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OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

openai/text-embedding-ada-002:batch

Embeddingsइनपुट: text8K30 अक्टू॰ 2025 को जोड़ा गया

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OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 34 Embeddings मॉडल के मीडियन से 150% ज़्यादा है।

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) के बारे में

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) OpenAI का एक embeddings मॉडल है, जिसे api14 के माध्यम से मॉडल id openai/text-embedding-ada-002:batch के अंतर्गत वितरित किया जाता है। यह embeddings श्रेणी से संबंधित है, और OpenAI text-embedding-ada-002 को अपना legacy text embedding मॉडल बताता है। यदि आपने पहले OpenAI embeddings के साथ काम किया है, तो यह वही प्रसिद्ध Ada 002 embedding मॉडल है, जो यहाँ batch variant में प्रदान किया गया है।

मॉडल इनपुट के रूप में text लेता है और आउटपुट के रूप में embeddings लौटाता है। यह chat replies या free form text उत्पन्न नहीं करता; इसका एकमात्र उत्पाद आपके द्वारा भेजे गए text का vector representation है। Context window 8192 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 7372 है, जो व्यवहार में सीमित करता है कि एक ही request में कितना text embed किया जा सकता है। चूँकि इनपुट modality केवल text है, images, audio और अन्य formats इस मॉडल के दायरे से बाहर हैं।

सामान्य उपयोग इन गुणों से सीधे निकलते हैं। Semantic search और retrieval augmented generation सबसे आम हैं: आप अपने documents को एक बार embed करते हैं, request के समय user query को embed करते हैं, और vectors की similarity से तुलना करते हैं। यही दृष्टिकोण बड़े text संग्रहों पर clustering और topic discovery, लगभग समान records की deduplication, vectors के ऊपर एक lightweight मॉडल प्रशिक्षित करने पर classification, और recommendation या "more like this" सुविधाओं का समर्थन करता है। Batch embedding कार्य, जैसे किसी document store को index करना या vector database को refresh करना, batch variant को देखते हुए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से मॉडल id openai/text-embedding-ada-002:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि interface OpenAI-compatible है, मौजूदा OpenAI SDKs और clients base URL और API key बदलने के साथ काम करते हैं। मॉडल endpoint द्वारा स्वयं परिभाषित किए गए के अलावा कोई supported parameters सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए आपको temperature या top_p जैसे tuning knobs की अपेक्षा नहीं करनी चाहिए; embeddings endpoints इनका उपयोग नहीं करते। अपना text इनपुट भेजें और response से embedding vectors पढ़ें।

एक व्यावहारिक विचार यह है कि इसे legacy मॉडल बताया गया है। यदि आप एक नया प्रोजेक्ट शुरू कर रहे हैं और OpenAI embeddings की वर्तमान पीढ़ी चाहते हैं, तो प्रतिबद्ध होने से पहले देखें कि api14 और क्या प्रदान करता है। जो टीमें पहले से production में Ada 002 vectors का उपयोग कर रही हैं, उनके लिए वही मॉडल बनाए रखना पूरे corpus को फिर से embed करने से बचाता है, जो अक्सर निर्णायक कारक होता है।

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (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-ada-002: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-ada-002: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 Ada 002 (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) API की कीमत कितनी है?: OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) की कीमत इनपुट $0.18 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) की context window कितनी है?: OpenAI: Text Embedding Ada 002 (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 Ada 002 (batch) क्या कर सकता है?: OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) text स्वीकार करता है और embeddings लौटाता है।
अपने कोड से OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/text-embedding-ada-002:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले Embeddings मॉडल: VoyageAI by MongoDB: voyage-4, OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch), Perplexity: Embed V1 4B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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