Text Embedding 3 Large
Red Neuronal
text-embedding-3-large — модель эмбеддингов от OpenAI для семантического поиска, RAG и кластеризации текстов.
2 703
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
4 095
Tamaño del contexto
(en tokens)
0,19 $
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Exemple de code et API pour Text Embedding 3 LargeNous offrons un accès complet à l'API OpenAI via notre service. Tous nos points de terminaison sont entièrement conformes aux points de terminaison OpenAI et peuvent être utilisés avec des plugins ainsi que lors du développement de votre propre logiciel via le SDK.Créer une clé API
Cómo funciona Text Embedding 3 Large?
text-embedding-3-large — модель эмбеддингов OpenAI, которая переводит текст в числовой вектор: чем ближе векторы, тем ближе смысл исходных фрагментов. Модель работает с текстами на разных языках, а близость векторов считается косинусной мерой — это основа поиска по смыслу, а не по совпадению слов. В BotHub она подключается через единый OpenAI-совместимый API без VPN и зарубежной карты, с оплатой российскими картами по факту и шифрованием AES-GCM. Готовые векторы складывайте в Qdrant или pgvector: семантический поиск по документации, RAG над базой знаний, кластеризация и дедупликация обращений, рекомендации похожих материалов, классификация тикетов. Для команд — договор, счёт и лимиты.Preguntas frecuentes sobre Text Embedding 3 Large
¿Se pueden usar los resultados de Text Embedding 3 Large con fines comerciales?
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Service d'AssistanceOuvert de 10h00 à 18h00 MSK