OpenAI 嵌入格式（Embeddings）

POST

/v1/embeddings

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。

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

请求参数

Header 参数

Body 参数application/json

示例

创建文本嵌入批量创建嵌入

{
    "input": "The food was delicious and the waiter...",
    "model": "text-embedding-ada-002",
    "encoding_format": "float"
}

请求示例代码

Shell

JavaScript

Java

Swift

PHP

Python

HTTP

Objective-C

Ruby

OCaml

Dart

cURL

创建文本嵌入批量创建嵌入

curl --location -g --request POST '/v1/embeddings' \
--header 'Authorization: Bearer ' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "input": "The food was delicious and the waiter...",
    "model": "text-embedding-ada-002",
    "encoding_format": "float"
}'

返回响应

🟢200成功

application/json

Body

示例

创建文本嵌入批量创建嵌入

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0.0023064255,
        -0.009327292,
        // ... (1536 个浮点数,用于 ada-002)
        -0.0028842222
      ],
      "index": 0
    }
  ],
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "total_tokens": 8
  }
}

修改于 2025-07-28 09:21:33

OpenAI 响应格式（Responses）

OpenAI 图像格式（Image）