מודלים

OpenAI: Text Embedding Ada 002

Markdown · JSON

OpenAI: Text Embedding Ada 002

מודל הטמעת טקסט של OpenAI המחזיר וקטור מספרי בן 1536 ממדים. השתמשו בייצוגים האלה לחיפוש סמנטי, להמלצות על תוכן קשור, לקיבוץ לאשכולות, לסיווג או לאיתור רשומות טקסט חריגות.

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

text-embedding-ada-002 הוא מודל הטמעת הטקסט של OpenAI לייצוג חומר כתוב כווקטור מספרי. הפלט שלו מכיל 1536 רכיבים. היצרן משלב דמיון בין טקסטים, חיפוש מסמכים ושאילתות וחיפוש קוד בייצוג אחד. התוצאה היא נתונים להשוואה או לאלגוריתם אחר, ולא תשובה שנוצרת לטקסט שמוטמע.

לחיפוש סמנטי, הכינו קטעי מסמך בעלי משמעות ושמרו את מזהי המקור שלהם. תהליך המחשה מטמיע כל קטע ואת שאלת המשתמש באותו מודל, משווה את הווקטורים ומחזיר את קטעי המקור הרלוונטיים. היישום קובע את כלל האחזור, המסננים ואופן ההצגה. שלב מאוחר יותר של יצירת טקסט יכול להשתמש בחומר שאוחזר כדי לפתח תשובה, ואילו מודל ההטמעה מספק את הייצוג המספרי.

שימושים מתועדים נוספים כוללים קיבוץ רשומות דומות, המלצות על תוכן קשור, סיווג טקסט ואיתור חריגים. עבור המלצה, השוו תיאורים של האובייקטים שהקשר ביניהם חשוב. לסיווג, המדריך מתאר השוואה לייצוגי קטגוריות או שימוש בווקטורים כמאפיינים במסווג. באיתור חריגות, התוצאה הרלוונטית היא רשומה הנבדלת מהאוסף סביבה, המפורשת בהתאם למשימת המוצר.

OpenAI מציינת קלט מרבי של 8192 טוקנים למודל הזה. API ההטמעות של היצרן מקבל מחרוזות טקסט או קלט שכבר חולק לטוקנים, מאפשר קלטים מרובים בבקשה אחת ודוחה מחרוזות ריקות. המגבלה המצטברת שלו היא 300,000 טוקנים בבקשה אחת, נוסף על המגבלה לכל קלט. חלקו מסמכים ארוכים יותר לקטעים שימושיים תוך שמירת כותרות, הגדרות והפניה בחזרה לחומר המקורי.

הפלט הוא וקטור של ערכי נקודה צפה; היצרן מתעד גם base64 כקידוד חלופי להעברת הנתונים. הפרמטר של OpenAI לקיצור מספר הממדים מיועד למודלי הטמעה מהדור השלישי ואילך, ולכן התוצאה המתועדת של Ada בת 1536 הממדים נשארת נפרדת מהבקרה הזו. שמרו את זהות המודל ואת הווקטור עם רשומת המקור, כדי שהשוואות מאוחרות יותר ישתמשו בייצוג עקבי.

מדריך ההטמעות ממליץ על דמיון קוסינוס ומציין שהטמעות OpenAI מנורמלות לאורך יחידה. עבור וקטורים כאלה, מכפלה סקלרית יכולה לחשב דמיון קוסינוס ומרחק אוקלידי נותן את אותו דירוג. ציון דמיון הוא חלק מהיגיון האחזור או הסיווג של היישום, ולא החלטה קטגורית שהמודל מספק אוטומטית.

הגדירו אילו שדות מקור הופכים לטקסט הקלט ואיך יש לחלק את הקטעים. תוצאה לדוגמה היא אוסף מדורג של קטעי מסמכים או רשומות קשורות, שכל אחד מהם מחובר למקורו ולכלל ששימש לבחירתו. שמרו על הכנה עקבית והעריכו אם החומר שהוחזר עונה על השאלה בפועל. כך הפלט המספרי נעשה שימושי לשלב הבא של חיפוש, המלצה או ניתוח.

Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים POST /v1/embeddings openai/text-embedding-ada-002

openai/text-embedding-ada-002

OpenAI /openai/text-embedding-ada-002
מזהה מודל ID
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-embedding-ada-002

התחלה

מודל הטמעת טקסט של OpenAI המחזיר וקטור מספרי בן 1536 ממדים. השתמשו בייצוגים האלה לחיפוש סמנטי, להמלצות על תוכן קשור, לקיבוץ לאשכולות, לסיווג או לאיתור רשומות טקסט חריגות.

