嵌入（Embeddings）

将文本转换为向量，可用于语义搜索、知识库检索、文本聚类和相似度计算。

请求接口

POST https://api.nexusmodels.cn/v1/embeddings

请求头

Authorization: Bearer YOUR_NEXUSMODELS_API_KEY
Content-Type: application/json

请求参数

参数	类型	必填	说明
model	string	是	嵌入模型名称
input	string 或 array	是	需要转换为向量的文本
encoding_format	string	否	向量编码格式，例如 float
dimensions	integer	否	输出向量维度，仅部分模型支持
user	string	否	最终用户标识

单条文本请求

curl -sS -X POST \
  'https://api.nexusmodels.cn/v1/embeddings' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_NEXUSMODELS_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "YOUR_EMBEDDING_MODEL",
    "input": "NexusModels 提供统一的大模型 API。",
    "encoding_format": "float"
  }'

批量文本请求

curl -sS -X POST \
  'https://api.nexusmodels.cn/v1/embeddings' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_NEXUSMODELS_API_KEY' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "YOUR_EMBEDDING_MODEL",
    "input": [
      "第一段需要向量化的文本",
      "第二段需要向量化的文本"
    ],
    "encoding_format": "float"
  }'

响应示例

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        0.0123,
        -0.0456,
        0.0789
      ]
    }
  ],
  "model": "YOUR_EMBEDDING_MODEL",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "total_tokens": 12
  }
}