التضمينات

POST /v1/embeddings — تمثيلات متجهية للنص لأجل البحث و RAG والتجميع. ستة نماذج إضافة إلى اسم قديم، بأبعاد من 768 إلى 4096. متوافق مع OpenAI؛ وتدفع مقابل رموز الإدخال فقط.

تحوّل التضمينات النص إلى متجه رقمي للبحث الدلالي وRAG والتجميع والتوصيات. والنقطة الطرفية متوافقة تمامًا مع OpenAI — لا يتغيّر سوى العنوان الأساسي والمفتاح.

POSThttps://getvibeapi.com/v1/embeddings

معاملات الجسم

المعلمة	النوع	الوصف
`model`req.	string	طُراز التضمين (انظر أدناه).
`input`req.	string \| string[]	نص واحد أو مصفوفة نصوص. المصفوفة = دفعة في طلب واحد.
`encoding_format`	"float" \| "base64"	صيغة المتجه في الرد. الافتراضي هو float.
`dimensions`	integer	عرض الإخراج الاختياري. بالنسبة إلى text-embedding-3-small، القيمة 1536 فقط مدعومة.

النماذج والسعر

المعلمة	النوع	الوصف
`text-embedding-3-small`		POST /v1/embeddings — تمثيلات متجهية للنص لأجل البحث و RAG والتجميع. النموذج qwen3-embedding-8b. متوافق مع OpenAI؛ وتدفع مقابل رموز الإدخال فقط.
`qwen3-embedding-8b`		POST /v1/embeddings — تمثيلات متجهية للنص لأجل البحث و RAG والتجميع. النموذج qwen3-embedding-8b. متوافق مع OpenAI؛ وتدفع مقابل رموز الإدخال فقط.
`bge-m3`		POST /v1/embeddings — تمثيلات متجهية للنص لأجل البحث و RAG والتجميع. النموذج qwen3-embedding-8b. متوافق مع OpenAI؛ وتدفع مقابل رموز الإدخال فقط.
`multilingual-e5-large`		POST /v1/embeddings — تمثيلات متجهية للنص لأجل البحث و RAG والتجميع. النموذج qwen3-embedding-8b. متوافق مع OpenAI؛ وتدفع مقابل رموز الإدخال فقط.
`embeddinggemma-300m`		POST /v1/embeddings — تمثيلات متجهية للنص لأجل البحث و RAG والتجميع. النموذج qwen3-embedding-8b. متوافق مع OpenAI؛ وتدفع مقابل رموز الإدخال فقط.
`nemotron-embed-vl`		POST /v1/embeddings — تمثيلات متجهية للنص لأجل البحث و RAG والتجميع. النموذج qwen3-embedding-8b. متوافق مع OpenAI؛ وتدفع مقابل رموز الإدخال فقط.
`qwen3-embedding-0.6b`		POST /v1/embeddings — تمثيلات متجهية للنص لأجل البحث و RAG والتجميع. النموذج qwen3-embedding-8b. متوافق مع OpenAI؛ وتدفع مقابل رموز الإدخال فقط.

يختلف عرض المتجهات من طراز لآخر، ولا يمكنك تبديل الطرازات بعد ذلك دون إعادة بناء الفهرس: إذ يُنشأ عمود قاعدة البيانات لعدد أبعاد محدّد بعينه. اختر الطراز قبل تحميل أول مليون متجه.

طلب مثال

curl https://getvibeapi.com/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $GETVIBE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-embedding-8b",
    "input": "Text to vectorize"
  }'

الاستجابة

{
  "object": "list",
  "data": [
    { "object": "embedding", "index": 0, "embedding": [0.0021, -0.014, ...] }
  ],
  "model": "qwen3-embedding-8b",
  "usage": { "prompt_tokens": 8, "total_tokens": 8 }
}

لا يُحتسب عليك إلا رموز الإدخال (prompt_tokens)؛ فالتضمينات لا تحتوي على رموز إخراج. مرّر مصفوفة من السلاسل في input لتحويل دفعة إلى متجهات في طلب واحد.

← السابقواجهة Files API التالي →تحويل الكلام إلى نص