סוגי קלט נתמכים
טקסט · token_ids
תוצאות
embedding

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים POST /v1/embeddings
סוגי קלט
text, token_ids
סוגי פלט
embedding
הקשר
⁦8,192⁩ tokens
פורמט פלט
json
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
openai/text-embedding-ada-002
ברירת מחדל—
שדהinputסוגstring|string[]|integer[]|integer[][]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
תנאים: אצווה אחידה שאינה ריקה. מזהי הטוקנים הם מספרים שלמים אי־שליליים.
תקציב קלט: מקסימום: ⁦8,192⁩ · יחידת טקסט: בתים בקידוד UTF8 · יחידת טוקנים: רכיבים במערך טוקנים
ברירת מחדל—
שדהencoding_formatסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
float
ברירת מחדלfloat
שדהdimensionsסוגintegerדרישהלא נתמךערכים ומגבלות
מינימום: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהuserסוגjson_valueדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.
ברירת מחדל—
שדהsession_idסוגjson_valueדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.
ברירת מחדל—
שדהtraceסוגjson_valueדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: המקור מאפשר שדה מטא־נתונים זה ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל.
ברירת מחדל—
שדהproviderסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: provider.options נדחה
ברירת מחדל—
שילובים של חומרי קלט

text_to_embedding

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, input
פרמטרinput_shapesמפרטstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
פרמטרencoding_formatמפרטfloat
פרמטרdimensions_overrideמפרטfalse
פרמטרmax_input_budget_unitsמפרט8192
פרמטרmultimodal_objectsמפרטfalse
פרמטרmaterial_typesמפרטtext, token_ids

מחזור חיים: synchronous_json

שמרו כל אינדקס וקטור וממד.

שם מודל רב־מודאלי אינו מאפשר אובייקטי תמונה בנתיב המדויק הזה.

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים

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)

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · ייצוגים וקטוריים

json

שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו כל וקטור עם האינדקס שלו. מספר הווקטורים חייב להיות שווה למספר פריטי הקלט; מספר הממדים חייב להיות עקבי.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהobjectסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהdata[].indexסוגinteger
שדהdata[].embeddingסוגfinite float[]
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

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

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

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

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

text-embedding-ada-002

OpenAI /text-embedding-ada-002
מזהה מודל ID
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-embedding-ada-002

התחלה

מודל הטמעת טקסט של OpenAI המחזיר וקטור מספרי בן 1536 ממדים. השתמשו בייצוגים האלה לחיפוש סמנטי, להמלצות על תוכן קשור, לקיבוץ לאשכולות, לסיווג או לאיתור רשומות טקסט חריגות.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
embedding

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · הטמעות · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings
סוגי קלט
text
סוגי פלט
embedding
הקשר
⁦8,192⁩ tokens
פורמט פלט
json
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
text-embedding-ada-002
ברירת מחדל—
שדהinputסוגstring|string[]|integer[]|integer[][]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
תנאים: אצווה אחידה שאינה ריקה. מזהי הטוקנים הם מספרים שלמים אי־שליליים.
תקציב קלט: מקסימום: ⁦8,192⁩ · יחידת טקסט: בתים בקידוד UTF8 · יחידת טוקנים: רכיבים במערך טוקנים
ברירת מחדל—
שדהencoding_formatסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
float
ברירת מחדלfloat
שדהdimensionsסוגintegerדרישהלא נתמךערכים ומגבלות
מינימום: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהuserסוגjson_valueדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: מטא־נתונים אופציונליים ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל שנבחר.
ברירת מחדל—
שדהsession_idסוגjson_valueדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: מטא־נתונים אופציונליים ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל שנבחר.
ברירת מחדל—
שדהtraceסוגjson_valueדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: מטא־נתונים אופציונליים ב־JSON; המשמעות המדויקת אצל הספק תלויה במודל שנבחר.
ברירת מחדל—
שדהproviderסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: provider.options נדחה
ברירת מחדל—
שילובים של חומרי קלט

text_to_embedding

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, input
פרמטרinput_shapesמפרטstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
פרמטרencoding_formatמפרטfloat
פרמטרdimensions_overrideמפרטfalse
פרמטרmax_input_budget_unitsמפרט8192
פרמטרmultimodal_objectsמפרטfalse
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרtext_file_materialמפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה.

מחזור חיים: synchronous_json

יש לשלוח את מזהה המודל המדויק ואת שדות החובה.

יש לשמור כל פריט שהוחזר ואת המזהים המקוריים שלו.

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

תצורהטבלת תעריפיםחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסחיוב
קלט · טוקני קלט $0.0002 / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט $0 / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · הטמעות · text-embedding-ada-002

גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה
{
  "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')))

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · הטמעות · text-embedding-ada-002

json

שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

יש לשמור כל וקטור בעל ערכים סופיים עם האינדקס המקורי שלו. יש לשמר את כל הממדים ואת אובייקט השימוש המלא.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

לא מתווספת נקודת קצה למשימות הטמעה.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהobjectסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהdata[].indexסוגinteger
שדהdata[].embeddingסוגfinite float[]
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

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

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

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

FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002
אילו קלטים ותוצאות זמינים?

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

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

באילו שדות הבקשה משתמשת?

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

אילו מגבלות חלות?

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

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

פרטים נוספים

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי
בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.
קוד הנחה עד 50%
הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.
הוצאות בהיסטוריה
המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

בחירת מנוי · מחירי מודלים

חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי
שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.
רישיון למכירה מחדש
שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.
מסמכים באתר
ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

בקשת רישיון למכירה מחדש · ההצעה והסכם הרישוי