OpenAI · 文本

OpenClaw 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
获取 API Key 查看 OpenClaw 文档

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 OpenClaw + 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 + OpenClaw 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。

OpenClaw + 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。

开始在 OpenClaw 中使用 Embedding

获取 API Key 阅读快速开始

需要团队接入支持？

我们可以协助团队接入、完成系统集成并解答技术问题。

联系我们