babbage-002

向量嵌入

官 稳 保
¥--已优惠¥--
----
  • 申请赠送05000000 Tokens

    约¥0/ 5百万Tokens

  • 一元试用11000000 Tokens

    约¥1/百万Token

  • openai官-优质1.61M Tokens

    按量计费

  • origin2.921M Tokens

    按量计费

· 首次申请送500万Token
  • 使用文档

  • 附件资料

  • 计费明细

模型信息

模型 IDbabbage-002供应商OpenAI
输入模态未注明输出模态未注明
分类未注明发布时间1970-01-01 07:59:59

调用接口

分组接口渠道方法路径
全部接口多模态向量嵌入本站 AI 中转站POST/v1/embeddings
全部接口创建嵌入本站 AI 中转站POST/v1/embeddings
全部接口创建模型响应本站 AI 中转站POST/v1/responses
全部接口创建模型响应(流式返回)本站 AI 中转站POST/v1/responses
全部接口创建模型响应(调用联网本站 AI 中转站POST/v1/responses

POST /v1/embeddings

### 多模态向量嵌入
获取给定输入的矢量表示,机器学习模型和算法可以轻松使用该表示。

相关指南:[嵌入](

创建表示输入文本的嵌入向量。

请求与响应结构
{
    "summary": "多模态向量嵌入",
    "responses": {
        "200": {
            "content": {
                "application/json": {
                    "schema": {
                        "type": "object",
                        "required": [
                            "object",
                            "data",
                            "model",
                            "usage"
                        ],
                        "properties": {
                            "data": {
                                "type": "array",
                                "items": {
                                    "type": "object",
                                    "properties": {
                                        "index": {
                                            "type": "integer"
                                        },
                                        "object": {
                                            "type": "string"
                                        },
                                        "embedding": {
                                            "type": "array",
                                            "items": {
                                                "type": "number"
                                            }
                                        }
                                    }
                                }
                            },
                            "model": {
                                "type": "string"
                            },
                            "usage": {
                                "type": "object",
                                "required": [
                                    "prompt_tokens",
                                    "total_tokens"
                                ],
                                "properties": {
                                    "total_tokens": {
                                        "type": "integer"
                                    },
                                    "prompt_tokens": {
                                        "type": "integer"
                                    }
                                }
                            },
                            "object": {
                                "type": "string"
                            }
                        }
                    }
                }
            },
            "description": "Create embeddings"
        }
    },
    "parameters": [],
    "description": "### 多模态向量嵌入\n获取给定输入的矢量表示,机器学习模型和算法可以轻松使用该表示。\n\n相关指南:[嵌入](\n\n创建表示输入文本的嵌入向量。",
    "requestBody": {
        "content": {
            "application/json": {
                "schema": {
                    "type": "object",
                    "title": "多模态向量嵌入",
                    "$schema": "",
                    "required": [
                        "model",
                        "normalized",
                        "embedding_type",
                        "input"
                    ],
                    "properties": {
                        "input": {
                            "type": "array",
                            "items": {
                                "type": "object",
                                "required": [
                                    "text",
                                    "image"
                                ],
                                "properties": {
                                    "text": {
                                        "type": "string"
                                    },
                                    "image": {
                                        "type": "string"
                                    }
                                }
                            },
                            "description": "输入文本以获取嵌入,编码为字符串或标记数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入,请传递一个字符串数组或令牌数组数组。每个输入的长度不得超过 8192 个标记。"
                        },
                        "model": {
                            "type": "string",
                            "description": "要使用的模型的 ID。您可以使用[List models]( API 来查看所有可用模型,或查看我们的[模型概述]("
                        },
                        "normalized": {
                            "type": "boolean"
                        },
                        "embedding_type": {
                            "type": "string"
                        }
                    },
                    "x-apifox-id": "139393496"
                }
            }
        },
        "required": true
    }
}

