Create Embeddings

Генерирует векторные представления (embeddings) для текста. Совместим с OpenAI Embeddings API — можно использовать любой OpenAI SDK, указав base_url: "https://api.zveno.ai/v1".

Поддерживает:

Единичный и batch input (строка или массив строк)
Выбор формата (float, base64)
Настройки выбора провайдера (provider)

Модель указывается в формате vendor/model (например, openai/text-embedding-3-small).

Аутентификация: Authorization: Bearer <api-key>.

Authorization

BearerAuth

AuthorizationBearer <token>

In: header

Request Body

application/json

TypeScript Definitions

Use the request body type in TypeScript.

Response Body

`application/json`

curl -X POST "http://localhost:8080/v1/embeddings" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "string",    "input": null  }'

{
  "id": "string",
  "object": "string",
  "data": [
    {
      "object": "string",
      "embedding": [
        0.1
      ],
      "index": 0
    }
  ],
  "model": "string",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 0,
    "total_tokens": 0,
    "cost": 0.1
  }
}

Поддерживает:

Единичный и batch input (строка или массив строк)
Выбор формата (float, base64)
Настройки выбора провайдера (provider)

Модель указывается в формате vendor/model (например, openai/text-embedding-3-small).

Аутентификация: Authorization: Bearer <api-key>.

Authorization

BearerAuth

AuthorizationBearer <token>

In: header

Request Body

application/json

TypeScript Definitions

Use the request body type in TypeScript.

model*string

ID модели (например, openai/text-embedding-3-small)

input*unknown

Входные данные: строка, массив строк, массив токенов или массив массивов токенов

encoding_format?string

Формат кодирования: float (по умолчанию) или base64

user?string

Уникальный идентификатор пользователя

dimensions?integer

Количество измерений для embeddings

Formatint32

input_type?string

Тип входных данных (search_query, search_document, classification, clustering)

provider?

Настройки выбора провайдера

Response Body

`application/json`

curl -X POST "http://localhost:8080/v1/embeddings" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "string",    "input": null  }'

{
  "id": "string",
  "object": "string",
  "data": [
    {
      "object": "string",
      "embedding": [
        0.1
      ],
      "index": 0
    }
  ],
  "model": "string",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 0,
    "total_tokens": 0,
    "cost": 0.1
  }
}

Authorization

Request Body

Response Body

200application/json

Create Embeddings

Authorization

Request Body

Response Body

200application/json

`application/json`

`application/json`