OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)
Text Embedding Ada 002 Batch übermittelt Gruppen von Text-Embedding-Anfragen als einen Ailoot-Batch. Verfolgen Sie jedes Element über custom_id und rufen Sie die vollständigen Ergebnisse des ursprünglichen Vorgangs ab.
Über das Modell
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Text Embedding Ada 002 Batch verwendet /v1/batches mit der exakten Modell-ID openai/text-embedding-ada-002:batch. Setzen Sie endpoint auf /v1/embeddings und übergeben Sie requests; jedes Element enthält custom_id und einen body mit input als Textstring oder Array von Strings. Halten Sie die Kennungen stabil, damit Ihre Anwendung die Ergebnisse einer Sammlung neuer oder überarbeiteter Passagen zuordnen kann.
Der Batch wird asynchron verarbeitet. Bewahren Sie die ursprüngliche zurückgegebene Vorgangs-ID auf und verfolgen Sie denselben Vorgang mit demselben Aufrufer über GET /v1/batches/{operation_id}. Ein fertiger Ergebnissatz kann für jede custom_id eine Antwort oder einen Fehler enthalten. Prüfen Sie deshalb neben dem Gesamtstatus auch die Ergebnisse der einzelnen Elemente.
Speichern Sie alle fertigen Ergebnisse als JSONL und bewahren Sie jede custom_id samt vollständiger Antwort oder Fehlermeldung. Ordnen Sie erfolgreiche Vektoren vor dem Aktualisieren des Index den übermittelten Dokument-IDs zu. Halten Sie den ursprünglichen Vorgang und die Datensätze der einzelnen Elemente zusammen, damit sich ein unvollständiges oder fehlgeschlagenes Element untersuchen lässt, ohne bereits zurückgegebene Ergebnisse zu verlieren.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/text-embedding-ada-002:batch
openai/text-embedding-ada-002:batch
openai/text-embedding-ada-002:batchStart
Text Embedding Ada 002 Batch übermittelt Gruppen von Text-Embedding-Anfragen als einen Ailoot-Batch. Verfolgen Sie jedes Element über custom_id und rufen Sie die vollständigen Ergebnisse des ursprünglichen Vorgangs ab.
- Zulässige Eingaben
- Text
- Ergebnisse
- embedding
In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
- Eingabetypen
text- Ausgabetypen
embedding
| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/text-embedding-ada-002:batch Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor. | Standard— |
Feldendpoint | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/embeddings Bedingungen: | Standard— |
Feldrequests | Typarray | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Bedingungen: | Standard— |
Methodenparameter und Lebenszyklus
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, endpoint, requests |
Parameteroptional | Vertrag |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parameterconditions | VertragVerwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor. |
Lebenszyklus: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Die tatsächliche ursprüngliche response.id; derselbe Aufrufer, derselbe Schlüssel und dieselbe Gruppe.
Tarife
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
- Schnellmodus
- Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
- Flex-Modus
- Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
- Maximaler Denkaufwand
- Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird
- Preise für explizites Caching
- Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird
Ailoot-Tarife
Preise nach Konfiguration
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0001 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
Beispielanfragen
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"endpoint": "/v1/embeddings", "model": "openai/text-embedding-ada-002:batch", "requests": [{"custom_id": "embedding-1", "body": {"input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"}}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_BATCH'
import json,os,subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
r=json.loads(Path("result.json").read_text()); operation=r["id"]
subprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error","https://api.ailoot.ai/v1/batches/"+quote(operation,safe=""),"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-D","status-headers.txt","-o","status.json"],check=True)
s=json.loads(Path("status.json").read_text())
if s.get("status")=="completed": Path("results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(x,ensure_ascii=False)+"\n" for x in s.get("results",[])))
# Repeat only this same original GET while pending; never repeat creation.
PY_BATCH
Ergebnisse abrufen und speichern
Ailoot Ultra · Batch
GET /v1/batches/{operation_id}
Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Bewahren Sie den ursprünglichen Status, jede custom_id sowie die vollständige Antwort oder Fehlermeldung auf. Speichern Sie alle abgeschlossenen results[] als JSONL; daraus wird kein Pfad zum Hoch- oder Herunterladen über Files abgeleitet.
Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss
Bewahren Sie die ursprüngliche Vorgangs-ID auf und lesen Sie nur diesen ursprünglichen Stapelauftrag. Eine Zeitüberschreitung, ein Fehler oder ein unbekannter Zustand berechtigt nicht zu einem weiteren Erstellungsauftrag.
Antwortfelder
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldresults[] | Typarray |
Feldresults[].custom_id | Typstring |
Feldresults[].response | Typobject |
Feldresults[].error | Typobject |
Fehler und nächste Schritte
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungEin Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig. | Nächster SchrittPrüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten. |
Antwort | BedingungDie ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden. | Nächster SchrittBewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut. |
Aliasnamen
Modellaliasnamen
Ailoot Ultra openai/text-embedding-ada-002:batch
Aliasnamen für Methodenpfade
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Zugehörige Aufrufer-IDs
FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)
- Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?
POST /v1/batches·openai/text-embedding-ada-002:batch:text→embedding- Welche Felder verwendet die Anfrage?
POST /v1/batches·openai/text-embedding-ada-002:batch:model,endpoint,requests