text-embedding-ada-002 API
استخدم text-embedding-ada-002 من عائلة Embedding عبر RunAPI. تسعير لكل طلب، بدون اشتراك، والعمليات الفاشلة لا تُحتسب.
# 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-ada-002",
"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-ada-002",
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-ada-002",
messages: [{ role: "user", content: "أنشئ embeddings لمقالات الدعم هذه واستعلام العميل حتى أتمكن من ترتيب أقرب النتائج." }]
});يستهدف text-embedding-ada-002 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
التسعير
التفاصيل الفنية
| معرّف النموذج | text-embedding-ada-002 |
| 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 |
البدء السريع — text-embedding-ada-002
نفس البنية · الإصدار مثبت في النموذج
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/embeddings | OpenAI Embeddings |
استخدم text-embedding-ada-002 في أربع خطوات
التثبيت
ثبّت SDK الخاص بالنموذج أو مهارة الوكيل لهذا الخط من النماذج.
التهيئة
اضبط حقل model على معرّف النموذج الكامل الظاهر في هذه الصفحة.
الاستدعاء
أرسِل طلبًا مُهيكلًا يتضمن الـ prompt والمدخلات وإعدادات callback.
الاستلام
اقرأ استجابة المهمة أو callback webhook أو عنوان URL للإخراج المخزّن مؤقتًا من RunAPI.
ما المختلف في text-embedding-ada-002؟
Text embeddings مدعومة على نطاق واسع للمسارات الحالية
متجهات نصية عالية السعة لجودة الاسترجاع والترتيب
Text embeddings مدعومة على نطاق واسع للمسارات الحالية
متجهات نصية فعالة للبحث الدلالي في الإنتاج
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.
الأسئلة الشائعة حول text-embedding-ada-002
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-ada-002؟
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.