OpenAI: Text Embedding 3 Small
โมเดลเอ็มเบดดิงข้อความรุ่นสามขนาดเล็กของ OpenAI คืนเวกเตอร์ 1,536 มิติตามค่าเริ่มต้นและรองรับตัวแทนสั้นลง ใช้เอาต์พุตเชิงตัวเลขเพื่อค้นหาเชิงความหมาย ค้นคืนโค้ด จัดกลุ่ม แนะนำ และจำแนก
- Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง
POST /v1/embeddingsopenai/text-embedding-3-small - Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small
POST /v1/embeddingstext-embedding-3-small
เกี่ยวกับโมเดล
คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก
text-embedding-3-small เป็นโมเดลเอ็มเบดดิงข้อความรุ่นสามขนาดเล็กกว่าของ OpenAI แปลงข้อมูลเขียนเป็นเวกเตอร์เชิงตัวเลขที่มี 1,536 องค์ประกอบตามค่าเริ่มต้น เวกเตอร์วัดความสัมพันธ์ระหว่างข้อความเพื่อให้ขั้นตอนค้นหาหรือวิเคราะห์อื่นใช้ โมเดลไม่สร้างคำตอบสนทนาต่ออินพุต
เช่นเดียวกับโมเดลรุ่นสามขนาดใหญ่ รองรับการควบคุม dimensions ของผู้ผลิตเพื่อลดความยาวเอ็มเบดดิง การฝึกออกแบบให้รักษาข้อมูลแทนแนวคิดไว้ในเวกเตอร์สั้น โดยการเลือกขนาดมีผลต่อคุณภาพและความต้องการทรัพยากรของแอปพลิเคชัน รักษาโมเดลและมิติที่เลือกสม่ำเสมอระหว่างระเบียนและคำค้นที่เปรียบเทียบ
การใช้งานจริงอย่างหนึ่งคือค้นโค้ด คู่มือผู้ผลิตอธิบายการแทนฟังก์ชันซอร์สเป็นข้อความแล้วเอ็มเบด จากนั้นเอ็มเบดคำค้นภาษาธรรมชาติด้วยโมเดลเดียวกันและเปรียบเทียบเวกเตอร์ผลลัพธ์ ผลตัวอย่างคือชุดฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องจัดอันดับและเชื่อมกับตำแหน่งซอร์ส สำหรับค้นเอกสาร สิ่งส่งมอบเทียบกันคือชุดย่อหน้าที่ผู้อ่านหรือโมเดลถัดไปยังเข้าถึงข้อความและการอ้างอิงต้นฉบับได้
การใช้งานอื่นตามเอกสารรวมการจัดกลุ่ม แนะนำเนื้อหาเกี่ยวข้อง จำแนก ตรวจค่าผิดปกติ และวัดความหลากหลาย เวิร์กโฟลว์ข้อความที่เจาะจงจัดกลุ่มคำขอคล้ายกันหรือเปรียบเทียบกับคำอธิบายหมวดได้ แอปพลิเคชันนิยามว่าผลความคล้ายกลายเป็นหมวด คำแนะนำ หรือรายการตรวจอย่างไร ตัวเอ็มเบดดิงยังคงเป็นข้อมูลเชิงตัวเลข
OpenAI ระบุอินพุตสูงสุด 8,192 โทเคนต่อข้อความ API เอ็มเบดดิงรับสตริงหรืออินพุตที่แบ่งโทเคนแล้วและหลายอินพุตในคำขอเดียว ปฏิเสธสตริงว่าง และใช้ขีดจำกัดรวม 300,000 โทเคน เตรียมข้อมูลยาวเป็นย่อหน้าที่มีความหมายและเก็บชื่อหรือนิยามที่ต้องใช้ตีความ ใช้ชุดฟิลด์ต้นฉบับสม่ำเสมอ แทนการเอ็มเบดระเบียนคนละชนิดด้วยกฎเตรียมที่ไม่เกี่ยวข้องกัน
ผู้ผลิตคืนเวกเตอร์เลขทศนิยมลอยตัวตามค่าเริ่มต้นและระบุการเข้ารหัส base64 ด้วย คู่มือบอกว่าเอ็มเบดดิง OpenAI ผ่าน normalization ให้ความยาวหนึ่งหน่วยและแนะนำความคล้ายโคไซน์ ผลคูณจุดคำนวณค่านั้นได้และระยะห่างยูคลิดให้อันดับเดียวกัน หากลดเอ็มเบดดิงรุ่นสามเองหลังได้รับผล ให้ทำ normalization เวกเตอร์สั้นนั้นอีกครั้งตามคู่มือ การควบคุม dimensions ทำให้ไม่ต้องใช้การตัดด้วยมือเป็นขั้นเตรียมปกติ
บันทึกตัวตนโมเดล มิติ และลิงก์แหล่งที่มากับแต่ละเวกเตอร์ สิ่งส่งมอบขั้นต่อไปที่มีประโยชน์คือรายการจัดอันดับ คอลเล็กชันจัดกลุ่ม หรือชุดคุณลักษณะจำแนกที่เชื่อมกับข้อความที่สร้างมัน ตรวจว่าข้อมูลที่เลือกสนับสนุนงานจริงหรือไม่ และแยกข้อเท็จจริงที่ขาดออกจากความสัมพันธ์เชิงความหมาย ขั้นตอนถัดไปจึงใช้ตัวแทนสำหรับเวิร์กโฟลว์ค้นคืนหรือตัดสินใจเฉพาะได้
Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง POST /v1/embeddings openai/text-embedding-3-small
openai/text-embedding-3-smallopenai/text-embedding-3-smalltext-embedding-3-small
เริ่มต้น
โมเดลเอ็มเบดดิงข้อความรุ่นสามขนาดเล็กของ OpenAI คืนเวกเตอร์ 1,536 มิติตามค่าเริ่มต้นและรองรับตัวแทนสั้นลง ใช้เอาต์พุตเชิงตัวเลขเพื่อค้นหาเชิงความหมาย ค้นคืนโค้ด จัดกลุ่ม แนะนำ และจำแนก
- อินพุตที่รองรับ
- ข้อความ · token_ids
- ผลลัพธ์
- embedding
ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด
Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง POST /v1/embeddings
- ขาเข้า
text,token_ids- ขาออก
embedding- บริบท
- 8,192 tokens
- รูปแบบเอาต์พุต
- json
| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด openai/text-embedding-3-small | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์input | ประเภทstring|string[]|integer[]|integer[][] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 เงื่อนไข: ชุดข้อมูลต้องไม่ว่างและประกอบด้วยข้อมูลชนิดเดียวกัน ID โทเคนต้องเป็นจำนวนเต็มที่ไม่ติดลบ โควตาอินพุต: สูงสุด: 8,192 · หน่วยข้อความ: ไบต์ UTF8 · หน่วยโทเค็น: องค์ประกอบในอาร์เรย์โทเค็น | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์encoding_format | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด float | ค่าเริ่มต้นfloat |
