores de texto de alta capacidade para qualidade de recuperação e ranking.

You have access to RunAPI task tools for Embedding.

Available Embedding models:
- text-embedding-3-large: Vetores de texto de alta capacidade para qualidade de recuperação e ranking
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-3-small: Vetores de texto eficientes para busca semântica em produção
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-ada-002: Text embeddings amplamente suportados para pipelines existentes
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input

Use the model ID and endpoint that match the user's request.
Example prompt: Gere embeddings destes artigos de suporte e de uma consulta de cliente para que eu possa ranquear as correspondências mais próximas.
/v1/embeddings: Submit the request and verify the synchronous output. Envie POST para /v1/embeddings. Verifique se a resposta contém um vetor embedding numérico.

Versões e endpoints públicos

ID do modelo Endpoints Preço inicial Catálogo
text-embedding-3-large
/v1/embeddings
$0.13 / 1M de tokens Detalhes do modelo
text-embedding-3-small
/v1/embeddings
$0.02 / 1M de tokens Detalhes do modelo
text-embedding-ada-002
/v1/embeddings
$0.10 / 1M de tokens Detalhes do modelo

Verificar

Consulte até que a Task alcance um estado final

Selecione <model-id> para gerar os comandos de verificação.

Configuração

Endpoint do guia: <endpoint>

Selecione <model-id> para gerar uma solicitação com o contrato público de entrada do endpoint.
Como funciona

Comece em 3 passos

  1. Escolha um ID de modelo

    Selecione um ID público do catálogo e confira seu endpoint e preço inicial atual.

  2. Configure o RunAPI

    Defina RUNAPI_API_KEY antes de enviar a solicitação ao endpoint.

  3. Verifique o resultado

    Para endpoints assíncronos, consulte o mesmo endpoint até que a Task alcance um estado final.

O que criar com OpenClaw + Embedding

  • Resultados estruturados para o seu código

    Receba uma saída legível por máquina em vez de texto de chat, para que sua aplicação possa armazená-la, compará-la ou agir sobre ela diretamente.

  • Enriquecimento dos seus dados

    Passe documentos, imagens ou registros pelo modelo e guarde os resultados junto aos dados de origem para etapas posteriores.

  • Processamento em grande volume

    Envie grandes lotes de entradas com a mesma chave da RunAPI e colete os resultados de forma programática.

Por que usar Embedding pelo RunAPI + OpenClaw

  • 3 variantes, uma chave de API

    Use uma única conexão do RunAPI para escolher entre as variantes de modelo disponíveis sem mudar sua integração.

  • Preços de uso claros

    Consulte os preços atuais do catálogo antes de enviar uma solicitação, sem assinatura ou gasto mínimo.

  • Respostas diretas

    Chamadas síncronas retornam o resultado na mesma resposta, então seu agente pode usá-lo na hora, sem consultar o status de uma tarefa.

Perguntas sobre OpenClaw + Embedding

Qual modelo de embedding devo usar?

Use text-embedding-3-small para recuperação eficiente em produção e text-embedding-3-large quando a qualidade de recall importar mais que o tamanho do vetor.

Posso encurtar o vetor de embedding?

Sim — passe o parâmetro dimensions com text-embedding-3-large ou text-embedding-3-small quando precisar de vetores menores.

O endpoint retorna o formato de resposta padrão da OpenAI?

Sim — /v1/embeddings retorna uma resposta de lista compatível com OpenAI com dados de embedding, modelo e uso.

Modelos de embedding podem ser usados com Chat Completions ou Responses?

Não — modelos de embedding só estão disponíveis em /v1/embeddings.

Quais entradas são suportadas?

Use uma string, um array de strings ou arrays de tokens seguindo o formato da API OpenAI Embeddings.

Qual ID de modelo devo usar?

Escolha um ID público na tabela de versões. Cada ID expõe os endpoints mostrados em sua linha.

Este guia configura um modelo de chat?

Não. Esta linha de modelos usa o fluxo de endpoint mostrado aqui e não é apresentada como modelo de chat do agente.

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