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文档反馈POST https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/embeddings
将文本内容转换为向量，用于语义检索、文本分析等任务。
鉴权
- API Key 鉴权，请在 API Key 管理 页面，获取长效 API Key。
请求参数
Body 参数
input string / string[] 必选 | 需要向量化的内容列表
需要向量化的内容列表，支持中文、英文。输入内容需满足下面条件：
- 不得超过模型的最大输入 token 数。doubao-embedding 模型，每个列表元素（并非单次请求总数）最大输入 token 数为 4096。
- 不能为空列表，列表的每个成员不能为空字符串。
- 单条文本以 UTF-8 编码，长度不超过 100,000 字节
注意
为获得更好性能，建议文本数量总 token 不超过 4096，或者文本条数不超过 4。
model string 必选 | 模型 ID
您需要调用的模型的 ID（Model ID）。您也可通过 Endpoint ID 来调用模型，获得限流、计费类型（前付费/后付费）、运行状态查询、监控、安全等高级能力，具体参见 获取 Endpoint ID。
dimensions integer | 指定输出的向量维度
指定输出的向量维度。不同模型支持的维度不同，详情请参考对应模型的文档说明
encoding_format string 默认值 float | embedding 返回的格式
取值范围：float、base64、null。embedding 返回的格式。
- float：返回浮点数数组形式的向量。
- base64：返回经 Base64 编码后的紧凑字符串，可显著降低传输体积。
user string | 终端用户的唯一标识符
终端用户的唯一标识符，可帮助平台监控和检测滥用行为
响应参数
created integer | 请求创建的 Unix 时间戳
本次请求创建时间的 Unix 时间戳（秒）
data object[] | 本次请求的算法输出内容
本次请求的算法输出内容，列表中每个元素对应 input 中一条输入文本的向量化结果，顺序与 input 保持一致
embedding number[] / string | 对应内容的向量化结果
data.embedding
对应输入文本的向量化结果，具体形态取决于请求参数 encoding_format
index integer | 该向量在 input 数组中的索引
data.index
该向量在请求 input 数组中的索引位置，顺序与输入保持一致
object string | 对象类型
data.object
固定为 embedding
id string | 本次请求的唯一标识
model string | 本次请求实际使用的模型
本次请求实际使用的模型名称和版本
object string | 对象类型
固定为 list
usage object | 本次请求的 token 用量
本次请求的 token 用量统计
prompt_tokens integer | 输入内容 token 数量
usage.prompt_tokens
输入内容消耗的 token 数量
total_tokens integer | 本次请求消耗的总 token 数量
usage.total_tokens
本次请求消耗的总 token 数量（输入 + 输出）
最近更新时间：2026.08.21 11:18:10
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