统一认证，接入所有提供方
一把 RunAPI key 解锁整个模型目录。无需为每家提供方单独建账户。
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/embeddings
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "text-embedding-ada-002",
"input": [
"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。"
],
"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": "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。"}]
)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: "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。" }]
});概览
关于 Embedding
OpenAI Embedding 模型将文本转换为稠密向量，可用于语义搜索、RAG 检索、聚类、分类和排序。text-embedding-3 系列适合生产级检索，并支持按需缩短向量维度。
提供方
OpenAI
模态
文本
Embedding API 端点
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
POST /v1/embeddings | OpenAI Embeddings |
对比全部 API 变体
定价
Embedding 定价
| Endpoint | 分辨率 | 时长 | 价格 | |
|---|---|---|---|---|
| embedding | — | — | 输入 $0.10 / 百万 tokens | 输出 免费 / 百万 tokens |
当前价格适用于 text-embedding-3-large。其他变体保留各自的 endpoint 定价。
Agent 集成
通过 Agent 运行 Embedding
工作流程
开始使用 Embedding
-
选择模型
根据输出类型、质量要求和延迟目标选择模型与变体。
-
配置
设置 RunAPI key，并在代码工作区安装对应 model skill。
-
调用
按 skill 里的说明，把模型能力接入到你的应用里。
-
接收
按 task ID 轮询、在支持时使用流式，或处理 webhook 回调。
为什么用 RunAPI 调用 Embedding API
统一的定价与账单
USD 按次定价，按月结算。失败的生成不计费。
Schema 优先的 SDK
Typed schema 和接入说明已打包进 model skill，让实现从正确契约开始。
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。
应该从哪个变体开始？
选满足质量要求的最便宜变体。多数团队从 fast 起步，生产时升级到 pro。
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