OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)
Text Embedding 3 Large Batch envía grupos de solicitudes de embeddings de texto en un único lote de Ailoot. Identifica cada elemento mediante custom_id y recupera todos los resultados de la operación original.
Sobre el modelo
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Text Embedding 3 Large Batch utiliza /v1/batches con el ID exacto de modelo openai/text-embedding-3-large:batch. Establece endpoint en /v1/embeddings y proporciona requests; cada elemento contiene custom_id y un body con input como cadena de texto o array de cadenas. Mantén estables los identificadores para que tu aplicación pueda vincular los resultados con una actualización del índice de búsqueda.
El lote es asíncrono. Conserva el ID de operación original devuelto y usa GET /v1/batches/{operation_id} para seguir esa misma operación con el mismo solicitante. El conjunto de resultados completados puede contener una respuesta o un error para cada custom_id, así que examina los resultados de los elementos además del estado general.
Guarda todos los resultados completados como JSONL, conservando cada custom_id y su respuesta o error completos. Asocia los vectores obtenidos correctamente con los ID de documento enviados antes de actualizar el índice. Mantén juntos los registros de la operación original y de sus elementos para poder investigar un elemento incompleto o fallido sin perder los resultados ya devueltos.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/text-embedding-3-large:batch
openai/text-embedding-3-large:batch
openai/text-embedding-3-large:batchInicio
Text Embedding 3 Large Batch envía grupos de solicitudes de embeddings de texto en un único lote de Ailoot. Identifica cada elemento mediante custom_id y recupera todos los resultados de la operación original.
- Entradas aceptadas
- Texto
- Resultados
- embedding
Disponible en Ailoot · entradas y métodos
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
- Entrada
text- Salida
embedding
| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites openai/text-embedding-3-large:batch Condiciones: Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot. | Predeterminado— |
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/embeddings Condiciones: | Predeterminado— |
Camporequests | Tipoarray | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: | Predeterminado— |
Parámetros del método y ciclo de vida
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, endpoint, requests |
Parámetrooptional | Contrato |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetroconditions | ContratoUsa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot. |
Ciclo de vida: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · El response.id original real, con la misma identidad de quien hace la llamada, la misma clave y el mismo grupo.
Tarifas
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
- Modo fast
- Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
- Modo flex
- Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
- Esfuerzo máximo de razonamiento
- Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
- Precios de caché explícita
- No habilitado Cuando se solicita caché explícita
Tarifas de Ailoot
Precios por configuración
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.00013 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.00013 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
Solicitudes de ejemplo
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"endpoint": "/v1/embeddings", "model": "openai/text-embedding-3-large:batch", "requests": [{"custom_id": "embedding-1", "body": {"input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog"}}]}')
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/batches \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_BATCH'
import json,os,subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
r=json.loads(Path("result.json").read_text()); operation=r["id"]
subprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error","https://api.ailoot.ai/v1/batches/"+quote(operation,safe=""),"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-D","status-headers.txt","-o","status.json"],check=True)
s=json.loads(Path("status.json").read_text())
if s.get("status")=="completed": Path("results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(x,ensure_ascii=False)+"\n" for x in s.get("results",[])))
# Repeat only this same original GET while pending; never repeat creation.
PY_BATCH
Recibir y guardar resultados
Ailoot Ultra · Batch
GET /v1/batches/{operation_id}
Conserva todos los resultados completados
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva el estado original, cada custom_id y la respuesta o el error completos. Guarda todos los resultados completados de results[] en formato JSONL; no se supone que exista una vía de carga o descarga mediante Files.
Si es necesario revisar la respuesta original
Conserva el ID de la operación original y consulta únicamente ese lote original. Un tiempo de espera agotado, un error o un estado desconocido no autorizan otra creación.
Campos de respuesta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[] | Tipoarray |
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response | Tipoobject |
Camporesults[].error | Tipoobject |
Errores y siguientes pasos
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónUn campo obligatorio, el selector de modelo, el tipo o la representación de la entrada no son válidos. | Siguiente pasoRevisa los detalles de validación que se devuelvan antes de preparar una solicitud independiente. |
Respuesta | CondiciónLa solicitud original o su resultado son desconocidos o requieren una comprobación. | Siguiente pasoConserva los identificadores y los encabezados originales; consulta únicamente los registros de estado o de la biblioteca que se admitan. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. |
Alias
Alias del modelo
Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-large:batch
Alias de rutas de métodos
Usa las rutas de método indicadas arriba.
ID de modelo relacionados
FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)
- ¿Qué entradas y resultados están disponibles?
POST /v1/batches·openai/text-embedding-3-large:batch:text→embedding- ¿Qué campos utiliza la solicitud?
POST /v1/batches·openai/text-embedding-3-large:batch:model,endpoint,requests