text-embedding-ada-002

Texte

Embeddings texte largement supportés pour les pipelines existants

Entrée $0.08 / 1M de tokens | Sortie Gratuit / 1M de tokens text-embedding-ada-002 Lire la documentation →

Santé du modèle Données insuffisantes

runapi.ai

# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/embeddings

curl https://runapi.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "input": [
    "Créez des embeddings pour ces articles de support et une requête client afin que je puisse classer les correspondances les plus proches."
  ],
  "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": "Créez des embeddings pour ces articles de support et une requête client afin que je puisse classer les correspondances les plus proches."}]
)

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: "Créez des embeddings pour ces articles de support et une requête client afin que je puisse classer les correspondances les plus proches." }]
});

https://runapi.ai 1 endpoint

3 versions disponibles

Playground

Essayez text-embedding-ada-002

Choisissez un modèle et générez en quelques secondes.

Aucun modèle disponible pour le moment.

Spécifications

Fournisseur	OpenAI
ID du modèle	text-embedding-ada-002
Modalité	Texte
Types de tâche	Synchronous

Endpoint API	/v1/embeddings
Unité de facturation	1 000 jetons
État du catalogue	Opérationnel

COMMENT ÇA MARCHE

Utilisez ce modèle en 3 étapes

Créez votre clé

Inscrivez-vous gratuitement et créez une clé API pour text-embedding-ada-002 depuis le tableau de bord.
Envoyez une requête

Envoyez une requête POST à /v1/embeddings avec l’identifiant du modèle text-embedding-ada-002 et vos paramètres.
Obtenez les résultats

Lisez directement la réponse text-embedding-ada-002 terminée depuis l’endpoint.

Ce que ce modèle propose

Couverture des endpoints

Expose 1 endpoint(s) public(s) : embedding.

Facturation à l'usage

Mesuré par 1 000 jetons, sans abonnement requis.

text-embedding-ada-002 TARIFS

Endpoint

Prix

embedding

Entrée: $0.08 / 1M de tokens Sortie: Gratuit / 1M de tokens

RÉFÉRENCE API

Spécification de l'endpoint

Endpoint: POST /v1/embeddings
ID du modèle: text-embedding-ada-002
Types de tâche: embedding

Paramètres de requête

Aucun paramètre de requête n'est publié pour cet endpoint.

CAS D’USAGE

Recherche sémantique

Indexez des documents, FAQ ou catalogues produits sous forme de vecteurs et récupérez les résultats les plus pertinents par sens, sans correspondance de mots-clés.

Pipelines RAG

Transformez les segments de votre base de connaissances en vecteurs et injectez les passages les plus proches dans un prompt LLM pour des réponses fondées avec citations.

Clustering et classification

Regroupez tickets de support, réponses à des sondages ou retours utilisateurs par similarité sémantique, sans étiquetage manuel.

FAQ

Questions fréquentes sur text-embedding-ada-002

Comment sélectionner text-embedding-ada-002 ?

Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart.

Les tarifs sont-ils à l'usage ?

Oui. Les tarifs sont mesurés par appel ou par unité.

Puis-je changer de variante plus tard ?

Oui. La variante est un paramètre de la requête. Changez l'ID de modèle sans modification de code, nouvelle authentification ni configuration de facturation séparée. Toutes les variantes partagent la même API key et le même format de requête.

Prend-elle en charge le streaming ?

Lorsque le streaming est disponible, RunAPI diffuse de bout en bout. Les modèles LLM prennent en charge le streaming au niveau des tokens. Les modèles multimédias utilisent le polling des tâches async ou les callbacks de webhook pour livrer les résultats.

Où signaler des problèmes de qualité ?

Ouvrez une issue sur le dépôt GitHub public ou écrivez au support à [email protected]. Indiquez l'ID de tâche et l'ID de modèle pour que l'équipe puisse examiner la génération concernée.

Ai-je besoin d'un compte fournisseur séparé ?

Non. Votre API key RunAPI suffit pour accéder à cette variante et à tous les autres modèles du catalogue. Vous n'avez pas besoin de compte auprès du fournisseur sous-jacent.

Quelles dimensions text-embedding-ada-002 produit-il ?

text-embedding-3-small génère 1 536 dimensions par défaut. Il supporte les embeddings Matryoshka : vous pouvez demander 256, 512 ou 1 024 dimensions pour réduire le coût de stockage tout en conservant l'essentiel de la qualité de récupération.

Comment text-embedding-3-small se compare-t-il à text-embedding-3-large ?

text-embedding-3-large dispose de 3 072 dimensions et obtient environ 2 points de plus sur le benchmark MTEB, mais coûte environ 6,5 fois plus par million de tokens. Pour la plupart des usages de recherche sémantique et de RAG, text-embedding-3-small offre une qualité comparable à une fraction du coût.

Quel est le coût de text-embedding-3-small sur RunAPI ?

RunAPI facture par appel d'embedding, sans abonnement ni dépense minimale. Consultez la grille tarifaire sur cette page pour connaître le tarif actuel à l'appel. Les requêtes échouées ne sont pas facturées.

Puis-je utiliser le traitement par lots pour réduire les coûts d'embedding ?

Oui. Envoyez plusieurs textes dans un seul appel API pour limiter les frais généraux. RunAPI traite les requêtes d'embedding par lots et retourne tous les vecteurs en une seule réponse, ce qui est plus efficace pour indexer de grandes collections de documents.

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