models

OpenAI: Text Embedding Ada 002

Markdown · JSON

OpenAI: Text Embedding Ada 002

1,536 өлшемді сандық вектор қайтаратын OpenAI мәтін эмбеддингі моделі. Бұл көріністерді семантикалық іздеу, байланысты мазмұн ұсыну, кластерлеу, жіктеу немесе әдеттен тыс мәтін жазбаларын анықтау үшін қолданыңыз.

Модель туралы

Бұл сипаттама модель мүмкіндіктерін қамтиды. Ailoot жүйесінде таңдалған әдіс үшін қолжетімді кіріс, шығыс және параметрлер төменде берілген.

text-embedding-ada-002 — жазбаша материалды сандық вектор түрінде көрсетуге арналған OpenAI мәтін эмбеддингі моделі. Оның нәтижесі 1,536 компоненттен тұрады. Жасаушы мәтін ұқсастығын, құжат/сұрау іздеуін және код іздеу рөлдерін бір көріністе біріктіреді. Нәтиже — эмбеддингке айналдырылған мәтінге жасалған жауап емес, салыстыруға немесе басқа алгоритмге арналған деректер.

Семантикалық іздеу үшін мағыналы құжат үзінділерін дайындап, олардың бастапқы идентификаторларын сақтаңыз. Мысал жұмыс үдерісі әр үзінді мен пайдаланушы сұрағын бір модельмен эмбеддингке айналдырып, векторларды салыстырады және тиісті бастапқы үзінділерді қайтарады. Іріктеу ережесін, сүзгілерді және көрсетілімді қолданба анықтайды. Кейінгі мәтін жасау қадамы алынған материалдан жауап құра алады, ал эмбеддинг моделі сандық көріністі береді.

Құжатталған басқа қолданыстарға ұқсас жазбаларды топтау, байланысты мазмұн ұсыну, мәтінді жіктеу және ауытқуларды анықтау кіреді. Ұсыным үшін өзара байланысы маңызды нысандардың сипаттамаларын салыстырыңыз. Жіктеу үшін нұсқаулық санат көріністерімен салыстыруды немесе векторларды жіктеуіште белгілер ретінде қолдануды сипаттайды. Аномалияны анықтауда қажетті нәтиже — айналасындағы жинақтан ерекшеленетін, өнім міндетіне сай түсіндірілетін жазба.

OpenAI бұл модель үшін кірістің ең үлкен көлемін 8,192 токен деп көрсетеді. Өндірушінің эмбеддинг API-ы мәтін жолдарын немесе токендерге бөлінген кірісті қабылдайды, бір сұрауда бірнеше кіріс беруге мүмкіндік береді және бос жолдарды қабылдамайды. Әр кіріс шегіне қоса, бір сұраудағы жиынтық шек — 300,000 токен. Ұзын құжаттарды тақырыптарын, анықтамаларын және бастапқы материалға сілтемесін сақтап, пайдалы үзінділерге бөліңіз.

Нәтиже — жылжымалы үтірлі мәндер векторы; өндіруші тасымалдаудың балама кодтауы ретінде base64 пішімін де құжаттайды. OpenAI өлшемді қысқарту параметрін үшінші буын және одан кейінгі эмбеддинг модельдеріне арнайды, сондықтан Ada моделінің құжатталған 1,536 өлшемді нәтижесін бұл басқару параметрінен бөлек қарастырыңыз. Кейінгі салыстырулар бірізді көріністі қолдануы үшін модель сәйкестігі мен векторды бастапқы жазбамен бірге сақтаңыз.

Эмбеддинг нұсқаулығы косинустық ұқсастықты ұсынады және OpenAI эмбеддингтері бірлік ұзындыққа нормаланатынын айтады. Мұндай векторлар үшін скаляр көбейтінді косинустық ұқсастықты есептей алады, ал евклидтік қашықтық бірдей рет береді. Ұқсастық ұпайы — модель автоматты түрде берген санаттық шешім емес, қолданбаның іздеу немесе жіктеу логикасының бөлігі.

Қай бастапқы өрістер кіріс мәтініне айналатынын және үзінділердің қалай бөлінетінін анықтаңыз. Мысал нәтиже — әрқайсысы бастапқы дереккөзбен және таңдау ережесімен байланысқан құжат үзінділерінің немесе байланысты жазбалардың реттелген жиыны. Дайындауды бірізді сақтап, қайтарылған материал нақты сұраққа жауап бере ме — соны бағалаңыз. Осылай сандық нәтиже келесі іздеу, ұсыным немесе талдау қадамына пайдалы болады.

