Embeddings API в России

Векторные представления (Embeddings) для поиска и RAG

Embeddings (векторные представления) — это числовые представления текста для измерения семантической близости. Это основа для поиска, рекомендаций и RAG-систем.

Доступные модели Embeddings:

  • text-embedding-3-small (OpenAI) — быстрая и экономичная
  • text-embedding-3-large (OpenAI) — максимальное качество
  • Qwen3 Embedding 0.6B/4B/8B — различные размеры
  • text-embedding-v4 (Qwen) — новая версия
  • gemini-embedding-001 (Google) — до 20K токенов
  • mistral-embed-2312 — от Mistral AI
  • codestral-embed-2505 — для кода

Применение Embeddings:

  • Семантический поиск по документам
  • RAG (Retrieval Augmented Generation)
  • Рекомендательные системы
  • Кластеризация и классификация текстов

Пример использования:

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="Текст для векторизации"
)

Как начать

  1. Зарегистрируйтесь — создайте аккаунт на AITUNNEL за 1 минуту
  2. Пополните баланс — минимальная сумма 299₽, оплата картой или по счёту
  3. Получите API ключ — в личном кабинете создайте ключ для доступа к API
  4. Интегрируйте — используйте стандартный OpenAI SDK с нашим базовым URL

Реализуйте это с AITUNNEL

Подключите AI API для решения ваших задач. GPT-5, Claude, Gemini и другие модели через единый интерфейс.

OpenAI-совместимый APIДокументацияПоддержка 24/7
Начать работуРегистрация за 1 минуту