text-embedding-3-small API
透過 RunAPI 使用 Embedding 系列的 text-embedding-3-small。按次計費，無訂閱費，失敗的生成不收費。
# 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": [
"將這些支援文章和客戶查詢轉成 embeddings，好讓我排序最接近的匹配結果。"
],
"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": "將這些支援文章和客戶查詢轉成 embeddings，好讓我排序最接近的匹配結果。"}]
)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: "將這些支援文章和客戶查詢轉成 embeddings，好讓我排序最接近的匹配結果。" }]
});text-embedding-3-small 在 Embedding 系列中，兼顧品質與成本的最佳平衡。
- 以美元按次計費
- 生成失敗不收費
- 模型支援時可串流輸出
- Model skill setup
價格
技術細節
| Model ID | text-embedding-3-small |
| 供應商 | OpenAI |
| 模態 | text |
| 任務類型 | synchronous |
| 計費單位 | 1K tokens |
| API endpoint | /v1/embeddings |
| 商用授權 | 是 — 已透過 API 包含 |
| 目錄狀態 | 可直接上線 |
快速開始 — text-embedding-3-small
相同格式 · variant 固定在 model 中
| Endpoint | Protocol |
|---|---|
| /v1/embeddings | OpenAI Embeddings |
四步驟使用 text-embedding-3-small
安裝
安裝此 model line 的 model skill。
設定
將 model 欄位設定為此頁面顯示的完整 model ID。
呼叫
使用您的 prompt、inputs 和 callback 設定送出型別化請求。
接收
讀取 RunAPI 的 task 回應、webhook callback 或快取輸出 URL。
text-embedding-3-small 有什麼不同
高效率文字向量，適合生產語意搜尋
高容量文字向量，提升檢索與排序品質
高效率文字向量，適合生產語意搜尋
廣泛支援的文字 embeddings，適合既有 pipeline
最適合
語意搜尋
將文件、FAQ 或產品型錄向量化後建立索引，依語意而非關鍵字比對，取回最相關的結果。
RAG 流水線
將知識庫片段向量化，把最接近的匹配結果注入 LLM prompt，生成有據可查、附來源引用的回答。
聚類與分類
依語意相似度自動將客服工單、問卷回覆或用戶反饋分群，無需人工標記。
關於 text-embedding-3-small 的常見問題
如何選擇 text-embedding-3-small？
傳入 quickstart 顯示的 model ID。
這個 variant 的速率限制是多少？
每個金鑰的速率限制會依使用方案而調整。請查看定價頁面以了解目前限制。
之後可以切換 variant 嗎？
可以——variant 只是旗標。只要變更 model 參數即可切換。
它支援串流嗎？
只要支援串流，RunAPI 就會端到端串流。
我該在哪裡回報品質問題？
請在公開 GitHub repo 提交 issue，或寄信給支援。
text-embedding-3-small 輸出幾個維度？
text-embedding-3-small 預設輸出 1,536 個維度。它支援 Matryoshka 嵌入，可指定 256、512 或 1,024 維，在保留大部分檢索品質的同時降低儲存成本。
text-embedding-3-small 與 text-embedding-3-large 有何差異？
text-embedding-3-large 有 3,072 個維度，MTEB 基準分數約高出 2 分，但每百萬 token 的費用約為前者的 6.5 倍。對大多數語意搜尋和 RAG 使用情境而言，text-embedding-3-small 能以極低成本達到相近的品質。
text-embedding-3-small 在 RunAPI 上的費用是多少？
RunAPI 按次計費，無訂閱費或最低消費門檻。目前費率請參考本頁的價格表。失敗的請求不計費。
可以用批次處理來降低嵌入成本嗎？
可以。在單次 API 呼叫中傳入多段文字，即可減少額外開銷。RunAPI 會批次處理嵌入請求並在單一回應中回傳所有向量，更適合大型文件集合的索引場景。