VARIANT · OpenAI / Embedding

text-embedding-3-small API

OpenAI / Embedding

透過 RunAPI 使用 Embedding 系列的 text-embedding-3-small。按次收費,無需訂閱,失敗的生成不扣費。

可正常運作 · text · 可商用
runapi.ai
# 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-small",
  "input": [
    "將呢啲支援文章同客戶查詢轉成 embeddings,等我可以排序最接近嘅匹配結果。"
  ],
  "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": "將呢啲支援文章同客戶查詢轉成 embeddings,等我可以排序最接近嘅匹配結果。"}]
)
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: "將呢啲支援文章同客戶查詢轉成 embeddings,等我可以排序最接近嘅匹配結果。" }]
});
https://runapi.ai 1 endpoint
切換 variant
OVERVIEW

text-embedding-3-small 針對 Embedding 系列中品質與成本的最佳平衡點。

  • 按次收費,美元計價
  • 生成失敗不收費
  • 如模型支援,提供串流輸出
  • Model skill setup
PRICING

收費

失敗的生成不會收費
Embedding
Input $0.01 / 1M tokens
Output Free / 1M tokens
規格說明

技術詳情

模型 ID text-embedding-3-small
供應商 OpenAI
模式 text
任務類型 synchronous
計費單位 1K tokens
API endpoint /v1/embeddings
商業授權 是 — 已透過 API 包含
目錄狀態 可正常運作
SKILLS

快速開始 — text-embedding-3-small

結構一致 · variant 已固定於 model 中

Endpoint Protocol
/v1/embeddings OpenAI Embeddings
運作方式

四步使用 text-embedding-3-small

01

安裝

為此模型系列安裝 model skill。

02

設定

將 model 欄位設為本頁顯示的完整 model ID。

03

呼叫

連同 prompt、inputs 及 callback 設定,送出一個 typed request。

04

接收

從 RunAPI 讀取 task response、webhook callback 或 cached output URL。

DIFFERENCES

text-embedding-3-small 有咩不同

VS TEXT-EMBEDDING-3-LARGE

高效率文字向量,適合生產語意搜尋

高容量文字向量,提升檢索同排序質素

VS TEXT-EMBEDDING-ADA-002

高效率文字向量,適合生產語意搜尋

廣泛支援嘅文字 embeddings,適合現有 pipeline

使用場景

最適合

語意搜尋

將文件、FAQ 或產品目錄轉為向量索引,以語意而非關鍵字比對方式取得最相關結果。

RAG 流水線

將知識庫片段轉為向量,找出最接近的匹配結果後送入 LLM prompt,得出有據可查的答案。

聚類與分類

以語意相似度將支援工單、問卷回應或用戶意見自動分組,毋須人工標記。

FAQ

關於 text-embedding-3-small 的常見問題

模型 ID 會否在不同版本之間保持穩定?

RunAPI 會保持 model ID 穩定,並處理相容的版本更新,而不需要改動你的 request 格式。

這個 variant 的 rate limit 係多少?

每個 key 的 rate limit 會按使用層級而定。請查看定價頁了解最新限制。

之後可以切換 variant 嗎?

可以——variant 只係一個旗標。只要更改 model 參數就可以切換。

支援 streaming 嗎?

在可用 streaming 的情況下,RunAPI 會端到端串流。

我應該在邊度回報品質問題?

可以在公開 GitHub repo 開 issue,或者電郵支援團隊。

text-embedding-3-small 輸出幾多個維度?

text-embedding-3-small 預設輸出 1,536 維。支援 Matryoshka 嵌入,可指定 256、512 或 1,024 維以減低儲存成本,同時保留大部分檢索質素。

text-embedding-3-small 與 text-embedding-3-large 有何分別?

text-embedding-3-large 有 3,072 維,MTEB 基準分高約 2 分,但每百萬 token 費用約貴 6.5 倍。對於大多數語意搜尋及 RAG 應用,text-embedding-3-small 能以低得多的成本提供相近質素。

text-embedding-3-small 在 RunAPI 上的費用是多少?

RunAPI 按每次 embedding 請求收費,無需訂閱,亦無最低消費。請查閱本頁收費表了解最新按次費率。失敗的請求不扣費。

可以使用批次處理來降低 embedding 費用嗎?

可以。在單次 API 呼叫中送入多條文字以減少開銷。RunAPI 批次處理 embedding 請求並在一次回應中返回所有向量,對大型文件集建立索引更有效率。

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