向量嵌入

将文本转换为数值向量，用于语义搜索、聚类、分类与检索增强生成（RAG）。兼容 OpenAI Embeddings API。示例模型包括 gemini-embedding-001、text-embedding-004 与 amazon.titan-embed-text-v2:0 —— 完整列表与价格请查看模型广场。

创建向量嵌入

curl https://apicdn.xyc.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-embedding-001",
    "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://apicdn.xyc.ai/v1", api_key="sk-xxxxxxxx")

resp = client.embeddings.create(
    model="gemini-embedding-001",
    input="The quick brown fox jumps over the lazy dog.",
)
print(resp.data[0].embedding)

也可以给 input 传入字符串数组，在一次请求中嵌入多段文本：

{
  "model": "gemini-embedding-001",
  "input": ["First document.", "Second document."]
}

响应

响应遵循 OpenAI embeddings 结构：一个 data 数组，其中每项包含一个 embedding 向量及其 index。

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.0123, -0.0456, 0.0789, ...]
    }
  ],
  "model": "gemini-embedding-001",
  "usage": { "prompt_tokens": 9, "total_tokens": 9 }
}

请求参数