模型

OpenAI: Text Embedding Ada 002

Markdown · JSON

OpenAI: Text Embedding Ada 002

OpenAI 的文字嵌入模型,回傳 1,536 維數值向量。這些表示可用於語意搜尋、相關內容推薦、分群、分類,或偵測異常文字紀錄。

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 是 OpenAI 將書面資料表示為數值向量的文字嵌入模型。輸出包含 1,536 個分量。製造商將文字相似度、文件/查詢搜尋及程式碼搜尋角色結合在同一表示中。結果是供比較或其他演算法使用的資料,不是對被嵌入文字生成的答案。

語意搜尋請準備有意義的文件段落,並保留來源識別碼。範例流程以同一模型嵌入各段落與使用者問題,比較向量,再回傳相關來源段落。應用程式決定檢索規則、篩選及呈現。後續文字生成步驟可使用檢索資料發展答案,而嵌入模型提供數值表示。

文件所載其他用途包括分組相似記錄、推薦相關內容、分類文字及識別離群值。推薦可比較需要判斷關係之物件的描述。分類方面,指南描述與類別表示比較,或將向量作為分類器特徵。異常偵測的相關結果,是不同於周邊集合的記錄,依產品任務解讀。

OpenAI 列出此模型最大輸入為 8,192 token。提供者嵌入 API 接受文字字串或已斷詞輸入,允許單一請求有多個輸入,並拒絕空字串。除每個輸入上限外,單一請求合計上限為 300,000 token。請將長文件拆成實用段落,保留標題、定義及回到原始資料的參照。

輸出是浮點值向量;提供者也記載 base64 作為另一種傳輸編碼。OpenAI 的縮短維度參數適用於第三代及之後的嵌入模型,因此應將 Ada 記載的 1,536 維結果與該控制項區分。請將模型識別及向量和來源記錄一起儲存,讓後續比較使用一致表示。

嵌入指南建議餘弦相似度,並指出 OpenAI 嵌入已正規化為單位長度。對這些向量,內積可計算餘弦相似度,歐幾里得距離則產生相同排名。相似度分數屬於應用程式的檢索或分類邏輯,不是模型自動提供的類別決策。

請定義哪些來源欄位成為輸入文字,以及如何切分段落。示例結果是一組排名文件段落或相關記錄,各自連結原始來源及選擇規則。請維持一致準備,並評估回傳資料是否回應實際問題,讓數值輸出對下一個搜尋、推薦或分析步驟有用。

Ailoot Ultra · 嵌入向量 POST /v1/embeddings openai/text-embedding-ada-002

openai/text-embedding-ada-002

OpenAI /openai/text-embedding-ada-002
模型 ID
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-embedding-ada-002

入門

OpenAI 的文字嵌入模型,回傳 1,536 維數值向量。這些表示可用於語意搜尋、相關內容推薦、分群、分類,或偵測異常文字紀錄。

接受的輸入
文字 · token_ids
結果
embedding

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · 嵌入向量 POST /v1/embeddings
輸入
text, token_ids
輸出
embedding
上下文
8,192 tokens
輸出格式
json
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
預設值—
欄位input類型string|string[]|integer[]|integer[][]要求必填值與限制
項目數下限: 1
條件: 批次不得為空,且各項目類型須一致。Token ID 須為非負整數。
輸入額度: 最大值: 8,192 · 文字單位: UTF8 位元組 · Token 單位: token 陣列元素
預設值—
欄位encoding_format類型string要求選填值與限制
float
預設值float
欄位dimensions類型integer要求不支援值與限制
最小值: 1
預設值—
欄位user類型json_value要求選填值與限制
條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位;確切的上游語意依模型而異。
預設值—
欄位session_id類型json_value要求選填值與限制
條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位;確切的上游語意依模型而異。
預設值—
欄位trace類型json_value要求選填值與限制
條件: 來源允許此 JSON 中繼資料欄位;確切的上游語意依模型而異。
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: provider.options 遭拒絕
預設值—
輸入素材組合

text_to_embedding

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, input
參數input_shapes規格string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
參數encoding_format規格float
參數dimensions_override規格false
參數max_input_budget_units規格8192
參數multimodal_objects規格false
參數material_types規格text, token_ids

生命週期: synchronous_json

保留每個向量的索引與維度。

即使模型名稱標示為多模態,此指定路徑也不接受圖片物件。

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
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

設定費率表費用
設定詞元基本費率費率表基本費率費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 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 →

