Cortex REST API

Sie können die Snowflake Cortex REST API verwenden, um die Inferenz mit der LLM Ihrer Wahl aufzurufen. Sie können Anfragen mit jeder Programmiersprache stellen, die HTTP POST-Anfragen stellen kann. Mit dieser Funktionalität können Sie Ihre Anwendungen mit der modernsten AI-Funktionalität ausstatten. Für die Nutzung von API benötigen Sie kein Warehouse.

Die Cortex REST API sendet die generierten Token als vom Server gesendete Ereignisse an Sie zurück.

Einrichten der Authentifizierung

Um sich bei der Cortex REST API zu authentifizieren, können Sie die unter Authentifizierung von Snowflake REST APIs mit Snowflake beschriebenen Methoden verwenden.

Tipp

Erwägen Sie die Einrichtung eines eigenen Benutzers für Cortex REST API-Anfragen.

Festlegen der Autorisierung

Um eine REST API Anfrage zu senden, muss Ihrer Standardrolle die Datenbankrolle SNOWFLAKE zugewiesen werden. CORTEX_USER hat die Berechtigung, die Funktionen von LLM zu nutzen. In den meisten Fällen haben Benutzer diese Berechtigung bereits, da die Rolle SNOWFLAKE.CORTEX_USER automatisch an die Rolle PUBLIC vergeben wird und alle Rollen PUBLIC erben.

Wenn Ihr Snowflake-Administrator es vorzieht, einzelne Benutzer zuzulassen, hat er oder sie möglicherweise SNOWFLAKE.CORTEX_USER von PUBLIC widerrufen und muss diese Rolle den Benutzern, die die Cortex REST API verwenden können sollen, wie folgt zuweisen.

GRANT DATABASE ROLE SNOWFLAKE.CORTEX_USER TO ROLE my_role;
GRANT ROLE my_role TO USER my_user;
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Wichtig

REST API-Anfragen verwenden die Standardrolle des Benutzers, sodass diese Rolle über die erforderlichen Berechtigungen verfügen muss. Sie können die Standardrolle eines Benutzers mit ALTER USER … SET DEFAULT_ROLE ändern.

ALTER USER my_user SET DEFAULT_ROLE=my_role
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Übermitteln von Anforderungen

Sie stellen eine Anfrage an die Cortex REST API, indem Sie eine HTTP POST-Anfrage an den Endpunkt REST der API senden. In der Anfrage müssen Sie den Header Authorization so einstellen, dass sie das Token für die Authentifizierung enthält (z. B. ein JSON-Web-Token (JWT), ein OAuth-Token oder ein programmatisches Zugriffstoken). Weitere Details dazu finden Sie unter Authentifizierung von Snowflake REST APIs mit Snowflake.

Der Body der Anfrage ist ein JSON-Objekt, das das Modell, den Verlauf der Eingabeaufforderung oder des Gesprächs und die Optionen angibt. Weitere Informationen finden Sie in den Abschnitten API in diesem Thema.

Sie können REST-Anfragen mit Hilfe von Python API vornehmen. Um Python API zu installieren, verwenden Sie den folgenden Befehl:

pip install snowflake-ml-python
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Die Python-API ist ab Version 1.6.1 im snowflake-ml-python-Paket enthalten.

Hinweise zu Kosten

Snowflake Cortex REST API-Anfragen verursachen Rechenkosten, die sich nach der Anzahl der verarbeiteten Token richten. Die Kosten für jede Funktion in Credits pro Million Token finden Sie in der Snowflake Service Consumption Table. Ein Token ist die kleinste Texteinheit, die von den Snowflake Cortex-LLM-Funktionen verarbeitet wird, und entspricht etwa vier Textzeichen. Das Verhältnis des ein-/ausgegebene Rohtextes zur Tokenanzahl kann je nach Modell variieren.

Die Funktion COMPLETE erzeugt neuen Text nach einer Eingabeaufforderung. Sowohl für Eingabe- als auch für Ausgabe-Token fallen Computekosten an. Wenn Sie COMPLETE verwenden, um ein Konversations- oder Chat-Benutzererlebnis zu bieten, werden alle vorherigen Aufforderungen und Antworten verarbeitet, um jede neue Antwort zu generieren, mit entsprechenden Kosten.

Funktion COMPLETE

Sie können die REST API verwenden, um die Funktion AI_COMPLETE aufzurufen.

Sie rufen die COMPLETE-Funktion über den Endpunkt /api/v2/cortex/inference:complete auf. Hat die Form:

POST https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete

wobei account_identifier der Kontobezeichner ist, den Sie für den Zugriff auf Snowsight verwenden.

Verfügbarkeit der Modelle

Die folgenden Tabellen zeigen die verschiedenen Funktionen, die auf der Cortex LLM REST API verfügbar sind.

COMPLETE-Funktionsmodelle
(Modell)
AWS US West 2
(Oregon)
AWS US East 1
(N. Virginia)
AWS Europe Central 1
(Frankfurt)
AWS Europe West 1
(Ireland)
AWS AP Southeast 2
(Sydney)
AWS AP Northeast 1
(Tokio)
Azure East US 2
(Virginia)
Azure West Europe
(Niederlande)
AWS
(Regionsübergreifend)
(claude-4-sonnet)

✔
(claude-4-opus)

In der Vorschau
(claude-3-7-sonnet)

✔
(claude-3-5-sonnet)

✔

✔

✔
COMPLETE
(llama4-maverick)

In der Vorschau

In der Vorschau
(llama3.1-8b)

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
(llama3.1-70b)

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
(llama3.1-405b)

✔

✔

✔

✔
(llama3.2-1b)

✔

✔
(llama3.2-3b)

✔

✔
(deepseek-r1)

✔

✔
(mistral-7b)

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
(mistral-large)

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
(mistral-large2)

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
(snowflake-llama-3.3-70b)

✔

✔

Sie können auch jedes feinabgestimmte Modell in jeder unterstützten Region verwenden.

API-Referenz

POST /api/v2/cortex/inference:complete

Schließt eine Eingabeaufforderung oder eine Konversation unter Verwendung des angegebenen großen Sprachmodells (Large Language Model) ab. Der Body der Anfrage ist ein JSON-Objekt, das die Argumente enthält.

