Embedding API
OpenAI text embeddings for semantic search, retrieval, clustering, and ranking workflows.
# Install the model skill for app development workflows
npx skills add runapi-ai/embedding -gInstall the Embedding skill for this app: 1. Add runapi-ai/embedding with the skills installer. 2. Load SKILL.md in this workspace. 3. Use its docs, schemas, pricing notes, and setup steps when adding model features. 4. Confirm the install path when done.
OpenAI Embedding models convert text into dense vectors for semantic search, retrieval-augmented generation, clustering, classification, and ranking. The text-embedding-3 family supports efficient production retrieval with optional vector dimensionality control.
- Farklı hız / kalite seviyeleri için birden çok varyant
- Model skill dokümanları, şemaları ve kurulum notlarını içerir
- Uygulama odaklı kodlama workflow’larıyla çalışır
- Başarısız üretimler ücretlendirilmez
Tüm API varyantlarını karşılaştırın
Uygulama geliştirme için Embedding skill’ini kurun
Model dokümanlarını, şemaları, fiyat notlarını ve kurulum adımlarını kod workspace’inize yükleyin.
# Install the model skill for app development workflows
npx skills add runapi-ai/embedding -gInstall the Embedding skill for this app: 1. Add runapi-ai/embedding with the skills installer. 2. Load SKILL.md in this workspace. 3. Use its docs, schemas, pricing notes, and setup steps when adding model features. 4. Confirm the install path when done.
Model skill’den ilk sonuca dört adımda
Modeli seçin
Çıktı tipi, kalite eşiği ve gecikme hedefinize uygun model ve varyantı seçin.
Yapılandır
RunAPI anahtarınızı ayarlayın ve model skill’i kod workspace’inize kurun.
Geliştirin
Skill talimatlarını kullanarak model özelliğini uygulamanızın içine ekleyin.
Al
Task ID ile sorgulayın, destekleniyorsa stream edin veya webhook callback’i işleyin.
Embedding API nedir?
OpenAI Embedding models expose the standard OpenAI Embeddings API through RunAPI, so vector search and RAG pipelines can use the same RunAPI key as GPT chat and Responses traffic.
Embedding API neden RunAPI üzerinden kullanılmalı
Tek kimlik doğrulama, tüm sağlayıcılar
Tek bir RunAPI anahtarı tüm kataloğu açar. Ayrı hesap yok, her entegrasyon için anahtar döndürme yok.
Birleşik fiyatlandırma ve faturalandırma
USD bazında çağrı başı fiyatlandırma, aylık faturalandırılır. Başarısız üretimler ücretlendirilmez.
Şemalı skill
Tipli şemalar ve kurulum notları model skill içinde paketlenir; uygulama doğru kontrattan başlar.
Sık sorulan sorular
Hangi varyantla başlamalıyım?
Kalite beklentinizi karşılayan en uygun fiyatlı varyantı seçin. Çoğu ekip hızlı varyantla başlar ve üretimde pro sürüme geçer.
Ücretsiz bir katman var mı?
Yeni hesaplar her modelde ilk çağrıları ücretsiz alır. Sonrasında çağrı başına ödeme yaparsınız.
Sonuçları streaming olarak sunuyor musunuz?
Streaming desteklendiğinde RunAPI uçtan uca streaming sağlar.
Başarısız işlemler nasıl ücretlendirilir?
Başarısız üretimler ücretlendirilmez.
Çıktılar önbelleğe alınıyor mu?
Üretilen çıktılar saklanır ve görev ID’siyle geri alınabilir. Girdiler önbelleğe alınmaz.
Ticari kullanım yapabilir miyim?
Evet — bir model lisansı bunu açıkça kısıtlamadıkça ticari kullanım tüm varyantlarda dahildir; kısıtlamalar varyant sayfasında belirtilir.
Oran limitleri ne durumda?
Anahtar bazlı oran limitleri kullanım kademesine göre ölçeklenir. Güncel limitler için fiyatlandırma sayfasına bakın.
Sorunları nereye bildirebilirim?
Herkese açık GitHub reposunda bir issue açın veya destek ekibine e-posta gönderin.
