Embeddings erstellen
curl "$CCSIO_BASE_URL/embeddings" \
-H "Authorization: Bearer $CCSIO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen3-embedding-0.6b", "input": ["The cat sleeps.", "A kitten is napping."]}'JSON
{
"object": "list",
"data": [
{ "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0123, -0.0458, 0.0871, 0.0032] },
{ "object": "embedding", "index": 1, "embedding": [0.0119, -0.0441, 0.0902, 0.0047] }
],
"model": "qwen3-embedding-0.6b",
"usage": { "prompt_tokens": 12, "completion_tokens": 0, "total_tokens": 12 }
}qwen3-embedding-0.6b liefert 1024 Zahlen pro Input.Input
input akzeptiert die Formen der OpenAI-API: einen String, ein Array von Strings, ein Array von Token-IDs oder ein Array von Arrays von Token-IDs. Sende viele Texte in einem Aufruf statt einen Aufruf pro Text: Das ist schneller und zählt dieselben Tokens.
Dimensionen
dimensions wird an das Modell weitergegeben. Verwende dasselbe Modell und dieselben Dimensionen für die Texte, die du speicherst, und für die Suchanfragen, mit denen du sie vergleichst.