Dieser Endpunkt entspricht der Funktion COMPLETE SQL.

Erforderliche Header

Authorization: Bearer token

Autorisierung für die Anfrage. token ist ein JSON-Web-Token (JWT), OAuth-Token oder programmatischer Zugriffstoken). Weitere Details dazu finden Sie unter Authentifizierung von Snowflake REST APIs mit Snowflake.

Content-Type: application/json

Gibt an, dass der Body der Anfrage im JSON-Format vorliegt.

Accept: application/json, text/event-stream

Gibt an, dass die Antwort entweder JSON (Fehlerfall) oder vom Server gesendete Ereignisse enthalten wird.

Optionale Header
X-Snowflake-Authorization-Token-Type: type

Definiert die Art des Tokens für die Autorisierung.

Wenn Sie die Kopfzeile X-Snowflake-Authorization-Token-Type weglassen, bestimmt Snowflake den Token-Typ, indem es das Token untersucht.

Auch wenn diese Kopfzeile optional ist, können Sie sie angeben. Sie können die Kopfzeile auf einen der folgenden Werte setzen:

Erforderliche JSON-Argumente

Argument

Typ

Beschreibung

model

string

Der Bezeichner des zu verwendenden Modells (siehe Auswählen eines Modells). Für mögliche Werte siehe Verfügbarkeit der Modelle.

Alternativ können Sie auch den vollqualifizierten Namen eines beliebigen feinabgestimmten Modells im Format database.schema.model verwenden.

Bemerkung

claude-3-5-sonnet ist nicht verfügbar mit strukturierten COMPLETE-Ausgaben.

messages

Array

Der Prompt oder der Konversationsverlauf, die zum Erstellen einer Vervollständigung (Completion) verwendet werden sollen. Ein Array von Objekten, die eine Konversation in chronologischer Reihenfolge darstellen. Jedes Objekt muss entweder den Schlüssel content oder den Schlüssel content_list enthalten. Es kann auch einen Schlüssel role enthalten.

  • content: Eine Zeichenkette, die eine Systemmeldung, eine Benutzereingabe oder eine vorherige Antwort des Modells enthält.

  • role: Eine Zeichenfolge, die die Rolle der Meldung angibt, entweder 'system', 'user' oder 'assistant'.

Eine genauere Beschreibung dieser Rollen finden Sie unter in der Tabelle COMPLETE Rollen.

Bei Eingabeaufforderungen, die aus einer einzelnen Benutzernachricht bestehen, kann role weggelassen werden; es wird dann angenommen, dass es user ist.
Optionale JSON-Argumente

Argument

Typ

Standard

Beschreibung

guardrails

Objekt

null

Ein Objekt, das steuert, ob Cortex Guard-Strukturen für die Anfrage verwendet werden. Das Objekt enthält zwei Felder:

  • enabled: Ein boolescher Wert, der bestimmt, ob Strukturen für die Anfrage verwendet werden. Wenn dieses Feld nicht vorhanden ist oder nicht true lautet, werden keine Strukturen verwendet.

  • response_when_unsafe: Eine Zeichenfolge, die die Antwort bestimmt, wenn das Cortex Guard-Modell die Antwort als unsicher einstuft. Diese Zeichenfolge, nicht die eigentliche Fertigstellung, wird in der Ausgabe zurückgegeben. Standard: „Von Cortex Bodyguard gefilterte Antwort“

max_tokens

Ganzzahl

4096

Ein Wert zwischen 1 und 4096 (einschließlich), der die maximale Anzahl der auszugebenden Token bestimmt. Die Ausgabe wird nach dieser Anzahl von Token abgeschnitten.

top_p

number

1.0

Ein Wert von 0 bis 1 (einschließlich), der die Vielfalt des Sprachmodells steuert, indem er das Set an möglichen Token, die das Modell ausgibt, einschränkt.

temperature

number

0,0

Ein Wert von 0 bis 1 (einschließlich), der die Zufälligkeit der Ausgabe des Sprachmodells steuert, indem er beeinflusst, welches mögliche Token bei jedem Schritt ausgewählt wird.
Tool-Konfiguration

Wichtig

Die Verwendung von Tools wird nur mit Claude 3.5 Sonnet unterstützt.

Das Feld tool_spec verfügt über einen Array von verfügbaren Tools. Die folgende Tabelle zeigt die verfügbaren Felder:

Tool-Spezifikationen

Feld

Typ

Beschreibung

tool_spec.type

string

Der Typ des Tools. Eine Kombination aus Typ und Name ist ein eindeutiger Bezeichner.

tool_spec.name

string

Der Name des Tools. Eine Kombination aus Typ und Name ist ein eindeutiger Bezeichner.

tool_spec.description

string

Eine Beschreibung des Tools, das für die Tool-Verwendung in Frage kommt.

tool_spec.input_schema

Objekt

Das JSON-Schema für die Eingabe des Tools.

tool_spec.input_schema.type

string

Der Typ des Eingabeschemaobjekts.

tool_spec.input_schema.properties

Objekt

Die Definitionen für jeden Eingabeparameter.

tool_spec.input_schema.required

Array

Die Liste der erforderlichen Eingabeparameter.

Das Feld tool_choice konfiguriert die Verhaltensweise der Tool-Auswahl. Es hat die folgenden Felder:

Tool-Auswahl

Feld

Typ

Beschreibung

type

string

Die Art und Weise, in der die Tools ausgewählt werden.

Gültige Werte:

  • "auto": Das Modell entscheidet, ob es die von Ihnen bereitgestellten Tools aufruft oder nicht.

  • "required": Verwenden Sie ein oder mehrere Tools.

  • "tool": Verwenden Sie die Tools, die Sie angegeben haben.

name

Array

Die Namen der verwendeten Tools. Nur gültig, wenn type "tool" ist.

tool_use steht für die Anfrage eines Modells, ein bestimmtes Tool zu verwenden. Es enthält den Bezeichner des Tools und die Eingabeparameter für die Ausführung. Es hat die folgenden Felder:

Tool-Verwendung

Feld

Typ

Beschreibung

type

string

Bezeichnet dies als Anfrage zur Verwendung eines Tools.

tool_use

Objekt

Container für Details der Anfrage zur Tool-Verwendung.

