Source: https://ailoot.ai/models/sv/openai-text-embedding-3-large/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/openai-text-embedding-3-large/ Language: sv # OpenAI: Text Embedding 3 Large [Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/openai-text-embedding-3-large/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/openai-text-embedding-3-large/facts.json) ## [OpenAI: Text Embedding 3 Large](https://ailoot.ai/models/sv/openai-text-embedding-3-large/) OpenAIs större textinbäddningsmodell från tredje generationen returnerar vektorer med 3 072 dimensioner som standard, med tillverkarens inställning för kortare representationer. Använd den för semantisk sökning, flerspråkig jämförelse och flöden för relaterat innehåll eller klassificering. - [**Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/openai-text-embedding-3-large/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Inbäddningar · text-embedding-3-large** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/openai-text-embedding-3-large/#method-1) Om modellen Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden. text-embedding-3-large är OpenAIs större textinbäddningsmodell från tredje generationen för uppgifter på engelska och andra språk. Den avbildar skriftligt material som en numerisk vektor och returnerar 3 072 komponenter som standard. Vektorn representerar relationer i det angivna innehållet; en sök- eller klassificeringsprocess använder den för att välja material eller fatta ett annat beslut. Modellerna från tredje generationen är tränade för att stödja kortare representationer genom tillverkarens dimensions-inställning. Tillverkaren ger 1 024 dimensioner som exempel när ett vektorlager kräver den storleken. En kortare vektor minskar mängden data som behöver lagras och jämföras, medan en ändring av representationen kan påverka sökkvaliteten. Välj storleken efter applikationens krav och använd samma val för korpusen och dess frågor. Ett illustrativt dokumentsökflöde delar upp källmaterial i meningsfulla textstycken, bevarar deras identifierare och hämtar vektorer för varje textstycke. En fråga bäddas in med samma modell och dimensioner och jämförs sedan med textstyckenas vektorer. Applikationen tillhandahåller filter, väljer de rangordnade resultaten och visar deras källreferenser. En efterföljande textgenereringsmodell kan utveckla ett svar från det hämtade materialet; inbäddningsmodellens resultat förblir numeriska data. Andra dokumenterade tillämpningar är kod- eller textsökning, gruppering av liknande poster, rekommendationer av relaterat innehåll, klassificering, avvikelsedetektering och mätning av variation i en samling. För en rekommendation beskrivs objekten med termer som är relevanta för relationen. För klassificering jämförs med kategorirepresentationer eller används vektorer som egenskaper i en klassificerare. Definiera regeln som omvandlar likhet till det resultat produkten behöver. OpenAI anger en maximal indatalängd på 8 192 token per text. Inbäddnings-API:t accepterar strängar eller tokeniserad text, stöder flera inmatade objekt och avvisar tomma strängar. Det tillämpar också en sammanlagd gräns på 300 000 token för en begäran. Ett långt dokument bör delas upp med meningsfulla gränser och bevarad kontext, så att varje vektor förblir kopplad till sitt källtextstycke. Tillverkaren dokumenterar flyttalsvektorer som standardutdata och base64 som alternativ kodning. Guiden rekommenderar cosinuslikhet och anger att OpenAIs inbäddningar är normaliserade till enhetslängd, vilket möjliggör skalärprodukten för cosinuslikhet och motsvarande rangordningar med euklidiskt avstånd. Om en vektor från tredje generationen förkortas manuellt efter genereringen instruerar tillverkaren applikationen att normalisera den förkortade vektorn på nytt; användning av dimensions-inställningen är den rekommenderade vägen. Förbered en konsekvent textrepresentation och registrera modell, dimensioner och källidentifierare. En användbar slutprodukt är en rangordnad uppsättning textstycken, relaterade objekt eller grupperade poster med en uttrycklig urvalsregel. Bedöm om resultatet behandlar frågan och bevara källbeläggen för nästa steg i stället för att behandla vektorlikhet som verifiering av en posts faktapåståenden. **Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` `openai/text-embedding-3-large` [`openai/text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-large&fmt=embeddings) OpenAI /`openai/text-embedding-3-large` Modell-ID - `openai/text-embedding-3-large` - `text-embedding-3-large` ### Start OpenAIs större textinbäddningsmodell från tredje generationen returnerar vektorer med 3 072 dimensioner som standard, med tillverkarens inställning för kortare representationer. Använd den för semantisk sökning, flerspråkig jämförelse och flöden för relaterat innehåll eller klassificering. Godkända indata Text · token\_ids Resultat embedding ### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder **Ailoot Ultra · Embeddings** `POST /v1/embeddings` Indatatyper `text`, `token_ids` Utdatatyper `embedding` Kontext 8 192 tokens Utdataformat json | Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser openai/text-embedding-3-large | Standard— | | Fält`input` | Typ`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 