Embeddings
텍스트를 벡터 표현으로 변환하여 시맨틱 검색, 클러스터링, 분류 등에 활용합니다.
엔드포인트
POST https://api.ofox.ai/v1/embeddings요청 파라미터
| 파라미터 | 타입 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|---|
model | string | ✅ | 임베딩 모델, 예: openai/text-embedding-3-small |
input | string | string[] | ✅ | 변환할 텍스트 (단일 또는 배치) |
encoding_format | string | — | 출력 형식: float (기본값) 또는 base64 |
dimensions | number | — | 출력 벡터 차원 (일부 모델만 지원) |
요청 예시
cURL
Terminal
curl https://api.ofox.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/text-embedding-3-small",
"input": "OfoxAI는 LLM Gateway입니다"
}'응답 형식
{
"object": "list",
"data": [
{
"object": "embedding",
"index": 0,
"embedding": [0.0023, -0.0091, 0.0156, ...]
}
],
"model": "openai/text-embedding-3-small",
"usage": {
"prompt_tokens": 8,
"total_tokens": 8
}
}사용 가능한 모델
| 모델 | 차원 | 설명 |
|---|---|---|
openai/text-embedding-3-small | 1536 | 가성비 |
openai/text-embedding-3-large | 3072 | 최고 정밀도 |
bailian/text-embedding-v4 | 1024 | 중국어 최적화, Tongyi Qianwen 임베딩 모델 |
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