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OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

Markdown · JSON

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

Text Embedding 3 Large Batch soumet des groupes de requêtes d’embeddings textuels dans un seul lot Ailoot. Suivez chaque élément par custom_id et récupérez les résultats complets de l’opération d’origine.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Text Embedding 3 Large Batch utilise /v1/batches avec l’identifiant exact openai/text-embedding-3-large:batch. Définissez endpoint sur /v1/embeddings et fournissez requests ; chaque élément contient custom_id et un body dont input est une chaîne de texte ou un tableau de chaînes. Gardez les identifiants stables pour que votre application puisse associer les résultats à une mise à jour d’index de recherche.

Le lot est asynchrone. Conservez l’identifiant de l’opération renvoyé à l’origine et utilisez GET /v1/batches/{operation_id} pour suivre cette même opération avec le même appelant. Un ensemble de résultats terminé peut contenir une réponse ou une erreur pour chaque custom_id ; examinez donc les résultats individuels et l’état global.

Enregistrez tous les résultats terminés en JSONL en préservant chaque custom_id et sa réponse ou son erreur complète. Associez les vecteurs réussis aux identifiants de documents soumis avant de mettre l’index à jour. Gardez ensemble l’opération d’origine et les enregistrements individuels pour examiner un élément incomplet ou en échec sans perdre les résultats déjà renvoyés.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/text-embedding-3-large:batch

openai/text-embedding-3-large:batch

Autre /openai/text-embedding-3-large:batch

Premiers pas

Text Embedding 3 Large Batch soumet des groupes de requêtes d’embeddings textuels dans un seul lot Ailoot. Suivez chaque élément par custom_id et récupérez les résultats complets de l’opération d’origine.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
embedding

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
Types d’entrée
text
Types de sortie
embedding
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
openai/text-embedding-3-large:batch
Conditions: Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.
Par défaut—
ChampendpointTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
/v1/embeddings
Conditions:
Par défaut—
ChamprequestsTypearrayExigenceObligatoireValeurs et limites
Conditions:
Par défaut—
Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, endpoint, requests
ParamètreoptionalContrat
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètreconditionsContratUtilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot.

Cycle de vie : asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id réel de la réponse d’origine, avec le même appelant, la même clé et le même groupe

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
Tarification du cache explicite
Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireTokens de contexte, plus deTokens de contexte, jusqu’à la limite incluseCoût
ConfigurationTarifs de base par jetonBarème tarifaireTarif de baseTokens de contexte, plus de—Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.00013 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens
ConfigurationPalier 1 de longueur de requêteBarème tarifaire—Tokens de contexte, plus de0Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieureCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.00013 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Batch

curl · créer une seule fois et conserver le résultat completLisez le lot d’origine et conservez chaque résultat
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

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Batch

  • GET /v1/batches/{operation_id}
Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez l’état d’origine, chaque custom_id et la réponse ou l’erreur complète. Enregistrez tous les results[] terminés au format JSONL ; n’en déduisez aucun chemin d’envoi ou de téléchargement via Files.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez l’identifiant d’opération d’origine et consultez uniquement ce lot d’origine. Un dépassement du délai, une erreur ou un état inconnu n’autorise pas une nouvelle création.

Champs de la réponse
ChampType
Champresults[]Typearray
Champresults[].custom_idTypestring
Champresults[].responseTypeobject
Champresults[].errorTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionUn champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation des données d’entrée est invalide.Étape suivanteExaminez les détails de validation renvoyés avant de préparer une demande distincte.
RéponseConditionLa demande d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification.Étape suivanteConservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de la bibliothèque pris en charge. Ne renvoyez pas la demande de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-large:batch

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

openai/text-embedding-3-large:batch

FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/batches · openai/text-embedding-3-large:batch: text → embedding

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/batches · openai/text-embedding-3-large:batch: model, endpoint, requests

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