modely

OpenAI: Text Embedding Ada 002

Markdown · JSON

OpenAI: Text Embedding Ada 002

Textový embeddingový model společnosti OpenAI, který vrací 1536rozměrný číselný vektor. Tyto reprezentace používejte pro sémantické vyhledávání, doporučování souvisejícího obsahu, shlukování, klasifikaci nebo detekci neobvyklých textových záznamů.

O modelu

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

text-embedding-ada-002 je textový embeddingový model společnosti OpenAI pro reprezentaci psaného materiálu číselným vektorem. Jeho výstup obsahuje 1536 složek. Výrobce v jediné reprezentaci spojuje posuzování podobnosti textů, vyhledávání dokumentů podle dotazů a vyhledávání kódu. Výsledkem jsou data pro porovnání nebo jiný algoritmus, nikoli generovaná odpověď na text, pro který embedding vzniká.

Pro sémantické vyhledávání připravte smysluplné pasáže dokumentů a zachovejte identifikátory jejich zdrojů. Ilustrační postup vytváří embedding každé pasáže a otázky uživatele stejným modelem, porovnává vektory a vrací relevantní zdrojové pasáže. Aplikace určuje pravidlo vyhledávání, filtry a způsob zobrazení. Následný krok generování textu může nalezený materiál použít k vytvoření odpovědi, zatímco embeddingový model dodává číselnou reprezentaci.

Další dokumentovaná použití zahrnují seskupování podobných záznamů, doporučování souvisejícího obsahu, klasifikaci textu a identifikaci odlehlých položek. Pro doporučení porovnávejte popisy objektů, jejichž vztah je důležitý. Pro klasifikaci průvodce popisuje porovnání s reprezentacemi kategorií nebo použití vektorů jako příznaků v klasifikátoru. U detekce anomálií je relevantním výsledkem záznam odlišný od okolní kolekce, interpretovaný podle úkolu produktu.

OpenAI pro tento model uvádí maximální vstup 8192 tokenů. Embeddingové API výrobce přijímá textové řetězce nebo tokenizovaný vstup, umožňuje více vstupů v jednom požadavku a odmítá prázdné řetězce. Kromě limitu jednotlivého vstupu platí souhrnný limit 300 000 tokenů na jeden požadavek. Delší dokumenty rozdělte na užitečné pasáže a zachovejte názvy, definice a odkaz zpět na původní materiál.

Výstupem je vektor hodnot s plovoucí řádovou čárkou; výrobce také dokumentuje base64 jako alternativní přenosové kódování. Parametr OpenAI pro zkrácení rozměru je určen embeddingovým modelům třetí generace a pozdějším, takže dokumentovaný 1536rozměrný výsledek modelu Ada zůstává od tohoto ovládacího prvku oddělený. Identitu modelu a vektor ukládejte se zdrojovým záznamem, aby pozdější porovnávání používalo konzistentní reprezentaci.

Průvodce embeddingy doporučuje kosinovou podobnost a uvádí, že embeddingy OpenAI jsou normalizovány na jednotkovou normu. U těchto vektorů může skalární součin vypočítat kosinovou podobnost a eukleidovská vzdálenost dává stejné pořadí. Skóre podobnosti je součástí logiky vyhledávání nebo klasifikace v aplikaci, nikoli rozhodnutím o kategorii automaticky dodaným modelem.

Definujte, která zdrojová pole se stanou vstupním textem a jak se mají pasáže dělit. Ilustračním výsledkem je seřazená sada pasáží dokumentů nebo souvisejících záznamů, z nichž každý je propojen s původním zdrojem a pravidlem použitým pro výběr. Přípravu udržujte konzistentní a vyhodnocujte, zda vrácený materiál řeší skutečnou otázku. Tím se číselný výstup stává užitečným pro další krok vyhledávání, doporučování nebo analýzy.

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace POST /v1/embeddings openai/text-embedding-ada-002

openai/text-embedding-ada-002

OpenAI /openai/text-embedding-ada-002
ID modelu
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-embedding-ada-002

Úvod

Textový embeddingový model společnosti OpenAI, který vrací 1536rozměrný číselný vektor. Tyto reprezentace používejte pro sémantické vyhledávání, doporučování souvisejícího obsahu, shlukování, klasifikaci nebo detekci neobvyklých textových záznamů.

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-ada-002
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 $0.0002 / 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-ada-002", "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-ada-002',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-ada-002, text-embedding-ada-002

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings text-embedding-ada-002

text-embedding-ada-002

OpenAI /text-embedding-ada-002
ID modelu
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-embedding-ada-002

Úvod

Textový embeddingový model společnosti OpenAI, který vrací 1536rozměrný číselný vektor. Tyto reprezentace používejte pro sémantické vyhledávání, doporučování souvisejícího obsahu, shlukování, klasifikaci nebo detekci neobvyklých textových záznamů.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
embedding

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · Vektorové reprezentace · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings
Vstup
text
Výstup
embedding
Kontext
8 192 tokens
Výstupní formát
json
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
text-embedding-ada-002
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 $0.0002 / 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-ada-002

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "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-ada-002', '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-ada-002', '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-ada-002

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-ada-002, text-embedding-ada-002

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

openai/text-embedding-ada-002, text-embedding-ada-002

FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-ada-002: text, token_ids → embedding

POST /v1/embeddings · text-embedding-ada-002: text → embedding

Jaká pole požadavek používá?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-ada-002: model, input, encoding_format, provider

POST /v1/embeddings · text-embedding-ada-002: model, input, encoding_format, provider

Jaké limity platí?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-ada-002: ctx: 8192; input.budget.maximum: 8192 (bajty UTF8); input.min_items: 1

POST /v1/embeddings · text-embedding-ada-002: 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