modely

OpenAI: Text Embedding 3 Small

Markdown · JSON

OpenAI: Text Embedding 3 Small

Menší textový embeddingový model třetí generace společnosti OpenAI ve výchozím nastavení vrací 1536rozměrné vektory a podporuje kratší reprezentace. Číselný výstup používejte pro sémantické vyhledávání, vyhledávání kódu, seskupování, doporučování a klasifikaci.

O modelu

Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.

text-embedding-3-small je menší textový embeddingový model třetí generace společnosti OpenAI. Převádí psaný materiál na číselné vektory s výchozími 1536 složkami. Tyto vektory měří vztahy mezi texty pro další krok vyhledávání nebo analýzy; model negeneruje konverzační odpověď na vstup.

Stejně jako větší model třetí generace podporuje ovládací parametr dimensions výrobce pro kratší embeddingy. Trénování je navrženo tak, aby ve zkráceném vektoru zachovalo informace reprezentující pojmy, přičemž volba velikosti ovlivňuje kvalitu aplikace a její nároky na prostředky. Mezi porovnávanými záznamy a dotazy udržujte konzistentní model a zvolené rozměry.

Praktickou aplikací je vyhledávání kódu. Průvodce výrobce popisuje reprezentaci zdrojových funkcí jako textu a vytváření jejich embeddingů, následované embeddingem dotazu v přirozeném jazyce stejným modelem a porovnáním výsledných vektorů. Ilustračním výsledkem je seřazená sada relevantních funkcí propojených s jejich umístěním ve zdroji. U vyhledávání dokumentů je odpovídajícím výstupem sada pasáží, jejichž text a původní odkazy zůstávají dostupné čtenáři nebo dalšímu modelu.

Další dokumentovaná použití zahrnují shlukování, doporučování souvisejícího obsahu, klasifikaci, detekci odlehlých položek a měření rozmanitosti. Postup práce se zprávami zaměřený na konkrétní úlohu může seskupovat podobné požadavky nebo je porovnávat s popisy kategorií. Aplikace definuje, jak se výsledek podobnosti promění v kategorii, doporučení nebo položku ke kontrole; samotný embedding zůstává číselnými daty.

OpenAI stanovuje maximální vstup 8192 tokenů na text. Její embeddingové API přijímá řetězce nebo tokenizovaný vstup i více vstupů v jednom požadavku, odmítá prázdné řetězce a uplatňuje souhrnný limit 300 000 tokenů. Dlouhý materiál připravujte jako smysluplné pasáže a zachovejte názvy nebo definice potřebné k jejich interpretaci. Používejte konzistentní sadu zdrojových polí, místo abyste vytvářeli embeddingy různých druhů záznamů podle nesouvisejících pravidel přípravy.

Výrobce ve výchozím nastavení vrací vektory float a dokumentuje také kódování base64. Průvodce uvádí, že embeddingy OpenAI jsou normalizovány na jednotkovou normu, a doporučuje kosinovou podobnost; skalární součin ji může vypočítat a eukleidovská vzdálenost dává stejné pořadí. Pokud se embedding třetí generace po vrácení ručně zkrátí, zkrácený vektor znovu normalizujte podle popisu v průvodci. Ovládací parametr dimensions umožňuje nepoužívat ruční ořezávání jako běžný krok přípravy.

U každého vektoru zaznamenejte identitu modelu, rozměry a odkaz na zdroj. Užitečným navazujícím výstupem je seřazený seznam, seskupená kolekce nebo sada klasifikačních příznaků propojených s textem, který je vytvořil. Zkontrolujte, zda vybraný materiál skutečně podporuje úkol, a chybějící fakta odlišujte od sémantické souvislosti. Další krok pak může reprezentaci použít pro konkrétní postup vyhledávání nebo rozhodování.

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings openai/text-embedding-3-small

openai/text-embedding-3-small

OpenAI /openai/text-embedding-3-small
ID modelu
  • openai/text-embedding-3-small
  • text-embedding-3-small

Úvod

Menší textový embeddingový model třetí generace společnosti OpenAI ve výchozím nastavení vrací 1536rozměrné vektory a podporuje kratší reprezentace. Číselný výstup používejte pro sémantické vyhledávání, vyhledávání kódu, seskupování, doporučování a klasifikaci.

Přijímané vstupy
Text · token_ids
Výsledky
embedding

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings
Vstup
text, token_ids
Výstup
embedding
Kontext
8 192 tokens
Výstupní formát
json
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
openai/text-embedding-3-small
Výchozí—
PoleinputTypstring|string[]|integer[]|integer[][]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Podmínky: Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla.
Rozpočet vstupu: Maximum: 8 192 · Jednotka textu: bajty UTF8 · Jednotka tokenů: prvky pole tokenů
Výchozí—
Poleencoding_formatTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
float
Výchozífloat
PoledimensionsTypintegerPožadavekNepodporovánoHodnoty a limity
Minimum: 1
Výchozí—
PoleuserTypjson_valuePožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.
Výchozí—
Polesession_idTypjson_valuePožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.
Výchozí—
PoletraceTypjson_valuePožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Zdroj povoluje toto pole metadat JSON; jeho přesný význam u poskytovatele závisí na konkrétním modelu.
Výchozí—
PoleproviderTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Parametr provider.options byl odmítnut
Výchozí—
Kombinace vstupních materiálů

text_to_embedding

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, input
Parametrinput_shapesKontraktstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
Parametrencoding_formatKontraktfloat
Parametrdimensions_overrideKontraktfalse
Parametrmax_input_budget_unitsKontrakt8192
Parametrmultimodal_objectsKontraktfalse
Parametrmaterial_typesKontrakttext, token_ids

Životní cyklus: synchronous_json

Uchovejte index i rozměr každého vektoru.