POST /v1/embeddings

### 创建嵌入
获取给定输入的矢量表示,机器学习模型和算法可以轻松使用该表示。

相关指南:[嵌入](

创建表示输入文本的嵌入向量。

请求与响应结构
{
    "summary": "创建嵌入",
    "responses": {
        "200": {
            "content": {
                "application/json": {
                    "schema": {
                        "type": "object",
                        "required": [
                            "object",
                            "data",
                            "model",
                            "usage"
                        ],
                        "properties": {
                            "data": {
                                "type": "array",
                                "items": {
                                    "type": "object",
                                    "properties": {
                                        "index": {
                                            "type": "integer"
                                        },
                                        "object": {
                                            "type": "string"
                                        },
                                        "embedding": {
                                            "type": "array",
                                            "items": {
                                                "type": "number"
                                            }
                                        }
                                    }
                                }
                            },
                            "model": {
                                "type": "string"
                            },
                            "usage": {
                                "type": "object",
                                "required": [
                                    "prompt_tokens",
                                    "total_tokens"
                                ],
                                "properties": {
                                    "total_tokens": {
                                        "type": "integer"
                                    },
                                    "prompt_tokens": {
                                        "type": "integer"
                                    }
                                }
                            },
                            "object": {
                                "type": "string"
                            }
                        }
                    }
                }
            },
            "description": "Create embeddings"
        }
    },
    "parameters": [],
    "description": "### 创建嵌入\n获取给定输入的矢量表示,机器学习模型和算法可以轻松使用该表示。\n\n相关指南:[嵌入](\n\n创建表示输入文本的嵌入向量。",
    "requestBody": {
        "content": {
            "application/json": {
                "schema": {
                    "type": "object",
                    "title": "创建嵌入",
                    "$schema": "",
                    "required": [
                        "model",
                        "input"
                    ],
                    "properties": {
                        "input": {
                            "type": "string",
                            "description": "输入文本以获取嵌入,编码为字符串或标记数组。要在单个请求中获取多个输入的嵌入,请传递一个字符串数组或令牌数组数组。每个输入的长度不得超过 8192 个标记。"
                        },
                        "model": {
                            "type": "string",
                            "description": "要使用的模型的 ID。您可以使用[List models]( API 来查看所有可用模型,或查看我们的[模型概述]("
                        }
                    },
                    "x-apifox-id": "252607178"
                }
            }
        },
        "required": true
    }
}

POST /v1/responses

### 创建模型响应


部分OpenAI模型仅支持Response格式,例如o3-pro,codex-mini-latest

请求与响应结构
{
    "summary": "创建模型响应",
    "responses": {
        "200": {
            "content": {
                "application/json": {
                    "schema": {
                        "type": "object",
                        "properties": []
                    }
                }
            },
            "description": "成功"
        }
    },
    "parameters": [],
    "description": "### 创建模型响应\n\n\n部分OpenAI模型仅支持Response格式,例如o3-pro,codex-mini-latest",
    "requestBody": {
        "content": {
            "application/json": {
                "schema": {
                    "type": "object",
                    "title": "创建模型响应",
                    "$schema": "",
                    "required": [
                        "model",
                        "input"
                    ],
                    "properties": {
                        "input": {
                            "type": "array",
                            "items": {
                                "type": "object",
                                "properties": {
                                    "role": {
                                        "type": "string"
                                    },
                                    "content": {
                                        "type": "string"
                                    }
                                }
                            }
                        },
                        "model": {
                            "type": "string"
                        }
                    },
                    "x-apifox-id": "321434971"
                }
            }
        },
        "required": true
    }
}

POST /v1/responses

### 创建模型响应(流式返回)


部分OpenAI模型仅支持Response格式,例如o3-pro,codex-mini-latest

请求与响应结构
{
    "summary": "创建模型响应(流式返回)",
    "responses": {
        "200": {
            "content": {
                "application/json": {
                    "schema": {
                        "type": "object",
                        "properties": []
                    }
                }
            },
            "description": "成功"
        }
    },
    "parameters": [],
    "description": "### 创建模型响应(流式返回)\n\n\n部分OpenAI模型仅支持Response格式,例如o3-pro,codex-mini-latest",
    "requestBody": {
        "content": {
            "application/json": {
                "schema": {
                    "type": "object",
                    "title": "创建模型响应(流式返回)",
                    "$schema": "",
                    "required": [
                        "model",
                        "stream",
                        "input"
                    ],
                    "properties": {
                        "input": {
                            "type": "array",
                            "items": {
                                "type": "object",
                                "properties": {
                                    "role": {
                                        "type": "string"
                                    },
                                    "content": {
                                        "type": "string"
                                    }
                                }
                            }
                        },
                        "model": {
                            "type": "string"
                        },
                        "stream": {
                            "type": "boolean"
                        }
                    },
                    "x-apifox-id": "321436991"
                }
            }
        },
        "required": true
    }
}

