models

OpenAI: Text Embedding 3 Small

Markdown · JSON

OpenAI: Text Embedding 3 Small

โมเดลเอ็มเบดดิงข้อความรุ่นสามขนาดเล็กของ OpenAI คืนเวกเตอร์ 1,536 มิติตามค่าเริ่มต้นและรองรับตัวแทนสั้นลง ใช้เอาต์พุตเชิงตัวเลขเพื่อค้นหาเชิงความหมาย ค้นคืนโค้ด จัดกลุ่ม แนะนำ และจำแนก

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

text-embedding-3-small เป็นโมเดลเอ็มเบดดิงข้อความรุ่นสามขนาดเล็กกว่าของ OpenAI แปลงข้อมูลเขียนเป็นเวกเตอร์เชิงตัวเลขที่มี 1,536 องค์ประกอบตามค่าเริ่มต้น เวกเตอร์วัดความสัมพันธ์ระหว่างข้อความเพื่อให้ขั้นตอนค้นหาหรือวิเคราะห์อื่นใช้ โมเดลไม่สร้างคำตอบสนทนาต่ออินพุต

เช่นเดียวกับโมเดลรุ่นสามขนาดใหญ่ รองรับการควบคุม dimensions ของผู้ผลิตเพื่อลดความยาวเอ็มเบดดิง การฝึกออกแบบให้รักษาข้อมูลแทนแนวคิดไว้ในเวกเตอร์สั้น โดยการเลือกขนาดมีผลต่อคุณภาพและความต้องการทรัพยากรของแอปพลิเคชัน รักษาโมเดลและมิติที่เลือกสม่ำเสมอระหว่างระเบียนและคำค้นที่เปรียบเทียบ

การใช้งานจริงอย่างหนึ่งคือค้นโค้ด คู่มือผู้ผลิตอธิบายการแทนฟังก์ชันซอร์สเป็นข้อความแล้วเอ็มเบด จากนั้นเอ็มเบดคำค้นภาษาธรรมชาติด้วยโมเดลเดียวกันและเปรียบเทียบเวกเตอร์ผลลัพธ์ ผลตัวอย่างคือชุดฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องจัดอันดับและเชื่อมกับตำแหน่งซอร์ส สำหรับค้นเอกสาร สิ่งส่งมอบเทียบกันคือชุดย่อหน้าที่ผู้อ่านหรือโมเดลถัดไปยังเข้าถึงข้อความและการอ้างอิงต้นฉบับได้

การใช้งานอื่นตามเอกสารรวมการจัดกลุ่ม แนะนำเนื้อหาเกี่ยวข้อง จำแนก ตรวจค่าผิดปกติ และวัดความหลากหลาย เวิร์กโฟลว์ข้อความที่เจาะจงจัดกลุ่มคำขอคล้ายกันหรือเปรียบเทียบกับคำอธิบายหมวดได้ แอปพลิเคชันนิยามว่าผลความคล้ายกลายเป็นหมวด คำแนะนำ หรือรายการตรวจอย่างไร ตัวเอ็มเบดดิงยังคงเป็นข้อมูลเชิงตัวเลข

OpenAI ระบุอินพุตสูงสุด 8,192 โทเคนต่อข้อความ API เอ็มเบดดิงรับสตริงหรืออินพุตที่แบ่งโทเคนแล้วและหลายอินพุตในคำขอเดียว ปฏิเสธสตริงว่าง และใช้ขีดจำกัดรวม 300,000 โทเคน เตรียมข้อมูลยาวเป็นย่อหน้าที่มีความหมายและเก็บชื่อหรือนิยามที่ต้องใช้ตีความ ใช้ชุดฟิลด์ต้นฉบับสม่ำเสมอ แทนการเอ็มเบดระเบียนคนละชนิดด้วยกฎเตรียมที่ไม่เกี่ยวข้องกัน

ผู้ผลิตคืนเวกเตอร์เลขทศนิยมลอยตัวตามค่าเริ่มต้นและระบุการเข้ารหัส base64 ด้วย คู่มือบอกว่าเอ็มเบดดิง OpenAI ผ่าน normalization ให้ความยาวหนึ่งหน่วยและแนะนำความคล้ายโคไซน์ ผลคูณจุดคำนวณค่านั้นได้และระยะห่างยูคลิดให้อันดับเดียวกัน หากลดเอ็มเบดดิงรุ่นสามเองหลังได้รับผล ให้ทำ normalization เวกเตอร์สั้นนั้นอีกครั้งตามคู่มือ การควบคุม dimensions ทำให้ไม่ต้องใช้การตัดด้วยมือเป็นขั้นเตรียมปกติ

