モデル

OpenAI: Text Embedding 3 Small

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OpenAI: Text Embedding 3 Small

OpenAIの小型の第3世代テキスト埋め込みモデルは、既定で1,536次元のベクトルを返し、短い表現にも対応します。数値出力を、意味検索、コード検索、グループ分け、推薦、分類に使用できます。

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

text-embedding-3-smallは、OpenAIの小型の第3世代テキスト埋め込みモデルです。書かれた資料を、既定で1,536成分の数値ベクトルへ変換します。それらのベクトルは、別の検索や分析の段階のためにテキスト間の関係を測定します。モデルが入力に対する会話の回答を生成するわけではありません。

大型の第3世代モデルと同様に、短い埋め込みを得るためのメーカーのdimensions制御に対応しています。学習は、短縮したベクトルにも概念を表す情報を保持するよう設計されており、サイズの選択はアプリケーションの品質とリソース要件に影響します。比較するレコードとクエリの間で、モデルと選択した次元を一致させてください。

実用的な用途はコード検索です。メーカーのガイドは、ソースの関数をテキストとして表現して埋め込みに変換し、自然言語のクエリも同じモデルで埋め込んで、得られたベクトルを比較する方法を説明しています。例となる結果は、ソースの位置に結び付いた、順位付きの関連関数集合です。文書検索の対応する成果物は、読者や次のモデルが元のテキストと参照を利用できる文章の集合です。

その他の文書化された用途には、クラスタリング、関連コンテンツの推薦、分類、外れ値の検出、多様性の測定があります。焦点の定まったメッセージのワークフローは、似た依頼をグループにまとめたり、カテゴリの説明と比較したりできます。類似度の結果をカテゴリ、推薦、確認対象へどう変えるかはアプリケーションが定義し、埋め込み自体は数値データのままです。

OpenAIは、テキストごとの最大入力を8,192トークンと指定しています。埋め込みAPIは文字列やトークン化済み入力、1つのリクエスト内の複数入力を受け付け、空文字列を拒否し、合計300,000トークンの上限を適用します。長い資料は意味のある文章単位に準備し、解釈に必要なタイトルや定義を残してください。無関係な準備ルールで異なる種類のレコードを埋め込まず、一貫した出典フィールド集合を使います。

メーカーは既定で浮動小数点ベクトルを返し、base64エンコードも文書化しています。ガイドは、OpenAIの埋め込みが単位長に正規化されていると述べ、コサイン類似度を推奨しています。内積でそれを計算でき、ユークリッド距離でも同じ順位が得られます。返された後に第3世代の埋め込みを手動で短縮する場合は、ガイドに従い、その短縮ベクトルを再び正規化してください。dimensions制御を使えば、手動の切り詰めを通常の準備段階にする必要を避けられます。

モデルID、次元、出典リンクを各ベクトルとともに記録してください。有用な後続の成果物は、元のテキストに結び付いた順位リスト、グループ化されたコレクション、分類特徴量の集合です。選択した資料が実際にタスクを支えているかを確認し、欠けている事実と意味的な関連性を区別してください。次の段階は、その表現を具体的な検索や判断のワークフローに使えます。

Ailoot Ultra · 埋め込み POST /v1/embeddings openai/text-embedding-3-small

openai/text-embedding-3-small

OpenAI /openai/text-embedding-3-small
モデルID
  • openai/text-embedding-3-small
  • text-embedding-3-small

はじめに

OpenAIの小型の第3世代テキスト埋め込みモデルは、既定で1,536次元のベクトルを返し、短い表現にも対応します。数値出力を、意味検索、コード検索、グループ分け、推薦、分類に使用できます。

対応する入力
テキスト · token_ids
結果
embedding

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · 埋め込み POST /v1/embeddings
入力の種類
text, token_ids
出力の種類
embedding
コンテキスト
8,192 tokens
出力形式
json
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
openai/text-embedding-3-small
デフォルト—
フィールドinput種類string|string[]|integer[]|integer[][]要件必須値と制限
最小項目数: 1
条件: 空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。
入力の許容量: 最大値: 8,192 · テキスト単位: UTF8 バイト · トークン単位: トークン配列の要素
デフォルト—
フィールドencoding_format種類string要件任意値と制限
float
デフォルトfloat
フィールドdimensions種類integer要件非対応値と制限
最小値: 1
デフォルト—
フィールドuser種類json_value要件任意値と制限
条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。
デフォルト—
フィールドsession_id種類json_value要件任意値と制限
条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。
デフォルト—
フィールドtrace種類json_value要件任意値と制限
条件: ソースではこの JSON メタデータフィールドが許可されています。上流側での正確な意味はモデルによって異なります。
デフォルト—
フィールドprovider種類object要件任意値と制限
条件: provider.options は拒否されます
デフォルト—
入力素材の組み合わせ

text_to_embedding

メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様model, input
パラメータinput_shapes仕様string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
パラメータencoding_format仕様float
パラメータdimensions_override仕様false
パラメータmax_input_budget_units仕様8192
パラメータmultimodal_objects仕様false
パラメータmaterial_types仕様text, token_ids

