リクエストボディ
使用する embedding モデルの ID（例: text-embedding-3-small）。
embedding 化する入力テキスト。文字列または文字列の配列を指定できます。
embeddings の形式: float または base64。
不正使用の監視のためにエンドユーザーを表す一意の識別子。
利用可能なモデル
| Model | Dimensions | Description |
|---|
text-embedding-3-large | 3072 | 最高品質 |
text-embedding-3-small | 1536 | バランス型 |
text-embedding-ada-002 | 1536 | レガシー |
レスポンス
embedding オブジェクトの配列。各オブジェクトには以下が含まれます:
object (string): embeddingindex (integer): 入力配列内のインデックスembedding (array): embedding ベクトル
prompt_tokens および total_tokens を含む token 使用量。
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/embeddings" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "text-embedding-3-small",
"input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
}'
{
"object": "list",
"data": [
{
"object": "embedding",
"index": 0,
"embedding": [0.0023, -0.0194, 0.0081, ...]
}
],
"model": "text-embedding-3-small",
"usage": {
"prompt_tokens": 9,
"total_tokens": 9
}
}
バッチ Embeddings
# Embed multiple texts at once
response = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input=[
"First document text",
"Second document text",
"Third document text"
]
)
for i, data in enumerate(response.data):
print(f"Document {i}: {len(data.embedding)} dimensions")
