Text Embedding 3 Small
Red Neuronal
Text Embedding 3 Small — модель эмбеддингов OpenAI, которая переводит текст в векторы для семантического поиска и RAG-систем.
2 703
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
4 095
Tamaño del contexto
(en tokens)
0,03 $
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Пример кода и API для Text Embedding 3 SmallМы предлагаем полный доступ к API OpenAI через наш сервис. Все наши конечные точки полностью соответствуют конечным точкам OpenAI, их можно использовать как с плагинами, так и при разработке собственного программного обеспечения через SDK.Создать API ключ
Cómo funciona Text Embedding 3 Small?
Text Embedding 3 Small — векторная модель OpenAI, развитие линейки ada: она кодирует текст в числовые векторы, по которым измеряется смысловая близость фрагментов. Сравнение идёт не по совпадению слов, а по расстоянию между векторами, поэтому модель служит базовым слоем поиска, классификации и ранжирования. В BotHub вызовы идут через единый OpenAI-совместимый API: доступ из России без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях по факту, рядом в одном окне более 250 моделей. Применяют её для семантического поиска по базе документов, RAG над корпоративной вики, дедупликации и кластеризации обращений, подбора похожих материалов и наполнения векторных хранилищ вроде Qdrant или pgvector.Preguntas frecuentes sobre Text Embedding 3 Small
¿Se pueden usar los resultados de Text Embedding 3 Small 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.
Служба поддержкиРаботаем с 10:00 до 18:00 по МСК