zhipu
Embedding 2
Embedding 2. Разработчик: zhipu.
Посмотреть пример APIСейчас недоступна
API ID
zhipu/embedding-2Цена
Цена пока не опубликована
Без опубликованного тарифа стоимость запроса неизвестна.
О модели
Embedding 2. Разработчик: zhipu. Входные данные: текст. Результат: векторы. Назначение: векторизация. Контекстное окно: 8 000 токенов.
- Релиз
- Дата не указана
Характеристики
- Тип модели
- Векторизация
- Вход
- Текст
- Выход
- Векторизация
- Контекстное окно
- 8 000 токенов
- Операции в каталоге
- Векторизация
Подключение
Пример подключения доступен. Запуск этой модели пока недоступен. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID — уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, urlopen
request = Request(
"https://api.kvantora.ai/v1/embeddings",
data="{\n \"model\": \"zhipu/embedding-2\",\n \"input\": [\n \"Текст для поиска\"\n ],\n \"encoding_format\": \"float\"\n}".encode("utf-8"),
headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
},
method="POST",
)
with urlopen(request) as response:
print(json.load(response))