OpenAI · 文本

Hermes Agent x Embedding

OpenAI Embedding 模型通过 RunAPI 提供标准 OpenAI Embeddings API，让向量搜索和 RAG 流水线可以与 GPT 对话和 Responses 共用同一个 RunAPI API Key。

3 variants 起价 $0.02 / 百万 tokens 可商用
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Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt 模型

任务匹配时使用 text-embedding-3-large：高容量文本向量，提升检索和排序质量。

You have access to RunAPI task tools for Embedding.

Available Embedding models:
- text-embedding-3-large: 高容量文本向量，提升检索和排序质量
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-3-small: 高效文本向量，适合生产语义搜索
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-ada-002: 兼容旧流水线的文本向量模型
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input

Use the model ID and endpoint that match the user's request.
Example prompt: 为这些支持文档和一个客户问题生成向量，方便按相似度排序。
/v1/embeddings: Submit the request and verify the synchronous output. POST /v1/embeddings。确认响应包含数值型 embedding 向量。

公开版本与端点

模型 ID 端点 起步价格 模型目录
text-embedding-3-large
/v1/embeddings
$0.13 / 百万 tokens 模型详情
text-embedding-3-small
/v1/embeddings
$0.02 / 百万 tokens 模型详情
text-embedding-ada-002
/v1/embeddings
$0.10 / 百万 tokens 模型详情

验证

轮询，直到 Task 进入终态

选择 <model-id> 后生成验证命令。

配置

指南端点: <endpoint>

选择 <model-id> 后，按端点的公开输入契约生成请求。
使用流程

三步开始使用

  1. 选择模型 ID

    选择公开模型 ID，并查看其端点与当前起步价格。

  2. 配置 RunAPI

    调用端点前设置 RUNAPI_API_KEY。

  3. 验证结果

    对于异步端点，轮询同一端点，直到 Task 进入终态。

使用 Hermes Agent + Embedding 可以构建什么

  • 供代码使用的结构化结果

    获得机器可读的输出而非聊天文本，让应用可以直接存储、比较或据此执行操作。

  • 加工你自己的数据

    将文档、图片或记录交给模型处理，并把结果与源数据保存在一起，供后续步骤使用。

  • 大批量处理

    使用同一个 RunAPI 密钥批量提交输入，并通过程序收集结果。

为什么通过 RunAPI + Hermes Agent 使用 Embedding

  • 3 个变体，一个 API 密钥

    通过一个 RunAPI 连接选择可用的模型变体，无需更改现有集成。

  • 清晰的用量价格

    发送请求前查看目录中的当前价格，无需订阅或最低消费。

  • 直接返回结果

    同步调用在同一个响应中返回结果，Agent 无需轮询任务即可直接使用。

Hermes Agent + Embedding 常见问题

应该选择哪个 embedding 模型？

生产级检索优先选择 text-embedding-3-small；如果召回质量比向量大小更重要，选择 text-embedding-3-large。

可以缩短 embedding 向量吗？

可以。使用 text-embedding-3-large 或 text-embedding-3-small 时传入 dimensions 参数，即可生成更短的向量。

端点会返回标准 OpenAI 响应格式吗？

会。/v1/embeddings 返回 OpenAI 兼容的 list 响应，包含 embedding 数据、model 和 usage。

embedding 模型可以用于 Chat Completions 或 Responses 吗？

不可以。embedding 模型只在 /v1/embeddings 上可用。

支持哪些输入？

可以传入字符串、字符串数组，或遵循 OpenAI Embeddings API 格式的 token 数组。

应该使用哪个模型 ID？

从版本表选择公开模型 ID。每个 ID 可使用的端点均显示在对应行。

本指南会配置聊天模型吗？

不会。该 Model Line 使用页面所示的端点流程，不会被描述为 Agent 聊天模型。

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