Cortex REST API

Snowflake Cortex REST API を使用して、お好みの LLM で推論を呼び出すことができます。HTTP POST リクエストができるプログラミング言語であれば、どの言語でもリクエストできます。この関数により、アプリケーションに最先端の AI 関数がもたらされます。この API を使用するために、ウェアハウスは必要ありません。

Cortex REST API は、生成されたトークンを サーバー送信イベント としてストリームバックします。

認証の設定

Cortex REST API への認証コードには、 Snowflakeでの Snowflake REST APIs 認証 で説明されている方法を使用できます。

Tip

Cortex REST API リクエスト専用のユーザーを作ることを検討します。

認証の設定

REST API リクエストを送信するには、既定のロールに SNOWFLAKE.CORTEX_USER データベースロールが付与されていなければなりません。このロールには LLM 関数を使用する権限が付与されています。ほとんどの場合、ユーザーはすでにこの権限を持っています。なぜなら、 SNOWFLAKE.CORTEX_USER ロールは自動的に PUBLIC ロールに付与され、すべてのロールは PUBLIC を継承するからです。

Snowflake管理者が個々のユーザーをオプトインすることを好む場合、管理者は SNOWFLAKE.CORTEX_USER から PUBLIC を取り消している可能性があり、以下のようにCortex REST API を使用できるようにするユーザーにこのロールを付与する必要があります。

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

REST API リクエストはユーザーの既定のロールを使用するので、そのロールは必要な権限を持っていなければなりません。 ユーザーの既定のロールは、 ALTERUSER ... SET DEFAULT_ROLE で変更できます。

ALTER USER my_user SET DEFAULT_ROLE=my_role
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リクエストの送信

API の REST エンドポイントに HTTP POST リクエストを送信することで、Cortex REST API にリクエストを行います。 リクエストの中で、 Authorization ヘッダーをセットして、認証のためのトークン(例えば、 JSON ウェブトークン (JWT) 、 OAuth トークン、 プログラムアクセストークン) を含める必要があります。詳細については、 Snowflakeでの Snowflake REST APIs 認証 をご参照ください。

リクエストボディは、モデル、プロンプトまたは会話履歴、およびオプションを指定する JSON オブジェクトです。情報については、このトピックの API のリファレンスセクションを参照してください。

Python API を使って REST リクエストを行うことができます。Python API をインストールするには、以下のコマンドを使用します。

pip install snowflake-ml-python
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Python API はバージョン1.6.1から snowflake-ml-python パッケージに含まれています。

Prompt caching

Prompt caching allows you to reuse previously processed context (such as large documents, system instructions, or conversation history) across multiple requests, reducing cost and latency for applications that repeatedly use the same context. Cortex REST supports prompt caching for all OpenAI models and Anthropic models from claude-3-7-sonnet onwards.

OpenAI Prompt Caching

  • Prompt caching is implicit for OpenAI models; you don’t need to modify your requests to opt-in.

  • Prompts with 1024 tokens or more will utilize caching, with cache hits occurring in 128-token increments.

  • Messages, images, tool use and structured outputs can be cached.

  • Cache writes: no cost.

  • Cache reads: charged at 0.25x or 0.50x the price of the original input pricing.

Anthropic Prompt Caching

  • You can enable prompt caching for Anthropic models by providing cache points in the request.

  • Prompts with 1024 tokens or more can utilize caching.

  • A maximum of 4 cache points can be provided per request.

  • User messages, system messages, tools and images can be cached.

  • Only cache control type ephemeral is supported.

  • Cache writes: charged at 1.25x the price of the original input pricing.

  • Cache reads: charged at 0.1x the price of the original input pricing.

コストの考慮事項

Snowflake Cortex REST API requests incur compute costs based on the number of tokens processed. Refer to the Snowflake Service Consumption Table for each function's cost in dollars per million tokens. A token is the smallest unit of text processed by Snowflake Cortex LLM functions, approximately equal to four characters of text. The equivalence of raw input or output text to tokens can vary by model.