Jedes Objekt enthält die folgenden Schlüssel:

Schlüssel für Anfragen zur Tool-Verwendung

Feld

Typ

Beschreibung

Erforderlich

tool_use_id

string

Eindeutiger Bezeichner für diese Anfrage zur Tool-Verwendung.

Ja

name

string

Der Name des verwendeten Tools.

Ja

input

Objekt

Der Name des verwendeten Tools.

Ja
Tool-Ergebnisse

Stellt die Ergebnisse der Ausführung eines Tools dar. Enthält sowohl die Eingabeparameter als auch die Ausgabeergebnisse der Tool-Ausführung.

Tool-Ergebnisse

Feld

Typ

Beschreibung

type

string

Bezeichnet dies als ein Tool-Ergebnis.

tool_results

string

Eindeutiger Bezeichner für diese Anfrage zur Tool-Verwendung.

Jedes Ergebnis kann die folgenden Schlüssel enthalten:

Schlüssel für Tool-Ergebnisse

Feld

Typ

Beschreibung

Erforderlich

tool_use_id

string

Eindeutiger Bezeichner, der dieses Ergebnis mit der entsprechenden Anfrage auf Nutzung des Tools verknüpft.

Ja

name

string

Der Name des Tools, das ausgeführt wurde. Er muss mit dem Tool-Namen aus dem Array tools übereinstimmen.

Ja

content

Array

Array von Inhaltselementen, die durch die Ausführung des Tools erzeugt werden.

Ja

id

string

Optionaler Bezeichner für die Ausführungsinstanz des Tools.

Nein

status

string

Statusanzeigen für die Ausführung des Tools.

Nein

Results

Objekt

Zusätzliche Ergebnisdaten in einer beliebigen Struktur. Additional properties wird auf True gesetzt.

Ja
Ausgabe

Token werden gesendet, sobald sie durch vom Server gesendete Ereignisse erzeugt werden (SSEs). Jedes SSE-Ereignis verwendet den Typ message und enthält ein JSON-Objekt mit der folgenden Struktur.

Schlüssel

Werttyp

Beschreibung

id

string

Eindeutige ID der Anfrage, der gleiche Wert für alle Ereignisse, die als Antwort auf die Anfrage gesendet werden.

created

number

UNIX-Zeitstempel (Sekunden seit Mitternacht des 1. Januar 1970) für das Generieren der Antwort.

model

string

Bezeichner des verwendeten Modells.

choices

Array

Die Antworten des Modells. Jede Antwort ist ein Objekt, das einen delta-Schlüssel enthält, dessen Wert ein Objekt ist und dessen content-Schlüssel die vom Modell erzeugte Ausgabe enthält. Wenn die Antwort von Cortex Guard blockiert wurde, enthält das Objekt einen finish_reason-Schlüssel mit einem Wert von "prohibited_content". Derzeit enthält dieses Array immer genau eine Auswahl.

'usage

Objekt

Token-Verwendung für diese Anfrage, einschließlich:

  • prompt_tokens: Anzahl der Token im Prompt.

  • completion_tokens: Die Anzahl der Token in der Vervollständigung.

  • guard_tokens: Die Anzahl der durch die Cortex Guard-Verarbeitung verbrauchten Token. Dieses Feld ist nicht vorhanden, wenn Strukturen nicht aktiviert sind.

  • total_tokens: Die Gesamtzahl der Token in der Eingabeaufforderung und der Vervollständigung.
Statuscodes

Die Snowflake Cortex LLM REST API verwendet die folgenden HTTP-Statuscodes, um den erfolgreichen Abschluss oder verschiedene Fehlerzustände anzuzeigen.

200 OK

Anfrage erfolgreich abgeschlossen. Der Body der Antwort enthält die Ausgabe des Modells.

400 invalid options object

Die optionalen Argumente haben ungültige Werte.

400 unknown model model_name

Das angegebene Modell ist nicht vorhanden.

400 schema validation failed

Fehler im Zusammenhang mit der falschen Struktur des Antwortschemas. Korrigieren Sie das Schema und versuchen Sie es erneut.

400 max tokens of count exceeded

Die Anfrage hat die maximale Anzahl der vom Modell unterstützten Token überschritten (siehe Modelleinschränkungen).

400 all requests were throttled by remote service

Die Anfrage wurde aufgrund einer hohen Nutzung gedrosselt. Versuchen Sie es später noch einmal.

402 budget exceeded

Das Budget für den Modellverbrauch wurde überschritten.

403 Not Authorized

Konto nicht für REST API aktiviert, oder die Standardrolle des aufrufenden Benutzers hat nicht die Datenbankrolle snowflake.cortex_user.

429 too many requests

Die Anfrage wurde abgelehnt, weil das Nutzungskontingent überschritten wurde. Bitte versuchen Sie Ihre Anfrage später.

503 inference timed out

Die Anfrage hat zu lange gedauert.

Grundlegendes Beispiel

Das folgende Beispiel verwendet curl, um eine COMPLETE-Anfrage zu stellen. Ersetzen Sie token, prompt und account_identifier durch die entsprechenden Werte in diesem Befehl.

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer <token>" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
    -d '{
    "model": "mistral-large",
    "messages": [
        {
            "content": "<prompt>"
        }
    ],
    "top_p": 0,
    "temperature": 0
    }' \
https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete
Copy

Ausgabe

data: {
data:  "id": "65c5e2ac-529b-461e-8a8c-f80655e6bd3f",
data:  "created": 1723493954,
data:  "model": "mistral-7b",
data:  "choices": [
data:    {
data:      "delta": {
data:        "content": "Cor"
data:        }
data:      }
data:     ],
data:  "usage": {
data:    "prompt_tokens": 57,
data:    "completion_tokens": 1,
data:    "total_tokens": 58
data:  }
data: }

data: {
data:  "id": "65c5e2ac-529b-461e-8a8c-f80655e6bd3f",
data:  "created": 1723493954,
data:  "model": "mistral-7b",
data:  "choices": [
data:    {
data:      "delta": {
data:        "content": "tex"
data:        }
data:      }
data:     ],
data:  "usage": {
data:    "prompt_tokens": 57,
data:    "completion_tokens": 2,
data:    "total_tokens": 59
data:  }
data: }

Tool-Aufruf mit Beispiel einer Gedankenkette

Das folgende Beispiel verwendet curl, um COMPLETE-Anfragen in einer Gedankenkette zu stellen. In diesem Fall wird das Tool verwendet, um die Wetterinformationen für San Francisco, CA zu erhalten.