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

openai/text-embedding-ada-002

OpenAI /openai/text-embedding-ada-002
Модель ID
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-embedding-ada-002

Бастау

1,536 өлшемді сандық вектор қайтаратын OpenAI мәтін эмбеддингі моделі. Бұл көріністерді семантикалық іздеу, байланысты мазмұн ұсыну, кластерлеу, жіктеу немесе әдеттен тыс мәтін жазбаларын анықтау үшін қолданыңыз.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін · token_ids
Нәтижелер
embedding

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер POST /v1/embeddings
Кіріс
text, token_ids
Шығыс
embedding
Контекст
8 192 tokens
Шығыс пішімі
json
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
openai/text-embedding-ada-002
Әдепкі—
ӨрісinputТүріstring|string[]|integer[]|integer[][]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Элементтердің ең аз саны: 1
Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.
Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері
Әдепкі—
Өрісencoding_formatТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
float
Әдепкіfloat
ӨрісdimensionsТүріintegerТалапҚолдау көрсетілмейдіМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Әдепкі—
ӨрісuserТүріjson_valueТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.
Әдепкі—
Өрісsession_idТүріjson_valueТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.
Әдепкі—
ӨрісtraceТүріjson_valueТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Дереккөз бұл JSON метадерек өрісіне рұқсат береді; бастапқы провайдердегі нақты мағынасы модельге байланысты.
Әдепкі—
ӨрісproviderТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: provider.options қабылданбайды
Әдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

text_to_embedding

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, input
Параметрinput_shapesПараметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
Параметрencoding_formatПараметр талаптарыfloat
Параметрdimensions_overrideПараметр талаптарыfalse
Параметрmax_input_budget_unitsПараметр талаптары8192
Параметрmultimodal_objectsПараметр талаптарыfalse
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext, token_ids

Өмірлік цикл: synchronous_json

Әрбір вектордың индексін және өлшемін сақтаңыз.

Модель атауының мультимодаль болуы осы нақты жолда кескін объектілерін қабылдауға рұқсат бермейді.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

БаптауМөлшерлемелер кестесіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

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)

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Эмбеддингтер

json

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір векторды индексімен бірге сақтаңыз. Векторлар саны кіріс элементтерінің санына тең болуы керек; өлшемдері бірдей болуы керек.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
ӨрісobjectТүріstring
ӨрісmodelТүріstring
Өрісdata[].indexТүріinteger
Өрісdata[].embeddingТүріfinite float[]
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

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

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

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

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

text-embedding-ada-002

OpenAI /text-embedding-ada-002
Модель ID
  • openai/text-embedding-ada-002
  • text-embedding-ada-002

Бастау

1,536 өлшемді сандық вектор қайтаратын OpenAI мәтін эмбеддингі моделі. Бұл көріністерді семантикалық іздеу, байланысты мазмұн ұсыну, кластерлеу, жіктеу немесе әдеттен тыс мәтін жазбаларын анықтау үшін қолданыңыз.

Қабылданатын кіріс деректері
Мәтін
Нәтижелер
embedding

Ailoot жүйесінде қолжетімді · кіріс деректері мен әдістер

Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-ada-002 POST /v1/embeddings
Кіріс
text
Шығыс
embedding
Контекст
8 192 tokens
Шығыс пішімі
json
ӨрісТүріТалапМәндер мен шектеулерӘдепкі
ӨрісmodelТүріstringТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
text-embedding-ada-002
Әдепкі—
ӨрісinputТүріstring|string[]|integer[]|integer[][]ТалапМіндеттіМәндер мен шектеулер
Элементтердің ең аз саны: 1
Шарттар: Бос емес, біртекті пакет. Токендердің ID мәндері — теріс емес бүтін сандар.
Кіріс бюджеті: Ең көбі: 8 192 · Мәтін бірлігі: UTF8 байттары · Токен бірлігі: токендер массивінің элементтері
Әдепкі—
Өрісencoding_formatТүріstringТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
float
Әдепкіfloat
ӨрісdimensionsТүріintegerТалапҚолдау көрсетілмейдіМәндер мен шектеулер
Ең азы: 1
Әдепкі—
ӨрісuserТүріjson_valueТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.
Әдепкі—
Өрісsession_idТүріjson_valueТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.
Әдепкі—
ӨрісtraceТүріjson_valueТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: Міндетті емес JSON метадеректері; жеткізуші жағындағы нақты мағынасы таңдалған модельге байланысты.
Әдепкі—
ӨрісproviderТүріobjectТалапМіндетті емесМәндер мен шектеулер
Шарттар: provider.options қабылданбайды
Әдепкі—
Кіріс материалдарының үйлесімдері

text_to_embedding

Әдіс параметрлері мен өмірлік циклі
ПараметрПараметр талаптары
Параметрcontent_typeПараметр талаптарыapplication/json
ПараметрrequiredПараметр талаптарыmodel, input
Параметрinput_shapesПараметр талаптарыstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
Параметрencoding_formatПараметр талаптарыfloat
Параметрdimensions_overrideПараметр талаптарыfalse
Параметрmax_input_budget_unitsПараметр талаптары8192
Параметрmultimodal_objectsПараметр талаптарыfalse
Параметрmaterial_typesПараметр талаптарыtext
Параметрtext_file_materialПараметр талаптарыНақты UTF-8 құжатын оқып, оның мәтінін көрсетілген кіріс жолына немесе хабарлама мазмұнының жолына қойыңыз.

