개요
Embedding (임베딩)
시맨틱 검색, 문서 클러스터링, 중복 제거, 추천, RAG (검색 증강 생성) 의 문서 인덱싱 등에 쓰는 임베딩 벡터를 생성.
- 엔드포인트
- /v1/embeddings
- 예시 모델
- nomic-embed-text-v1.5
API
API 예시
# 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?\"
}"상태
할당량 및 요금 (프로젝트별)
할당과 레이트 리밋은 API 키를 발급한 프로젝트에 적용. 도메인 스코프의 정책 레이어가 각 모달리티를 호출할 수 있는 오리진을 추가로 제약.
오늘 시작
추론 비용을 연금술에 가까운 무언가로 바꿀 준비, 됐나요?
가입만 하면 2,000 무료 크레딧($2 상당) 제공. 신용카드 불필요.