# 文本向量

> Embeddings：把文本转成向量，用于检索、聚类与去重。
> 分组：模型接入
> 更新时间：2026-10-12
> 原文：https://www.chenra.com/docs/model-embeddings

## 文本向量（Embeddings）

把文本转成向量，用于检索、聚类、去重等。input 可以是单个字符串，也可以是字符串数组。

支持的模型在「模型清单」里标有能力「文本向量」，例如 text-embedding-v4、embedding-3。

## 文本向量

`POST /embeddings`

OpenAI 兼容的向量化接口；input 支持字符串或字符串数组。

### 请求参数

| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | 默认值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| model | string | 是 | 向量模型标识 |  |
| input | string \| string[] | 是 | 待向量化的文本 |  |

### 请求示例

```bash
curl https://api.chenra.com/api/relay/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-v4",
    "input": ["向量数据库是什么", "如何做语义检索"]
  }'
```

### 响应示例

```json
{
  "object": "list",
  "data": [
    { "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.013, -0.204, ...] },
    { "object": "embedding", "index": 1, "embedding": [-0.041, 0.177, ...] }
  ],
  "model": "text-embedding-v4",
  "usage": { "prompt_tokens": 12, "total_tokens": 12 }
}
```

### 错误码

| 错误码 | 说明 |
| --- | --- |
| 400 | 缺少 input 参数 |
| 404 | 模型不存在或未启用 |