Source: https://ailoot.ai/docs/fr-be/api/embeddings/
Canonical: https://ailoot.ai/docs/fr-be/api/embeddings/
Language: fr-be

[API](https://ailoot.ai/docs/fr-be/) 

# Embeddings

[Markdown](https://ailoot.ai/docs/fr-be/api/embeddings/index.md)

Représentations vectorielles du texte pour la recherche, le RAG et le regroupement en clusters.

POST`https://api.ailoot.ai/v1/embeddings`

Embeddings

```bash
curl https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b", "input": ["Premier document", "Deuxième document"]}' 
```

```python
emb = client.embeddings.create(
    model="nvidia/nemotron-3-embed-1b",
    input=["Premier document", "Deuxième document"],
)
vectors = [d.embedding for d in emb.data]
```

200 OK

```json
{
  "object": "list",
  "data": [
    { "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0123, -0.0456, 0.0789, …] },
    { "object": "embedding", "index": 1, "embedding": [-0.0321, 0.0654, 0.0987, …] }
  ],
  "model": "nvidia/nemotron-3-embed-1b",
  "usage": { "prompt_tokens": 8, "total_tokens": 8 }
}
```

## Autorisation

| Paramètre | Type | Obligatoire | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `Authorization` | header | obligatoire | Clé au format `Bearer sk-…`. Les en-têtes suivants conviennent également : `x-api-key` ou `x-goog-api-key`. |

## Corps de la requête

| Paramètre | Type | Obligatoire | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `model` | string | obligatoire | Modèle d’embeddings : `nvidia/nemotron-3-embed-1b`, `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`. |
| `input` | string \| array | obligatoire | Chaîne ou tableau de chaînes. La longueur de chaque entrée est limitée par le contexte du modèle (4096 tokens pour les modèles NVIDIA). |
| `encoding_format` | string | facultatif | `float` (par défaut) ou `base64` — si le modèle le prend en charge. |

## Réponse

| Paramètre | Type | Obligatoire | Description |
| --- | --- | --- | --- |
| `data[].embedding` | array |  | Vecteur de nombres pour chaque entrée, dans le même ordre. |
| `usage` | object |  | Nombre de tokens d’entrée. Les sorties des modèles d’embeddings ne sont pas facturées. |

Des questions ? Envoyez-nous le Request ID et une description : nous vous aiderons à y voir plus clair.[Contacter l’assistance](mailto:support@ailoot.ai)

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