Өмірлік цикл: synchronous_json

Модельдің дәл ID мәнін және міндетті өрістерді жіберіңіз.

Қайтарылған әрбір элементті және оның бастапқы идентификаторларын сақтаңыз.

Тарифтер

Тариф анықтамасы сұрау мүмкіндіктерін қоспайды. Қолдау көрсетілетін параметрлер таңдалған әдісте берілген.

Жылдам режим
Стандартты тариф Жылдам режим таңдалғанда
Икемді режим
Стандартты тариф flex режимі таңдалғанда
Ой қорытудың ең жоғары деңгейі
Стандартты тариф Ой қорыту деңгейі ең жоғары болып, default түзетуі қолданылғанда

Ailoot мөлшерлемелері

Баптаулар бойынша бағалар

БаптауМөлшерлемелер кестесіТөлем
БаптауТокендердің базалық тарифтеріМөлшерлемелер кестесіНегізгі мөлшерлемеТөлем
Кіріс · Кіріс токендері $0.0002 / 1K токен
Шығыс · Шығыс токендері $0 / 1K токен
Кіріс · Кэшті оқу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу — / 1K токен
Кіріс · Кэшке жазу, 1 сағ — / 1K токен

Ailoot сұрау алдында болжамды соманы резервтейді. Нәтижеден кейін өлшенген пайдалану көлемі бойынша қорытынды төлемді шегереді. Ағындық жауап үшін төлем соңғы пайдалану жазбасы негізінде шегеріледі. Резервтеу мен төлемді есептеу тәртібі →

Сұрау мысалдары

Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-ada-002

Ең ықшам толық JSON сұрау денесіcurl · өзіңіздің UTF-8 құжатыңызды қолданыңызPython · нәтижені толық сақтаңыз
{
  "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')))

Нәтижелерді алу және сақтау

Ailoot Ultra · Векторлық ендірулер · text-embedding-ada-002

json

Барлық дайын нәтижені сақтау

Қайтарылған әр толық жауапты, файлды және мазмұн бөлігін сақтаңыз.

Әрбір ақырлы векторды бастапқы индексімен бірге сақтаңыз. Барлық өлшемдерді және пайдалану объектісін толық сақтаңыз.

Бастапқы жауапты тексеру қажет болса

Эмбеддинг тапсырмасы үшін жаңа эндпоинт енгізілмейді.

Жауап өрістері
ӨрісТүрі
ӨрісobjectТүріstring
ӨрісmodelТүріstring
Өрісdata[].indexТүріinteger
Өрісdata[].embeddingТүріfinite float[]
ӨрісusageТүріobject
Қателер және келесі қадамдар
ЖауапШартКелесі қадам
Жауап400 · invalid_request_errorШартМіндетті өрістер, материалды ұсыну тәсілі немесе параметр мәні қатеКелесі қадамЖаңадан жасау сұрауын жібермес бұрын көрсетілген өрістерді түзетіңіз.

Балама атаулар

Модельдердің балама атаулары

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

Әдіс жолдарының балама атаулары

Жоғарыда көрсетілген әдіс жолдарын пайдаланыңыз.

Шақыруға арналған байланысты ID

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

FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002
Қандай кіріс деректері мен нәтижелер қолжетімді?

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

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

Сұрау қандай өрістерді пайдаланады?

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

Қандай шектеулер қолданылады?

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

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

Толығырақ

Ailoot-ты Claude Code, OpenCode, Hermes не қолданбаңызға қосыңыз.

Компания және оның жобалар портфелі

Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі.

Токенді жеңілдікпен сатып алыңыз.

Тұрақты жұмысқа жазылым жеңілдігі. Токен сатып алуға промокодтар — 50% дейін.

Жазылым
Тұрақты сұрауыңызға жеңілдікті тариф таңдаңыз.
50% дейінгі промокод
Сатып алғанда код енгізіңіз. Баға қазіргі науқанмен қайта есептеледі.
Тарихтағы шығындар
Әр сұрауға модель, токен және сома сақталады.

Жазылым таңдау · Модель бағасын көру

API-ді сататын өніміңізге қосыңыз.

SaaS, қолданба мен бот Ailoot офертасы және лицензиялық шартына сай. Қайта сатуға реселлер лицензиясын сұраңыз.

Коммерциялық қолданба
Қызметіңіздің ақылы функциясына мәтін, сурет, бейне және дыбыс жасауды қосыңыз.
Реселлер лицензиясы
Жоба сипаттамасы мен кіру схемасын жіберіңіз. Пайдалану мен қайта сатуға жазбаша шарт сұраңыз.
Сайттағы құжаттар
Оферта, лицензиялық шарт және дерек саясаты қоспай тұрып қолжетімді.

Реселлер лицензиясын сұрау · Оферта мен лицензиялық шарт