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Documentation Index

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Guia de Uso

Os modelos de embedding da AiHubMix convertem com eficiência o conteúdo de texto ou documentos em dados vetoriais pesquisáveis, amplamente utilizados em sistemas de RAG (Q&A) e suporte ao cliente inteligente. Seja para texto simples ou documentos completos, você pode gerar embeddings com uma única chamada para melhorar significativamente o processamento semântico. 
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key="sk-***", # Replace with the key you generated in the AIHUBMIX dashboard
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

response = client.embeddings.create(
    input="Your text string goes here",
    model="gemini-embedding-001"
)

print(response.data[0].embedding)

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Modelos Disponíveis

  • gemini-embedding-001
  • gemini-embedding-exp-03-07
  • text-embedding-3-large
  • text-embedding-3-small
  • text-embedding-ada-002
  • jina-embeddings-v4
  • jina-embeddings-v3
  • jina-embeddings-v2-base-code
  • text-embedding-v4
  • Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
  • doubao-embedding-large-text-240915
  • doubao-embedding-text-240715
Última atualização: 2026-06-01