OpenAI: Text Embedding 3 Small
Il modello piccolo di embedding testuale di terza generazione di OpenAI restituisce vettori a 1536 dimensioni per impostazione predefinita e supporta rappresentazioni più corte. Usa l’output numerico per ricerca semantica, recupero di codice, raggruppamento, raccomandazioni e classificazione.
- Ailoot Ultra · Embedding
POST /v1/embeddingsopenai/text-embedding-3-small - Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small
POST /v1/embeddingstext-embedding-3-small
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-small è il modello più piccolo di embedding testuale di terza generazione di OpenAI. Converte materiale scritto in vettori numerici con 1536 componenti per impostazione predefinita. Quei vettori misurano relazioni tra testi per un altro passaggio di ricerca o analisi; il modello non genera una risposta conversazionale all’input.
Come il modello più grande di terza generazione, supporta il controllo dimensions del produttore per embedding più corti. L’addestramento è progettato per conservare informazioni rappresentative dei concetti in un vettore accorciato, con la scelta della dimensione che influisce sulla qualità e sui requisiti di risorse dell’applicazione. Mantieni coerenti modello e dimensioni selezionate tra record e query confrontati.
Un’applicazione concreta è la ricerca nel codice. La guida del produttore descrive la rappresentazione di funzioni sorgenti come testo e la loro codifica, quindi la codifica di una query in linguaggio naturale con lo stesso modello e il confronto dei vettori risultanti. Un risultato illustrativo è un insieme ordinato di funzioni pertinenti collegate alle posizioni nei sorgenti. Per la ricerca documentale, l’artefatto equivalente è un insieme di passaggi il cui testo e i riferimenti originali rimangono disponibili al lettore o al modello successivo.
Altri usi documentati comprendono clustering, raccomandazioni di contenuti correlati, classificazione, rilevamento di elementi anomali e misurazione della diversità. Un flusso mirato di messaggi può raggruppare richieste simili o confrontarle con descrizioni di categorie. L’applicazione definisce come un risultato di similarità diventa una categoria, una raccomandazione o un elemento da verificare; l’embedding stesso rimane costituito da dati numerici.
OpenAI specifica un input massimo di 8192 token per testo. La sua API di embedding accetta stringhe o input tokenizzato e più input in una richiesta, rifiuta stringhe vuote e applica un limite aggregato di 300.000 token. Prepara materiale lungo come passaggi significativi e conserva titoli o definizioni necessari per interpretarli. Usa un insieme coerente di campi di origine anziché codificare tipi di record diversi con regole di preparazione non correlate.
Il produttore restituisce vettori a virgola mobile per impostazione predefinita e documenta anche la codifica base64. La guida afferma che gli embedding OpenAI sono normalizzati a norma unitaria e raccomanda la similarità del coseno; un prodotto scalare può calcolarla e la distanza euclidea dà lo stesso ordinamento. Se un embedding di terza generazione viene accorciato manualmente dopo la restituzione, normalizza di nuovo il vettore accorciato come descritto dalla guida. Il controllo dimensions evita di rendere il troncamento manuale il normale passaggio di preparazione.
Registra identità del modello, dimensioni e collegamento alla fonte con ogni vettore. Un artefatto utile a valle è un elenco ordinato, una raccolta raggruppata o un insieme di caratteristiche di classificazione collegati al testo che li ha prodotti. Verifica se il materiale selezionato supporta effettivamente l’attività e mantieni i fatti mancanti separati dalla vicinanza semantica. Il passaggio successivo può quindi usare la rappresentazione per un flusso specifico di recupero o decisione.
Ailoot Ultra · Embedding POST /v1/embeddings openai/text-embedding-3-small
openai/text-embedding-3-smallopenai/text-embedding-3-smalltext-embedding-3-small
Introduzione
Il modello piccolo di embedding testuale di terza generazione di OpenAI restituisce vettori a 1536 dimensioni per impostazione predefinita e supporta rappresentazioni più corte. Usa l’output numerico per ricerca semantica, recupero di codice, raggruppamento, raccomandazioni e classificazione.
- Input accettati
- Testo · token_ids
- Risultati
- embedding
Disponibile in Ailoot · input e metodi
Ailoot Ultra · Embedding POST /v1/embeddings
- Tipi di input
text,token_ids- Tipi di output
embedding- Contesto
- 8192 tokens
- Formato di output
- json
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti openai/text-embedding-3-small | Predefinito— |
Campoinput | Tipostring|string[]|integer[]|integer[][] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 Condizioni: Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi. Budget di input: Massimo: 8192 · Unità di testo: byte UTF8 · Unità di token: elementi dell’array di token | Predefinito— |
Campoencoding_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti float | Predefinitofloat |
Campodimensions | Tipointeger | RequisitoNon supportato | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campouser | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
Camposession_id | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
Campotrace | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: La fonte consente questo campo di metadati JSON; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello. | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options rifiutato | Predefinito— |
Combinazioni di materiali in input
text_to_embedding
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, input |
Parametroinput_shapes | Contrattostring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parametroencoding_format | Contrattofloat |
Parametrodimensions_override | Contrattofalse |
Parametromax_input_budget_units | Contratto8192 |
Parametromultimodal_objects | Contrattofalse |
Parametromaterial_types | Contrattotext, token_ids |
Ciclo di vita: synchronous_json
Conserva l'indice e la dimensione di ogni vettore.
