示例结果
API 在示例图片上的实际响应记录。
0.71A · B
0.50A · C
0.09A · D
0.66A · B
0.21A · C
0.00A · D
0.70A · B
-0.04A · C
-0.05A · D
请求与响应
POST https://api.stack.foldbun.com/v1/embeddings，使用 Bearer API 密钥。每次调用一张图；下方的示例组使用四次调用。
请求
# macOS：把 "base64 -w0 sneakers-a.webp" 换成 "base64 -i sneakers-a.webp" curl https://api.stack.foldbun.com/v1/embeddings \ -H "Authorization: Bearer $FOLDBUN_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d @- <<EOF {"model": "dinov3", "image": {"base64": "$(base64 -w0 sneakers-a.webp)"}} EOF
import base64, os, requests with open("sneakers-a.webp", "rb") as f: image = base64.b64encode(f.read()).decode() r = requests.post( "https://api.stack.foldbun.com/v1/embeddings", headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FOLDBUN_API_KEY']}"}, json={"model": "dinov3", "image": {"base64": image}}, timeout=60, ) r.raise_for_status() print(r.json()) # vectors are L2-normalised: similarity = dot product
响应（节选）
{
"id": "call_01a1913e-162f-7915-92f8-33cbb0c6aa73",
"model": "dinov3",
"image": {"height": 1008, "id": "img_b01f5818…d4a5", "width": 1621},
"dimensions": 768,
"embeddings": [
{"index": 0, "vector": [0.0289, 0.0277, 0.0517, 0.001, …]}
],
"cost": 0.05,
"balance": 1234.51
}请求字段
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| model | dinov3。 |
| image | {"base64": "…"}，或之前响应返回的 {"id": "img_…"}。 |
价格示例
| 调用 | 额度 |
|---|---|
| 1 张图 0.05 | 0.05 按储值折合约 US$0.00005 |
| 1,000 张图 1,000 × 0.05 | 50 按储值折合约 US$0.05 |
限制
- 图片
- JPEG、PNG、静态 WebP；最大 20 MiB、4,000 万像素
- 坐标
- 按 EXIF 摆正后的原图的像素；蒙版可以比图小，并附带自己的尺寸
- 每次调用的图片数
- 1
- 向量
- 768 维，L2 归一化的 float32
- 速率限制
- 取决于账户档位，见
GET /v1/models
常见问题
DINOv3 返回什么？
每张图一个 768 维、L2 归一化的向量。两个向量的点积即余弦相似度。
DINOv3 如何计费？
每张图 0.05 额度。该模型包含在公共池中：注册后每天 100 次，不收费。调用失败不收费。
DINOv3 是否带有署名声明？
DINOv3 按 DINOv3 License 发布。Built with DINOv3。许可条款见模型许可证页面。
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