エンドポイント / Vectors
POST
https://api.lazu.ai/v1/embeddingsEmbeddings
OpenAI-compatible clients で vector embeddings を作成します。モデルカタログで embeddings support と custom dimensions support を確認してください。
課金選択したモデルとレーンの料金でトークン使用量を計算します。他の課金項目が適用される場合もあります。 料金とレーン ↗
Request body
modelstringrequired/api/models/catalog の embedding model ID。
inputstring | string[]requiredtext input または ordered batch。response は入力順を保持します。
dimensionsintegernullabletruncation を support する model の optional vector dimension。
encoding_formatstringnullableupstream が support する場合の output encoding format。
floatbase64Response
objectstring通常は list。
dataobject[]input ごとの embedding item。
data[].embeddingnumber[] | stringvector values または encoding_format に応じた base64 vector。
usage.prompt_tokensintegerembedding に使われた input tokens。
Batch guidance
小さな batch は array で渡せます。大規模 jobs では client-side chunking を行い、 provider の body-size と token limits を超えないようにしてください。
Sent from your browser to api.lazu.ai · key stays in this tab
RequestPOST /v1/embeddings
curl https://api.lazu.ai/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer $LAZU_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-luna",
"input": ["doc one", "doc two"]
}'
ResponseExample
{
"object": "list",
"data": [
{ "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0021, -0.013] }
],
"model": "text-embedding-3-small",
"usage": { "prompt_tokens": 6, "total_tokens": 6 }
}
リクエスト明細明細の例
$0.0001200 · 842 ms
- Request ID
- req_demo_01
- モデル · レーン
- text-embedding-3-small · stable
- トークン · 入力
- 1,200
- キー
- demo-key
例示のみで、見積もりでもあなたのリクエストの結果でもありません。上のリクエストを送信すると自分の明細が表示されます。
実際のリクエスト明細を見る →Catalog filter
supported_endpoint_types includes embeddings