COMPLETE 関数は、入力プロンプトから新しいテキストを生成します。入力トークンも出力トークンもコンピューティングコストがかかります。 会話やチャットのユーザー体験を提供するために COMPLETE を使用する場合、以前のすべてのプロンプトと応答が、対応するコストを伴って、それぞれの新しい応答を生成するために処理されます。

COMPLETE 関数

RESTAPI を使用して AI_COMPLETE 関数を呼び出すことができます。

/api/v2/cortex/inference:complete エンドポイントから COMPLETE 関数を呼び出します。account_identifier は、Snowsightへのアクセスに使用する アカウント識別子 の形式を取ります。

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

ここで、 account_identifier は、Snowsightへのアクセスに使用する アカウント識別子 です。

モデルの可用性

The following tables show the different functions that are available in the Cortex LLM REST API for each region:

モデル
クロスクラウド
（全地域）
AWS に US
(リージョン横断)
AWS に EU
(リージョン横断)
AWS に APJ
(リージョン横断)
Azure US
(リージョン横断)
claude-sonnet-4-5

*

*

*
claude-haiku-4-5

*

*
claude-4-sonnet

✔

✔

✔

✔

claude-4-opus

✔

claude-3-7-sonnet

✔

✔

claude-3-5-sonnet

✔

✔

openai-gpt-4.1

✔

✔

openai-gpt-5

*

*

openai-gpt-5-mini

*

*

openai-gpt-5-nano

*

*

openai-gpt-5-chat

✔

openai-gpt-oss-120b

*

llama4-maverick

✔

✔

llama3.1-8b

✔

✔

llama3.1-70b

✔

✔

llama3.1-405b

✔

✔

deepseek-r1

✔

✔

mistral-7b

✔

✔

mistral-large

✔

✔

mistral-large2

✔

✔

snowflake-llama-3.3-70b

✔

✔

* Indicates a preview function or model. Preview features are not suitable for production workloads.

また、対応リージョンであれば、 微調整 モデルも使用できます。

API 参照情報

POST /api/v2/cortex/inference:complete

指定された大規模な言語モデルを使用して、プロンプトまたは会話を完了します。リクエストボディは、引数を含む JSON オブジェクトです。

このエンドポイントは COMPLETE SQL 関数に対応します。

必須ヘッダー

Authorization: Bearer token

token は JSON ウェブトークン (JWT)、 OAuth トークン、または プログラムアクセストークン) 。詳細については、 Snowflakeでの Snowflake REST APIs 認証 をご参照ください。

Content-Type: application/json

リクエストボディが JSON 形式であることを指定します。

Accept: application/json, text/event-stream

応答に JSON （エラーケース）またはサーバー送信イベントが含まれることを指定します。

任意のヘッダー
X-Snowflake-Authorization-Token-Type: type

認可トークンのタイプを定義します。

X-Snowflake-Authorization-Token-Type ヘッダーを省略した場合、Snowflakeはトークンを調べてトークンのタイプを決定します。

このヘッダーはオプションですが、このヘッダーを指定することもできます。ヘッダーは以下の値のいずれかにセットできます。

必須 JSON 引数

引数

型

説明

model

string

使用するモデルの識別子（モデルの選択 を参照）。可能な値については、 モデルの可用性 を参照してください。

あるいは、 微調整された モデルの完全修飾名を、 database.schema.model という形式で使うこともできます。

messages

array

完了を生成するために使用するプロンプトまたは会話履歴。会話を時系列で表すオブジェクトの配列。各オブジェクトには、 content キーまたは content_list キーのいずれかが含まれていなければなりません。また、 role キーが含まれている場合もあります。