ฟิลด์dimensions | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่รองรับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์user | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์session_id | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์trace | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: provider.options ถูกปฏิเสธ | ค่าเริ่มต้น— |
ชุดผสมของสื่ออินพุต
text_to_embedding
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, input |
พารามิเตอร์input_shapes | ข้อกำหนดstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
พารามิเตอร์encoding_format | ข้อกำหนดfloat |
พารามิเตอร์dimensions_override | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์max_input_budget_units | ข้อกำหนด8192 |
พารามิเตอร์multimodal_objects | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext, token_ids |
วงจรการทำงาน: synchronous_json
เก็บดัชนีและจำนวนมิติของเวกเตอร์ทุกรายการ
ชื่อโมเดลที่สื่อว่ารองรับข้อมูลหลายรูปแบบไม่ได้ทำให้สามารถส่งออบเจ็กต์รูปภาพผ่านเส้นทางเฉพาะนี้ได้
ราคา
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
- โหมดรวดเร็ว
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
- โหมดยืดหยุ่น
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
- ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตราค่าบริการ Ailoot
ราคาตามการตั้งค่า
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | ค่าบริการ |
|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00004 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตัวอย่างคำขอ
Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง
set -eu
: "${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-3-small", "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
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-3-small',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
รับและบันทึกผลลัพธ์
Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง
json
เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บเวกเตอร์ทุกรายการพร้อมดัชนีของแต่ละรายการ จำนวนเวกเตอร์ต้องเท่ากับจำนวนข้อมูลนำเข้า และจำนวนมิติต้องสอดคล้องกัน
เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ
ไม่มีการเพิ่มจุดเชื่อมต่อสำหรับงานสร้างเวกเตอร์ตัวแทนข้อมูล
ฟิลด์การตอบกลับ
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์object | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์data[].index | ประเภทinteger |
ฟิลด์data[].embedding | ประเภทfinite float[] |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
ชื่ออื่น
ชื่ออื่นของโมเดล
Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small
ชื่อพาธเมธอดอื่น
ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน
ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล
Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings text-embedding-3-small
text-embedding-3-smallopenai/text-embedding-3-smalltext-embedding-3-small
เริ่มต้น
โมเดลเอ็มเบดดิงข้อความรุ่นสามขนาดเล็กของ OpenAI คืนเวกเตอร์ 1,536 มิติตามค่าเริ่มต้นและรองรับตัวแทนสั้นลง ใช้เอาต์พุตเชิงตัวเลขเพื่อค้นหาเชิงความหมาย ค้นคืนโค้ด จัดกลุ่ม แนะนำ และจำแนก
- อินพุตที่รองรับ
- ข้อความ
- ผลลัพธ์
- embedding
ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด
Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings
- ขาเข้า
text- ขาออก
embedding- บริบท
- 8,192 tokens
- รูปแบบเอาต์พุต
- json
| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|---|
ฟิลด์model | ประเภทstring | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด text-embedding-3-small | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์input | ประเภทstring|string[]|integer[]|integer[][] | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 เงื่อนไข: ชุดข้อมูลต้องไม่ว่างและประกอบด้วยข้อมูลชนิดเดียวกัน ID โทเคนต้องเป็นจำนวนเต็มที่ไม่ติดลบ โควตาอินพุต: สูงสุด: 8,192 · หน่วยข้อความ: ไบต์ UTF8 · หน่วยโทเค็น: องค์ประกอบในอาร์เรย์โทเค็น | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์encoding_format | ประเภทstring | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด float | ค่าเริ่มต้นfloat |
