Text Embedding 3 Small
Réseau Neuronal
Text Embedding 3 Small — модель эмбеддингов OpenAI, которая переводит текст в векторы для семантического поиска и RAG-систем.
2 703
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
4 095
Taille du contexte
(en tokens)
0,03 $
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Exemple de code et API pour Text Embedding 3 SmallNous 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
Comment ça marche 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.Questions fréquentes sur Text Embedding 3 Small
Puis-je utiliser les résultats de Text Embedding 3 Small à des fins commerciales ?
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Service d'AssistanceOuvert de 10h00 à 18h00 MSK