  • content: システムメッセージ、ユーザーからのプロンプト、またはモデルからの以前の応答を含む文字列。

  • role: メッセージの役割を示す文字列。'system'、 'user'、 'assistant' のいずれか。

これらのロールの詳細については、 COMPLETE ロールテーブル をご参照ください。

単一のユーザーメッセージで構成されるプロンプトの場合、 role を省略することができます。その場合、 user と見なされます。
オプションの JSON 引数

引数

型

デフォルト

説明

guardrails

object

null

リクエストに Cortex Guard のガードレールが使われるかどうかを制御するオブジェクト。オブジェクトには2つのフィールドがあります。

  • enabled: リクエストにガードレールを使うかどうかを制御するブール。このフィールドが存在しないか、または true でない場合、ガードレールは使用されません。

  • response_when_unsafe:Cortex Guard モデルが安全でないと判断した場合の応答を決定する文字列。実際の補完ではなく、この文字列が出力に返されます。デフォルト: "Cortex Guardによってフィルターされたレスポンス"

max_tokens

integer

16384

出力するトークンの最大数を制御する1〜16,384 の値。出力はこのトークン数で切り捨てられます。

top_p

number

1.0

言語モデルが出力する可能性のあるトークンの集合を制限することで、言語モデルの多様性を制御する0から1までの値（各値を含む）。

temperature

number

0.0

各ステップでどのトークンが選択されるかを制御することにより、言語モデルの出力のランダム性を制御する0から1まで（各値を含む）の値。
ツール構成

tool_spec フィールドには、利用可能なツールが配列されています。以下の表に利用可能なフィールドを示します。

ツール仕様

フィールド

型

説明

tool_spec.type

string

ツールのタイプ。タイプと名前の組み合わせは、一意の識別子です。

tool_spec.name

string

ツールの名前。タイプと名前の組み合わせは、一意の識別子です。

tool_spec.description

string

ツール使用を検討しているツールの説明。

tool_spec.input_schema

object

ツール入力用の JSON スキーマ。

tool_spec.input_schema.type

string

入力スキーマオブジェクトのタイプ。

tool_spec.input_schema.properties

object

各入力パラメーターの定義。

tool_spec.input_schema.required

array

必要な入力パラメーターのリスト。

tool_choice フィールドはツール選択の動作を構成します。以下のフィールドがあります。

ツール選択

フィールド

型

説明

type

string

ツールの選択方法。

有効な値:

  • "auto": モデルは、プロバイダーが提供したツールを呼び出すかどうかを決定します。

  • "required":1つまたは複数のツールを使用します。

  • "tool": 指定したツールを使用します。

name

array

使用されているツールの名前。type が "tool" の場合のみ有効です。

tool_use は、モデルが特定のツールを使用するリクエストを表します。このコンテナーには、ツール識別子と実行のための入力パラメーターが含まれています。以下のフィールドがあります。

ツール使用

フィールド

型

説明

type

string

ツール使用リクエストと識別子します。

tool_use

object

ツール用コンテナー リクエスト詳細。

各オブジェクトには以下のキーがあります：

ツール使用リクエストキー

フィールド

型

説明

必須

tool_use_id

string

このツール使用リクエストの一意識別子。

有り

name

string

使用するツールの名前。

有り

input

object

使用するツールの名前。

有り
ツール結果

ツールの実行結果を表します。ツールの実行による入力パラメーターと出力結果の両方がコンテナーに含まれます。

ツール結果

フィールド

型

説明

type

string

ツール結果としての識別子。

tool_results

string

このツール使用リクエストの一意識別子。

各結果には以下のキーが含まれます：

ツール結果キー

フィールド

型

説明

必須

tool_use_id

string

この結果と対応するツール使用リクエストをリンクする一意の識別子。

有り

name

string

実行されたツール名。tools 配列のツール名と一致する必要があります。

有り

content

array

ツール実行によって生成されるコンテンツ要素の配列。

有り

id

string

ツール実行インスタンスの識別子（オプション）。

無し

status

string

ツール実行時のステータス表示。

無し

Results

object

任意の構造の追加結果データ。Additional properties は True にセット。

有り
出力

トークンは、サーバー送信イベント（SSEs）を使用して生成されたときに送信されます。各 SSE イベントは message タイプを使用し、以下の構造を持つ JSON オブジェクトを含みます。