Il nome del modello multimodale non consente oggetti immagine su questo percorso specifico.
Tariffe
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
- Modalità rapida
- Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.00004 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · Embedding
set -eu
: "${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-3-small", "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-3-small',input=["First document","Second document"])
print(result)
for item in result.data:print(item.index,item.embedding)
Ricevi e salva i risultati
Ailoot Ultra · Embedding
json
Conserva tutti i risultati completati
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni vettore con il suo indice. Il numero di vettori deve coincidere con il numero di input; le dimensioni devono essere coerenti.
Se occorre verificare la risposta originale
Non viene introdotto alcun endpoint per i job di embedding.
Campi della risposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoobject | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campodata[].index | Tipointeger |
Campodata[].embedding | Tipofinite float[] |
Campousage | Tipoobject |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small
Alias dei percorsi dei metodi
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
ID di chiamata correlati
Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings text-embedding-3-small
text-embedding-3-smallopenai/text-embedding-3-smalltext-embedding-3-small
Introduzione
Il modello piccolo di embedding testuale di terza generazione di OpenAI restituisce vettori a 1536 dimensioni per impostazione predefinita e supporta rappresentazioni più corte. Usa l’output numerico per ricerca semantica, recupero di codice, raggruppamento, raccomandazioni e classificazione.
- Input accettati
- Testo
- Risultati
- embedding
Disponibile in Ailoot · input e metodi
Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings
- Tipi di input
text- Tipi di output
embedding- Contesto
- 8192 tokens
- Formato di output
- json
| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti text-embedding-3-small | Predefinito— |
Campoinput | Tipostring|string[]|integer[]|integer[][] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 Condizioni: Batch omogeneo non vuoto. Gli ID dei token sono numeri interi non negativi. Budget di input: Massimo: 8192 · Unità di testo: byte UTF8 · Unità di token: elementi dell’array di token | Predefinito— |
Campoencoding_format | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti float | Predefinitofloat |
Campodimensions | Tipointeger | RequisitoNon supportato | Valori e limiti Minimo: 1 | Predefinito— |
Campouser | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: Metadati JSON facoltativi; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello selezionato. | Predefinito— |
Camposession_id | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: Metadati JSON facoltativi; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello selezionato. | Predefinito— |
Campotrace | Tipojson_value | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: Metadati JSON facoltativi; la semantica esatta del fornitore a monte dipende dal modello selezionato. | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options rifiutato | Predefinito— |
Combinazioni di materiali in input
text_to_embedding
Parametri e ciclo di vita del metodo
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, input |
Parametroinput_shapes | Contrattostring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[] |
Parametroencoding_format | Contrattofloat |
Parametrodimensions_override | Contrattofalse |
Parametromax_input_budget_units | Contratto8192 |
Parametromultimodal_objects | Contrattofalse |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_json
Invia l'ID esatto del modello e i campi obbligatori.
Conserva ogni elemento restituito e i suoi identificatori originali.
Tariffe
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
- Modalità rapida
- Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
- Modalità flex
- Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
- Sforzo massimo di ragionamento
- Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Tariffe Ailoot
Prezzi per configurazione
| Configurazione | Listino delle tariffe | Costo |
|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Costo Input · Token in input $0.00004 / 1K token Output · Token in output $0 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
Esempi di richieste
Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small
{
"model": "text-embedding-3-small",
"input": [
"First document",
"Second document"
],
"encoding_format": "float"
}set -eu
: "${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-3-small', '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-3-small', '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')))
Ricevi e salva i risultati
Ailoot Ultra · Vettori di embedding · text-embedding-3-small
json
Conserva tutti i risultati completati
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni vettore finito con il suo indice originale. Preserva tutte le dimensioni e l'intero oggetto usage.
Se occorre verificare la risposta originale
Non viene introdotto alcun endpoint per i job di embedding.
Campi della risposta
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoobject | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campodata[].index | Tipointeger |
Campodata[].embedding | Tipofinite float[] |
Campousage | Tipoobject |
Errori e passaggi successivi
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Alias
Alias del modello
Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small
Alias dei percorsi dei metodi
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
ID di chiamata correlati
FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Small
- Quali input e risultati sono disponibili?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-3-small:text,token_ids→embeddingPOST /v1/embeddings·text-embedding-3-small:text→embedding- Quali campi usa la richiesta?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-3-small:model,input,encoding_format,providerPOST /v1/embeddings·text-embedding-3-small:model,input,encoding_format,provider- Quali limiti si applicano?
POST /v1/embeddings·openai/text-embedding-3-small:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(byte UTF8);input.min_items:1POST /v1/embeddings·text-embedding-3-small:ctx:8192;input.budget.maximum:8192(byte UTF8);input.min_items:1