Source: https://ailoot.ai/docs/ja/api/embeddings/
Canonical: https://ailoot.ai/docs/ja/api/embeddings/
Language: ja

[API](https://ailoot.ai/docs/ja/) 

# Embeddings

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

検索、RAG、クラスタリングに使うテキストのベクトル表現。

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": ["最初の文書", "二番目の文書"]}' 
```

```python
emb = client.embeddings.create(
    model="nvidia/nemotron-3-embed-1b",
    input=["最初の文書", "二番目の文書"],
)
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 }
}
```

## 認証

| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `Authorization` | header | 必須 | キーの形式：`Bearer sk-…`。次のヘッダーも使用できます：`x-api-key` または `x-goog-api-key`。 |

## リクエストボディ

| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `model` | string | 必須 | 埋め込みモデル：`nvidia/nemotron-3-embed-1b`, `nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2`。 |
| `input` | string \| array | 必須 | 文字列または文字列の配列。一つの入力の長さはモデルのコンテキスト長に制限されます（NVIDIAモデルでは4096トークン）。 |
| `encoding_format` | string | 任意 | `float` （デフォルト）または `base64` 。モデルが対応している場合に使用できます。 |

## レスポンス

| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `data[].embedding` | array |  | 各入力に対応する数値ベクトル。入力と同じ順序で返されます。 |
| `usage` | object |  | 入力トークン数。埋め込みの出力は課金されません。 |

ご不明な点はありますか？Request IDと状況の説明をお送りください。調査をお手伝いします。[サポートに問い合わせる](mailto:support@ailoot.ai)

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