キー

値のタイプ

説明

id

string

リクエストのユニークな ID、リクエストに応答して送られるすべてのイベントに対して同じ値。

created

number

応答が生成された UNIX タイムスタンプ（1970年1月1日午前0時からの秒数）。

model

string

使用モデルの識別子。

choices

array

モデルの応答それぞれのレスポンスは、 delta キーを含むオブジェクトで、その値はオブジェクトで、 content キーにはモデルによって生成された出力が含まれます。レスポンスがCortex Guardによってブロックされた場合、このオブジェクトには "prohibited_content" の値を持つ finish_reason キーが含まれます。現在のところ、この配列には常に選択肢がひとつだけ含まれます。

'usage

object

このリクエストでのトークン使用には以下が含まれます。

  • prompt_tokens: プロンプトのトークンの数。

  • completion_tokens: トークンの数。

  • guard_tokens:Cortex Guardの処理で消費されたトークンの数。ガードレールが有効でない場合、このフィールドは存在しません。

  • total_tokens: プロンプトと完了のトークンの総数。
ステータスコード

Snowflake Cortex LLM REST API は、以下の HTTP ステータスコードを使用して、正常終了またはさまざまなエラー条件を示します。

200 OK

リクエストは正常に完了しました。レスポンスボディには、モデルの出力が含まれます。

400 invalid options object

オプションの引数は無効な値です。

400 unknown model model_name

指定されたモデルは存在しません。

400 schema validation failed

誤ったレスポンススキーマ構造に関連するエラー。スキーマを修正して再試行してください。

400 max tokens of count exceeded

リクエストはモデルがサポートするトークンの最大数を超えました（モデルの制限 を参照）。

400 all requests were throttled by remote service

使用レベルが高いため、リクエストはスロットルされました。後でもう一度お試しください。

402 budget exceeded

モデルの消費予算を超えました。

403 Not Authorized

アカウントが REST API で有効になっていないか、呼び出し元ユーザーの既定のロールが snowflake.cortex_user データベースロールを持っていません。

429 too many requests

使用量のクォータを超えているため、リクエストは拒否されました。もう一度リクエストしてください。

503 inference timed out

リクエストに時間がかかりすぎました。

基本的な例

以下の例では、 curl を使って COMPLETE リクエストを行っています。 token、 prompt、 account_identifier をこのコマンドの適切な値に置き換えます。

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
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出力

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: }

思考の連鎖によるツール呼び出しの例

次の例では、 curl を使って、思考プロセスの連鎖の中で COMPLETE リクエストを行います。この場合のツールは、サンフランシスコ (CA) の天気情報を取得するために使用されます。

リクエスト

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
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応答

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}}

ユーザーは get_weather ツールを実行し、その結果をモデルに提供します。

フォローアップリクエスト

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

最終回答

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}}

構造化出力の例

この例では、 curl を使って、指定された JSON スキーマに準拠した構造化レスポンスを取得する例を示します。

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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画像入力例

イメージ入力は、Base64エンコード文字列としてリクエストで指定する必要があります。1つのリクエストにつき、最大5つのイメージがサポートされています。リクエストボディは 10MB 未満である必要があります。

画像入力は以下のモデルでサポートされています。

  • claude-3-7-sonnet

  • claude-4-sonnet

  • openai-gpt-4.1

  • openai-gpt-5

  • openai-gpt-5-chat

  • openai-gpt-5-mini

  • openai-gpt-5-nano

次の例では、curl を使用してイメージ入力を使用した COMPLETE リクエストを使用します。

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": "claude-4-sonnet",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content_list": [
          {
            "type": "image",
            "details": {
              "type": "base64",
              "content": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAQAAAC1HAwCAAAAC0lEQVR42mNk+A8AAQUBAScY42YAAAAASUVORK5CYII=",
              "content_type": "image/png"
            }
          },
          {
            "type": "image",
            "details": {
              "type": "base64",
              "content": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAQAAAC1HAwCAAAAC0lEQVR42mNk+A8AAQUBAScY42YAAAAASUVORK5CYII=",
              "content_type": "image/png"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "What are these two images?"
          }
        ]
      }
    ]
  }'
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Prompt caching example

