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title: "Embeddings 向量 API（相容 OpenAI）"
description: "OpenAI-compatible /v1/embeddings，請求欄位、批次輸入、維度和響應說明。"
source: https://lazu.ai/docs/zh-TW/endpoints/embeddings
updated: 2026-10-02
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# Embeddings

**POST** `/v1/embeddings`

使用 OpenAI-compatible 用戶端建立向量 embedding。透過模型目錄確認哪些模型支援 embeddings，以及是否支援自訂 dimensions。

## 請求範例

```bash
curl https://api.lazu.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $LAZU_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": ["doc one", "doc two"]
  }'
```

## 回應範例

```json
{
  "object": "list",
  "data": [
    { "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0021, -0.013] }
  ],
  "model": "text-embedding-3-small",
  "usage": { "prompt_tokens": 6, "total_tokens": 6 }
}
```

## 請求 Body

- `model` `string` (必填) — 來自 `/api/models/catalog` 的 embedding 模型 ID。
- `input` `string | string[]` (必填) — 文字輸入，或有序文字批次輸入。響應會保持輸入順序。
- `dimensions` `integer` (可選) — 支援截斷的模型可使用可選向量維度。
- `encoding_format` `string` (可選) — 上游支援時可選擇輸出編碼格式。 取值: `float`, `base64`

## 響應

- `object` `string` — 通常為 `list`。
- `data` `object[]` — 每個 input 對應一個 embedding item。
- `data[].embedding` `number[] | string` — 向量數值，或取決於 `encoding_format` 的 base64 編碼向量。
- `usage.prompt_tokens` `integer` — embedding 使用的輸入 token 數。

## 批次建議

小批次可以直接傳陣列。大規模資料任務建議在用戶端分塊，確保每個請求都不超過
provider 的 body size 和 token 限制。

## 相關頁面

- [模型目錄](https://lazu.ai/docs/zh-TW/models/catalog)
- [定價與通道](https://lazu.ai/docs/zh-TW/models/pricing)