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title: "文本嵌入"
method: POST
path: "/paas/v4/embeddings"
tags: ["模型 API"]
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# 文本嵌入

`POST /paas/v4/embeddings`

使用 [GLM Embedding](/cn/guide/models/embedding/embedding-3) 系列模型将文本转换为高维向量表示，用于语义相似性和搜索。点击 **Try it** 按钮可快速试用。

## Request body

- EmbeddingCreateRequest
  - `model` 'embedding-3' | 'embedding-2', required — 嵌入模型名称，如 `embedding-3、embedding-2`
  - `input` union, required — 输入文本，支持字符串或字符串数组。 - `embedding-2` 的单条请求最多支持 `512` 个`Tokens`，数组总长度不得超过`8K` - `embedding-3` 的单条请求最多支持 `3072` 个`Tokens`，且数组最大不得超过 `64` 条
    - string
    - string[]
  - `dimensions` 2048 | 1024 | 512 | 256 — 输出向量维度，`Embedding-3` 默认 `2048`，`Embedding-2` 固定 `1024`。`Embedding-3` 支持自定义，可选值：`256、512、1024`或`2048`。

## Response `200`

业务处理成功

- EmbeddingResponse — 文本嵌入响应对象，包含嵌入向量结果、模型信息和 `tokens` 统计。
  - `model` string — 模型编码。
  - `object` 'list' — 结果类型，目前为 `list`。
  - `data` EmbeddingObject[] — 模型生成的数组结果。每个元素为单条文本的嵌入结果对象。
    - `index` integer — 结果下标。该嵌入向量对应的输入文本在输入数组中的索引。
    - `object` 'embedding' — 结果类型，目前为 `embedding`。
    - `embedding` number[] — `embedding` 的处理结果，返回向量化表征的数组。
  - `usage` EmbeddingUsage — 本次模型调用的 `tokens` 数量统计。
    - `prompt_tokens` integer — 用户输入的 `tokens` 数量。
    - `completion_tokens` integer — 模型输出的 `tokens` 数量。
    - `total_tokens` integer — 总 `tokens` 数量。

## Other responses

- `default` — 请求失败。

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[API](https://skmtc.net/bigmodel/apis/zhipu-ai-api.md) · [All operations](https://skmtc.net/bigmodel/apis/zhipu-ai-api/llms.txt) · [OpenAPI document](https://skmtc-service-staging.skmtc.workers.dev/v1/apis/bigmodel/zhipu-ai-api/versions/37de2d7b73de/schema)