This example uses curl to make a COMPLETE request for an Anthropic model with prompt caching enabled for user messages, system messages and tools.

curl --location --request POST 'https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete' \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{
  "model": "claude-4-sonnet",
  "messages": [
      {
          "role": "system",
          "content_list": [
              {
                  "type": "text",
                  "text": "<long system message>",
                  "cache_control": {
                      "type": "ephemeral"
                  }
              }
          ]
      },
      {
          "role": "user",
          "content_list": [
              {
                  "type": "text",
                  "text": "<large text input>",
                  "cache_control": {
                      "type": "ephemeral"
                  }
              }
          ]
      }
  ],
  "tools": [
      {
          "tool_spec": {
              "type": "generic",
              "name": "my_custom_tool",
              "input_schema": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                      "input_param": {
                          "type": "string",
                          "description": "<large tool spec>"
                      }
                  },
                  "required": [
                      "input_param"
                  ]
              }
          },
          "cache_control": {
              "type": "ephemeral"
          }
      }
  ],
  "max_tokens": 4096,
  "top_p": 1,
  "stream": true
}'
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Thinking and reasoning examples

Cortex REST supports reasoning for OpenAI reasoning models. Reasoning effort can be set to minimal, low, medium, and high. Reasoning summaries are not supported for OpenAI models.

This example uses curl to make a COMPLETE request for an OpenAI model with reasoning effort set to low:

curl --location --request POST 'https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete' \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{
    "model": "openai-gpt-5",
    "messages": [
      {
        "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?"
      }
    ],
    "openai": {
      "reasoning": {
        "effort": "low"
      }
    }
  }'
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Similarly, Cortex REST supports thinking for Anthropic thinking models. This example uses curl to make a COMPLETE request for an Anthropic model with thinking budget tokens set to 4000:

curl --location --request POST 'https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete' \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-4-5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?"
      }
    ],
    "temperature": 1,
    "anthropic": {
      "thinking": {
        "budget_tokens": 4000
      }
    }
  }'
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For Anthropic thinking models, Cortex REST returns a thinking block with summarized thinking and thinking signatures. These thinking blocks can be passed back in multi-turn conversations:

curl --location --request POST 'https://<account_identifier>.snowflakecomputing.com/api/v2/cortex/inference:complete' \
  -H "Authorization: Bearer <token>" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-4-5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Are there an infinite number of primes?"
      },
      {
        "content_list": [{"type": "anthropic", "anthropic": {"thinking": {"thinking": "<thinking>", "signature": "<signature>"}}}],
        "role": "assistant"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Can you explain your reasoning more?"
      }
    ]
  }'
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Python API リクエスト例

Python API を使って COMPLETE 関数に REST リクエストを行うことができます。API を使い始める前に、セッションを作成してください。セッションの作成に関する情報は、 Snowpark Pythonのセッションの作成 を参照してください。

次の Python API の例は、 mistral-7b モデルに1つのメッセージをプロンプトし、レスポンスを表示します。

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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注釈

Python API のストリーミングモードは現在、ストアドプロシージャとSnowsightでは動作しません。

レート制限

すべてのSnowflakeのお客様に高いパフォーマンス標準を保証するために、 Snowflake Cortex LLMRESTAPI リクエストにはレート制限が適用されます。制限を超えるリクエストは、HTTP 429の応答コードを受け取ることができます。Snowflakeは場合によってはこれらの制限を調整することがあります。

以下の表のデフォルトの制限は、アカウントごとに適用され、モデルごとに独立して適用されます。アプリケーションが429応答コードを正常に処理するよう、エクスポネンシャル・バックオフ でリクエストを再試行してください。

この制限を増やす必要がある場合は、Snowflakeサポートまでご連絡ください。お客様からの問い合わせは、将来の需要を予測し、それに応じてインフラストラクチャのスケールを調整するのに役立ちます。

