OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)
Text Embedding 3 Large Batch invia gruppi di richieste di embedding testuali come un unico batch Ailoot. Traccia ogni elemento tramite custom_id e recupera i risultati completi dell’operazione originale.
Informazioni sul modello
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Text Embedding 3 Large Batch usa /v1/batches con l’esatto ID del modello openai/text-embedding-3-large:batch. Imposta endpoint su /v1/embeddings e fornisci requests; ogni elemento contiene custom_id e un body con input sotto forma di stringa di testo o array di stringhe. Mantieni stabili gli identificativi, così che l’applicazione possa associare i risultati a un aggiornamento dell’indice di ricerca.
Il batch è asincrono. Conserva l’ID dell’operazione originale restituito e usa GET /v1/batches/{operation_id} per seguire la stessa operazione con lo stesso chiamante. Un insieme di risultati completato può contenere una response o un error per ogni custom_id: esamina quindi gli esiti dei singoli elementi oltre allo stato generale.
Salva tutti i risultati completati come JSONL, conservando ogni custom_id e la sua response o il suo error completo. Associa i vettori ottenuti con successo agli ID dei documenti inviati prima di aggiornare l’indice. Mantieni insieme l’operazione originale e i record dei singoli elementi, così da poter indagare un elemento incompleto o non riuscito senza perdere i risultati già restituiti.
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches openai/text-embedding-3-large:batch
openai/text-embedding-3-large:batch
openai/text-embedding-3-large:batchIntroduzione
Text Embedding 3 Large Batch invia gruppi di richieste di embedding testuali come un unico batch Ailoot. Traccia ogni elemento tramite custom_id e recupera i risultati completi dell’operazione originale.
- Input accettati
- Testo
- Risultati
- embedding
Disponibile in Ailoot · input e metodi
Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches
- Tipi di input
text- Tipi di output
embedding
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/text-embedding-3-large:batch Condizioni: Usa esattamente questo selettore di instradamento di Ailoot. | Predefinito— |
Campoendpoint | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti /v1/embeddings Condizioni: | Predefinito— |
Camporequests | Tipoarray | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Condizioni: | Predefinito— |
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, endpoint, requests |
Parametrooptional | Contratto |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametroconditions | ContrattoUsa esattamente questo selettore di instradamento di Ailoot. |
Ciclo di vita: asynchronous
GET /v1/batches/{operation_id} · Il response.id originale reale, con la stessa identità di chi effettua la chiamata, la stessa chiave e lo stesso gruppo.
Tariffe
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
- Modalità rapida
- Non specificato Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Non specificato Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Non specificato Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
- Tariffe della cache esplicita
- Non abilitato Quando viene richiesta una cache esplicita
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.00013 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input $0.00013 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · Batch
set -eu
: "${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
Ricevi e salva i risultati
Ailoot Ultra · Batch
GET /v1/batches/{operation_id}
Conserva tutti i risultati completati
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva lo stato originale, ogni custom_id e la risposta o l’errore completi. Salva tutti i risultati completati di results[] in formato JSONL; non si presume l’esistenza di un percorso di caricamento o scaricamento tramite Files.
Se occorre verificare la risposta originale
Conserva l’ID dell’operazione originale e consulta solo quel lotto originale. Un tempo di attesa scaduto, un errore o uno stato sconosciuto non autorizzano un’altra creazione.
Campi della risposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Camporesults[] | Tipoarray |
Camporesults[].custom_id | Tipostring |
Camporesults[].response | Tipoobject |
Camporesults[].error | Tipoobject |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneUn campo obbligatorio, il selettore del modello, il tipo o la rappresentazione dei dati in ingresso non è valido. | Passaggio successivoEsamina i dettagli di validazione restituiti prima di preparare una richiesta separata. |
Risposta | CondizioneLa richiesta originale o il relativo risultato è sconosciuto o richiede una verifica. | Passaggio successivoConserva gli identificatori e le intestazioni originali; consulta solo i record di stato o della libreria supportati. Non inviare di nuovo la richiesta di creazione. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-large:batch
Alias dei percorsi dei metodi
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
ID di chiamata correlati
FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)
- Quali input e risultati sono disponibili?
POST /v1/batches·openai/text-embedding-3-large:batch:text→embedding- Quali campi usa la richiesta?
POST /v1/batches·openai/text-embedding-3-large:batch:model,endpoint,requests