概要
Embedding（埋め込み）
セマンティック検索、文書クラスタリング、重複排除、レコメンド、RAG（検索拡張生成）の文書取り込みなどに使う埋め込みベクトルを生成する。
- エンドポイント
- /v1/embeddings
- 例: モデル
- nomic-embed-text-v1.5
API
API サンプル
# 1) discover an online embedding model — Grid's set changes constantly,
# don't hardcode an id in your code.
MODEL=$(curl -s https://api.openalchemy.io/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $OPENALCHEMY_API_KEY" \
| jq -r '.data[] | select(.online and .endpoint_type=="embedding") | .id' \
| head -1)
# 2) embed
curl https://api.openalchemy.io/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $OPENALCHEMY_API_KEY" \
-H "X-Project-Id: $YOUR_PROJECT_ID" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{
\"model\": \"$MODEL\",
\"input\": \"Where is the best ramen in Tokyo?\"
}"ステータス
クォータ／料金（プロジェクト粒度）
利用枠とレート制限は API キーを発行したプロジェクトに対して適用される。さらにドメイン単位の細粒度ポリシーで、特定オリジンからの呼び出しを制限できる。
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