POST /v1/embeddings，每个输入都会返回一个向量。示例中的 client 按安装中的方式创建。
const embedding = await client.generateEmbedding({
model: "openai/text-embedding-3-large",
input: "Sample text",
});
embedding = client.generate_embedding({
"model": "openai/text-embedding-3-large",
"input": "Sample text",
})
resp, err := client.GenerateEmbedding(context.Background(), map[string]interface{}{
"model": "openai/text-embedding-3-large",
"input": "Sample text",
})
if err != nil {
panic(err)
}
fmt.Println(resp["data"])
var response = await client.CreateEmbedding(new Dictionary<string, object>
{
["model"] = "openai/text-embedding-3-large",
["input"] = "Sample text",
});
$response = $client->generateEmbedding([
'model' => 'openai/text-embedding-3-large',
'input' => 'Sample text',
]);
response = client.generate_embedding(
model: 'openai/text-embedding-3-large',
input: 'Sample text'
)
String body = """
{
"model": "openai/text-embedding-3-large",
"input": "Sample text"
}
""";
Object response = client.createEmbedding(new com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper().readTree(body));
System.out.println(String.valueOf(response));
// 目前还没有 embeddings 方法：post() 可以向任意 Phaseo 路径发送 JSON。
let response = client.post("/embeddings", &json!({
"model": "openai/text-embedding-3-large",
"input": "Sample text"
}))?;
| 语言 | 方法 | 返回值 |
|---|---|---|
| TypeScript | client.generateEmbedding(request) | 带类型的响应 |
| Python | client.generate_embedding(request) 或 client.embeddings.create(request) | dict |
| Go | client.GenerateEmbedding(ctx, req)，别名 CreateEmbedding | map[string]interface{} |
| C# | client.CreateEmbedding(request) | Dictionary<string, object>? |
| PHP | $client->generateEmbedding($request)，别名 createEmbedding() | 数组 |
| Ruby | client.generate_embedding(...)，别名 create_embedding | Hash |
| Java | client.createEmbedding(jsonNode) | Object |
| Rust | client.post("/embeddings", &request) | PhaseoResponse，JSON 位于 body 中 |
参数
在每个 SDK 中，字段名都是 JSON 正文字段。| 字段 | 说明 |
|---|---|
model | 必填。嵌入模型 ID。 |
input | 必填。一个字符串、一个字符串数组，或者对支持多模态的模型传入多模态内容片段（文本、图片、音频、视频）。 |
encoding_format | float（默认）、base64、base64_int8 或 base64_binary。 |
dimensions | 一个正整数，用于缩短每个向量，仅在支持的模型上生效。 |
provider_options | 提供商设置，例如 Google 的 task_type 和 title，或 Mistral 的 output_dtype。 |
user | 终端用户标签。 |
响应
{
"data": [
{
"embedding": [0.1, 0.2, 0.3],
"index": 0
}
],
"usage": {
"input_tokens": 5,
"output_tokens": 0,
"total_tokens": 5,
"embedding_tokens": 5
}
}