Source: https://ailoot.ai/models/ru/openai-text-embedding-ada-002/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/openai-text-embedding-ada-002/ Language: ru # OpenAI: Text Embedding Ada 002 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/openai-text-embedding-ada-002/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/openai-text-embedding-ada-002/facts.json) ## [OpenAI: Text Embedding Ada 002](https://ailoot.ai/models/ru/openai-text-embedding-ada-002/) Текстовая модель эмбеддингов OpenAI, возвращающая числовой вектор размерности 1536. Используйте эти представления для семантического поиска, рекомендаций связанного контента, кластеризации, классификации или обнаружения необычных текстовых записей. - [**Ailoot Ultra · Эмбеддинги** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/openai-text-embedding-ada-002/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Векторные представления · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/openai-text-embedding-ada-002/#method-1) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. text-embedding-ada-002 — текстовая модель эмбеддингов OpenAI для представления письменных материалов числовым вектором. Её выход содержит 1536 компонентов. Производитель объединяет сходство текстов, поиск документов по запросу и поиск кода в одном представлении. Результат — данные для сравнения или другого алгоритма, а не сгенерированный ответ на текст, для которого создаётся эмбеддинг. Для семантического поиска подготовьте осмысленные фрагменты документов и сохраняйте их идентификаторы источников. Пример процесса создаёт эмбеддинги каждого фрагмента и вопроса пользователя одной моделью, сравнивает векторы и возвращает нужные исходные фрагменты. Приложение определяет правило поиска, фильтры и представление результата. Последующий этап генерации текста может использовать найденный материал для ответа, тогда как модель эмбеддингов даёт числовое представление. Другие документированные применения включают группировку сходных записей, рекомендации связанного контента, классификацию текста и выявление выбросов. Для рекомендации сравнивайте описания объектов, связь между которыми важна. Для классификации руководство описывает сравнение с представлениями категорий или использование векторов как признаков классификатора. При обнаружении аномалий нужный результат — запись, отличающаяся от окружающей коллекции и интерпретируемая согласно задаче продукта. OpenAI указывает для этой модели максимальный вход 8192 токена. API эмбеддингов производителя принимает текстовые строки или токенизированный вход, допускает несколько входов в одном запросе и отклоняет пустые строки. Совокупный лимит одного запроса — 300 000 токенов, дополнительно к лимиту каждого входа. Разбивайте длинные документы на полезные фрагменты, сохраняя названия, определения и ссылку на исходный материал. Выход — вектор значений с плавающей точкой; производитель также документирует base64 как альтернативную транспортную кодировку. Параметр сокращения размерности OpenAI предназначен для моделей эмбеддингов третьего поколения и новее, поэтому документированный результат Ada размерности 1536 следует отделять от этого параметра. Храните идентичность модели и вектор вместе с исходной записью, чтобы последующие сравнения использовали согласованное представление. Руководство по эмбеддингам рекомендует косинусное сходство и указывает, что эмбеддинги OpenAI нормализованы до единичной длины. Для этих векторов скалярное произведение позволяет вычислить косинусное сходство, а евклидово расстояние даёт то же ранжирование. Оценка сходства — часть логики поиска или классификации приложения, а не решение о категории, автоматически выдаваемое моделью. Определите, какие поля источника становятся входным текстом и как следует разделять фрагменты. Пример результата — ранжированный набор фрагментов документов или связанных записей, каждая из которых связана со своим исходным источником и правилом отбора. Сохраняйте единообразную подготовку и оценивайте, отвечает ли возвращённый материал на реальный вопрос. Так числовой выход становится полезным для следующего этапа поиска, рекомендаций или анализа. **Ailoot Ultra · Эмбеддинги** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-ada-002` [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings) OpenAI /`openai/text-embedding-ada-002` ID модели - `openai/text-embedding-ada-002` - `text-embedding-ada-002` ### Начало Текстовая модель эмбеддингов OpenAI, возвращающая числовой вектор размерности 1536. Используйте эти представления для семантического поиска, рекомендаций связанного контента, кластеризации, классификации или обнаружения необычных текстовых записей. Допустимые входные данные Текст · token\_ids Результаты embedding ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Эмбеддинги** `POST /v1/embeddings` Входные данные `text`, `token_ids` Результат `embedding` Контекст 8 192 tokens Выходной формат json | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения openai/text-embedding-ada-002 | По умолчанию— | | Поле`input` | Тип`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 Условия: Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа. Входной бюджет: Максимум: 8 192 · Текстовая единица: байты UTF8 · Единица токенов: элементы массива токенов | По умолчанию— | | Поле`encoding_format` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения float | По умолчаниюfloat | | Поле`dimensions` | Тип`integer` | ТребованиеНе поддерживается | Значения и ограничения Минимум: 1 | По умолчанию— | | Поле`user` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— | | Поле`session_id` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— | | Поле`trace` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Source допускает это поле метаданных JSON; точная семантика у исходного поставщика зависит от модели. | По умолчанию— | | Поле`provider` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется | По умолчанию— | Сочетания входных материалов **text\_to\_embedding** Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, input | | Параметр`input_shapes` | Контрактstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Параметр`encoding_format` | Контрактfloat | | Параметр`dimensions_override` | Контрактfalse | | Параметр`max_input_budget_units` | Контракт8192 | | Параметр`multimodal_objects` | Контрактfalse | | Параметр`material_types` | Контрактtext, token\_ids | Жизненный цикл: `synchronous_json` Сохраняйте индекс и размерность каждого вектора. Название мультимодальной модели не означает допуск объектов изображений на этом конкретном маршруте. ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Стандартный тариф При выборе быстрого режима Режим flex Стандартный тариф При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.0002** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Эмбеддинги curlPython SDK ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Эмбеддинги json ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте каждый вектор с его индексом. Число векторов должно совпадать с числом входных элементов; размерности должны быть согласованы. ##### Если нужно проверить исходный ответ Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`object` | Типstring | | Поле`model` | Типstring | | Поле`data[].index` | Типinteger | | Поле`data[].embedding` | Типfinite float\[\] | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) **Ailoot Ultra · Векторные представления · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-ada-002` [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) OpenAI /`text-embedding-ada-002` ID модели - `openai/text-embedding-ada-002` - `text-embedding-ada-002` ### Начало Текстовая модель эмбеддингов OpenAI, возвращающая числовой вектор размерности 1536. Используйте эти представления для семантического поиска, рекомендаций связанного контента, кластеризации, классификации или обнаружения необычных текстовых записей. Допустимые входные данные Текст Результаты embedding ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Векторные представления · text-embedding-ada-002** `POST /v1/embeddings` Входные данные `text` Результат `embedding` Контекст 8 192 tokens Выходной формат json | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения text-embedding-ada-002 | По умолчанию— | | Поле`input` | Тип`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 Условия: Непустой однородный пакет. ID токенов — неотрицательные целые числа. Входной бюджет: Максимум: 8 192 · Текстовая единица: байты UTF8 · Единица токенов: элементы массива токенов | По умолчанию— | | Поле`encoding_format` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения float | По умолчаниюfloat | | Поле`dimensions` | Тип`integer` | ТребованиеНе поддерживается | Значения и ограничения Минимум: 1 | По умолчанию— | | Поле`user` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Необязательные метаданные JSON; точная семантика поставщика зависит от выбранной модели. | По умолчанию— | | Поле`session_id` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Необязательные метаданные JSON; точная семантика поставщика зависит от выбранной модели. | По умолчанию— | | Поле`trace` | Тип`json_value` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: Необязательные метаданные JSON; точная семантика поставщика зависит от выбранной модели. | По умолчанию— | | Поле`provider` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется | По умолчанию— | Сочетания входных материалов **text\_to\_embedding** Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, input | | Параметр`input_shapes` | Контрактstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Параметр`encoding_format` | Контрактfloat | | Параметр`dimensions_override` | Контрактfalse | | Параметр`max_input_budget_units` | Контракт8192 | | Параметр`multimodal_objects` | Контрактfalse | | Параметр`material_types` | Контрактtext | | Параметр`text_file_material` | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. | Жизненный цикл: `synchronous_json` Передайте точный ID модели и обязательные поля. Сохраняйте каждый возвращённый элемент и его исходные идентификаторы. ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Стандартный тариф При выборе быстрого режима Режим flex Стандартный тариф При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.0002** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Векторные представления · text-embedding-ada-002 Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат ```json { "model": "text-embedding-ada-002", "input": [ "First document", "Second document" ], "encoding_format": "float" } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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'))) ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Векторные представления · text-embedding-ada-002 json ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте каждый вектор с конечными значениями и его исходным индексом. Сохраняйте все измерения и весь объект usage. ##### Если нужно проверить исходный ответ Отдельный эндпоинт заданий эмбеддингов не вводится. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`object` | Типstring | | Поле`model` | Типstring | | Поле`data[].index` | Типinteger | | Поле`data[].embedding` | Типfinite float\[\] | | Поле`usage` | Типobject | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`openai/text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-ada-002&fmt=embeddings), [`text-embedding-ada-002`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Ftext-embedding-ada-002&route=Ultra&caller=text-embedding-ada-002&fmt=embeddings) FAQ · OpenAI: Text Embedding Ada 002 Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `text`, `token_ids` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `text` → `embedding` Какие поля использует запрос? `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` Какие ограничения действуют? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-ada-002`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (байты UTF8); `input.min_items`: `1` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-ada-002`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (байты UTF8); `input.min_items`: `1` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.