ฟิลด์dimensions | ประเภทinteger | ข้อกำหนดไม่รองรับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์user | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เมทาดาทา JSON เป็นตัวเลือกที่ไม่บังคับ ความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นกับโมเดลที่เลือก | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์session_id | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เมทาดาทา JSON เป็นตัวเลือกที่ไม่บังคับ ความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นกับโมเดลที่เลือก | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์trace | ประเภทjson_value | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เมทาดาทา JSON เป็นตัวเลือกที่ไม่บังคับ ความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นกับโมเดลที่เลือก | ค่าเริ่มต้น— |
ฟิลด์provider | ประเภทobject | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: provider.options ถูกปฏิเสธ | ค่าเริ่มต้น— |
ชุดผสมของสื่ออินพุต
text_to_embedding
พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
|---|---|
พารามิเตอร์content_type | ข้อกำหนดapplication/json |
พารามิเตอร์required | ข้อกำหนดmodel, input |
พารามิเตอร์input_shapes | ข้อกำหนดstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
พารามิเตอร์encoding_format | ข้อกำหนดfloat |
พารามิเตอร์dimensions_override | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์max_input_budget_units | ข้อกำหนด8192 |
พารามิเตอร์multimodal_objects | ข้อกำหนดfalse |
พารามิเตอร์material_types | ข้อกำหนดtext |
พารามิเตอร์text_file_material | ข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ |
วงจรการทำงาน: synchronous_json
ส่ง ID โมเดลที่ตรงตามที่กำหนดและฟิลด์ที่จำเป็น
เก็บทุกรายการที่ส่งกลับพร้อมตัวระบุเดิม
ราคา
ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก
- โหมดรวดเร็ว
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
- โหมดยืดหยุ่น
- อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
- ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
- อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตราค่าบริการ Ailoot
ราคาตามการตั้งค่า
| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | ค่าบริการ |
|---|---|---|
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00004 / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0 / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น |
Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →
ตัวอย่างคำขอ
Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small
{
"model": "text-embedding-3-small",
"input": [
"First document",
"Second document"
],
"encoding_format": "float"
}set -eu
: "${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-3-small', '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
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-3-small', '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')))
รับและบันทึกผลลัพธ์
Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small
json
เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด
เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน
เก็บเวกเตอร์ที่มีค่าจำกัดทุกชุดพร้อมดัชนีเดิม คงทุกมิติและออบเจ็กต์การใช้งานทั้งหมดไว้
เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ
ไม่มีการเพิ่มจุดเชื่อมต่อสำหรับงานสร้างเวกเตอร์ตัวแทนข้อมูล
ฟิลด์การตอบกลับ
| ฟิลด์ | ประเภท |
|---|---|
ฟิลด์object | ประเภทstring |
ฟิลด์model | ประเภทstring |
ฟิลด์data[].index | ประเภทinteger |
ฟิลด์data[].embedding | ประเภทfinite float[] |
ฟิลด์usage | ประเภทobject |
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
|---|---|---|
การตอบกลับ400 · invalid_request_error | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |
ชื่ออื่น
ชื่ออื่นของโมเดล
Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small
ชื่อพาธเมธอดอื่น
ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน
ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล
FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Small
- มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-3-small:text,token_ids→embeddingPOST /v1/embeddings·text-embedding-3-small:text→embedding- คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-3-small:model,input,encoding_format,providerPOST /v1/embeddings·text-embedding-3-small:model,input,encoding_format,provider- มีข้อจำกัดใดบ้าง?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-3-small:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(ไบต์ UTF8);input.min_items:1POST /v1/embeddings·text-embedding-3-small:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(ไบต์ UTF8);input.min_items:1