請求範例

Ailoot Ultra · 嵌入向量

curlPython SDK
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-ada-002", "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-ada-002',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · 嵌入向量

json

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。

保留每個向量及其索引。向量數量必須與輸入數量相同,且維度必須一致。

需要檢查原始回應時

此流程未引入嵌入向量任務端點。

回應欄位
欄位類型
欄位object類型string
欄位model類型string
欄位data[].index類型integer
欄位data[].embedding類型finite float[]
欄位usage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、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002

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, text-embedding-ada-002

Ailoot Ultra · 嵌入向量 · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings text-embedding-ada-002

text-embedding-ada-002

OpenAI /text-embedding-ada-002
模型 ID
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-embedding-ada-002

入門

OpenAI 的文字嵌入模型,回傳 1,536 維數值向量。這些表示可用於語意搜尋、相關內容推薦、分群、分類,或偵測異常文字紀錄。

接受的輸入
文字
結果
embedding

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · 嵌入向量 · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings
輸入
text
輸出
embedding
上下文
8,192 tokens
輸出格式
json
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
text-embedding-ada-002
預設值—
欄位input類型string|string[]|integer[]|integer[][]要求必填值與限制
項目數下限: 1
條件: 批次不得為空,且各項目類型須一致。Token ID 須為非負整數。
輸入額度: 最大值: 8,192 · 文字單位: UTF8 位元組 · Token 單位: token 陣列元素
預設值—
欄位encoding_format類型string要求選填值與限制
float
預設值float
欄位dimensions類型integer要求不支援值與限制
最小值: 1
預設值—
欄位user類型json_value要求選填值與限制
條件: 選填的 JSON 中繼資料;確切的上游語意取決於所選模型。
預設值—
欄位session_id類型json_value要求選填值與限制
條件: 選填的 JSON 中繼資料;確切的上游語意取決於所選模型。
預設值—
欄位trace類型json_value要求選填值與限制
條件: 選填的 JSON 中繼資料;確切的上游語意取決於所選模型。
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: provider.options 遭拒絕
預設值—
輸入素材組合

text_to_embedding

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, input
參數input_shapes規格string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
參數encoding_format規格float
參數dimensions_override規格false
參數max_input_budget_units規格8192
參數multimodal_objects規格false
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_json

請傳送完全相符的模型 ID 與必要欄位。

請保留每個回傳項目及其原始識別碼。

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
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時

Ailoot 費率

各設定的價格

設定費率表費用
設定詞元基本費率費率表基本費率費用
輸入 · 輸入 Token $0.0002 / 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 →

請求範例

Ailoot Ultra · 嵌入向量 · text-embedding-ada-002

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "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-ada-002', '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-ada-002', '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')))

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · 嵌入向量 · text-embedding-ada-002

json

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。

請保留每個元素均為有限值的向量及其原始索引。所有維度與完整用量物件均須保留。

需要檢查原始回應時

此流程未引入嵌入向量任務端點。

回應欄位
欄位類型
欄位object類型string
欄位model類型string
欄位data[].index類型integer
欄位data[].embedding類型finite float[]
欄位usage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、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002

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, text-embedding-ada-002

FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-ada-002: text, token_ids → embedding

POST /v1/embeddings · text-embedding-ada-002: text → embedding

請求使用哪些欄位?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-ada-002: model, input, encoding_format, provider

POST /v1/embeddings · text-embedding-ada-002: model, input, encoding_format, provider

適用哪些限制?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-ada-002: ctx: 8192; input.budget.maximum: 8192 (UTF8 位元組); input.min_items: 1

POST /v1/embeddings · text-embedding-ada-002: ctx: 8192; input.budget.maximum: 8192 (UTF8 位元組); input.min_items: 1

更多詳情

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

公司及其專案組合

公司及其專案組合:數百萬客戶,每月銷售額達數十億。

優惠購買 token。

訂閱優惠適合持續工作,折扣碼購買 token 最高可折 50%。

訂閱
為定期請求選擇優惠方案。
最高 50% 折扣碼
購買時輸入代碼,價格依活動重算。
歷史中的費用
每次請求保存模型、token 與金額。

選擇訂閱 · 查看模型價格

將 API 加入 你銷售的產品。

依 Ailoot 正式服務條款與授權合約串接 SaaS、應用程式與機器人;轉售請申請經銷授權。

商用應用程式
在付費功能加入文字、圖片、影片與聲音生成。
經銷授權
提供專案說明與存取方式,要求書面使用和轉售條件。
網站文件
串接前可閱讀正式服務條款、授權合約與資料處理政策。

申請經銷授權 · 正式服務條款與授權合約