Text Embedding 3 Large
Rede Neural
text-embedding-3-large — модель эмбеддингов от OpenAI для семантического поиска, RAG и кластеризации текстов.
2 703
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
4 095
Tamanho do contexto
(em tokens)
0,19 $
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Exemplo de código e API para Text Embedding 3 LargeOferecemos acesso completo à API OpenAI através do nosso serviço. Todos os nossos endpoints estão totalmente em conformidade com os endpoints OpenAI e podem ser usados tanto com plugins quanto ao desenvolver seu próprio software através do SDK.Criar chave API
Como 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.Perguntas frequentes sobre Text Embedding 3 Large
Posso usar os resultados de Text Embedding 3 Large para fins comerciais?
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
Serviço de SuporteAberto das 10:00 às 18:00 (MSK)