POST /v1/responses

### 创建模型响应(调用联网


部分OpenAI模型仅支持Response格式,例如o3-pro,codex-mini-latest

请求与响应结构
{
    "summary": "创建模型响应(调用联网",
    "responses": {
        "200": {
            "content": {
                "application/json": {
                    "schema": {
                        "type": "object",
                        "properties": []
                    }
                }
            },
            "description": "成功"
        }
    },
    "parameters": [],
    "description": "### 创建模型响应(调用联网\n\n\n部分OpenAI模型仅支持Response格式,例如o3-pro,codex-mini-latest",
    "requestBody": {
        "content": {
            "application/json": {
                "schema": {
                    "type": "object",
                    "title": "创建模型响应(调用联网",
                    "$schema": "",
                    "required": [
                        "model",
                        "input"
                    ],
                    "properties": {
                        "input": {
                            "type": "array",
                            "items": {
                                "type": "object",
                                "properties": {
                                    "role": {
                                        "type": "string"
                                    },
                                    "content": {
                                        "type": "string"
                                    }
                                }
                            }
                        },
                        "model": {
                            "type": "string"
                        }
                    },
                    "x-apifox-id": "322273221"
                }
            }
        },
        "required": true
    }
}

价格

价格组渠道计费项价格单位
openai官-优质 AI 中转站提示CNY 1.61M Tokens
openai官-优质 AI 中转站补全CNY 1.61M Tokens
origin AI 中转站提示CNY 2.921M Tokens
origin AI 中转站补全CNY 2.921M Tokens

服务级错误码参照(error_code):

  错误码 说明
  221301 数据源超时
  221303 认证失败

认证失败,请稍后重试
认证失败,该卡当日连续多次认证不通过被限制校验,次日恢复
  221306 参数错误

参数错误:姓名格式不正确
参数错误:手机号格式不正确
参数错误:身份证格式不正确
参数错误:银行卡号格式不正确
同一银行卡请求过于频繁

系统级错误码参照:

  错误码 说明
  10001 错误的请求KEY
  10002 该KEY无请求权限
  10003 KEY过期
  10004 错误的OPENID
  10005 应用未审核超时,请提交认证
  10007 未知的请求源
  10008 被禁止的IP
  10009 被禁止的KEY
  10011 当前IP请求超过限制
  10012 请求超过次数限制
  10013 测试KEY超过请求限制
  10014 系统内部异常(调用充值类业务时,请务必联系客服或通过订单查询接口检测订单,避免造成损失)
  10020 接口维护
  10021 接口停用

错误码格式说明(示例:200201):

  2 002 01
  服务级错误(1为系统级错误) 服务模块代码(即数据ID) 具体错误代码

使用文档下载

babbage-002
--
今日调用
--
成功率
--
近期调用

推荐API

  • gemini-3.8-flash-thinking-medium

    Gemini 3.8 Flash 是我们最智能的 Flash 模型,专为长远软件工程、自主代理和复杂企业工作流程设计——所有这些都具备 Flash 的速度和成本效益。
  • gemini-3.7-flash-thinking-low

  • gemini-3.8-flash-thinking-low

    Gemini 3.8 Flash 是我们最智能的 Flash 模型,专为长远软件工程、自主代理和复杂企业工作流程设计——所有这些都具备 Flash 的速度和成本效益。
  • gemini-3.7-flash-thinking-medium

  • gemini-3.8-flash-thinking-high

    Gemini 3.8 Flash 是我们最智能的 Flash 模型,专为长远软件工程、自主代理和复杂企业工作流程设计——所有这些都具备 Flash 的速度和成本效益。
  • gemini-3.8-flash

    Gemini 3.8 Flash 是我们最智能的 Flash 模型,专为长远软件工程、自主代理和复杂企业工作流程设计——所有这些都具备 Flash 的速度和成本效益。

API资讯

数 据 驱 动 未 来
Data Drives The Future
数 据 驱 动 未 来
Data Drives The Future