Source: https://ailoot.ai/models/es/baichuan-text-embedding/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es/baichuan-text-embedding/
Language: es

# Baichuan-Text-Embedding

[Markdown](https://ailoot.ai/models/es/baichuan-text-embedding/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/baichuan-text-embedding/facts.json)

## [Baichuan-Text-Embedding](https://ailoot.ai/models/es/baichuan-text-embedding/)

Baichuan-Text-Embedding devuelve vectores numéricos para el texto proporcionado mediante la API de embeddings de Ailoot. Envía un fragmento o una lista y conserva los índices de la respuesta al crear una colección que permita búsquedas.

- [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/es/baichuan-text-embedding/#method-0)

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Selecciona Baichuan-Text-Embedding en una solicitud a /v1/embeddings. El campo obligatorio input admite una cadena no vacía o un array no vacío de cadenas, de modo que un fragmento individual y una colección preparada pueden utilizar el mismo endpoint. El resultado JSON incluye data\[\].embedding y data\[\].index, además del modelo seleccionado y usage.

Para crear una colección de conocimiento, divide los documentos de origen en fragmentos que conserven las definiciones y el contexto que necesitará quien los lea después. Mantén los ID de documento en tu aplicación y vincula cada vector con su posición en el envío. Un flujo de búsqueda puede codificar la consulta del usuario con el mismo modelo y conservar el fragmento de origen junto a cada resultado recuperado.

Guarda la respuesta síncrona completa antes de incorporar los vectores al almacenamiento. Comprueba la correspondencia entre entradas e índices, conserva todos los vectores devueltos y guarda usage junto con la operación. Usar la identidad exacta del modelo para los embeddings almacenados permite identificar qué colección y representación de las consultas corresponden entre sí.

**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `Baichuan-Text-Embedding`

[`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/es/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

Otros /`Baichuan-Text-Embedding`

### Primeros pasos

Baichuan-Text-Embedding devuelve vectores numéricos para el texto proporcionado mediante la API de embeddings de Ailoot. Envía un fragmento o una lista y conserva los índices de la respuesta al crear una colección que permita búsquedas.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

embedding

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

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

Tipos de entrada

`text`

Tipos de salida

`embedding`

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Baichuan-Text-Embedding Condiciones: Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot. | Predeterminado— |
| Campo`input` | Tipo`string or array<string>` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: | Predeterminado— |

Parámetros del método y ciclo de vida

| Parámetro | Contrato |
| --- | --- |
| Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json |
| Parámetro`required` | Contratomodel, input |
| Parámetro`optional` | Contrato |
| Parámetro`material_types` | Contratotext |
| Parámetro`conditions` | ContratoUsa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot. |

Ciclo de vida: `synchronous_json`

### Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido

Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

#### Tarifas de Ailoot

#### Precios por configuración

| Configuración | Tabla de tarifas | Cargo |
| --- | --- | --- |
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.00016** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens |

Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/)

### Solicitudes de ejemplo

#### Ailoot Ultra · Embeddings

curl · crea una sola vez y conserva el resultado completo

```bash
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('{"model": "Baichuan-Text-Embedding", "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/embeddings \
  -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.
```

### Recibir y guardar resultados

### Alias

#### Alias del modelo

**Ailoot Ultra** [`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/es/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

#### Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

#### ID de modelo relacionados

[`Baichuan-Text-Embedding`](https://ailoot.ai/models/es/#m=Baichuan-Text-Embedding&route=Ultra&caller=Baichuan-Text-Embedding&fmt=embeddings)

FAQ · Baichuan-Text-Embedding

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/embeddings` · `Baichuan-Text-Embedding`: `text` → `embedding`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/embeddings` · `Baichuan-Text-Embedding`: `model`, `input`

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Documentos en la web

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[Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es)

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