ライフサイクル: synchronous_json

各ベクトルのインデックスと次元数を保存してください。

モデル名がマルチモーダルであることを示していても、この正確なパスでは画像オブジェクトは受け付けられません。

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
標準料金 高速モードが選択されている場合
Flex モード
標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量
標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

設定料金表料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金料金
入力 · 入力トークン $0.00004 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · 埋め込み

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-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)

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · 埋め込み

json

完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

すべてのベクトルを、そのインデックスとともに保存してください。ベクトル数は入力数と一致し、次元数は統一されている必要があります。

元のレスポンスを確認する場合

埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドobject種類string
フィールドmodel種類string
フィールドdata[].index種類integer
フィールドdata[].embedding種類finite float[]
フィールドusage種類object
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small

Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings text-embedding-3-small

text-embedding-3-small

OpenAI /text-embedding-3-small
モデルID
  • openai/text-embedding-3-small
  • text-embedding-3-small

はじめに

OpenAIの小型の第3世代テキスト埋め込みモデルは、既定で1,536次元のベクトルを返し、短い表現にも対応します。数値出力を、意味検索、コード検索、グループ分け、推薦、分類に使用できます。

対応する入力
テキスト
結果
embedding

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings
入力の種類
text
出力の種類
embedding
コンテキスト
8,192 tokens
出力形式
json
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
text-embedding-3-small
デフォルト—
フィールドinput種類string|string[]|integer[]|integer[][]要件必須値と制限
最小項目数: 1
条件: 空でなく、要素の型が統一されたバッチ。トークン ID は非負の整数です。
入力の許容量: 最大値: 8,192 · テキスト単位: UTF8 バイト · トークン単位: トークン配列の要素
デフォルト—
フィールドencoding_format種類string要件任意値と制限
float
デフォルトfloat
フィールドdimensions種類integer要件非対応値と制限
最小値: 1
デフォルト—
フィールドuser種類json_value要件任意値と制限
条件: 任意のJSONメタデータ。上流側での正確な意味は、選択したモデルによって異なります。
デフォルト—
フィールドsession_id種類json_value要件任意値と制限
条件: 任意のJSONメタデータ。上流側での正確な意味は、選択したモデルによって異なります。
デフォルト—
フィールドtrace種類json_value要件任意値と制限
条件: 任意のJSONメタデータ。上流側での正確な意味は、選択したモデルによって異なります。
デフォルト—
フィールドprovider種類object要件任意値と制限
条件: provider.options は拒否されます
デフォルト—
入力素材の組み合わせ

text_to_embedding

メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様model, input
パラメータinput_shapes仕様string, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
パラメータencoding_format仕様float
パラメータdimensions_override仕様false
パラメータmax_input_budget_units仕様8192
パラメータmultimodal_objects仕様false
パラメータmaterial_types仕様text
パラメータtext_file_material仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。

ライフサイクル: synchronous_json

正確なモデルIDと必須フィールドを送信してください。

返された項目と元の識別子をすべて保持してください。

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
標準料金 高速モードが選択されている場合
Flex モード
標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量
標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

設定料金表料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金料金
入力 · 入力トークン $0.00004 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-3-small

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する
{
  "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')))

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · 埋め込み · text-embedding-3-small

json

完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

有限値からなるベクトルを、元のインデックスとともにすべて保持してください。すべての次元と使用量オブジェクト全体を保持します。

元のレスポンスを確認する場合

埋め込みジョブ用のエンドポイントは新設されません。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドobject種類string
フィールドmodel種類string
フィールドdata[].index種類integer
フィールドdata[].embedding種類finite float[]
フィールドusage種類object
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

openai/text-embedding-3-small, text-embedding-3-small

FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Small
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-3-small: text, token_ids → embedding

POST /v1/embeddings · text-embedding-3-small: text → embedding

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-3-small: model, input, encoding_format, provider

POST /v1/embeddings · text-embedding-3-small: model, input, encoding_format, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/embeddings · openai/text-embedding-3-small: ctx: 8192; input.budget.maximum: 8192 (UTF8 バイト); input.min_items: 1

POST /v1/embeddings · text-embedding-3-small: ctx: 8192; input.budget.maximum: 8192 (UTF8 バイト); input.min_items: 1

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