Source: https://ailoot.ai/models/de/openai-text-embedding-ada-002/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de/openai-text-embedding-ada-002/
Language: de

# OpenAI: Text Embedding Ada 002

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## [OpenAI: Text Embedding Ada 002](https://ailoot.ai/models/de/openai-text-embedding-ada-002/)

Ein Text-Embedding-Modell von OpenAI, das einen numerischen Vektor mit 1.536 Dimensionen zurückgibt. Nutzen Sie diese Darstellungen für semantische Suche, Empfehlungen verwandter Inhalte, Clustering, Klassifikation oder das Erkennen ungewöhnlicher Textdatensätze.

- [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/openai-text-embedding-ada-002/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Einbettungen · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/openai-text-embedding-ada-002/#method-1)

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 ist OpenAIs Text-Embedding-Modell zur Repräsentation schriftlichen Materials als numerischer Vektor. Seine Ausgabe enthält 1.536 Komponenten. Der Hersteller kombiniert Textähnlichkeit, Dokument-/Anfragesuche und Codesuchrollen in einer Repräsentation. Das Ergebnis sind Daten für einen Vergleich oder einen anderen Algorithmus statt einer generierten Antwort auf den eingebetteten Text.

Bereiten Sie für semantische Suche sinnvolle Dokumentpassagen vor und bewahren Sie ihre Quellkennungen. Ein beispielhafter Workflow bettet jede Passage und die Nutzerfrage mit demselben Modell ein, vergleicht die Vektoren und gibt die relevanten Quellpassagen zurück. Die Anwendung bestimmt Suchregel, Filter und Darstellung. Ein nachfolgender Textgenerierungsschritt kann anhand des abgerufenen Materials eine Antwort entwickeln, während das Embedding-Modell die numerische Repräsentation liefert.

Weitere dokumentierte Anwendungen sind das Gruppieren ähnlicher Datensätze, Empfehlungen verwandter Inhalte, Textklassifikation und das Erkennen von Ausreißern. Vergleichen Sie für eine Empfehlung Beschreibungen der Objekte, deren Beziehung wichtig ist. Für Klassifikation beschreibt der Leitfaden den Vergleich mit Kategorierepräsentationen oder die Verwendung von Vektoren als Merkmale in einem Klassifikator. Für Anomalieerkennung ist das relevante Ergebnis ein Datensatz, der von der umgebenden Sammlung abweicht, interpretiert anhand der Produktaufgabe.

OpenAI nennt eine maximale Eingabe von 8.192 Tokens für dieses Modell. Die Embedding-API des Anbieters akzeptiert Textzeichenfolgen oder tokenisierte Eingaben, erlaubt mehrere Eingaben in einer Anfrage und weist leere Zeichenfolgen zurück. Ihre Gesamtgrenze beträgt 300.000 Tokens innerhalb einer einzelnen Anfrage, zusätzlich zur Grenze pro Eingabe. Teilen Sie längere Dokumente in nützliche Passagen auf und bewahren Sie Titel, Definitionen und den Verweis auf das Originalmaterial.

Die Ausgabe ist ein Vektor aus Gleitkommawerten; der Anbieter dokumentiert außerdem base64 als alternative Transportkodierung. OpenAIs Parameter zur Dimensionsverkürzung gilt für Embedding-Modelle der dritten Generation und spätere, daher bleibt Adas dokumentiertes 1.536-dimensionales Ergebnis von diesem Steuerelement getrennt. Speichern Sie Modellidentität und Vektor beim Quelldatensatz, damit spätere Vergleiche eine einheitliche Repräsentation verwenden.

Der Embedding-Leitfaden empfiehlt Kosinusähnlichkeit und erklärt, dass OpenAI-Embeddings auf Einheitslänge normalisiert sind. Bei diesen Vektoren kann ein Skalarprodukt die Kosinusähnlichkeit berechnen, und die euklidische Distanz liefert dieselbe Rangfolge. Ein Ähnlichkeitswert ist Bestandteil der Such- oder Klassifikationslogik der Anwendung, keine automatisch vom Modell gelieferte Kategorieentscheidung.

Definieren Sie, welche Quellfelder zum Eingabetext werden und wie Passagen aufgeteilt werden sollen. Ein beispielhaftes Ergebnis ist eine sortierte Menge von Dokumentpassagen oder verwandten Datensätzen, jeweils mit ihrer ursprünglichen Quelle und der verwendeten Auswahlregel verknüpft. Halten Sie die Vorbereitung einheitlich und bewerten Sie, ob das zurückgegebene Material die tatsächliche Frage behandelt. Dadurch wird die numerische Ausgabe für den nächsten Such-, Empfehlungs- oder Analyseschritt nützlich.

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-ada-002`

[`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

OpenAI /`openai/text-embedding-ada-002`

Modell-ID

- `openai/text-embedding-ada-002`
- `text-embedding-ada-002`

### Start

Ein Text-Embedding-Modell von OpenAI, das einen numerischen Vektor mit 1.536 Dimensionen zurückgibt. Nutzen Sie diese Darstellungen für semantische Suche, Empfehlungen verwandter Inhalte, Clustering, Klassifikation oder das Erkennen ungewöhnlicher Textdatensätze.

