Inferenz-API

Embeddings berechnen

Berechnet Vektor-Embeddings für Text, etwa für eigene Suche oder RAG.

POSThttps://api.futureway.ai/v1/embeddings

Authentifizierung

Header: Authorization: Bearer $FUTUREWAY_API_KEY
Scope: inferenceInferenz-API: Chat-Completions, Embeddings, Modellliste.
Key-Arten: persönlich · Service
Format: OpenAI-kompatibel

Details zu Keys und Scopes unter Authentifizierung.

Parameter

Name	Typ	Pflicht	Beschreibung
model	string	ja	Embedding-Alias, z. B. futureway-embed.
input	string	ja	Der einzubettende Text.

Beispiel-Anfrage

curl https://api.futureway.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $FUTUREWAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "futureway-embed",
  "input": "Dein Text hier."
}'

Antwort

200

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        0.0123,
        -0.0456,
        "…"
      ]
    }
  ],
  "model": "futureway-embed",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 4,
    "total_tokens": 4
  }
}

Fehler

Status	Code	Beschreibung
401	unauthorized	Kein, ungültiger oder widerrufener API-Key.
400	invalid_request_error	Anfrage ungültig (fehlende Pflichtfelder, unbekannter Parameter, Body zu groß).
404	model_not_found	Unbekannte Modell-ID oder ein Modell, das dieser Key nicht ansprechen darf.
429	rate_limit_error	Zu viele Anfragen im Zeitfenster; retry-after nennt die Wartezeit.
429	budget_exceeded	Das Nutzungskontingent der Organisation ist aufgebraucht — kein Retry hilft, bis das Fenster zurückgesetzt ist.
503	service_unavailable	Das Modell ist vorübergehend nicht erreichbar — mit Backoff wiederholen.

Formate und Umgang mit Fehlern unter Fehler.