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llm
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embeddings
Python (SDK)
from mka1 import SDK


with SDK(
    bearer_auth="<YOUR_BEARER_TOKEN_HERE>",
) as sdk:

    res = sdk.llm.embeddings.embed(input="The quick brown fox jumps over the lazy dog.", model="auto", encoding_format="float")

    # Handle response
    print(res)
{
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "embedding": [
        0.0023,
        -0.0091,
        0.0156,
        -0.0042,
        0.0089
      ],
      "index": 0
    }
  ],
  "model": "auto",
  "object": "list",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "total_tokens": 8
  }
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.mka1.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

Autorizações

​
Authorization
string
header
obrigatório

Gateway auth: send Authorization: Bearer <mka1-api-key>. For multi-user server-side integrations, you can also send X-On-Behalf-Of: <external-user-id>.

Cabeçalhos

​
X-On-Behalf-Of
string

Optional external end-user identifier forwarded by the API gateway.

Corpo

application/json

Parâmetros de solicitação para criar embeddings. Gera representações vetoriais do(s) texto(s) de entrada.

​
input
obrigatório

O texto de entrada ou array de textos para gerar embeddings. Pode ser uma única string ou um array de strings. Nota: os limites de tamanho do lote e de comprimento de entrada variam conforme o modelo. Consulte GET /embeddings/models para limites específicos de cada modelo.

Required string length: 1 - 100000
​
model
string
obrigatório

ID do modelo a ser usado para gerar embeddings. Use o formato provider:model. Veja GET /embeddings/models para modelos disponíveis e seus limites.

Minimum string length: 1
​
dimensions
integer

O número de dimensões que os embeddings de saída resultantes devem ter. Suportado apenas em certos modelos.

Intervalo obrigatório: 1 <= x <= 9007199254740991
​
encoding_format
enum<string>
padrão:float

O formato para retornar as embeddings. Pode ser 'float' (array de números) ou 'base64' (binário codificado em base64).

Opções disponíveis:
float,
base64
​
user
string

Um identificador único representando seu usuário final.

Resposta

200 - application/json

OK

Resposta do endpoint de embeddings contendo os embeddings gerados e informações de uso.

​
data
object[]
obrigatório

Uma lista de objetos de embedding. Cada objeto contém o vetor de embedding como um array de números de ponto flutuante ou uma string codificada em base64 representando o significado semântico do texto de entrada.

​
model
string
obrigatório

O modelo usado para gerar os embeddings

​
object
any
padrão:list
​
usage
object

Estatísticas de uso para a solicitação de embeddings