OpenAI: Text Embedding 3 Large
OpenAI
Высокоточная модель эмбеддингов для семантического поиска, RAG-систем и аналитических задач.
Чтобы сгенерировать ключ, авторизуйтесь и пополните баланс
Производительность модели
Контекстное окно:
8192
Размерность вектора:
3072
MTEB Score:
64.6%
Ценообразование за 1M токенов
Input:
20 ₽
Output:
- ₽
Хронология
Дата релиза:
Январь 2024
Модальности
Input
Text
Output
Vector
Функциональные и технические возможности
Мультиязычность
Сокращение размерности (Matryoshka Support)
Поиск по коду
Задачи кластеризации/классификации
Как получить доступ к text-embedding-3-large по API
2
Приступайте к работе
Используйте любой SDK, совместимый с OpenAI, чтобы встроить text-embedding-3-large в ваше приложение.
Пример интеграции
import openai
client = openai.OpenAI(
api_key="your-api-key",
base_url="https://api.vsellm.ru/v1"
)
# Создание embedding для одного текста
response = client.embeddings.create(
input="Текст для векторизации",
model="openai/text-embedding-3-large"
)
embedding = response.data[0].embedding
print(f"Embedding dimension: {len(embedding)}")