Embeddings API: OpenAI 互換のテキスト埋め込み

Embeddings は OpenAI 互換のテキスト埋め込みエンドポイントです。テキストをベクトルに変換し、検索、分類、クラスタリングの前処理に使います。上流でテキスト埋め込みモデルの開通が必要です。

エンドポイント

POST https://tokuse.com/v1/embeddings

認証

リクエストヘッダーに Authorization: Bearer sk-your-tokuse-key を付けます。API キーはサーバー側で管理してください。

対応モデル

テキスト埋め込みモデルを使用します。モデル ID と次元数は Tokuse のモデル一覧で確認してください。上流でモデルが開通していない場合はリクエストに失敗します。

リクエスト例

curl https://tokuse.com/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-tokuse-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-model",
    "input": [
      "Tokuse は複数の AI モデルをまとめて扱う API ゲートウェイです。",
      "埋め込みは検索やクラスタリングの前処理に使います。"
    ]
  }'

レスポンス例

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.0123, -0.0456, 0.0789, "..."]
    },
    {
      "object": "embedding",
      "index": 1,
      "embedding": [0.0234, -0.0567, 0.089, "..."]
    }
  ],
  "model": "text-embedding-model",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "total_tokens": 42
  }
}

注意事項と制限

• Volcengine のマルチモーダル埋め込みは、上流の /api/v3/embeddings/multimodal を使う方式です。この標準の /v1/embeddings とはエンドポイントも入力形式も異なります。
• テキスト埋め込みモデルを上流で開通させてください。未開通の場合、リクエストは処理されません。
• input には文字列または文字列の配列を指定できます。
• 次元数はモデルによって異なります。ベクトルストアのスキーマに合わせてモデルを選んでください。

料金

料金はモデルと上流の単価で決まります。具体的な金額は Tokuse の料金ページと上流コンソールで確認してください。