Anfrage

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer <token>" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
    -d '{
    "model": "claude-3-5-sonnet",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is the weather like in San Francisco?"
      }
    ],
    "tools": [
      {
        "tool_spec": {
          "type": "generic",
          "name": "get_weather",
          "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
              }
            },
            "required": [
              "location"
            ]
          }
        }
      }
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "top_p": 1,
    "stream": true
    }' \
https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete
Copy

Antwort

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":"I","content_list":[{"text":"I","type":"text"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":"'ll","content_list":[{"text":"'ll","type":"text"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":" help you","content_list":[{"text":" help you","type":"text"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":" check the","content_list":[{"text":" check the","type":"text"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":" weather in","content_list":[{"text":" weather in","type":"text"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":" San Francisco.","content_list":[{"text":" San Francisco.","type":"text"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content_list":[{"name":"get_weather","tool_use_id":"tooluse_Iwuh-FEeTC-Iefsxu2ueKQ"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content_list":[{"input":"{\"location\""}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content_list":[{"input":": \"San"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content_list":[{"input":" Francisco"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content_list":[{"input":", CA\"}"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"78fe5630-95b1-4960-ac2b-7eb85536b08e","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{}}],"usage":{"prompt_tokens":390,"completion_tokens":53,"total_tokens":443}}

Der Benutzer führt das Tool get_weather auf seiner Seite aus und liefert die Ergebnisse an das Modell.

Follow-up-Anfrage

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer <token>" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
    -d '{
    "model": "claude-3-5-sonnet",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is the weather like in San Francisco?"
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "I'll help you check the weather in San Francisco.",
        "content_list": [
          {
            "type": "tool_use",
            "tool_use": {
              "tool_use_id": "tooluse_Iwuh-FEeTC-Iefsxu2ueKQ",
              "name": "get_weather",
              "input": {
                "location": "San Francisco, CA"
              }
            }
          }
        ]
      },
      {
        "role": "user",
        "content_list": [
          {
            "type": "tool_results",
            "tool_results": {
              "tool_use_id": "tooluse_Iwuh-FEeTC-Iefsxu2ueKQ",
              "name": "get_weather",
              "content": [
                {
                  "type": "text",
                  "text": "\"temperature\": \"69 fahrenheit\""
                }
              ]
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "tools": [
      {
        "tool_spec": {
          "type": "generic",
          "name": "get_weather",
          "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
              }
            },
            "required": [
              "location"
            ]
          }
        }
      }
    ],
    "max_tokens": 4096,
    "top_p": 1,
    "stream": true
    }' \
https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete
Copy

Endgültige Antwort

data: {"id":"07ffa851-4c47-4cea-9b7e-017a4cddc21d","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":"\n\nBase","content_list":[{"type":"text","text":"\n\nBase"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"07ffa851-4c47-4cea-9b7e-017a4cddc21d","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":"d on the weather data,","content_list":[{"type":"text","text":"d on the weather data,"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"07ffa851-4c47-4cea-9b7e-017a4cddc21d","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":" it's currently 69 ","content_list":[{"type":"text","text":" it's currently 69 "}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"07ffa851-4c47-4cea-9b7e-017a4cddc21d","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":"degrees Fahrenheit in San Francisco,","content_list":[{"type":"text","text":"degrees Fahrenheit in San Francisco,"}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"07ffa851-4c47-4cea-9b7e-017a4cddc21d","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{"content":" CA.","content_list":[{"type":"text","text":" CA."}]}}],"usage":{}}

data: {"id":"07ffa851-4c47-4cea-9b7e-017a4cddc21d","model":"claude-3-5-sonnet","choices":[{"delta":{}}],"usage":{"prompt_tokens":466,"completion_tokens":26,"total_tokens":492}}

Beispiel für eine strukturierte Ausgabe

Dieses Beispiel demonstriert die Verwendung von curl zum Abrufen einer strukturierten Antwort, die einem bestimmten JSON-Schema entspricht.

curl --location --request POST 'https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete' \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data-raw '{
    "model": "mistral-large2",
    "messages": [{ "content": "Please prepare me a data set consisting of 3 people and their ages" }],
    "max_tokens": 1000,
    "response_format": {
      "type": "json",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "people": {
            "type": "array",
            "items": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "name": {
                  "type": "string"
                },
                "age": {
                  "type": "number"
                }
              },
              "required": ["name", "age"]
            }
          }
        },
        "required": ["people"]
      }
    }
  }'
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Python API-Beispielanfrage

Sie können die Python API verwenden, um REST-Anfragen an die Funktion COMPLETE zu stellen. Bevor Sie mit der Verwendung von API beginnen, erstellen Sie eine Sitzung. Informationen zum Erstellen einer Sitzung finden Sie unter Erstellen einer Sitzung für Snowpark Python.

Das folgende Python API-Beispiel fordert das mistral-7b-Modell mit einer einzigen Nachricht auf und gibt die Antwort aus.

from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.cortex import Complete

session = Session.builder.configs(...).create()

stream = Complete(
  "mistral-7b",
  "What are unique features of the Snowflake SQL dialect?",
  session=session,
  stream=True)

for update in stream:
  print(update)
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Bemerkung

Der Streaming-Modus der Python API funktioniert derzeit nicht in gespeicherten Prozeduren und in Snowsight.

Nutzungskontingente

Um hohe Leistungsstandards für alle Snowflake-Kunden zu gewährleisten, unterliegen die Anfragen für Snowflake Cortex LLM REST API Nutzungsquoten. Anfragen, die die Quoten überschreiten, werden möglicherweise gedrosselt. Snowflake kann diese Quoten gelegentlich anpassen. Die Quoten in den folgenden Tabellen gelten pro Konto und werden für jedes Modell unabhängig voneinander angewandt.

Die folgende Tabelle zeigt die Nutzungsquoten für die Funktion COMPLETE.

COMPLETE-Funktionsquoten
Modell
Verarbeitete Token
pro Minute (TPM)
Anfragen pro
Minute (RPM)
Maximale Ausgabe (Token)
claude-3-7-sonnet

300,000

30

4,096
claude-3-5-sonnet

300,000

30

4,096
deepseek-r1

100,000

50

4,096
llama3.1-8b

400,000

200

4,096
llama3.1-70b

200,000

100

4,096
llama3.1-405b

100,000

50

4,096
mistral-7b

400,000

200

4,096
mistral-large2

200,000

100

4,096

Funktion EMBED

Sie können Anfragen an den Endpunkt /api/v2/cortex/inference:embed stellen, um Einbettungen für Ihren Text zu erstellen. Die Anfrage hat die folgende Form:

POST https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:embed

wobei account_identifier der Kontobezeichner ist, den Sie für den Zugriff auf Snowsight verwenden.

Verfügbarkeit der Modelle

Die folgende Tabelle zeigt die EMBED-Funktionsmodelle, die Sie über die REST API abfragen können.

EMBED-Funktionsmodelle
Modell
AWS US West 2
(Oregon)
AWS US East 1
(N. Virginia)
AWS Europe Central 1
(Frankfurt)
AWS Europe West 1
(Ireland)
AWS AP Southeast 2
(Sydney)
AWS AP Northeast 1
(Tokio)
Azure East US 2
(Virginia)
Azure West Europe
(Niederlande)
snowflake-arctic-embed-m-v1.5

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
snowflake-arctic-embed-m

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
e5-base-v2

✔

✔

✔

✔

✔

✔
snowflake-arctic-embed-l-v2.0

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

Die folgende Tabelle zeigt die Anzahl der Dimensionen, die jedes Modell zurückgeben kann.

EMBED-Funktionsmodelle
Modell
Anzahl von
Dimensionen
snowflake-arctic-embed-m-v1.5

768
snowflake-arctic-embed-m

768
e5-base-v2

768
snowflake-arctic-embed-l-v2.0

1024

API-Referenz

POST /api/v2/cortex/inference:embed

Erzeugt eine Einbettung für den von Ihnen angegebenen Text.

Erforderliche Header

Authorization: Bearer token.

Autorisierung für die Anfrage. token ist ein JSON-Web-Token (JWT), OAuth-Token oder programmatischer Zugriffstoken). Weitere Details dazu finden Sie unter Authentifizierung von Snowflake REST APIs mit Snowflake.

Content-Type: application/json

Gibt an, dass der Body der Anfrage im JSON-Format vorliegt.

Accept: application/json

Gibt an, dass die Antwort JSON enthält.

Optionale Header
X-Snowflake-Authorization-Token-Type: type

Definiert die Art des Tokens für die Autorisierung.

Wenn Sie die Kopfzeile X-Snowflake-Authorization-Token-Type weglassen, bestimmt Snowflake den Token-Typ, indem es das Token untersucht.

Auch wenn diese Kopfzeile optional ist, können Sie sie angeben. Sie können die Kopfzeile auf einen der folgenden Werte setzen:

Erforderliche JSON-Argumente

Argument

Typ

Beschreibung

text

Array

Eine Liste von Text-Zeichenfolgen, für die Sie Einbettungen generieren möchten. Die Liste kann bis zu 1280 Zeichenfolgen enthalten, die jeweils bis zu 4096 Zeichen lang sein können.

model

string

Das Modell, das Sie für die Erstellung der Einbettungen verwenden.
Statuscodes

Die Snowflake Cortex LLM REST API verwendet die folgenden HTTP-Statuscodes, um den erfolgreichen Abschluss oder verschiedene Fehlerzustände anzuzeigen.

200 OK

Anfrage erfolgreich abgeschlossen. Der Body der Antwort enthält die Ausgabe des Modells.

400 invalid options object

Die optionalen Argumente haben ungültige Werte.

400 unknown model model_name

Das angegebene Modell ist nicht vorhanden.

400 schema validation failed

Fehler im Zusammenhang mit der falschen Struktur des Antwortschemas. Korrigieren Sie das Schema und versuchen Sie es erneut.

400 max tokens of count exceeded

Die Anfrage hat die maximale Anzahl der vom Modell unterstützten Token überschritten (siehe Modelleinschränkungen).

400 all requests were throttled by remote service

Die Anfrage wurde aufgrund einer hohen Nutzung gedrosselt. Versuchen Sie es später noch einmal.

402 budget exceeded

Das Budget für den Modellverbrauch wurde überschritten.

403 Not Authorized

Konto nicht für REST API aktiviert, oder die Standardrolle des aufrufenden Benutzers hat nicht die Datenbankrolle snowflake.cortex_user.

429 too many requests

Die Anfrage wurde abgelehnt, weil das Nutzungskontingent überschritten wurde. Bitte versuchen Sie Ihre Anfrage später.

503 embed timed out

Die Anfrage hat zu lange gedauert.

Beispiel einer CURL-Anfrage

Das folgende Beispiel verwendet curl, um eine EMBED-Anfrage an das e5-base-v2-Modell zu stellen. Ersetzen Sie token und account_identifier durch die entsprechenden Werte in diesem Befehl.

curl --location "<account_url>/api/v2/cortex/inference:embed" \
--header 'X-Snowflake-Authorization-Token-Type: KEYPAIR_JWT' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Accept: application/json' \
--header "Authorization: Bearer <token>" \
--data '{
"text": ["foo", "bar"],
"model": "e5-base-v2"
}'
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Ausgabe

Im Folgenden sehen Sie die Ausgabe der Anfrage:

