Embeddings API

生成文本嵌入向量，用于语义搜索、相似度计算等。

请求

POST /v1/embeddings

请求头

参数	类型	必填	说明
Authorization	string	✅	Bearer sk-你的密钥
Content-Type	string	✅	application/json

请求体

{
  "model": "text-embedding-3-small",
  "input": "Hello, world!"
}

参数说明

参数	类型	必填	说明
model	string	✅	嵌入模型名称
input	string/array	✅	输入文本

响应

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.1, 0.2, ...]
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 5,
    "total_tokens": 5
  }
}

示例

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的密钥",
    base_url="https://api.nextapi.pro/v1"
)

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="Hello, world!"
)

print(response.data[0].embedding)

cURL

curl https://api.nextapi.pro/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": "Hello, world!"
  }'

下一步

• Chat Completions API
• Images API