text-embedding-3-large API
Korzystaj z text-embedding-3-large z rodziny Embedding przez RunAPI. Cennik za wywołanie, bez subskrypcji — nieudane generacje nie są rozliczane.
# 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": [
"Osadź te artykuły pomocy i zapytanie klienta, żebym mógł uszeregować najbliższe dopasowania."
],
"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": "Osadź te artykuły pomocy i zapytanie klienta, żebym mógł uszeregować najbliższe dopasowania."}]
)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: "Osadź te artykuły pomocy i zapytanie klienta, żebym mógł uszeregować najbliższe dopasowania." }]
});text-embedding-3-large trafia w optymalny punkt między jakością a kosztem w rodzinie Embedding.
- Cennik za wywołanie w USD
- Nieudane generacje nie są rozliczane
- Streaming, gdy jest obsługiwany przez model
- Setup model skilla
Cennik
Szczegóły techniczne
| ID modelu | text-embedding-3-large |
| Dostawca | OpenAI |
| Modalność | text |
| Typ zadania | synchronous |
| Jednostka rozliczeniowa | 1K tokens |
| API endpoint | /v1/embeddings |
| Licencja komercyjna | Tak — wliczona przez API |
| Status katalogu | Operacyjny |
Szybki start — text-embedding-3-large
Ten sam format · wariant przypięty w modelu
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/embeddings | OpenAI Embeddings |
Użyj text-embedding-3-large w czterech krokach
Instalacja
Zainstaluj model skill dla tej linii modeli.
Konfiguracja
Ustaw pole model na pełny identyfikator modelu widoczny na tej stronie.
Wywołanie
Wyślij typowane żądanie z promptem, danymi wejściowymi i ustawieniami callbacku.
Odbiór
Odczytaj odpowiedź zadania, webhook callback lub adres URL zapisanego wyniku z RunAPI.
Co wyróżnia text-embedding-3-large
Wektory tekstowe o dużej pojemności dla jakości retrievalu i rankingu
Wydajne wektory tekstowe do produkcyjnego wyszukiwania semantycznego
Wektory tekstowe o dużej pojemności dla jakości retrievalu i rankingu
Szeroko wspierane embeddingi tekstowe dla istniejących pipeline'ów
Najlepiej sprawdza się w
Wyszukiwanie semantyczne
Indeksuj dokumenty, FAQ lub katalogi produktów jako wektory i pobieraj najbardziej trafne wyniki według znaczenia, a nie dopasowania słów kluczowych.
Pipeline'y RAG
Osadzaj fragmenty bazy wiedzy i przekazuj najbliższe dopasowania do promptu LLM, aby uzyskać odpowiedzi zakorzenione w źródłach z odniesieniami.
Klastrowanie i klasyfikacja
Grupuj zgłoszenia supportu, odpowiedzi z ankiet lub opinie użytkowników według podobieństwa semantycznego bez ręcznego etykietowania.
Najczęściej zadawane pytania o text-embedding-3-large
Czy identyfikator modelu jest stały między wersjami?
RunAPI utrzymuje stały identyfikator modelu i obsługuje zgodne odświeżenia wersji bez zmiany kształtu żądania.
Jaki jest limit rate limit dla tej warianty?
Limity na klucz skalują się wraz z poziomem wykorzystania. Aktualne limity znajdziesz na stronie cennika.
Czy mogę później zmienić wariant?
Tak — wariant to flaga. Zmieniasz go, aktualizując parametr model.
Czy obsługuje streaming?
Tam, gdzie streaming jest dostępny, RunAPI streamuje end-to-end.
Gdzie zgłaszać problemy z jakością?
Otwórz issue w publicznym repo na GitHubie albo napisz do supportu.
Jakie wymiary zwraca text-embedding-3-large?
text-embedding-3-small domyślnie zwraca 1 536 wymiarów. Obsługuje embeddingi Matryoshka — możesz żądać 256, 512 lub 1 024 wymiarów, aby zmniejszyć koszty przechowywania przy zachowaniu większości jakości wyszukiwania.
Jak text-embedding-3-small wypada na tle text-embedding-3-large?
text-embedding-3-large ma 3 072 wymiary i osiąga o ok. 2 punkty wyższy wynik w benchmarku MTEB, ale kosztuje ok. 6,5 razy więcej za milion tokenów. W większości zastosowań wyszukiwania semantycznego i RAG, text-embedding-3-small oferuje porównywalną jakość za ułamek ceny.
Jaki jest koszt text-embedding-3-small na RunAPI?
RunAPI pobiera opłatę za każde wywołanie embeddingu bez subskrypcji ani minimalnego wydatku. Sprawdź tabelę cennika na tej stronie, aby poznać aktualny koszt za wywołanie. Nieudane żądania nie są naliczane.
Czy mogę użyć przetwarzania wsadowego, aby obniżyć koszty embeddingów?
Tak. Wyślij wiele tekstów w jednym wywołaniu API, aby zmniejszyć narzut. RunAPI przetwarza wsadowe żądania embeddingów i zwraca wszystkie wektory w jednej odpowiedzi, co jest wydajniejsze przy indeksowaniu dużych zbiorów dokumentów.