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OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

openai/text-embedding-3-small:batch

Embeddingsइनपुट: text8K30 अक्टू॰ 2025 को जोड़ा गया

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OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 34 Embeddings मॉडल के मीडियन से 50% कम है।

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) के बारे में

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) OpenAI का एक embedding मॉडल है, जो api14 के माध्यम से उपलब्ध कराया जाता है। यह embeddings श्रेणी से संबंधित है, और api14 पर इसकी मॉडल id openai/text-embedding-3-small:batch है। OpenAI, text-embedding-3-small को ada embedding मॉडल का एक बेहतर और अधिक प्रदर्शनकारी संस्करण बताता है। Embeddings पाठ का एक संख्यात्मक प्रतिनिधित्व हैं जिनका उपयोग दो पाठ अंशों के बीच संबंध मापने के लिए किया जा सकता है।

मॉडल अपने एकमात्र इनपुट के रूप में पाठ लेता है और अपने एकमात्र आउटपुट के रूप में embeddings लौटाता है। इसकी context length 8192 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 7372 है। इस मॉडल के लिए कोई समर्थित parameters सूचीबद्ध नहीं हैं, इसलिए आप request के माध्यम से sampling या generation सेटिंग्स को ट्यून नहीं कर सकते। मॉडल id में batch प्रत्यय api14 पर इस embedding मॉडल के batch संस्करण को दर्शाता है।

चूंकि यह generated पाठ के बजाय embeddings उत्पन्न करता है, इसके व्यावहारिक उपयोग पाठों के बीच समानता मापने से निकलते हैं। सामान्य कार्यों में semantic search शामिल है, जहां आप एक query और दस्तावेजों के एक सेट को embed करते हैं और दस्तावेजों को निकटता के आधार पर रैंक करते हैं; retrieval augmented generation pipeline के लिए retrieval, जहां embeddings चैट मॉडल को पास करने के लिए प्रासंगिक अंशों का चयन करते हैं; बड़े पाठ संग्रहों का clustering या विषय समूहन; deduplication, जहां vectors की तुलना करके लगभग समान आइटम खोजे जाते हैं; और classification या routing, जहां एक हल्का मॉडल embeddings का उपभोग करता है। 8192 token context का अर्थ है कि व्यक्तिगत इनपुट काफी लंबे हो सकते हैं, इसलिए पूरे पृष्ठ या लंबे अंशों को पहले विभाजित किए बिना embed किया जा सकता है।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करने के लिए, मॉडल id openai/text-embedding-3-small:batch के साथ OpenAI-संगत API का उपयोग करें। अपने मौजूदा OpenAI client को api14 base URL पर इंगित करें और अपना पाठ embeddings endpoint पर भेजें, या यदि आपका client किसी एक की अपेक्षा करता है तो समतुल्य chat शैली route का उपयोग करें। चूंकि मॉडल कोई समर्थित parameters सूचीबद्ध नहीं करता, requests को सरल रखें: मॉडल id और इनपुट पाठ भेजें, और response से embedding vector पढ़ें। temperature, top_p, या समान विकल्प सेट करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि यह मॉडल उन्हें स्वीकार नहीं करता।

एक बात ध्यान में रखें कि यह मॉडल केवल पाठ इनपुट संभालता है और केवल embeddings लौटाता है। यह chat completions या कोई अन्य पाठ आउटपुट उत्पन्न नहीं करता, इसलिए यदि आपका कार्य बातचीत, summarization, या code generation है, तो chat या completion मॉडल बेहतर उपयुक्त है। यदि आपको बहुत बड़ी मात्रा में पाठ embed करना है, तो batch संस्करण यहां प्रासंगिक विकल्प है, जबकि अन्य embedding मॉडल अलग accuracy या भाषा आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त हो सकते हैं।

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/text-embedding-3-small:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "openai/text-embedding-3-small:batch",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 8,192
अधिकतम आउटपुट: 7,372
इनपुट: text
आउटपुट: embeddings

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) API की कीमत कितनी है?: OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) की कीमत इनपुट $0.04 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) की context window कितनी है?: OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) हर request में 8,192 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 7,372 आउटपुट tokens तक लिखता है।
OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) क्या कर सकता है?: OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) text स्वीकार करता है और embeddings लौटाता है।
अपने कोड से OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/text-embedding-3-small:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले Embeddings मॉडल: Thenlper: GTE-Large, Intfloat: E5-Large-v2, Intfloat: Multilingual-E5-Large। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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