Seleziona Baichuan-Text-Embedding in una richiesta a /v1/embeddings. Il campo obbligatorio input accetta una stringa non vuota oppure un array non vuoto di stringhe: un singolo passaggio e una raccolta già preparata possono quindi usare lo stesso endpoint. Il risultato JSON include data[].embedding e data[].index, oltre al modello selezionato e a usage.
Per una raccolta di conoscenze, suddividi i documenti di origine in passaggi che conservino le definizioni e il contesto necessari a chi li leggerà in seguito. Mantieni gli ID dei documenti nell’applicazione e associa ogni vettore alla posizione con cui è stato inviato. Un flusso di ricerca può codificare la query dell’utente con lo stesso modello e conservare il passaggio di origine accanto a ogni risultato recuperato.
Salva la risposta sincrona completa prima di registrare i vettori nell’archivio. Verifica la corrispondenza tra input e indici, conserva tutti i vettori restituiti e mantieni usage insieme all’operazione. Usare l’esatta identità del modello per gli embedding salvati chiarisce quali rappresentazioni della raccolta e della query appartengono allo stesso insieme.
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Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Seleziona Baichuan-Text-Embedding in una richiesta a /v1/embeddings. Il campo obbligatorio input accetta una stringa non vuota oppure un array non vuoto di stringhe: un singolo passaggio e una raccolta già preparata possono quindi usare lo stesso endpoint. Il risultato JSON include data[].embedding e data[].index, oltre al modello selezionato e a usage.
Per una raccolta di conoscenze, suddividi i documenti di origine in passaggi che conservino le definizioni e il contesto necessari a chi li leggerà in seguito. Mantieni gli ID dei documenti nell’applicazione e associa ogni vettore alla posizione con cui è stato inviato. Un flusso di ricerca può codificare la query dell’utente con lo stesso modello e conservare il passaggio di origine accanto a ogni risultato recuperato.
Salva la risposta sincrona completa prima di registrare i vettori nell’archivio. Verifica la corrispondenza tra input e indici, conserva tutti i vettori restituiti e mantieni usage insieme all’operazione. Usare l’esatta identità del modello per gli embedding salvati chiarisce quali rappresentazioni della raccolta e della query appartengono allo stesso insieme.
POST /v1/embeddingstextembedding| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Baichuan-Text-Embedding Condizioni: Usa esattamente questo selettore di instradamento di Ailoot. | Predefinito— |
Campoinput | Tipostring or array<string> | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Condizioni: | Predefinito— |
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, input |
Parametrooptional | Contratto |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametroconditions | ContrattoUsa esattamente questo selettore di instradamento di Ailoot. |
Ciclo di vita: synchronous_json
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.00016 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "Baichuan-Text-Embedding", "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nAiloot Ultra Baichuan-Text-Embedding
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.