Baidu付費運作正常
Embedding V1
API 模型名稱: Embedding-V1
Embedding V1 是 Baidu 的聊天模型，於 Api.Airforce 統一 API 上提供服務。 它的定價為每百萬輸入 tokens TWD 3.21，每百萬輸出 tokens TWD 3.21。 透過 OpenAI 相容 API 以單一金鑰存取它，並可一併使用 Api.Airforce 上 65 種以上的其他模型。
定價
規格
- 供應商
- Baidu
- 類型
- 聊天模型
Embedding V1 有哪些使用情境？
- 聊天機器人與助理 — 對話式 AI、起草文稿、摘要與問答。
Embedding V1 與相似模型比較
| 模型 | 智慧 | 脈絡長度 | 輸入 / 1M | 輸出 / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Embedding V1 | — | — | TWD 3.21 | TWD 3.21 |
| ERNIE 3.5 8K | — | — | TWD 25.06 | TWD 25.06 |
| ERNIE 4.0 8K | — | — | TWD 223.90 | TWD 223.90 |
| ERNIE Character 8K | — | — | TWD 6.75 | TWD 12.85 |
價格為 Api.Airforce 依用量計費的每 1M token 費率。脈絡長度為最大輸入長度。
相關模型
ERNIE 3.5 8KBaidu · TWD 25.06 / 1MERNIE 4.0 8KBaidu · TWD 223.90 / 1MERNIE Character 8KBaidu · TWD 6.75 / 1MERNIE Functions 8KBaidu · TWD 6.75 / 1MERNIE Lite 8KBaidu · TWD 5.46 / 1MERNIE Speed 128KBaidu · TWD 6.75 / 1MERNIE Speed 8KBaidu · TWD 6.75 / 1MERNIE Tiny 8KBaidu · TWD 2.25 / 1MDoubao Seed 2.0 MiniBytedance · TWD 4.50 / 1MDoubao Seed 2.0 MiniBytedance · TWD 0.96 / 1MDoubao Seed 2.0 ProBytedance · TWD 47.22 / 1MDoubao Seed 2.1 ProBytedance · TWD 27.63 / 1M
Embedding V1 — 常見問題
- Embedding V1 的費用是多少？
- Embedding V1 採依用量計費，輸入 token 為每 1M TWD 3.21，輸出 token 為每 1M TWD 3.21。無需訂閱 — 僅需為實際用量付費。
- Embedding V1 具備哪些能力？
- Embedding V1 是 Baidu 的聊天模型，可透過 Api.Airforce API 存取。
- Embedding V1 可以免費使用嗎？
- Embedding V1 為付費依用量計費模型 — 無需訂閱，僅依實際用量收費。
- 如何透過 API 使用 Embedding V1？
- Embedding V1 相容於 OpenAI。將任何 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1，並傳入模型 ID Embedding-V1 及您的 Api.Airforce API 金鑰即可。
- Embedding V1 由誰開發？
- Embedding V1 是 Baidu 的聊天模型，透過 Api.Airforce 統一閘道提供服務，涵蓋 100+ 個其他模型。
正在載入即時指標…
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透過 API 使用 Embedding V1
OpenAI 相容 — 將任何 OpenAI SDK 指向 https://api.airforce/v1，並以 Embedding-V1 作為模型。
cURL
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Embedding-V1",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="Embedding-V1",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)JavaScript
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
model: "Embedding-V1",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);