VARIANT · OpenAI / Embedding

text-embedding-3-large API

OpenAI / Embedding

استخدم text-embedding-3-large من عائلة Embedding عبر RunAPI. تسعير لكل طلب، بدون اشتراك، والعمليات الفاشلة لا تُحتسب.

جاهز للتشغيل · text · مسموح للاستخدام التجاري
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/embeddings
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "text-embedding-3-large",
  "input": [
    "أنشئ embeddings لمقالات الدعم هذه واستعلام العميل حتى أتمكن من ترتيب أقرب النتائج."
  ],
  "encoding_format": "float"
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="text-embedding-3-large",
    messages=[{"role": "user", "content": "أنشئ embeddings لمقالات الدعم هذه واستعلام العميل حتى أتمكن من ترتيب أقرب النتائج."}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "text-embedding-3-large",
  messages: [{ role: "user", content: "أنشئ embeddings لمقالات الدعم هذه واستعلام العميل حتى أتمكن من ترتيب أقرب النتائج." }]
});
https://runapi.ai 1 endpoint
تبديل الإصدار
OVERVIEW

يستهدف text-embedding-3-large نقطة التوازن المثالية بين الجودة والتكلفة ضمن عائلة Embedding.

  • تسعير لكل طلب بالدولار الأمريكي
  • لا تُحتسب المحاولات الفاشلة
  • البث المباشر عند دعمه من النموذج
  • إعداد model skill
PRICING

التسعير

العمليات الفاشلة لا تُحتسب
Embedding
Input $0.07 / 1M tokens
Output Free / 1M tokens
ورقة المواصفات

التفاصيل الفنية

معرّف النموذج text-embedding-3-large
المزوّد OpenAI
الوسيط text
نوع المهمة synchronous
وحدة الفوترة 1K tokens
API endpoint /v1/embeddings
ترخيص تجاري نعم — مشمول عبر API
حالة الكتالوج جاهز للتشغيل
SKILLS

البدء السريع — text-embedding-3-large

نفس البنية · الإصدار مثبت في النموذج

Endpoint Protocol
/v1/embeddings OpenAI Embeddings
كيف يعمل

استخدم text-embedding-3-large في أربع خطوات

01

التثبيت

ثبّت SDK الخاص بالنموذج أو مهارة الوكيل لهذا الخط من النماذج.

02

التهيئة

اضبط حقل model على معرّف النموذج الكامل الظاهر في هذه الصفحة.

03

الاستدعاء

أرسِل طلبًا مُهيكلًا يتضمن الـ prompt والمدخلات وإعدادات callback.

04

الاستلام

اقرأ استجابة المهمة أو callback webhook أو عنوان URL للإخراج المخزّن مؤقتًا من RunAPI.

DIFFERENCES

ما المختلف في text-embedding-3-large؟

VS TEXT-EMBEDDING-3-SMALL

متجهات نصية عالية السعة لجودة الاسترجاع والترتيب

متجهات نصية فعالة للبحث الدلالي في الإنتاج

VS TEXT-EMBEDDING-ADA-002

متجهات نصية عالية السعة لجودة الاسترجاع والترتيب

Text embeddings مدعومة على نطاق واسع للمسارات الحالية

حالات الاستخدام

الأفضل لـ

البحث الدلالي

فهرِس المستندات والأسئلة الشائعة أو كتالوجات المنتجات كمتجهات، واسترجع النتائج الأكثر صلةً بالمعنى لا بمطابقة الكلمات المفتاحية.

مسارات RAG

حوّل أجزاء قاعدة المعرفة إلى تضمينات، وأدخل أكثرها قربًا في prompt النموذج اللغوي للحصول على إجابات موثّقة بالمصادر.

التجميع والتصنيف

جمّع تذاكر الدعم واستجابات الاستطلاعات وتعليقات المستخدمين وفق التشابه الدلالي دون الحاجة إلى تصنيف يدوي.

FAQ

الأسئلة الشائعة حول text-embedding-3-large

هل معرّف النموذج ثابت عبر الإصدارات؟

يحافظ RunAPI على ثبات معرّف النموذج ويتعامل مع تحديثات الإصدارات المتوافقة دون تغيير شكل طلبك.

ما حد المعدل لهذا المتغير؟

تتدرج حدود المعدل لكل مفتاح بحسب مستوى الاستخدام. راجع صفحة التسعير للاطلاع على الحدود الحالية.

هل يمكنني التبديل إلى متغيرات أخرى لاحقًا؟

نعم — المتغير مجرد خيار. بدّل عبر تغيير معامل model.

هل يدعم البث المباشر؟

حيثما يتوفر البث، يقدّم RunAPI البث من البداية إلى النهاية.

أين أبلغ عن مشاكل الجودة؟

افتح issue في مستودع GitHub العام أو راسل الدعم عبر البريد الإلكتروني.

كم عدد الأبعاد التي يُخرجها text-embedding-3-large؟

يُخرج text-embedding-3-small افتراضيًا 1,536 بُعدًا. يدعم Matryoshka embeddings، مما يتيح طلب 256 أو 512 أو 1,024 بُعدًا لتقليل تكلفة التخزين مع الحفاظ على معظم جودة الاسترجاع.

كيف يقارن text-embedding-3-small بـ text-embedding-3-large؟

يمتلك text-embedding-3-large 3,072 بُعدًا ويتفوق بنحو نقطتين في معيار MTEB، لكنه أغلى بنحو 6.5 أضعاف لكل مليون رمز. في معظم حالات البحث الدلالي ومسارات RAG، يُقدّم text-embedding-3-small جودةً مماثلة بتكلفة أقل بكثير.

ما تكلفة text-embedding-3-small على RunAPI؟

يحتسب RunAPI الرسوم لكل طلب تضمين بدون اشتراك أو حد أدنى للإنفاق. راجع جدول الأسعار في هذه الصفحة للاطلاع على السعر الحالي لكل طلب. الطلبات الفاشلة لا تُحتسب.

هل يمكنني استخدام المعالجة الدُّفعية لتقليل تكاليف التضمين؟

نعم. أرسِل نصوصًا متعددة في طلب API واحد لتقليل العبء. يعالج RunAPI طلبات التضمين الدُّفعية ويُعيد جميع المتجهات في استجابة واحدة، مما يجعلها أكثر كفاءةً عند فهرسة مجموعات المستندات الكبيرة.

ابدأ الآن

ابدأ البناء باستخدام Embedding.