บันทึกตัวตนโมเดล มิติ และลิงก์แหล่งที่มากับแต่ละเวกเตอร์ สิ่งส่งมอบขั้นต่อไปที่มีประโยชน์คือรายการจัดอันดับ คอลเล็กชันจัดกลุ่ม หรือชุดคุณลักษณะจำแนกที่เชื่อมกับข้อความที่สร้างมัน ตรวจว่าข้อมูลที่เลือกสนับสนุนงานจริงหรือไม่ และแยกข้อเท็จจริงที่ขาดออกจากความสัมพันธ์เชิงความหมาย ขั้นตอนถัดไปจึงใช้ตัวแทนสำหรับเวิร์กโฟลว์ค้นคืนหรือตัดสินใจเฉพาะได้

Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง POST /v1/embeddings openai/text-embedding-3-small

openai/text-embedding-3-small

OpenAI /openai/text-embedding-3-small
ID โมเดล
  • openai/text-embedding-3-small
  • text-embedding-3-small

เริ่มต้น

โมเดลเอ็มเบดดิงข้อความรุ่นสามขนาดเล็กของ OpenAI คืนเวกเตอร์ 1,536 มิติตามค่าเริ่มต้นและรองรับตัวแทนสั้นลง ใช้เอาต์พุตเชิงตัวเลขเพื่อค้นหาเชิงความหมาย ค้นคืนโค้ด จัดกลุ่ม แนะนำ และจำแนก

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ · token_ids
ผลลัพธ์
embedding

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง POST /v1/embeddings
ขาเข้า
text, token_ids
ขาออก
embedding
บริบท
8,192 tokens
รูปแบบเอาต์พุต
json
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
openai/text-embedding-3-small
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์inputประเภทstring|string[]|integer[]|integer[][]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1
เงื่อนไข: ชุดข้อมูลต้องไม่ว่างและประกอบด้วยข้อมูลชนิดเดียวกัน ID โทเคนต้องเป็นจำนวนเต็มที่ไม่ติดลบ
โควตาอินพุต: สูงสุด: 8,192 · หน่วยข้อความ: ไบต์ UTF8 · หน่วยโทเค็น: องค์ประกอบในอาร์เรย์โทเค็น
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์encoding_formatประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
float
ค่าเริ่มต้นfloat
ฟิลด์dimensionsประเภทintegerข้อกำหนดไม่รองรับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์userประเภทjson_valueข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์session_idประเภทjson_valueข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์traceประเภทjson_valueข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: ต้นฉบับอนุญาตฟิลด์เมทาดาทา JSON นี้ โดยความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นอยู่กับแต่ละโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์providerประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: provider.options ถูกปฏิเสธ
ค่าเริ่มต้น—
ชุดผสมของสื่ออินพุต

text_to_embedding

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, input
พารามิเตอร์input_shapesข้อกำหนดstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
พารามิเตอร์encoding_formatข้อกำหนดfloat
พารามิเตอร์dimensions_overrideข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์max_input_budget_unitsข้อกำหนด8192
พารามิเตอร์multimodal_objectsข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext, token_ids

วงจรการทำงาน: synchronous_json

เก็บดัชนีและจำนวนมิติของเวกเตอร์ทุกรายการ

ชื่อโมเดลที่สื่อว่ารองรับข้อมูลหลายรูปแบบไม่ได้ทำให้สามารถส่งออบเจ็กต์รูปภาพผ่านเส้นทางเฉพาะนี้ได้

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00004 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง

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)

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · เอ็มเบดดิง

json

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บเวกเตอร์ทุกรายการพร้อมดัชนีของแต่ละรายการ จำนวนเวกเตอร์ต้องเท่ากับจำนวนข้อมูลนำเข้า และจำนวนมิติต้องสอดคล้องกัน

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

ไม่มีการเพิ่มจุดเชื่อมต่อสำหรับงานสร้างเวกเตอร์ตัวแทนข้อมูล

ฟิลด์การตอบกลับ
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์objectประเภทstring
ฟิลด์modelประเภทstring
ฟิลด์data[].indexประเภทinteger
ฟิลด์data[].embeddingประเภทfinite float[]
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