{
  "object" : "list",
  "data" : [ {
    "object" : "embedding",
    "embedding" : [ [ -0.02102863, 0.0051381723, -0.0071509206, -0.032512695, 0.056507032, -0.0048937695, 0.04964661, 0.023239689, 0.012616035, 6.152943E-4, -0.02553793, 0.04697104, -0.07258329, 0.017351158, -0.039407425, 0.021243019, 0.035988644, -0.015490267, 0.05665567, -0.053865768, -0.04021352, -0.039481744, 0.008032414, -0.022284945, 0.014539813, 0.056415558, -0.009439873, 0.0452445, -0.070742406, -0.04087098, 0.018997658, 0.028213495, 0.030248754, -0.06257851, -0.078929186, 0.06901587, -0.01433257, -0.012313747, -0.0479315, -0.033473153, -0.0036935527, 0.00631302, 0.014592694, 0.009840421, -0.05247081, -0.025823781, -0.07126838, 0.062384125, -0.043775223, -0.06945036, -0.076539464, 0.050744276, 0.06811258, -0.010631514, -0.040602278, -9.8618606E-5, -0.023782805, -0.033667535, -0.0234455, -0.022579372, 0.024588903, 0.029179674, 0.034513652, -0.008181056, 0.014506939, 0.039761875, -0.015241577, 0.038847152, -0.03438216, -0.01464129, -0.03883572, 0.0032029606, -0.056404125, -0.04456989, -0.01811581, -0.03901295, 0.016362112, 0.060897704, 0.014445482, 0.045175895, 3.5731378E-4, -0.040259257, 0.0684899, 0.020189658, 0.018345919, -0.03804677, -0.0285508, 0.025762323, -0.03626306, 0.07249182, -0.018425958, -0.06349323, 0.018077219, 0.038018186, 0.062292654, -0.049417924, 0.024297336, -0.021676084, 0.024983378, 0.0071148323, -0.070502296, -0.04697104, -0.012957627, -0.005341126, -0.05370569, -0.022244927, 0.024060082, 0.042385988, -0.0156189, 0.033987686, -0.024211582, 0.008102447, 0.0043735206, 0.024837594, -0.03626878, 0.03845268, 0.030763287, -0.048011538, -0.01775921, 0.009250762, -0.0022539354, 0.062029675, 0.049315017, 0.08743611, 0.014078163, 0.019217765, -0.0033973393, 0.031495064, -0.039476026, -0.027496008, 0.041316908, 0.066477515, 0.023971466, -0.035908606, -0.022893809, -0.04403249, -0.03938455, -0.008456187, 0.006146154, 0.019652259, 0.0046407916, 0.007190225, 0.021315912, -0.021576036, 0.054014407, -0.03280998, -0.018031484, -0.030105831, -0.051750466, 0.007942371, 0.008939991, 0.033776157, 0.016630813, -0.026647031, -0.04227165, 0.0511216, 0.025389288, -0.00816319, -0.050767142, 0.008878533, 0.030734701, 0.03327878, 0.009108642, 0.0484689, -0.027779002, -0.04547318, 0.012650337, -0.011424036, -0.012454529, 0.043872416, -0.023902861, -0.06754088, 0.039395988, -0.009394137, -0.013557914, 0.054060146, 0.03977331, 0.01960938, 0.020804238, -0.016243484, -0.08142752, 0.05857659, 0.029253993, 0.030408831, -0.048834786, -0.042614672, 0.008380437, -0.033324514, 0.04100247, 0.01713391, -0.034262102, -0.062281217, 0.05965139, -0.044295475, 0.045255937, -0.03626306, 1.14161754E-4, 0.0087263165, 0.03139216, 0.05053846, 0.020355452, 0.01695954, 0.028790914, -0.07459568, -0.06803255, 0.0015907609, 0.041185413, -0.034239236, -0.0143690165, -0.0136236595, -0.01011341, -0.0054477844, 0.012941548, -0.037143484, 0.047319777, -0.044947214, 0.020506952, -0.039258778, -0.012000026, -0.021536015, 0.049909588, -0.0355713, -0.025071993, 0.041339774, 0.009808978, 0.045072988, 0.065974414, -0.02064702, 0.0044607054, -0.013032663, 1.0004786E-4, 0.04048222, -0.01808767, -0.027704682, -0.039378837, 0.037846677, -0.01080231, -0.00804099, 0.049658038, -0.04925785, -0.009008595, 0.03676616, -0.010243069, 0.043746643, -0.04403249, -0.033193022, 0.028302109, -0.035994362, -0.026950035, -0.03394195, -0.011519082, -0.028808065, 0.037440766, -0.019132009, 0.03737788, -0.045736164, 0.0033159165, 0.030523172, 0.074252665, 0.0112153655, 0.021767555, 0.02050052, 0.02876233, -0.052882437, 0.0010833754, -0.017059589, -0.021901906, -0.04230023, 0.061881028, 0.03359893, -0.002392573, 0.047531307, 0.015124377, 0.021558885, 0.04292339, -0.045421727, 0.038801417, -0.004391386, -0.019043395, -0.03198673, -0.009232273, 0.03895006, -0.06231552, -0.03994482, 0.027779002, -0.035965774, 0.0336218, -0.016790174, -0.024385951, -0.052013453, 0.006636746, 0.028728027, -0.07149705, -0.005236791, 0.02509629, -0.08283962, 0.024062939, 0.038264018, 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-0.0403417, 0.026411379, 0.026312828, 0.017658552, 0.033106975, 0.02964034, 0.015648967, 0.02072012, 0.04390689, 0.059912555, -0.038098242, 0.054364774, -0.057414025, 1.2608593E-4, 0.039582286, -0.014165102, -0.026573697, -0.0014348616, 0.012311494, -0.006537628, -0.012820186, 0.010105714, 0.0053970576, -0.05604592, 0.01999114, 0.04630687, -0.026991084, -0.022107065, 0.085657276, -0.062040072, -0.029628742, 0.046527155, 0.039825764, -0.0245998, 0.033246104, 0.0759646, 0.016838994, 0.032301188, -0.011652441, 0.023553431, 0.0022333153, 0.061796594, 0.049703944, 0.029820045, 0.047808304, 0.018956367, -0.06025458, 0.0025391097, 0.051918417, -0.025646167, 0.0145622, 0.021872284, 0.007741966, 0.059651688, -0.035182323, 0.0367997, 0.039541706, 0.03366929, 0.06706032, -0.015962189, 0.0242027, 0.04764599, 0.04159966, -0.020562151, -0.021808518, -0.025863556, 0.023112493, -0.0050463355, -2.4492553E-4, 0.06832408, -0.069054514, 0.038011286, -0.035750434, 0.0045985132, 0.05482854, 0.043385155, -0.059373427, -0.053448837, 0.032167852, -0.04661411, -0.004763729, 0.0086589875, -0.022428801, 0.011929749, -0.033895377, 0.025895441, 0.0035796808, 0.028991068, 0.05118799, -0.003233307, 0.018024852, 0.053541593, 0.052219864, -0.025014289, -0.029611353, -0.030991051, -0.0037087786, -0.02127229, 0.0513677, -0.0010724551, -0.037866358, -0.013722714, -0.031808436, 0.006594874, 0.0064303824, -0.010605711, -0.025965005, -0.03821418, 0.01824188, 0.013044821, 0.030330187, 0.023999805, -0.010734695, 0.032359157, -0.04652136, -0.048277866, 0.02615341, 0.053402465, -0.0649386, 0.005019524, -0.042225745, 0.054306805, 0.025060665, -0.066782065, -0.09074709, 0.043796744, -0.017163629, -0.010674007, 0.017776666, 0.034324355, 0.06856756, -0.023283869, -0.027999772, -0.018759267, -0.0061187907, 0.02621428, -0.04045764, 0.030486709, 0.009367315, -0.019452015, -0.0253853, 0.010181077, -0.0024782408, 0.013219367, -0.029773671, 0.03768665, 0.0539242, -0.01145353, -0.040811263, 0.085657276, -0.019811433, -0.033280887, 0.0067633507, 0.045785137, 0.04927496, 0.034306966, -0.009710065, 0.001575893, -0.04988945, -0.022904161, -0.048915546, 0.010472379, 0.07029508, -0.050747413, -0.005718794, 0.0033557697, 0.07256752, 0.0028471234, -0.050306838, -0.015710741, 0.010923099, -0.006999943 ] ],
    "index" : 1
  } ],
  "model" : "e5-base-v2",
  "usage" : {
    "total_tokens" : 6
  }
}

