Embeddings-API

Wandle Text in Vektor-Embeddings für semantische Suche, RAG, Clustering und Klassifikation um. Embeddings werden über Cohere bereitgestellt und nach Eingabe-Tokens von deinem Guthaben abgerechnet.

Überblick

Sende eine oder mehrere Zeichenketten und erhalte pro Eingabe einen Float-Vektor. Anders als die Generierung ist dies ein einzelner synchroner Aufruf — kein Task-Polling.

Authentifizierung

Erstelle einen API-Schlüssel unter /api-keys und sende ihn dann als Bearer-Token.

Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>

Embeddings erstellen

POST

POST https://97ai.97claude.com/api/embeddings

cURL

curl -X POST "https://97ai.97claude.com/api/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "embed/embed-4.0",
    "input": ["hello world", "a second document"],
    "input_type": "search_document"
  }'

Parameter

model string erforderlich

Slug des Embedding-Modells, z. B. embed/embed-4.0.

input string | string[] erforderlich

Ein Text oder ein Array mit bis zu 96 Texten.

input_type string optional

search_document (Standard), search_query, classification oder clustering.

Antwort

JSON

{
  "model": "embed/embed-4.0",
  "embeddings": [[0.0123, -0.0456, ...], [0.0789, ...]],
  "tokens": 12,
  "credits": 1,
  "balance": 9998
}

Abrechnung

Berechnet nach Eingabe-Tokens × Modelltarif × Plattform-Aufschlag, aufgerundet (mindestens 1 Credit pro Anfrage).

Modelle

Modell	Anbieter	slug	Preis
Cohere Embed 4.0	Cohere	embed/embed-4.0	$0.12 / 1M tokens