--- title: text-embedding-3-small API — precios y especificaciones de Embedding | RunAPI description: Usa text-embedding-3-small mediante RunAPI — la familia Embedding. Precios por llamada, ID de modelo, especificaciones y guía de setup para desarrolladores. url: https://runapi.ai/es/models/embedding/text-embedding-3-small.md canonical: https://runapi.ai/es/models/embedding/text-embedding-3-small locale: es site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-f702f2b1.png alternates: en: https://runapi.ai/models/embedding/text-embedding-3-small zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/models/embedding/text-embedding-3-small es: https://runapi.ai/es/models/embedding/text-embedding-3-small ja: https://runapi.ai/ja/models/embedding/text-embedding-3-small de: https://runapi.ai/de/models/embedding/text-embedding-3-small fr: https://runapi.ai/fr/models/embedding/text-embedding-3-small pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/models/embedding/text-embedding-3-small ko: https://runapi.ai/ko/models/embedding/text-embedding-3-small it: https://runapi.ai/it/models/embedding/text-embedding-3-small nl: https://runapi.ai/nl/models/embedding/text-embedding-3-small pl: https://runapi.ai/pl/models/embedding/text-embedding-3-small tr: https://runapi.ai/tr/models/embedding/text-embedding-3-small zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/models/embedding/text-embedding-3-small zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/models/embedding/text-embedding-3-small ar: https://runapi.ai/ar/models/embedding/text-embedding-3-small x-default: https://runapi.ai/models/embedding/text-embedding-3-small model: Embedding provider: OpenAI variant_id: text-embedding-3-small sdk_model_id: text-embedding-3-small modality: text billing_unit: 1K tokens status: active --- > HTML version: https://runapi.ai/es/models/embedding/text-embedding-3-small > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # text-embedding-3-small API Usa text-embedding-3-small de la familia Embedding mediante RunAPI. Pago por llamada, sin suscripción, y las generaciones fallidas no se cobran. **OpenAI / [Embedding](https://runapi.ai/es/models/embedding.md)** **Operativo · text · Uso comercial compatible** Embedding text-embedding-3-small está disponible con la misma autenticación RunAPI, flujo de model skill y precios por uso. - API key unificada - Setup del model skill - Referencia de ID de modelo - Las generaciones fallidas no se cobran ## PRECIOS ### `embedding` - Input: $0.02 / 1M tokens - Output: Free / 1M tokens Las generaciones fallidas no se cobran ## FICHA TÉCNICA | Field | Value | |---|---| | ID de modelo | `text-embedding-3-small` | | Proveedor | OpenAI | | Modalidad | text | | Tipo de tarea | synchronous | | Facturación | 1K tokens | | Endpoint | `/v1/embeddings` | | Comercial | Sí | | Estado del catálogo | Operativo | **Request example** ```json { "model": "text-embedding-3-small", "input": [ "Genera embeddings para estos artículos de soporte y una consulta de cliente para que pueda ordenar las coincidencias más cercanas." ], "encoding_format": "float" } ``` ## Habilidad de modelo — text-embedding-3-small Instala la habilidad una vez y luego usa el ID de variante de esta página mientras construyes. Base URL: `https://runapi.ai` | Endpoint | Protocol | |---|---| | `POST /v1/embeddings` | OpenAI Embeddings | Use the OpenAI or Anthropic SDK with your RunAPI API key and `model: "text-embedding-3-small"`. ## Cómo usar text-embedding-3-small 1. **Elige modelo** — Selecciona el modelo y la variante que encajan con el flujo de tu app. 2. **Pasa el ID de modelo** — Usa este ID de variante en el cuerpo de la petición. 3. **Ejecuta la tarea** — Envía la petición y guarda el task ID devuelto. 4. **Recoge la salida** — Consulta o recibe el callback cuando termine la tarea. ## Comparativa de text-embedding-3-small - **VS TEXT-EMBEDDING-3-LARGE: Vectores de texto eficientes para búsqueda semántica en producción** — Vectores de texto de alta capacidad para calidad en recuperación y ranking - **VS TEXT-EMBEDDING-ADA-002: Vectores de texto eficientes para búsqueda semántica en producción** — Embeddings de texto ampliamente compatibles para pipelines existentes ## Dónde usar esta variante - **Búsqueda semántica** — Indexa documentos, FAQs o catálogos de productos como vectores y recupera los resultados más relevantes por significado, no por coincidencia de palabras clave. - **Pipelines RAG** — Convierte fragmentos de tu base de conocimiento en embeddings y envía las coincidencias más cercanas a un prompt LLM para obtener respuestas fundamentadas con citas. - **Clustering y clasificación** — Agrupa tickets de soporte, respuestas de encuestas o feedback de usuarios por similitud semántica sin necesidad de etiquetado manual. ## Preguntas frecuentes sobre text-embedding-3-small ### ¿Cómo selecciono text-embedding-3-small? Pasa el ID de modelo que aparece en el quickstart. ### ¿El precio es por uso? Sí. El precio se mide por llamada o unidad. ### ¿Qué dimensiones genera text-embedding-3-small? text-embedding-3-small genera 