Jede Einbettung hat einen Index, der der Text-Zeichenfolge in einer Liste in der Anfrage entspricht. Der Index ist 0-basiert, d. h. die erste Text-Zeichenfolge in der Liste hat den Index 0, die zweite Text-Zeichenfolge hat den Index 1 usw.

Im vorangegangenen Beispiel entspricht „foo“ dem Index 0 und „bar“ dem Index 1. Die Einbettung für „foo“ ist das erste Element in der Liste der Einbettungen, und die Einbettung für „bar“ ist das zweite Element in der Liste der Einbettungen.

Beispiel einer Python-Anfrage

Das folgende Beispiel verwendet die Python API, um eine EMBED-Anfrage an das e5-base-v2-Modell zu stellen. Ersetzen Sie token und account_identifier durch die entsprechenden Werte in diesem Befehl.

from snowflake.core import Root
from snowflake.snowpark.context import get_active_session

def embed_service():
    # Initialize Snowflake session and root
    session = get_active_session()
    root = Root(session)

    # Send embed_request request and process response
    response = root.cortex_embed_service.embed("e5-base-v2", ['foo', 'bar'])
    print(response)

if __name__ == "__main__":
    embed_service()
Copy

Ausgabe

Im Folgenden sehen Sie die Ausgabe der Anfrage:

