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

# Baichuan-Text-Embedding

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

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

Baichuan-Text-Embedding은 Ailoot의 임베딩 API를 통해 제공된 텍스트의 수치 벡터를 반환합니다. 구절 하나 또는 목록을 보내고, 검색 가능한 자료 모음을 구축할 때 응답 인덱스를 보관하세요.

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

모델 소개

이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.

/v1/embeddings 요청에서 Baichuan-Text-Embedding을 선택하세요. 필수 input은 비어 있지 않은 문자열 또는 비어 있지 않은 문자열 배열을 받으므로 단일 구절과 준비된 자료 모음에 동일한 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. JSON 결과에는 data\[\].embedding, data\[\].index, 선택한 model, usage가 포함됩니다.

지식 자료 모음에서는 이후 독자가 필요로 하는 정의와 맥락을 유지하는 구절로 원본 문서를 나누세요. 애플리케이션에서 문서 ID를 관리하고 각 벡터를 제출한 위치에 연결하세요. 검색 워크플로에서는 사용자 질의를 같은 모델로 인코딩하고 검색된 결과 옆에 원문 구절을 유지할 수 있습니다.

벡터를 저장소에 확정 반영하기 전에 전체 동기 응답을 저장하세요. 입력과 인덱스의 대응 관계를 확인하고, 반환된 모든 벡터를 보존하며, 작업과 함께 usage를 보관하세요. 저장된 임베딩에 정확한 모델 식별 정보를 사용하면 어떤 자료 모음과 질의 표현이 서로 짝을 이루는지 명확해집니다.

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

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

기타 /`Baichuan-Text-Embedding`

### 시작하기

Baichuan-Text-Embedding은 Ailoot의 임베딩 API를 통해 제공된 텍스트의 수치 벡터를 반환합니다. 구절 하나 또는 목록을 보내고, 검색 가능한 자료 모음을 구축할 때 응답 인덱스를 보관하세요.

허용 입력

텍스트

결과

embedding

### Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드

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

입력

`text`

출력

`embedding`

| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 필드`model` | 유형`string` | 요건필수 | 값과 한도 Baichuan-Text-Embedding 조건: 이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요. | 기본값— |
| 필드`input` | 유형`string or array<string>` | 요건필수 | 값과 한도 조건: | 기본값— |

메서드 매개변수와 수명 주기

| 매개변수 | 명세 |
| --- | --- |
| 매개변수`content_type` | 명세application/json |
| 매개변수`required` | 명세model, input |
| 매개변수`optional` | 명세 |
| 매개변수`material_types` | 명세text |
| 매개변수`conditions` | 명세이 Ailoot 라우팅 선택자를 그대로 사용하세요. |

수명 주기: `synchronous_json`

### 요금

요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.

빠른 모드

미지정 빠른 모드를 선택한 경우

Flex 모드

미지정 flex 모드를 선택한 경우

최대 추론 수준

미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우

#### Ailoot 요금

#### 설정별 가격

| 설정 | 요금표 | 요금 |
| --- | --- | --- |
| 설정기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 요금 입력 · 입력 토큰 **$0.00016** / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 **$0** / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 **—** / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 **—** / 1K 토큰 |

Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. [금액 확보와 정산 방식 →](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/reserve/)

### 요청 예제

#### Ailoot Ultra · Embeddings

curl · 한 번만 생성하고 결과 전체 보관

```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.
```

### 결과 수신 및 저장

### 별칭

#### 모델 별칭

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

#### 메서드 경로 별칭

위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.

#### 관련 호출용 ID

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

FAQ · Baichuan-Text-Embedding

어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?

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

요청은 어떤 필드를 사용하나요?

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

Claude Code, OpenCode, Hermes, 자체 앱에 Ailoot를 연결하세요.

## 회사와 그 프로젝트 포트폴리오

회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.

## 할인받아 토큰을 구매하세요.

정기 작업에는 구독 할인, 토큰 구매에는 최대 50% 프로모션 코드.

구독

정기 요청에 맞는 할인 요금제를 선택하세요.

최대 50% 프로모션 코드

구매할 때 코드를 넣으면 진행 중 행사에 따라 가격을 다시 계산합니다.

이력의 지출

요청마다 모델, 토큰, 금액을 저장합니다.

[구독 선택](https://ailoot.ai/docs/ko/billing/subscriptions/) · [모델 가격 보기](https://ailoot.ai/models/ko/)

## 판매하는 제품에 API를 연결하세요.

Ailoot 공식 이용 조건과 라이선스 계약으로 SaaS, 앱, 봇에 사용하세요. 재판매에는 리셀러 라이선스를 요청하세요.

상업용 앱

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리셀러 라이선스

프로젝트 설명과 접근 구조를 보내 사용·재판매의 서면 조건을 요청하세요.

사이트의 문서

연결 전에 공식 이용 조건, 라이선스 계약, 데이터 처리 정책을 읽을 수 있습니다.

[리셀러 라이선스 요청](mailto:support@ailoot.ai) · [공식 이용 조건과 라이선스 계약](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ko)

## Ailoot · 회사와 그 프로젝트 포트폴리오





Ailoot는 축적된 운영 경험, 폭넓은 고객 기반, 안정적인 서비스, 지속적인 KPI 관리를 바탕으로 합니다.





회사와 그 프로젝트 포트폴리오: 수백만 고객, 매월 수십억 규모의 매출.





Ailoot는 이러한 운영 경험을 고객의 제품, 에이전트, 애플리케이션, 자동화에서 AI 기능을 이용할 수 있는 API 접근에 활용합니다.