ForHosting KIT · Recherche sémantique

Embeddings de texte

Un embedding transforme un texte en une suite de nombres — un vecteur — qui représente son sens plutôt que ses mots exacts. Deux phrases proches par le sens obtiennent des vecteurs proches. C’est la brique de base de toute recherche sémantique, de la recommandation et du regroupement automatique de contenus.

● Stablepar requête + par 1 000 tokens$0.002

Lancer — $0.002 + $0.0015/1 000 tokens Voir l’API

Utilisez-le depuis WebAPIE-mailApp bientôtTelegram bientôt

Exécuter en ligne

Exécutez cette tâche sur nos serveurs, avec votre compte. Les outils gratuits tournent dans votre navigateur ; celui-ci est facturé sur votre solde KIT au prix affiché ci-dessus.

À quoi sert un vecteur ?

Un vecteur est une liste de nombres qui situe votre texte dans un espace mathématique. Les logiciels ne comparent pas des mots, ils comparent des distances : deux extraits qui parlent de la même idée se retrouvent voisins, même sans aucun mot commun. C’est ce qui permet à un moteur de comprendre que « résilier mon abonnement » et « comment arrêter mon contrat » désignent la même demande. Sans embeddings, une recherche classique passerait à côté, faute de mot identique.

De vos textes aux vecteurs, étape par étape

Vous soumettez un texte — une phrase, un paragraphe, une fiche produit — et KIT renvoie son vecteur. L’opération se lance depuis le web, où vous collez votre contenu, ou depuis l’API pour l’intégrer à votre application ; les canaux e-mail et messagerie suivront. Le calcul a lieu sur nos serveurs : votre texte y est traité le temps de produire le vecteur, puis il n’est réutilisé pour rien d’autre.

Ce que vous payez, à la requête

Le tarif est affiché et se règle à l’usage : $0.002 par requête, plus $0.0015 par tranche de 1 000 tokens traités. Un token correspond en gros à trois quarts d’un mot en français ; vectoriser une fiche de deux cents mots coûte donc une fraction de centime. Une requête accepte jusqu’à 20 000 tokens. Pas d’abonnement, pas de forfait mensuel : vous ne payez que ce que vous calculez.

Cas d’usage

Base de connaissances d’une PME

L’Atelier Garnier SARL transforme ses fiches d’aide et ses réponses types en vecteurs, puis construit un moteur interne : un employé retrouve la bonne procédure en décrivant son problème, sans deviner le mot-clé exact archivé par un collègue.

Catalogue en ligne

Une boutique vectorise ses descriptions produit pour préparer les recommandations et la recherche par le sens. Un client qui tape « meuble d’entrée peu profond » tombe sur la bonne console, même si la fiche n’emploie jamais ces mots-là.

Tri des messages entrants

Studio Lumen SAS vectorise les demandes reçues par e-mail pour les rapprocher automatiquement des dossiers existants : chaque nouveau message rejoint le bon projet au lieu de finir dans une boîte commune illisible.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qu’un embedding, concrètement ?

C’est la traduction d’un texte en vecteur, une liste de nombres qui code son sens. On ne le lit pas comme une phrase : on le compare à d’autres vecteurs pour mesurer une proximité de sens. C’est l’ingrédient dont dépendent la recherche sémantique, le regroupement et la recommandation.

Mes textes sont-ils conservés après le calcul ?

Le texte est envoyé à nos serveurs pour être transformé en vecteur : ce n’est pas un traitement dans le navigateur, et nous le disons clairement. Il sert uniquement à produire votre vecteur, jamais à entraîner des modèles. Vous pouvez demander sa suppression en écrivant à [email protected].

Le français est-il bien pris en charge ?

Oui. Le modèle est multilingue : il place « facture impayée » et « relance de paiement » côte à côte, et rapproche même un texte français d’un texte anglais de sens équivalent. Vous n’avez rien à préciser sur la langue.

Combien coûte la vectorisation de mes contenus ?

$0.002 par requête et $0.0015 pour 1 000 tokens traités, en dollars US. L’euro n’apparaît que dans vos documents d’exemple, pas dans la facturation du service. Le prix est affiché avant de lancer le calcul.

Puis-je vectoriser des milliers de textes d’un coup ?

Oui, un traitement par lots existe pour envoyer une longue liste en une seule opération plutôt qu’un texte à la fois. Utile pour un catalogue ou une base d’articles complète.

Faut-il créer un compte ?

Il n'y a pas d'offre gratuite — les paliers gratuits sont détournés et ralentissent tout le monde. L'accès fonctionne avec un solde prépayé ForHosting KIT : rechargez à partir de $10.00 (il n'expire jamais) et chaque requête est facturée à son prix publié, donc un appel sans solde renvoie HTTP 402. Pas d'abonnement, pas de jetons, pas de crédits inventés, et une tâche en échec n'est jamais facturée.

Pour les développeurs — accès API

Tout sur cette page est disponible par programmation. Cette section s'adresse aux équipes qui veulent l'intégrer à leurs systèmes ; les autres peuvent simplement utiliser l'outil ci-dessus.

Endpoint

POSThttps://api.kit.forhosting.com/search/embed

Authentification par jeton Bearer : un seul POST met la tâche en file d’attente, et le résultat vous parvient par webhook ou lien signé.

Appeler depuis votre stack

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/search/embed \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d &#39;{"text":"…"}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/search/embed", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "text": "…"
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/search/embed",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ[&#39;KIT_KEY']}"},
    json={
    "text": "…"
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/search/embed", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => &#39;{"text":"…"}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"text":"…"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/search/embed", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

Exemple de requête

{
  "text": "…"
}

Exemple de réponse

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "search.embed",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

L’API est asynchrone : chaque appel renvoie un task_id immédiatement, puis vous interrogez l’état à raison d’une requête par seconde.

Tarifs

par requête$0.002

par 1 000 tokens$0.0015

Le prix est publié, sans tokens ni crédits. Une tâche qui échoue n’est pas facturée.

Limites

`max_chunks`	10000
`max_tokens`	20000

Erreurs

HTTP	Code	Signification
`401`	`unauthorized`	Clé API absente ou invalide : vérifiez l’en-tête Authorization.
`402`	`insufficient_balance`	Solde insuffisant : rechargez votre compte pour lancer cette tâche.
`404`	`unknown_type`	Type de tâche inconnu : vérifiez le champ type de votre requête.
`429`	`rate_limited`	Trop de requêtes : ralentissez la cadence, puis réessayez.

Consulter la documentation complète du KIT →