text-embedding-3-small

Metin

Production semantik arama için verimli text vektörleri

Giriş $0.02 / 1M token | Çıkış Ücretsiz / 1M token text-embedding-3-small API dokümantasyonu →

Model sağlığı Yetersiz veri

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-3-small",
  "input": [
    "Bu destek makalelerini ve müşteri sorgusunu embed et, böylece en yakın eşleşmeleri sıralayabileyim."
  ],
  "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-small",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bu destek makalelerini ve müşteri sorgusunu embed et, böylece en yakın eşleşmeleri sıralayabileyim."}]
)

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-small",
  messages: [{ role: "user", content: "Bu destek makalelerini ve müşteri sorgusunu embed et, böylece en yakın eşleşmeleri sıralayabileyim." }]
});

https://runapi.ai 1 endpoint

3 varyant mevcut

Playground

text-embedding-3-small'i Deneyin

Herhangi bir modeli seçin ve saniyeler içinde oluşturun.

Şu anda kullanılabilir model yok.

Özellikler

Sağlayıcı	OpenAI
Model kimliği	text-embedding-3-small
Modality	Metin
Görev türleri	Synchronous

API uç noktası	/v1/embeddings
Faturalandırma birimi	1K token
Katalog durumu	Operasyonel

NASIL ÇALIŞIR

Bu modeli 3 adımda kullanın

Anahtarınızı alın

Ücretsiz kaydolun ve kontrol panelinden text-embedding-3-small için bir API anahtarı oluşturun.
İstek gönderin

text-embedding-3-small model kimliği ve parametrelerinizle /v1/embeddings adresine POST isteği gönderin.
Sonuçları alın

Tamamlanan text-embedding-3-small yanıtını uç noktadan doğrudan okuyun.

Bu modelin sunduğu özellikler

Endpoint kapsamı

1 genel endpoint sunar: embedding.

Kullanım bazlı faturalandırma

Abonelik gerektirmeksizin 1K token ile ölçülür.

text-embedding-3-small Fiyatlandırma

Endpoint

Fiyat

embedding

Giriş: $0.02 / 1M token Çıkış: Ücretsiz / 1M token

API REFERANSI

Uç nokta özellikleri

Uç nokta: POST /v1/embeddings
Model Kimliği: text-embedding-3-small
Görev türleri: embedding

İstek parametreleri

Bu uç nokta için yayımlanmış istek parametresi yok.

KULLANIM SENARYOLARI

Anlamsal arama

Belgeleri, SSS'leri veya ürün kataloglarını vektör olarak indeksleyin ve anahtar kelime eşleşmesi yerine anlama göre en ilgili sonuçları getirin.

RAG pipeline'ları

Bilgi tabanı parçalarını gömün ve en yakın eşleşmeleri, alıntı destekli yanıtlar üretmek için bir LLM prompt'una besleyin.

Kümeleme & sınıflandırma

Destek taleplerini, anket yanıtlarını veya kullanıcı geri bildirimlerini manuel etiketleme olmadan anlamsal benzerliğe göre gruplayın.

FAQ

text-embedding-3-small hakkında sık sorulan sorular

text-embedding-3-small nasıl seçilir?

Quickstart'ta gösterilen model ID'sini gönderin.

Bu varyantta hız limiti nedir?

Anahtar bazlı hız limitleri kullanım kademesine göre ölçeklenir. Güncel limitler için fiyatlandırma sayfasına bakın.

Daha sonra varyant değiştirebilir miyim?

Evet — varyant bir bayraktır. model parametresini değiştirerek geçiş yapın.

Streaming destekliyor mu?

Streaming उपलब्ध olduğunda RunAPI uçtan uca stream eder.

Kalite sorunlarını nereye bildirebilirim?

Herkese açık GitHub reposunda bir issue açın veya desteğe e-posta gönderin.

text-embedding-3-small kaç boyut çıktı üretir?

text-embedding-3-small varsayılan olarak 1.536 boyut çıktı üretir. Matryoshka gömme desteği sayesinde depolama maliyetini düşürmek ve geri çağırma kalitesinin büyük bölümünü korumak için 256, 512 veya 1.024 boyut talep edebilirsiniz.

text-embedding-3-small ile text-embedding-3-large karşılaştırması nasıl?

text-embedding-3-large, 3.072 boyuta sahip ve MTEB benchmarkında yaklaşık 2 puan daha yüksek skor alıyor; ancak milyon token başına yaklaşık 6,5 kat daha pahalı. Çoğu anlamsal arama ve RAG kullanım senaryosunda text-embedding-3-small, maliyetin çok küçük bir kısmıyla benzer kalite sunuyor.

RunAPI'de text-embedding-3-small'ın maliyeti ne kadar?

RunAPI, abonelik veya asgari harcama olmaksızın her gömme çağrısı için ücret alır. Güncel çağrı başına fiyat için bu sayfadaki fiyatlandırma tablosunu inceleyin. Başarısız istekler hiçbir zaman ücretlendirilmez.

Gömme maliyetlerini azaltmak için toplu işleme kullanabilir miyim?

Evet. Ek yükü azaltmak için tek bir API çağrısında birden fazla metin gönderin. RunAPI toplu gömme isteklerini işler ve tüm vektörleri tek bir yanıtta döndürür; bu, büyük belge koleksiyonlarının indekslenmesi için çok daha verimlidir.

Bir ekiple mi geliştiriyorsunuz?

Kurumsal kurulum, entegrasyonlar ve teknik sorular konusunda yardımcı oluruz.

İletişime geçin