1.536 dimensiones por defecto. Admite embeddings Matryoshka, por lo que puedes solicitar 256, 512 o 1.024 dimensiones para reducir el coste de almacenamiento manteniendo la mayor parte de la calidad de recuperación. ### ¿Cómo se compara text-embedding-3-small con text-embedding-3-large? text-embedding-3-large tiene 3.072 dimensiones y obtiene unos 2 puntos más en el benchmark MTEB, pero cuesta aproximadamente 6,5 veces más por millón de tokens. Para la mayoría de casos de búsqueda semántica y RAG, text-embedding-3-small ofrece una calidad comparable a una fracción del coste. ### ¿Cuánto cuesta text-embedding-3-small en RunAPI? RunAPI cobra por llamada de embedding sin suscripción ni gasto mínimo. Consulta la tabla de precios de esta página para la tarifa actual por llamada. Las solicitudes fallidas no se cobran. ### ¿Puedo usar procesamiento por lotes para reducir los costes de embedding? Sí. Envía varios textos en una sola llamada API para reducir el overhead. RunAPI procesa las solicitudes de embedding en lote y devuelve todos los vectores en una sola respuesta, lo que resulta más eficiente para indexar grandes colecciones de documentos. ### Otras variantes de Embedding - [text-embedding-3-large](https://runapi.ai/es/models/embedding/text-embedding-3-large.md) — `text-embedding-3-large` · Input $0.13 / 1M tokens | Output Free / 1M tokens - [text-embedding-ada-002](https://runapi.ai/es/models/embedding/text-embedding-ada-002.md) — `text-embedding-ada-002` · Input $0.10 / 1M tokens | Output Free / 1M tokens ### Modelos relacionados - [Claude](https://runapi.ai/es/models/claude.md) — Acceso a la API de Claude para el LLM de Anthropic en tareas de razonamiento complejo, código, análisis y contextos extendidos. - [DeepSeek](https://runapi.ai/es/models/deepseek.md) — Acceso a la API de DeepSeek a través de RunAPI — flash para trabajo rápido y económico; pro para tareas agénticas complejas. - [Gemini](https://runapi.ai/es/models/gemini.md) — Acceso a la API de Gemini para el LLM multimodal de Google en chat, generación de código, razonamiento y tareas de contexto largo. ## Empieza con Embedding hoy. - [Crear cuenta gratis](https://runapi.ai/es/login) - [Leer inicio rápido →](https://runapi.ai/docs/api/openai/embeddings) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/es/.md) - [Modelos](https://runapi.ai/es/models.md) - [Comparativa API de video IA](https://runapi.ai/es/ai-video-api-comparison.md) - [Integración con OpenClaw](https://runapi.ai/es/openclaw.md) - [Mejor API para OpenClaw](https://runapi.ai/es/best-api-for-openclaw.md) - [Generación de imágenes con OpenClaw](https://runapi.ai/es/openclaw-image-generation.md) - [Integración con Hermes Agent](https://runapi.ai/es/hermes-agent.md) - [Precios](https://runapi.ai/es/pricing.md) - [Precios API de Claude](https://runapi.ai/es/claude-api-pricing.md) - [Precios API de ChatGPT](https://runapi.ai/es/chatgpt-api-pricing.md) - [Precios API de OpenAI](https://runapi.ai/es/openai-api-pricing.md) - [Precios API de Gemini](https://runapi.ai/es/gemini-api-pricing.md) - [Precios de Claude Code](https://runapi.ai/es/claude-code-pricing.md) - [Claude Code API](https://runapi.ai/es/claude-code-api.md) - [Claude Code vs Cursor](https://runapi.ai/es/claude-code-vs-cursor.md) - [Claude Max vs API](https://runapi.ai/es/claude-max-vs-api.md) - [Alternativa a Requesty](https://runapi.ai/es/requesty-alternative.md) - [Docs](https://runapi.ai/es/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/es/sdk.md) - [Skills](https://runapi.ai/es/skills.md) - [Servidor MCP](https://runapi.ai/es/mcp.md) - [CLI](https://runapi.ai/es/cli.md) - [Comentarios](https://runapi.makethisbetter.dev) - [Contacto](mailto:support@runapi.ai) - [Términos](https://runapi.ai/es/terms.md) - [Privacidad](https://runapi.ai/es/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "es", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/es", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/es/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "es", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/es", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/esicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "es", "@type": "SoftwareApplication", "name": "Embedding text-embedding-3-small", "applicationCategory": "DeveloperApplication" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "es", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Home", "item": "https://runapi.ai/es" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Models", "item": "https://runapi.ai/es/models" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Embedding", "item": "https://runapi.ai/es/models/embedding" }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "text-embedding-3-small", "item": "https://runapi.ai/es/models/embedding/text-embedding-3-small" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "es", "@type": "HowTo", "name": "Cómo usar text-embedding-3-small", "description": "Usa text-embedding-3-small mediante RunAPI — la familia Embedding. 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