{
  "object" : "list",
  "data" : [ {
    "object" : "embedding",
    "embedding" : [ [ -0.02102863, 0.0051381723, -0.0071509206, -0.032512695, 0.056507032, -0.0048937695, 0.04964661, 0.023239689, 0.012616035, 6.152943E-4, -0.02553793, 0.04697104, -0.07258329, 0.017351158, -0.039407425, 0.021243019, 0.035988644, -0.015490267, 0.05665567, -0.053865768, -0.04021352, -0.039481744, 0.008032414, -0.022284945, 0.014539813, 0.056415558, -0.009439873, 0.0452445, -0.070742406, -0.04087098, 0.018997658, 0.028213495, 0.030248754, -0.06257851, -0.078929186, 0.06901587, -0.01433257, -0.012313747, -0.0479315, -0.033473153, -0.0036935527, 0.00631302, 0.014592694, 0.009840421, -0.05247081, -0.025823781, -0.07126838, 0.062384125, -0.043775223, -0.06945036, -0.076539464, 0.050744276, 0.06811258, -0.010631514, -0.040602278, -9.8618606E-5, -0.023782805, -0.033667535, -0.0234455, -0.022579372, 0.024588903, 0.029179674, 0.034513652, -0.008181056, 0.014506939, 0.039761875, -0.015241577, 0.038847152, -0.03438216, -0.01464129, -0.03883572, 0.0032029606, -0.056404125, 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-0.028692521, -0.044075, -0.026515726, -0.029128022, -0.04504311, 0.030921487, 0.08469496, -0.032782342, 0.014194087, -0.03396494, -0.13650903, -0.012214213, 0.04805758, -0.032347564, -0.02746934, 0.023527345, 0.036214195, -0.0055876356, 0.013779597, -0.016514357, 0.03534464, 0.01294917, -0.02432444, -0.015641902, 0.02491284, -0.050051767, -0.02287083, 0.017144788, -0.0336519, -0.037460566, 0.03495044, 0.023257783, 0.08004572, -0.042851824, -0.051292334, 0.050434373, -0.032643214, 0.049344525, -0.08431236, -0.047083672, -0.04599383, 0.06449803, -0.015399874, -0.06425455, 0.019791143, 0.05728649, -0.021874098, 0.054561872, -0.035588115, 0.04233009, -0.04360544, 0.018565066, -0.04087503, 0.0026898333, -5.5760413E-4, 0.02457661, 0.03532145, -0.019567955, 0.0367997, -0.024602698, -0.04020837, -0.046573535, -0.016017986, 0.003593449, -0.054086514, 0.025596894, -0.02776789, 0.0042062155, -0.016185375, 0.04382573, 0.014463651, 0.027291082, 0.03497363, -0.0062620863, -0.027478037, -0.011715847, -0.032759152, 0.005775315, 7.014435E-4, -0.020028822, -0.003293089, 0.03933881, 0.0539242, -0.019943316, 0.053402465, -0.028764984, 0.06067197, -0.020599833, -0.03490986, 0.014773793, 0.0183013, -0.020828815, -0.053727098, 0.059976324, -1.688392E-4, -0.03583739, -0.014573794, -0.018708544, -0.053286523, -0.053101014, 0.024312844, -0.010033252, 0.008641234, -0.002898799, -0.013137574, -0.044243116, 0.061228488, -0.0069245812, -0.015627408, -0.05443434, 0.0077484874, -0.03904316, 0.014356405, -0.033373643, -0.04498514, 0.051048856, 0.022487497, 0.03756491, -0.058619812, -0.030730184, 0.045303978, 0.039918512, -0.04083445, -0.06504295, -0.04686339, -0.043141678, 0.016592618, 0.0048832935, -0.004784019, 0.026109932, 0.053205363, 0.002107229, -0.050318427, -0.015707843, 0.07165159, -0.018866513, 0.021356348, 0.010883245, 0.0028449043, -0.04928076, 0.016862182, -1.4420172E-4, -0.03745477, 0.06972697, -0.013194095, -0.04233009, 0.043477908, -0.0049738726, -0.062376305, 0.014419448, 0.034248997, -0.028266437, -0.023153435, 0.03197655, 0.048301052, 0.04439384, -0.02898527, 0.010327452, -0.012039938, -0.04720541, -0.02123461, -0.02084041, 0.05700823, 0.040741697, -0.040190976, 0.01771145, -0.077077635, 0.033524364, 0.026527321, -0.015602772, 0.034979425, 0.013237573, 0.022220109, -0.025722979, -0.010891216, -0.037779402, 0.0486083, 0.032834515, 0.02749253, -0.042422842, -0.04227212, -0.020172298, 0.020483892, 0.035020005, -0.012249175, -0.018825933, 0.010697014, -0.06284007, -0.014791184, -0.02623167, -0.043477908, 0.021579536, -0.028451942, -0.020930264, 0.043738775, -0.054144483, 0.012956416, 1.356873E-4, 0.03852722, -0.06169225, 0.0020688237, 0.0143165495, 0.0395533, -0.01948245, -0.023360679, 0.053286523, 0.038990986, 0.032243215, 0.0017579567, 0.03821418, 0.052811164, 0.05951256, 0.014761474, -0.008394134, -0.04570977, 0.050411183, -0.04535615, 0.013478151, 0.065645844, -0.02176504, 0.03219684, 0.044764854, -0.04004025, 0.055987947, 5.661186E-4, -0.0403417, 0.026411379, 0.026312828, 0.017658552, 0.033106975, 0.02964034, 0.015648967, 0.02072012, 0.04390689, 0.059912555, -0.038098242, 0.054364774, -0.057414025, 1.2608593E-4, 0.039582286, -0.014165102, -0.026573697, -0.0014348616, 0.012311494, -0.006537628, -0.012820186, 0.010105714, 0.0053970576, -0.05604592, 0.01999114, 0.04630687, -0.026991084, -0.022107065, 0.085657276, -0.062040072, -0.029628742, 0.046527155, 0.039825764, -0.0245998, 0.033246104, 0.0759646, 0.016838994, 0.032301188, -0.011652441, 0.023553431, 0.0022333153, 0.061796594, 0.049703944, 0.029820045, 0.047808304, 0.018956367, -0.06025458, 0.0025391097, 0.051918417, -0.025646167, 0.0145622, 0.021872284, 0.007741966, 0.059651688, -0.035182323, 0.0367997, 0.039541706, 0.03366929, 0.06706032, -0.015962189, 0.0242027, 0.04764599, 0.04159966, -0.020562151, -0.021808518, -0.025863556, 0.023112493, -0.0050463355, -2.4492553E-4, 0.06832408, -0.069054514, 0.038011286, -0.035750434, 0.0045985132, 0.05482854, 0.043385155, -0.059373427, -0.053448837, 0.032167852, -0.04661411, -0.004763729, 0.0086589875, -0.022428801, 0.011929749, -0.033895377, 0.025895441, 0.0035796808, 0.028991068, 0.05118799, -0.003233307, 0.018024852, 0.053541593, 0.052219864, -0.025014289, -0.029611353, -0.030991051, -0.0037087786, -0.02127229, 0.0513677, -0.0010724551, -0.037866358, -0.013722714, -0.031808436, 0.006594874, 0.0064303824, -0.010605711, -0.025965005, -0.03821418, 0.01824188, 0.013044821, 0.030330187, 0.023999805, -0.010734695, 0.032359157, -0.04652136, -0.048277866, 0.02615341, 0.053402465, -0.0649386, 0.005019524, -0.042225745, 0.054306805, 0.025060665, -0.066782065, -0.09074709, 0.043796744, -0.017163629, -0.010674007, 0.017776666, 0.034324355, 0.06856756, -0.023283869, -0.027999772, -0.018759267, -0.0061187907, 0.02621428, -0.04045764, 0.030486709, 0.009367315, -0.019452015, -0.0253853, 0.010181077, -0.0024782408, 0.013219367, -0.029773671, 0.03768665, 0.0539242, -0.01145353, -0.040811263, 0.085657276, -0.019811433, -0.033280887, 0.0067633507, 0.045785137, 0.04927496, 0.034306966, -0.009710065, 0.001575893, -0.04988945, -0.022904161, -0.048915546, 0.010472379, 0.07029508, -0.050747413, -0.005718794, 0.0033557697, 0.07256752, 0.0028471234, -0.050306838, -0.015710741, 0.010923099, -0.006999943 ] ],
    "index" : 1
  } ],
  "model" : "e5-base-v2",
  "usage" : {
    "total_tokens" : 6
  }
}

Jede Einbettung hat einen Index, der der Text-Zeichenfolge in einer Liste in der Anfrage entspricht. Der Index ist 0-basiert, d. h. die erste Text-Zeichenfolge in der Liste hat den Index 0, die zweite Text-Zeichenfolge hat den Index 1 usw.

Im vorangegangenen Beispiel entspricht „foo“ dem Index 0 und „bar“ dem Index 1. Die Einbettung für „foo“ ist das erste Element in der Liste der Einbettungen, und die Einbettung für „bar“ ist das zweite Element in der Liste der Einbettungen.

Nutzungskontingente

Die folgende Tabelle zeigt die Nutzungsquoten für die Funktion EMBED.

EMBED-Funktionsquoten
Modell
Verarbeitete Token
pro Minute (TPM)
Anfragen pro
Minute (RPM)
Maximale Ausgabe (Token)
snowflake-arctic-embed-m-v1.5

400,000

200

4,096
snowflake-arctic-embed-m

400,000

200

4,096
e5-base-v2

400,000

200

4,096
nv-embed-qa-4

400,000

200

4,096
multilingual-e5-large

400,000

200

4,096
voyage-multilingual-2

400,000

200

4,096
Sprache: Deutsch