Référence API

Embeddings

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POST/v1/embeddings

Embeddings vectoriels au format OpenAI — text-embedding-3, jina-embeddings, voyage et leurs équivalents chez d'autres fournisseurs. Facturation selon les tokens d'entrée.

#Paramètres de la requête

  • modelstringobligatoire

    Un ID de modèle d'embedding, par ex. text-embedding-3-small.

  • inputstring | arrayobligatoire

    Une chaîne ou un tableau — la réponse renvoie les vecteurs dans le même ordre.

  • dimensionsintegerfacultatif

    Tronque le vecteur sur les modèles qui prennent en charge les dimensions Matryoshka.

  • encoding_formatstringfacultatif

    "float" (par défaut) ou "base64" pour une charge utile compacte.

#Erreurs associées

  • 400 invalid_request_errorCorps mal formé ou paramètre non pris en charge par ce modèle.
  • 401Jeton bearer invalide ou manquant. Pas de error.code sur ce chemin — basez-vous sur le statut.
  • 402 insufficient_user_quotaLe solde du portefeuille ne couvre pas l'estimation préréservée.
  • 429Limitation par clé. Corps vide ; attendez Retry-After. Un 429 qui contient insufficient_user_quota correspond en revanche à un plafond de dépenses quotidien.
  • 503 model_not_foundModèle inconnu, ou aucun canal opérationnel ne le sert actuellement.

Table complète des codes d'erreur →

#Exemple de requête

curl https://www.aisplice.store/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": ["hello world", "another sentence"]
  }'

#Réponse

response.json
{
  "object": "list",
  "model": "text-embedding-3-small",
  "data": [
    {"object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0023, -0.0091, …]},
    {"object": "embedding", "index": 1, "embedding": [0.0154,  0.0007, …]}
  ],
  "usage": {"prompt_tokens": 8, "total_tokens": 8}
}

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