OpenAI 嵌入格式（Embeddings）

官方文档
OpenAI Embeddings

📝 简介

获取给定输入文本的向量表示，这些向量可以被机器学习模型和算法轻松使用。相关指南请参阅 Embeddings Guide。

需要注意的是:

某些模型可能对输入的总 token 数有限制

您可以使用示例 Python 代码来计算 token 数量

例如：text-embedding-ada-002 模型的输出向量维度为 1536

💡 请求示例

创建文本嵌入 ✅

响应示例:

批量创建嵌入 ✅

响应示例:

📮 请求

端点

创建表示输入文本的嵌入向量。

鉴权方法

在请求头中包含以下内容进行 API 密钥认证：

其中 $OPENAI_API_KEY 是您的 API 密钥。

请求体参数

`input`

类型：字符串或数组

必需：是

要嵌入的输入文本,编码为字符串或 token 数组。要在单个请求中嵌入多个输入,请传递字符串数组或 token 数组的数组。输入不得超过模型的最大输入 token 数(text-embedding-ada-002 为 8192 个 token),不能为空字符串,任何数组的维度必须小于等于 2048。

`model`

类型：字符串

必需：是

要使用的模型 ID。您可以使用 List models API 查看所有可用模型,或查看模型概述了解它们的描述。

`encoding_format`

类型：字符串

必需：否

默认值：float

返回嵌入的格式。可以是 float 或 base64。

`dimensions`

类型：整数

必需：否

生成的输出嵌入应具有的维度数。仅在 text-embedding-3 及更高版本的模型中支持。

`user`

类型：字符串

必需：否

代表您的最终用户的唯一标识符,可以帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。了解更多。

📥 响应

成功响应

返回嵌入对象列表。

`object`

类型：字符串

说明：对象类型,值为 "list"

`data`

类型：数组

说明：包含嵌入对象的数组

属性:

object: 对象类型,值为 "embedding"

embedding: 嵌入向量,浮点数列表。向量长度取决于模型

index: 嵌入在列表中的索引

`model`

类型：字符串

说明：使用的模型名称

`usage`

类型：对象

说明：token 使用统计

属性:

prompt_tokens: 提示使用的 token 数

total_tokens: 总 token 数

嵌入对象

表示由嵌入端点返回的嵌入向量。

`index`

类型：整数

说明：嵌入在列表中的索引

`embedding`

类型：数组

说明：嵌入向量,浮点数列表。向量长度取决于模型,具体请参阅嵌入指南

`object`

类型：字符串

说明：对象类型,始终为 "embedding"

错误响应

当请求出现问题时，API 将返回一个错误响应对象，HTTP 状态码在 4XX-5XX 范围内。

常见错误状态码

401 Unauthorized: API 密钥无效或未提供

400 Bad Request: 请求参数无效，例如输入为空或超出 token 限制

429 Too Many Requests: 超出 API 调用限制

500 Internal Server Error: 服务器内部错误

错误响应示例:

📝 简介#

💡 请求示例#

创建文本嵌入 ✅#

批量创建嵌入 ✅#

📮 请求#

端点#

鉴权方法#

请求体参数#

input#

model#

encoding_format#

dimensions#

user#

📥 响应#

成功响应#

object#

data#

model#

usage#

嵌入对象#

index#

embedding#

object#

错误响应#

常见错误状态码#

📝 简介

💡 请求示例

创建文本嵌入 ✅

批量创建嵌入 ✅

📮 请求

端点

鉴权方法

请求体参数

`input`

`model`

`encoding_format`

`dimensions`

`user`

📥 响应

成功响应

`object`

`data`

`model`

`usage`

嵌入对象

`index`

`embedding`

`object`

错误响应

常见错误状态码