Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-text-embedding-ada-002-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-text-embedding-ada-002-u003a-batch/
Language: zh-hant-tw

# OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

[Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-text-embedding-ada-002-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-text-embedding-ada-002-u003a-batch/facts.json)

## [OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-text-embedding-ada-002-u003a-batch/)

Text Embedding Ada 002 Batch 會將多組文字嵌入請求提交為一個 Ailoot 批次。以 custom\_id 追蹤每個項目，並取得原始操作的完整結果。

- [**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/text-embedding-ada-002:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/openai-text-embedding-ada-002-u003a-batch/#method-0)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

Text Embedding Ada 002 Batch 使用 /v1/batches 與確切的 openai/text-embedding-ada-002:batch 模型 ID。將 endpoint 設為 /v1/embeddings，並提供 requests；每個項目包含 custom\_id，以及具有 input 的 body，input 可為文字字串或字串陣列。請保持識別碼穩定，讓應用程式能將結果對應至新增或修訂段落的集合。

批次採非同步執行。保留最初回傳的 operation ID，並由同一呼叫者使用 GET /v1/batches/{operation\_id} 追蹤同一操作。完成的結果集可能為每個 custom\_id 提供 response 或 error，因此除了整體狀態，也要檢查個別項目的結果。

以 JSONL 儲存所有已完成結果，同時保留每個 custom\_id 及其完整 response 或 error。更新索引前，將成功回傳的向量對應至提交的文件 ID。將原始操作與項目紀錄放在一起，便能調查未完成或失敗項目，同時保有已回傳的結果。

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches` `openai/text-embedding-ada-002:batch`

[`openai/text-embedding-ada-002:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002%3Abatch&fmt=batches)

其他 /`openai/text-embedding-ada-002:batch`

### 入門

Text Embedding Ada 002 Batch 會將多組文字嵌入請求提交為一個 Ailoot 批次。以 custom\_id 追蹤每個項目，並取得原始操作的完整結果。

接受的輸入

文字

結果

embedding

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · Batch** `POST /v1/batches`

輸入

`text`

輸出

`embedding`

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 openai/text-embedding-ada-002:batch 條件: 請原樣使用這個 Ailoot 路由選擇值。 | 預設值— |
| 欄位`endpoint` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 /v1/embeddings 條件: | 預設值— |
| 欄位`requests` | 類型`array` | 要求必填 | 值與限制 條件: | 預設值— |

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, endpoint, requests |
| 參數`optional` | 規格 |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`conditions` | 規格請原樣使用這個 Ailoot 路由選擇值。 |

生命週期： `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · 實際的原始 response.id，並使用相同的呼叫者、金鑰與群組。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

顯式快取計價

未啟用 請求顯式快取時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

| 設定 | 費率表 | 上下文 Token 數大於 | 上下文 Token 數小於或等於 | 費用 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定基礎 token 費率 | 費率表基本費率 | 上下文 Token 數大於— | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0001** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |
| 設定請求長度級距 1 | 費率表— | 上下文 Token 數大於0 | 上下文 Token 數小於或等於無上限 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.0001** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **—** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · Batch

curl · 僅建立一次並保留完整結果讀取原始批次並保留每個結果

```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('{"endpoint": "/v1/embeddings", "model": "openai/text-embedding-ada-002:batch", "requests": [{"custom_id": "embedding-1", "body": {"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/batches \
  -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.
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_BATCH'
import json,os,subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
r=json.loads(Path("result.json").read_text()); operation=r["id"]
subprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error","https://api.ailoot.ai/v1/batches/"+quote(operation,safe=""),"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-D","status-headers.txt","-o","status.json"],check=True)
s=json.loads(Path("status.json").read_text())
if s.get("status")=="completed": Path("results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(x,ensure_ascii=False)+"\n" for x in s.get("results",[])))
# Repeat only this same original GET while pending; never repeat creation.
PY_BATCH
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · Batch

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

請保留原始狀態、每個 custom\_id 及完整回應或錯誤。請將所有已完成的 results\[\] 儲存為 JSONL；不據此推定有 Files 上傳或下載途徑。

##### 需要檢查原始回應時

請保留原始作業 ID，且僅讀取該原始批次。逾時、錯誤或未知狀態皆不代表可以再次建立。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`results[]` | 類型array |
| 欄位`results[].custom_id` | 類型string |
| 欄位`results[].response` | 類型object |
| 欄位`results[].error` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、模型選擇值、型別或輸入表示格式無效。 | 下一步準備另一個獨立請求前，請檢視傳回的驗證詳情。 |
| 回應`` | 條件原始請求或結果不明，或需要檢查。 | 下一步請保留原始識別碼與標頭，僅讀取支援的狀態資料或媒體庫紀錄。請勿再次提交建立請求。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-ada-002:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002%3Abatch&fmt=batches)

#### 方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

#### 相關呼叫用 ID

[`openai/text-embedding-ada-002:batch`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002%3Abatch&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/batches` · `openai/text-embedding-ada-002:batch`: `text` → `embedding`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/batches` · `openai/text-embedding-ada-002:batch`: `model`, `endpoint`, `requests`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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歷史中的費用

每次請求保存模型、token 與金額。

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