Cortex RESTAPI レート制限
モデル
1分あたりの処理トークン数（TPM）
毎分（TPM）
1分あたりのリクエスト数（RPM）
分（RPM）
最大出力（トークン）
claude-3-5-sonnet

300,000

300

16,384
claude-3-7-sonnet

300,000

300

16,384
claude-sonnet-4-5

600,000

600

16,384
claude-haiku-4-5

600,000

600

16,384
claude-4-sonnet

300,000

300

16,384
claude-4-opus

75,000

75

16,384
deepseek-r1

100,000

100

16,384
llama3.1-8b

400,000

400

16,384
llama3.1-70b

200,000

200

16,384
llama3.1-405b

100,000

100

16,384
mistral-7b

400,000

400

16,384
mistral-large2

200,000

200

16,384
openai-gpt-4.1

300,000

300

16,384
openai-gpt-5

300,000

300

16,384
openai-gpt-5-chat

300,000

300

16,384
openai-gpt-5-mini

1,000,000

1,000

16,384
openai-gpt-5-nano

5,000,000

5,000

16,384

クロスリージョン推論でレート制限を上げる

Snowflakeアカウントで クロスリージョン推論 を設定した場合、次のモデルではCortex LLMRESTAPI のレート制限が緩和されます。

Cortex RESTAPI クロスリージョン推論によるレート制限
モデル
1分あたりの処理トークン数（TPM）
毎分（TPM）
1分あたりのリクエスト数（RPM）
分（RPM）
最大出力（トークン）
claude-3-7-sonnet

600,000

600

16,384
claude-haiku-4-5

600,000

600

16,384
claude-sonnet-4-5

600,000

600

16,384
claude-4-sonnet

1,200,000

1,200

16,384
claude-4-opus

150,000

150

16,384
llama3.1-8b

800,000

400

16,384
llama3.1-70b

400,000

200

16,384
llama3.1-405b

200,000

100

16,384

レート制限イベントのトラブルシューティング

TPM または RPM の制限により、429応答コードが生成されます。RESTAPI の使用量が1分あたりのリクエスト制限を下回っているにもかかわらず429レスポンスコードを受け取った場合は、トークンの使用率を再確認してください。

Cortex RESTAPI は、スライディングウィンドウカウンター パターンを使用してレート制限を実装します。カウンターは、Snowflakeのプライベートネットワーク内のSnowflake Cortexからのみアクセスできる、高可用性のRedisクラスターに保存されます。

スライディングウィンドウカウンターは、以前の時間ウィンドウでの API クライアントトラフィックが一様に分布しているものとみなします。トラフィックが急増する場合、この仮定はリクエストのレートを過剰に推定する可能性がありますが、ウィンドウが短い場合はすぐに回復します。過大評価の対象となり、制限を増やしたい場合は、Snowflakeサポート までご連絡ください。

EMBED 関数

/api/v2/cortex/inference:embed エンドポイントにリクエストして、テキストの埋め込みを作成することができます。リクエストは以下の形式です。

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

ここで、 account_identifier は、Snowsightへのアクセスに使用する アカウント識別子 です。

モデルの可用性

次の表は、 REST API を使用してプロンプトを表示できる EMBED 関数モデルを示しています。

EMBED 関数モデル
モデル
AWS US西部2
（オレゴン）
AWS US東部1
（N.バージニア）
AWSヨーロッパ中部1
（フランクフルト）
AWS ヨーロッパ西部1
（アイルランド）
AWS AP 南東部2
(シドニー)
AWS AP 北東部1
（東京）
Azure東部 US 2
（バージニア）
Azure西ヨーロッパ
（オランダ）
snowflake-arctic-embed-m-v1.5

