Embeddings

POST /v1/embeddings

Embeddings 接口用于把文本转换为向量，常见用途包括语义搜索、RAG、聚类和相似度计算。

适用分组

该接口只适用于 OpenAI 平台分组，并且分组需要开放向量模型。Claude、Gemini 或 Antigravity 分组调用时可能返回 404 或不支持。

请求示例

curl https://portdan.com/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": "Portdan API 文档"
  }'

响应示例

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.0123, -0.0456, 0.0789]
    }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "total_tokens": 8
  }
}

注意事项

• 向量模型和聊天模型不是同一类模型，不能混用。
• 批量输入时注意单次请求大小和速率限制。
• 建库时固定同一个 embedding 模型，避免新旧向量维度不一致。
• 如果返回 model not found，确认令牌分组是否开放向量模型。
• 不要通过给 Key 加后缀切换到向量分组；应在控制台选择正确分组。