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# Embeddings — POST /v1/embeddings

> Vektoreinbettungen für Text generieren mit POST /v1/embeddings. Unterstützt Batch-Eingaben und mehrere Einbettungsmodelle für semantische Suche, Clustering und RAG.

Der `/v1/embeddings`-Endpunkt generiert Vektoreinbettungen für Texteingaben. Einbettungen repräsentieren die semantische Bedeutung von Text als hochdimensionales Float-Array und ermöglichen Ähnlichkeitssuche, Clustering und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Der Endpunkt ist kompatibel mit der OpenAI Embeddings API.

## Endpunkt

```
POST https://router.flatkey.ai/v1/embeddings
```

## Unterstützte Einbettungsmodelle

| Modell                   | Dimensionen | Anbieter |
| ------------------------ | ----------- | -------- |
| `gemini-embedding-001`   | 3072        | Google   |
| `text-embedding-3-small` | 1536        | OpenAI   |
| `text-embedding-3-large` | 3072        | OpenAI   |

Aktuelle Verfügbarkeit und Preise finden Sie im [Modellverzeichnis](https://flatkey.ai/models).

## Anfrage

### Header

| Header          | Wert                      |
| --------------- | ------------------------- |
| `Authorization` | `Bearer $FLATKEY_API_KEY` |
| `Content-Type`  | `application/json`        |

### Body-Parameter

<ParamField body="model" type="string" required>
  Einbettungsmodell-ID. Beispiel: `"gemini-embedding-001"`, `"text-embedding-3-small"`.
</ParamField>

<ParamField body="input" type="string | array" required>
  Einzubettender Text. Kann ein einzelner String oder ein Array von Strings für Batch-Einbettungen sein.
</ParamField>

<ParamField body="encoding_format" type="string">
  `"float"` (Standard) gibt ein Float-Array zurück. `"base64"` gibt einen base64-kodierten String zurück.
</ParamField>

<ParamField body="dimensions" type="integer">
  Anzahl der Dimensionen für die Ausgabeeinbettung. Wird nicht von allen Modellen unterstützt.
</ParamField>

## Beispielanfragen

<CodeGroup>
  ```python python theme={"dark"}
  import os
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
      base_url="https://router.flatkey.ai/v1",
  )

  # Single text
  response = client.embeddings.create(
      model="gemini-embedding-001",
      input="The quick brown fox jumps over the lazy dog",
  )

  embedding = response.data[0].embedding
  print(f"Embedding dimensions: {len(embedding)}")
  print(f"First 5 values: {embedding[:5]}")
  ```

  ```python python batch theme={"dark"}
  import os
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
      base_url="https://router.flatkey.ai/v1",
  )

  # Batch embedding
  texts = [
      "What is machine learning?",
      "How does neural network training work?",
      "Explain gradient descent",
  ]

  response = client.embeddings.create(
      model="gemini-embedding-001",
      input=texts,
  )

  for i, item in enumerate(response.data):
      print(f"{texts[i]}: {len(item.embedding)} dimensions")
  ```

  ```bash curl theme={"dark"}
  curl https://router.flatkey.ai/v1/embeddings \
    -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "gemini-embedding-001",
      "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
    }'
  ```
</CodeGroup>

## Antwort

```json theme={"dark"}
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [0.0023064255, -0.009327292, ...]
    }
  ],
  "model": "gemini-embedding-001",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "total_tokens": 9
  }
}
```

### Antwortfelder

<ResponseField name="data" type="array">
  Array von Einbettungsobjekten, eines pro Eingabe-String.

  <Expandable title="Einbettungsobjekt">
    <ResponseField name="index" type="integer">Position im Eingabe-Array.</ResponseField>
    <ResponseField name="embedding" type="array">Float-Array des Einbettungsvektors.</ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="usage.prompt_tokens" type="integer">
  Anzahl der verarbeiteten Token.
</ResponseField>

## Beispiel zur Kosinus-Ähnlichkeit

```python python theme={"dark"}
import os
import numpy as np
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
    base_url="https://router.flatkey.ai/v1",
)

def embed(text):
    return client.embeddings.create(
        model="gemini-embedding-001",
        input=text,
    ).data[0].embedding

def cosine_similarity(a, b):
    a, b = np.array(a), np.array(b)
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

q = embed("capital city of France")
doc1 = embed("Paris is the capital and most populous city of France.")
doc2 = embed("The Eiffel Tower is a famous landmark.")

print(cosine_similarity(q, doc1))  # higher — more relevant
print(cosine_similarity(q, doc2))  # lower
```