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
snowflake-arctic-embed-m

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔
e5-base-v2

✔

✔

✔

✔

✔

✔
snowflake-arctic-embed-l-v2.0

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

✔

次の表は、各モデルが返せる次元の数を示しています。

EMBED 関数モデル
モデル
の数
dimensions
snowflake-arctic-embed-m-v1.5

768
snowflake-arctic-embed-m

768
e5-base-v2

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

1024

API 参照情報

POST /api/v2/cortex/inference:埋め込み

指定したテキストの埋め込みを作成します。

必須ヘッダー

Authorization: Bearer token。

token は JSON ウェブトークン (JWT)、 OAuth トークン、または プログラムアクセストークン) 。詳細については、 Snowflakeでの Snowflake REST APIs 認証 をご参照ください。

Content-Type: application/json

リクエストボディが JSON 形式であることを指定します。

Accept: application/json

レスポンスが JSON を含むことを指定します。

任意のヘッダー
X-Snowflake-Authorization-Token-Type: type

認可トークンのタイプを定義します。

X-Snowflake-Authorization-Token-Type ヘッダーを省略した場合、Snowflakeはトークンを調べてトークンのタイプを決定します。

このヘッダーはオプションですが、このヘッダーを指定することもできます。ヘッダーは以下の値のいずれかにセットできます。

必須 JSON 引数

引数

型

説明

text

array

埋め込みを生成する文字列のリスト。リストには最大1280文字列を含めることができ、それぞれの文字列の長さは最大4096文字です。

model

string

埋め込みを作成するために使用するモデル。
ステータスコード

Snowflake Cortex LLM REST API は、以下の HTTP ステータスコードを使用して、正常終了またはさまざまなエラー条件を示します。

200 OK

リクエストは正常に完了しました。レスポンスボディには、モデルの出力が含まれます。

400 invalid options object

オプションの引数は無効な値です。

400 unknown model model_name

指定されたモデルは存在しません。

400 schema validation failed

誤ったレスポンススキーマ構造に関連するエラー。スキーマを修正して再試行してください。

400 max tokens of count exceeded

リクエストはモデルがサポートするトークンの最大数を超えました（モデルの制限 を参照）。

400 all requests were throttled by remote service

使用レベルが高いため、リクエストはスロットルされました。後でもう一度お試しください。

402 budget exceeded

モデルの消費予算を超えました。

403 Not Authorized

アカウントが REST API で有効になっていないか、呼び出し元ユーザーの既定のロールが snowflake.cortex_user データベースロールを持っていません。

429 too many requests

使用量のクォータを超えているため、リクエストは拒否されました。もう一度リクエストしてください。

503 embed timed out

リクエストに時間がかかりすぎました。

CURL リクエスト例

次の例では、 curl を使って、 e5-base-v2 モデルに EMBED リクエストをします。token と account_identifier をこのコマンドの適切な値に置き換えます。

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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出力

以下はリクエストの出力です。

{
  "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
  }
}

それぞれの埋め込みはリクエストのリスト中の文字列に対応するインデックスを持っています。インデックスは0ベースなので、リストの最初の文字列のインデックスは0、2番目の文字列のインデックスは1、といった具合です。

先の例では、"foo "が0インデックス、"bar "が1インデックスに相当します。"foo"の埋め込みは埋め込みリストの1番目の要素で、"bar"の埋め込みは埋め込みリストの2番目の要素です。

Python リクエスト例

次の例では、Python API を使って e5-base-v2 モデルに EMBED リクエストをしています。token と account_identifier をこのコマンドの適切な値に置き換えます。

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

出力

以下はリクエストの出力です。

{
  "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
  }
}

それぞれの埋め込みはリクエストのリスト中の文字列に対応するインデックスを持っています。インデックスは0ベースなので、リストの最初の文字列のインデックスは0、2番目の文字列のインデックスは1、といった具合です。

先の例では、"foo "が0インデックス、"bar "が1インデックスに相当します。"foo"の埋め込みは埋め込みリストの1番目の要素で、"bar"の埋め込みは埋め込みリストの2番目の要素です。

使用量のクォータ

次の表は、 EMBED 関数の使用クォータを示しています。

EMBED 関数クォータ
モデル
1分あたりの処理トークン数（TPM）
毎分（TPM）
1分あたりのリクエスト数（RPM）
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