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# Représentations vectorielles

> Appelez /embeddings avec le SDK TypeScript.

**Méthode** : `client.generateEmbedding()`.

### Exemple

```typescript theme={null}
const embedding = await client.generateEmbedding({
  model: "openai/text-embedding-3-large",
  input: "Sample text",
});
```

### Paramètres principaux

* `model` (obligatoire) : identifiant du modèle d’embeddings (par exemple, `openai/text-embedding-3-large`).
* `input` (obligatoire) : une chaîne ou un tableau de chaînes.
* `encoding_format` : `float` (par défaut) ou `base64`.
* `dimensions` : entier facultatif pour réduire la longueur de l’embedding (selon le modèle).
* `user` : étiquette facultative pour l’utilisateur final.

### Valeur renvoyée

Charge utile d’embeddings (JSON)

```json theme={null}
{
  "data": [
    {
      "embedding": [0.1, 0.2, 0.3],
      "index": 0
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5,
    "total_tokens": 5
  }
}
```


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