Multimodální název modelu neznamená, že tato konkrétní cesta přijímá obrazové objekty.

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

KonfiguraceTabulka sazebPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaPoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00004 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "openai/text-embedding-3-small", "input": ["First document", "Second document"]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("data",[]): print(json.dumps({"index":x.get("index"),"embedding":x.get("embedding")}))
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.embeddings.create(model='openai/text-embedding-3-small',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace

json

Uchovejte všechny dokončené výsledky

Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.

Uchovejte každý vektor spolu s jeho indexem. Počet vektorů musí odpovídat počtu vstupů; jejich rozměr musí být jednotný.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleobjectTypstring
PolemodelTypstring
Poledata[].indexTypinteger
Poledata[].embeddingTypfinite float[]
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings text-embedding-3-small

text-embedding-3-small

OpenAI /text-embedding-3-small
ID modelu
  • openai/text-embedding-3-small
  • text-embedding-3-small

Úvod

Menší textový embeddingový model třetí generace společnosti OpenAI ve výchozím nastavení vrací 1536rozměrné vektory a podporuje kratší reprezentace. Číselný výstup používejte pro sémantické vyhledávání, vyhledávání kódu, seskupování, doporučování a klasifikaci.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
embedding

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings
Vstup
text
Výstup
embedding
Kontext
8 192 tokens
Výstupní formát
json
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
text-embedding-3-small
Výchozí—
PoleinputTypstring|string[]|integer[]|integer[][]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Podmínky: Neprázdná homogenní dávka. ID tokenů jsou nezáporná celá čísla.
Rozpočet vstupu: Maximum: 8 192 · Jednotka textu: bajty UTF8 · Jednotka tokenů: prvky pole tokenů
Výchozí—
Poleencoding_formatTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
float
Výchozífloat
PoledimensionsTypintegerPožadavekNepodporovánoHodnoty a limity
Minimum: 1
Výchozí—
PoleuserTypjson_valuePožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Volitelná metadata JSON; přesný význam u dodavatele závisí na vybraném modelu.
Výchozí—
Polesession_idTypjson_valuePožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Volitelná metadata JSON; přesný význam u dodavatele závisí na vybraném modelu.
Výchozí—
PoletraceTypjson_valuePožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Volitelná metadata JSON; přesný význam u dodavatele závisí na vybraném modelu.
Výchozí—
PoleproviderTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Parametr provider.options byl odmítnut
Výchozí—
Kombinace vstupních materiálů

text_to_embedding

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, input
Parametrinput_shapesKontraktstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
Parametrencoding_formatKontraktfloat
Parametrdimensions_overrideKontraktfalse
Parametrmax_input_budget_unitsKontrakt8192
Parametrmultimodal_objectsKontraktfalse
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy.

Životní cyklus: synchronous_json

Odešlete přesné ID modelu a povinná pole.

Uchovejte každou vrácenou položku a její původní identifikátory.

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

KonfiguraceTabulka sazebPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaPoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00004 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace · text-embedding-3-small

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "text-embedding-3-small",
  "input": [
    "First document",
    "Second document"
  ],
  "encoding_format": "float"
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'text-embedding-3-small', 'input': ['First document', 'Second document'], 'encoding_format': 'float'}
payload['input'] = [text]
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'Authorization': 'Bearer PLACEHOLDER_KEY', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['Authorization'] = 'Bearer ' + api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/embeddings', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
for vector in result.get('data', []):
    print('Vector', vector.get('index'), json.dumps(vector.get('embedding')))

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace · text-embedding-3-small

json

Uchovejte všechny dokončené výsledky

Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.

Uchovejte každý vektor s konečnými hodnotami a jeho původní index. Zachovejte všechny rozměry a celý objekt usage.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Samostatný endpoint úloh pro embeddingy se nezavádí.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleobjectTypstring
PolemodelTypstring
Poledata[].indexTypinteger
Poledata[].embeddingTypfinite float[]
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small

FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Small
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-3-small: text, token_ids → embedding

POST /v1/embeddings · text-embedding-3-small: text → embedding

Jaká pole požadavek používá?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-3-small: model, input, encoding_format, provider

POST /v1/embeddings · text-embedding-3-small: model, input, encoding_format, provider

Jaké limity platí?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-3-small: ctx: 8192; input.budget.maximum: 8192 (bajty UTF8); input.min_items: 1

POST /v1/embeddings · text-embedding-3-small: ctx: 8192; input.budget.maximum: 8192 (bajty UTF8); input.min_items: 1

Další podrobnosti

Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci.

Společnost a její portfolio projektů

Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny se slevou.

Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů.

Předplatné
Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou.
Promo kód až 50%
Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce.
Výdaje v historii
U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka.

Vybrat předplatné · Zobrazit ceny modelů

Připojte API k produktu, který prodáváte.

SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce.

Komerční aplikace
Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby.
Licence pro přeprodejce
Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje.
Dokumenty na webu
Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením.

Požádat o licenci přeprodejce · Nabídka a licenční smlouva