Zulässige Eingaben

Text · token\_ids

Ergebnisse

embedding

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings`

Eingabetypen

`text`, `token_ids`

Ausgabetypen

`embedding`

Kontext

8.192 tokens

Ausgabeformat

json

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits openai/text-embedding-ada-002 | Standard— |
| Feld`input` | Typ`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 Bedingungen: Nicht leerer, homogener Batch. Token-IDs sind nichtnegative Ganzzahlen. Eingabebudget: Maximum: 8.192 · Texteinheit: UTF8-Bytes · Tokeneinheit: Elemente des Token-Arrays | Standard— |
| Feld`encoding_format` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits float | Standardfloat |
| Feld`dimensions` | Typ`integer` | AnforderungNicht unterstützt | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard— |
| Feld`user` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
| Feld`session_id` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
| Feld`trace` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Der Quellcode erlaubt dieses JSON-Metadatenfeld; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter ist modellspezifisch. | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**text\_to\_embedding**

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, input |
| Parameter`input_shapes` | Vertragstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parameter`encoding_format` | Vertragfloat |
| Parameter`dimensions_override` | Vertragfalse |
| Parameter`max_input_budget_units` | Vertrag8192 |
| Parameter`multimodal_objects` | Vertragfalse |
| Parameter`material_types` | Vertragtext, token\_ids |

Lebenszyklus: `synchronous_json`

Jeden Vektorindex und jede Dimension beibehalten.

Ein multimodaler Modellname erlaubt auf genau diesem Pfad keine Bildobjekte.

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Embeddings

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/text-embedding-ada-002", "input": ["First document", "Second document"]}')

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/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-ada-002',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Embeddings

json

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Jeden Vektor mit seinem Index beibehalten. Die Anzahl der Vektoren muss der Anzahl der Eingaben entsprechen; die Dimensionen müssen konsistent sein.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Es wird kein Endpunkt für Embedding-Aufträge eingeführt.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`object` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`data[].index` | Typinteger |
| Feld`data[].embedding` | Typfinite float\[\] |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

**Ailoot Ultra · Einbettungen · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-ada-002`

[`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

OpenAI /`text-embedding-ada-002`

Modell-ID

- `openai/text-embedding-ada-002`
- `text-embedding-ada-002`

### Start

Ein Text-Embedding-Modell von OpenAI, das einen numerischen Vektor mit 1.536 Dimensionen zurückgibt. Nutzen Sie diese Darstellungen für semantische Suche, Empfehlungen verwandter Inhalte, Clustering, Klassifikation oder das Erkennen ungewöhnlicher Textdatensätze.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

embedding

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Einbettungen · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings`

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`embedding`

Kontext

8.192 tokens

Ausgabeformat

json

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits text-embedding-ada-002 | Standard— |
| Feld`input` | Typ`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 Bedingungen: Nicht leerer, homogener Batch. Token-IDs sind nichtnegative Ganzzahlen. Eingabebudget: Maximum: 8.192 · Texteinheit: UTF8-Bytes · Tokeneinheit: Elemente des Token-Arrays | Standard— |
| Feld`encoding_format` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits float | Standardfloat |
| Feld`dimensions` | Typ`integer` | AnforderungNicht unterstützt | Werte und Limits Minimum: 1 | Standard— |
| Feld`user` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Optionale JSON-Metadaten; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter hängt vom ausgewählten Modell ab. | Standard— |
| Feld`session_id` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Optionale JSON-Metadaten; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter hängt vom ausgewählten Modell ab. | Standard— |
| Feld`trace` | Typ`json_value` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: Optionale JSON-Metadaten; die genaue Semantik beim vorgelagerten Anbieter hängt vom ausgewählten Modell ab. | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**text\_to\_embedding**

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, input |
| Parameter`input_shapes` | Vertragstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] |
| Parameter`encoding_format` | Vertragfloat |
| Parameter`dimensions_override` | Vertragfalse |
| Parameter`max_input_budget_units` | Vertrag8192 |
| Parameter`multimodal_objects` | Vertragfalse |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |

Lebenszyklus: `synchronous_json`

Senden Sie die genaue Modell-ID und die erforderlichen Felder.

Bewahren Sie jedes zurückgegebene Element und seine ursprünglichen Kennungen auf.

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

| Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr |
| --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Einbettungen · text-embedding-ada-002

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "input": [
    "First document",
    "Second document"
  ],
  "encoding_format": "float"
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-ada-002', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Einbettungen · text-embedding-ada-002

json

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Bewahren Sie jeden endlichen Vektor mit seinem ursprünglichen Index auf. Erhalten Sie alle Dimensionen und das vollständige Verbrauchsobjekt.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Es wird kein Endpunkt für Embedding-Aufträge eingeführt.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`object` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`data[].index` | Typinteger |
| Feld`data[].embedding` | Typfinite float\[\] |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/de/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings)

FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `text`, `token_ids` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `text` → `embedding`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8-Bytes); `input.min_items`: `1` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8-Bytes); `input.min_items`: `1`

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