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Hermes Agent x Embedding

OpenAI Embedding 模型透過 RunAPI 提供標準 OpenAI Embeddings API，所以向量搜尋同 RAG pipeline 可以同 GPT chat、Responses 流量共用同一把 RunAPI 金鑰。

3 variants 由 $0.02 / 百萬 tokens 可商用
取得 API Key 查看 Hermes Agent 文件

Prerequisite: npx runapi mcp install

Prompt

Prompt 模型

任務合適時使用 text-embedding-3-large：高容量文字向量，提升檢索同排序質素。

You have access to RunAPI task tools for Embedding.

Available Embedding models:
- text-embedding-3-large: 高容量文字向量，提升檢索同排序質素
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-3-small: 高效率文字向量，適合生產語意搜尋
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input
- text-embedding-ada-002: 廣泛支援嘅文字 embeddings，適合現有 pipeline
  endpoints: /v1/embeddings
  request fields: model, input

Use the model ID and endpoint that match the user's request.
Example prompt: 將呢啲支援文章同客戶查詢轉成 embeddings，等我可以排序最接近嘅匹配結果。
/v1/embeddings: Submit the request and verify the synchronous output. POST /v1/embeddings。確認回應包含數值型 embedding 向量。

公開版本與端點

模型 ID 端點 起始價格 模型目錄
text-embedding-3-large
/v1/embeddings
$0.13 / 百萬 tokens 模型詳情
text-embedding-3-small
/v1/embeddings
$0.02 / 百萬 tokens 模型詳情
text-embedding-ada-002
/v1/embeddings
$0.10 / 百萬 tokens 模型詳情

驗證

輪詢，直到 Task 進入終態

選擇 <model-id> 後產生驗證命令。

設定

指南端點: <endpoint>

選擇 <model-id> 後，依端點的公開輸入契約產生請求。
使用流程

三步開始使用

  1. 選擇模型 ID

    選擇公開模型 ID，並查看其端點與目前起始價格。

  2. 設定 RunAPI

    呼叫端點前設定 RUNAPI_API_KEY。

  3. 驗證結果

    對非同步端點輪詢同一路徑，直到 Task 進入終態。

使用 Hermes Agent + Embedding 可以建立甚麼

  • 供程式使用的結構化結果

    取得機器可讀的輸出而非聊天文字，讓應用程式可以直接儲存、比較或據此執行操作。

  • 處理你自己的資料

    將文件、圖片或記錄交給模型處理，並把結果與來源資料一併保存，供後續步驟使用。

  • 大批量處理

    使用同一個 RunAPI 金鑰批量提交輸入，並透過程式收集結果。

為甚麼透過 RunAPI + Hermes Agent 使用 Embedding

  • 3 個變體，一個 API 金鑰

    透過一個 RunAPI 連線選擇可用的模型變體，無需更改現有整合。

  • 清晰的用量價格

    發送請求前查看目錄中的目前價格，無需訂閱或最低消費。

  • 直接返回結果

    同步調用會在同一個回應中返回結果，Agent 無需輪詢任務即可直接使用。

Hermes Agent + Embedding 常見問題

我應該用邊個 embedding 模型？

高效率生產檢索請用 text-embedding-3-small；如果 recall 質素比向量大小更重要，請用 text-embedding-3-large。

可以縮短 embedding 向量嗎？

可以，當你需要較細向量時，對 text-embedding-3-large 或 text-embedding-3-small 傳入 dimensions 參數。

endpoint 會回傳標準 OpenAI response shape 嗎？

會，/v1/embeddings 會回傳與 OpenAI 相容嘅 list response，包含 embedding data、model 同 usage。

embedding 模型可以配合 Chat Completions 或 Responses 使用嗎？

唔可以，embedding 模型只可用喺 /v1/embeddings。

支援邊啲輸入？

按 OpenAI Embeddings API 格式，可以使用字串、字串陣列或者 token 陣列。

應該使用哪個模型 ID？

從版本表選擇公開模型 ID。每個 ID 可用的端點均列於相應資料列。

本指南會設定聊天模型嗎？

不會。此 Model Line 使用頁面所示的端點流程，不會被描述為 Agent 聊天模型。

透過 Hermes Agent 開始使用 Embedding

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