انتقل إلى المحتوى

مرجع Embeddings المتوافق مع OpenAI

مرجع Embeddings المتوافق مع OpenAI، وحقول الطلب، ونص واحد أو عدة نصوص، ومتجهات أقصر، والأمثلة، والأخطاء.

آخر تحديث 2 أكتوبر 2026
في هذه الصفحة

حوّل النص إلى متجه من الأرقام، فتحصل النصوص المتقاربة في المعنى على متجهات متقاربة. استخدمه للبحث بالمعنى والتجميع والتصنيف. يخدم هذا العنوان نماذج Embeddings بمفتاح لنماذج GPT.

POSThttps://api.5abeer.ai/v1/embeddings

المصادقة#

أرسل مفتاحك في الترويسة Authorization بكلمة Bearer يليها المفتاح، مع العنوان الأساسي المتوافق مع OpenAI. مكتبات OpenAI تستدعي هذا العنوان عبر client.embeddings.create. أما مفتاح Claude أو Gemini فيصله not_found_error.

المعاملات#

مدعوم أي أننا نمرّره إلى النموذج؛ ويُرفض أي أن الطلب يفشل، وهنا لأن المفتاح لمزوّد آخر.

المعاملالوصفClaudeGPTGemini
modelstringمطلوبمعرّف نموذج Embeddings كما في قائمة النماذج.ClaudeيُرفضGPTمدعومGeminiيُرفض
inputstring | arrayمطلوبنص واحد، أو قائمة نصوص يصلك لكل منها متجه بالترتيب نفسه.ClaudeيُرفضGPTمدعومGeminiيُرفض
dimensionsintegerطول المتجه إن أردته أقصر من الافتراضي.ClaudeيُرفضGPTمدعومGeminiيُرفض
encoding_formatstringfloat لقائمة أرقام، أو base64 لنص أقصر.ClaudeيُرفضGPTمدعومGeminiيُرفض
userstringمعرّف للمستخدم النهائي في نظامك.ClaudeيُرفضGPTمدعومGeminiيُرفض

أمثلة#

نص واحد#

curl https://api.5abeer.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $KHABEER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": "Write a product idea in one sentence."
  }'
شكل الرد
{
  "object": "list",
  "model": "text-embedding-3-small",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        0.01,
        0.02,
        0.03,
        0.04,
        0.05,
        0.06,
        0.07,
        0.08
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "total_tokens": 9
  }
}

المتجه مختصر هنا.

عدة نصوص بطول أقصر#

curl https://api.5abeer.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $KHABEER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": [
      "How do I export a note?",
      "Can I share a notebook?"
    ],
    "dimensions": 256,
    "encoding_format": "float",
    "user": "user-123"
  }'
شكل الرد
{
  "object": "list",
  "model": "text-embedding-3-small",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        0.01,
        0.02,
        0.03,
        0.04,
        0.05,
        0.06,
        0.07,
        0.08
      ]
    },
    {
      "object": "embedding",
      "index": 1,
      "embedding": [
        0.02,
        0.04,
        0.06,
        0.08,
        0.1,
        0.12,
        0.14,
        0.16
      ]
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "total_tokens": 9
  }
}

المتجه مختصر هنا.

الطلب أعلاه جُرِّب على بيئة الاختبار المحلية يوم 2026-10-02؛ الرد يوضح الشكل، والنص فيه مثال.

نصائح#

  • أرسل النصوص دفعات في قائمة داخل input، فطلب واحد لنصوص كثيرة أسرع من طلبات كثيرة.
  • استخدم النموذج نفسه للنصوص التي تخزّنها وللأسئلة التي تقارنها بها، فمتجهات النماذج المختلفة لا تختلط.
  • الحقل dimensions يعطيك متجهات أقصر تشغل مساحة أقل، مقابل نقص طفيف في الدقة.

الأخطاء#

  • invalid_request_error: ينقص الطلب model أو input.
  • not_found_error: المفتاح ليس لنماذج GPT.
  • الدفعة الطويلة جدًا قد تعيد 413 مع REQUEST_TOO_LARGE، فقسّمها. التفاصيل في الحدود.

نماذج Embeddings#

لكل مليون توكن

    السعر الرسمي من صفحة المزوّد، بتاريخ 19 أكتوبر 2026.

    كل النماذج والأسعار