Villkor: En homogen batch som inte är tom. Token-ID:n är heltal som är större än eller lika med noll. Indatabudget: Maximum: 8 192 · Textenhet: UTF8-byte · Tokenenhet: element i en tokenarray | Standard— | | Fält`encoding_format` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser float | Standardfloat | | Fält`dimensions` | Typ`integer` | KravStöds inte | Värden & gränser Minimum: 1 | Standard— | | Fält`user` | Typ`json_value` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen. | Standard— | | Fält`session_id` | Typ`json_value` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen. | Standard— | | Fält`trace` | Typ`json_value` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: Källan tillåter detta JSON-metadatafält; den exakta innebörden hos leverantören beror på modellen. | Standard— | | Fält`provider` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisades | Standard— | Kombinationer av indatamaterial **text\_to\_embedding** Metodparametrar och livscykel | Parameter | Avtal | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, input | | Parameter`input_shapes` | Avtalstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parameter`encoding_format` | Avtalfloat | | Parameter`dimensions_override` | Avtalfalse | | Parameter`max_input_budget_units` | Avtal8192 | | Parameter`multimodal_objects` | Avtalfalse | | Parameter`material_types` | Avtaltext, token\_ids | Livscykel: `synchronous_json` Behåll varje vektorindex och dimension. Att modellen har ett multimodalt namn innebär inte att bildobjekt tillåts på just denna anropsväg. ### Priser Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden. Snabbt läge Standardpris När snabbt läge är valt Flex-läge Standardpris När läget flex är valt Högsta resonemangsnivå Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default) #### Ailoot-priser #### Priser efter konfiguration | Konfiguration | Prislista | Avgift | | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00026** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0** / 1K token Indata · Cacheläsning **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · Embeddings curlPython SDK ```bash set -eu : "${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-3-large", "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-3-large',input=["First document","Second document"]) print(result) for item in result.data:print(item.index,item.embedding) ``` ### Ta emot och spara resultat #### Ailoot Ultra · Embeddings json ##### Behåll alla färdiga resultat Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel. Behåll varje vektor tillsammans med dess index. Antalet vektorer måste vara lika med antalet indataobjekt; dimensionerna måste vara konsekventa. ##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras Ingen endpoint för inbäddningsjobb införs. Svarsfält | Fält | Typ | | --- | --- | | Fält`object` | Typstring | | Fält`model` | Typstring | | Fält`data[].index` | Typinteger | | Fält`data[].embedding` | Typfinite float\[\] | | Fält`usage` | Typobject | Fel och nästa steg | Svar | Villkor | Nästa steg | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. | ### Alias #### Modellalias **Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-large&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=text-embedding-3-large&fmt=embeddings) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`openai/text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-large&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=text-embedding-3-large&fmt=embeddings) **Ailoot Ultra · Inbäddningar · text-embedding-3-large** `POST /v1/embeddings` `text-embedding-3-large` [`text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=text-embedding-3-large&fmt=embeddings) OpenAI /`text-embedding-3-large` Modell-ID - `openai/text-embedding-3-large` - `text-embedding-3-large` ### Start OpenAIs större textinbäddningsmodell från tredje generationen returnerar vektorer med 3 072 dimensioner som standard, med tillverkarens inställning för kortare representationer. Använd den för semantisk sökning, flerspråkig jämförelse och flöden för relaterat innehåll eller klassificering. Godkända indata Text Resultat embedding ### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder **Ailoot Ultra · Inbäddningar · text-embedding-3-large** `POST /v1/embeddings` Indatatyper `text` Utdatatyper `embedding` Kontext 8 192 tokens Utdataformat json | Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser text-embedding-3-large | Standard— | | Fält`input` | Typ`string\|string[]\|integer[]\|integer[][]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 Villkor: En homogen batch som inte är tom. Token-ID:n är heltal som är större än eller lika med noll. Indatabudget: Maximum: 8 192 · Textenhet: UTF8-byte · Tokenenhet: element i en tokenarray | Standard— | | Fält`encoding_format` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser float | Standardfloat | | Fält`dimensions` | Typ`integer` | KravStöds inte | Värden & gränser Minimum: 1 | Standard— | | Fält`user` | Typ`json_value` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: Valfria JSON-metadata; exakt innebörd hos leverantören beror på den valda modellen. | Standard— | | Fält`session_id` | Typ`json_value` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: Valfria JSON-metadata; exakt innebörd hos leverantören beror på den valda modellen. | Standard— | | Fält`trace` | Typ`json_value` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: Valfria JSON-metadata; exakt innebörd hos leverantören beror på den valda modellen. | Standard— | | Fält`provider` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisades | Standard— | Kombinationer av indatamaterial **text\_to\_embedding** Metodparametrar och livscykel | Parameter | Avtal | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, input | | Parameter`input_shapes` | Avtalstring, string\[\], nonnegative\_integer\_token\_array, nonnegative\_integer\_token\_array\[\] | | Parameter`encoding_format` | Avtalfloat | | Parameter`dimensions_override` | Avtalfalse | | Parameter`max_input_budget_units` | Avtal8192 | | Parameter`multimodal_objects` | Avtalfalse | | Parameter`material_types` | Avtaltext | | Parameter`text_file_material` | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. | Livscykel: `synchronous_json` Skicka det exakta modell-ID:t och de obligatoriska fälten. Behåll varje returnerad post och dess ursprungliga identifierare. ### Priser Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden. Snabbt läge Standardpris När snabbt läge är valt Flex-läge Standardpris När läget flex är valt Högsta resonemangsnivå Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default) #### Ailoot-priser #### Priser efter konfiguration | Konfiguration | Prislista | Avgift | | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken **$0.00026** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0** / 1K token Indata · Cacheläsning **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · Inbäddningar · text-embedding-3-large Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet ```json { "model": "text-embedding-3-large", "input": [ "First document", "Second document" ], "encoding_format": "float" } ``` ```bash set -eu : "${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-3-large', '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-3-large', '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'))) ``` ### Ta emot och spara resultat #### Ailoot Ultra · Inbäddningar · text-embedding-3-large json ##### Behåll alla färdiga resultat Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel. Behåll varje ändlig vektor med dess ursprungliga index. Bevara alla dimensioner och hela förbrukningsobjektet. ##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras Ingen endpoint för inbäddningsjobb införs. Svarsfält | Fält | Typ | | --- | --- | | Fält`object` | Typstring | | Fält`model` | Typstring | | Fält`data[].index` | Typinteger | | Fält`data[].embedding` | Typfinite float\[\] | | Fält`usage` | Typobject | Fel och nästa steg | Svar | Villkor | Nästa steg | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. | ### Alias #### Modellalias **Ailoot Ultra** [`openai/text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-large&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=text-embedding-3-large&fmt=embeddings) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`openai/text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=openai%2Ftext-embedding-3-large&fmt=embeddings), [`text-embedding-3-large`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=openai%2Ftext-embedding-3-large&route=Ultra&caller=text-embedding-3-large&fmt=embeddings) FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Large Vilka indata och resultat finns? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-large`: `text`, `token_ids` → `embedding` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-large`: `text` → `embedding` Vilka fält använder begäran? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-large`: `model`, `input`, `encoding_format`, `provider` Vilka gränser gäller? `POST /v1/embeddings` · `openai/text-embedding-3-large`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8-byte); `input.min_items`: `1` `POST /v1/embeddings` · `text-embedding-3-large`: `ctx`: `8192`; `input.budget.maximum`: `8192` (UTF8-byte); `input.min_items`: `1` Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app. ## Företaget och dess projektportfölj Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. ## Köp token med rabatt. Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp. Prenumeration Välj en rabatterad plan för återkommande anrop. Kampanjkod upp till 50% Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen. Kostnader i historiken Modell, token och belopp sparas för varje anrop. [Välj prenumeration](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/sv/) ## Anslut API till produkten som du säljer. SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning. Kommersiell applikation Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner. Återförsäljarlicens Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning. Dokument på webbplatsen Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning. [Begär återförsäljarlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Officiella villkor och licensavtal](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sv) ## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll. Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.