API de Embeddings

Convierte texto en embeddings vectoriales para búsqueda semántica, RAG, clustering y clasificación. Los embeddings se sirven a través de Cohere y se facturan desde tu saldo de créditos por tokens de entrada.

Resumen

Envía una o varias cadenas y recibe un vector de floats por entrada. A diferencia de la generación, es una sola llamada síncrona — sin sondeo de tareas.

Autenticación

Crea una API key en /api-keys y luego envíala como token Bearer.

Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>

Crear embeddings

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"
  }'

Parámetros

model string obligatorio

Slug del modelo de embeddings, p. ej. embed/embed-4.0.

input string | string[] obligatorio

Un texto, o un array de hasta 96 textos.

input_type string opcional

search_document (por defecto), search_query, classification o clustering.

Respuesta

JSON

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

Facturación

Se cobra por tokens de entrada × la tarifa del modelo × el margen de la plataforma, redondeado hacia arriba (mínimo 1 crédito por solicitud).

Modelos

Modelo	Proveedor	slug	Precio
Cohere Embed 4.0	Cohere	embed/embed-4.0	$0.12 / 1M tokens