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

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

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

Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings text-embedding-3-small

text-embedding-3-small

OpenAI /text-embedding-3-small
ID โมเดล
  • openai/text-embedding-3-small
  • text-embedding-3-small

เริ่มต้น

โมเดลเอ็มเบดดิงข้อความรุ่นสามขนาดเล็กของ OpenAI คืนเวกเตอร์ 1,536 มิติตามค่าเริ่มต้นและรองรับตัวแทนสั้นลง ใช้เอาต์พุตเชิงตัวเลขเพื่อค้นหาเชิงความหมาย ค้นคืนโค้ด จัดกลุ่ม แนะนำ และจำแนก

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
embedding

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small POST /v1/embeddings
ขาเข้า
text
ขาออก
embedding
บริบท
8,192 tokens
รูปแบบเอาต์พุต
json
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
text-embedding-3-small
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์inputประเภทstring|string[]|integer[]|integer[][]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1
เงื่อนไข: ชุดข้อมูลต้องไม่ว่างและประกอบด้วยข้อมูลชนิดเดียวกัน ID โทเคนต้องเป็นจำนวนเต็มที่ไม่ติดลบ
โควตาอินพุต: สูงสุด: 8,192 · หน่วยข้อความ: ไบต์ UTF8 · หน่วยโทเค็น: องค์ประกอบในอาร์เรย์โทเค็น
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์encoding_formatประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
float
ค่าเริ่มต้นfloat
ฟิลด์dimensionsประเภทintegerข้อกำหนดไม่รองรับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์userประเภทjson_valueข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: เมทาดาทา JSON เป็นตัวเลือกที่ไม่บังคับ ความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นกับโมเดลที่เลือก
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์session_idประเภทjson_valueข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: เมทาดาทา JSON เป็นตัวเลือกที่ไม่บังคับ ความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นกับโมเดลที่เลือก
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์traceประเภทjson_valueข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: เมทาดาทา JSON เป็นตัวเลือกที่ไม่บังคับ ความหมายที่แน่นอนในระบบต้นทางขึ้นกับโมเดลที่เลือก
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์providerประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: provider.options ถูกปฏิเสธ
ค่าเริ่มต้น—
ชุดผสมของสื่ออินพุต

text_to_embedding

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, input
พารามิเตอร์input_shapesข้อกำหนดstring, string[], nonnegative_integer_token_array, nonnegative_integer_token_array[]
พารามิเตอร์encoding_formatข้อกำหนดfloat
พารามิเตอร์dimensions_overrideข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์max_input_budget_unitsข้อกำหนด8192
พารามิเตอร์multimodal_objectsข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์text_file_materialข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ

วงจรการทำงาน: synchronous_json

ส่ง ID โมเดลที่ตรงตามที่กำหนดและฟิลด์ที่จำเป็น

เก็บทุกรายการที่ส่งกลับพร้อมตัวระบุเดิม

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.00004 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small

เนื้อหาคำขอ JSON ขั้นต่ำที่ครบถ้วนcurl · ใช้เอกสาร UTF-8 ของคุณPython · บันทึกผลลัพธ์ให้ครบถ้วน
{
  "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')))

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · เวกเตอร์ฝังตัว · text-embedding-3-small

json

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บเวกเตอร์ที่มีค่าจำกัดทุกชุดพร้อมดัชนีเดิม คงทุกมิติและออบเจ็กต์การใช้งานทั้งหมดไว้

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

ไม่มีการเพิ่มจุดเชื่อมต่อสำหรับงานสร้างเวกเตอร์ตัวแทนข้อมูล

ฟิลด์การตอบกลับ
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์objectประเภทstring
ฟิลด์modelประเภทstring
ฟิลด์data[].indexประเภทinteger
ฟิลด์data[].embeddingประเภทfinite float[]
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

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

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

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

FAQ · OpenAI: Text Embedding 3 Small
มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

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

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

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

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

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

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

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

รายละเอียดเพิ่มเติม

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก
เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ
โค้ดลดสูงสุด 50%
ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้
รายจ่ายในประวัติ
เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

เลือกสมาชิก · ดูราคาโมเดล

เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์
ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ
ใบอนุญาตรีเซลเลอร์
ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร
เอกสารบนเว็บไซต์
อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

ขอใบอนุญาตขายต่อ · ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต