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# Vetores de incorporação

> Chame /embeddings com o SDK TypeScript.

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

### Exemplo

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

### Parâmetros principais

* `model` (obrigatório): ID do modelo de embeddings (por exemplo, `openai/text-embedding-3-large`).
* `input` (obrigatório): uma string ou um array de strings.
* `encoding_format`: `float` (padrão) ou `base64`.
* `dimensions`: inteiro opcional para truncar o tamanho do embedding (depende do modelo).
* `user`: identificador opcional do usuário final.

### Retorno

Payload de 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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