OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch) は OpenAI の埋め込みモデルです。これは埋め込みカテゴリに属し、OpenAI は text-embedding-3-large を英語と非英語の両方のタスクにおいて最も高性能な埋め込みモデルと説明しています。api14 で公開されている batch バリアントはモデル id openai/text-embedding-3-large:batch を使用し、プロバイダーによって 2025-10-30 にリリースされました。

このモデルはテキストを入力として受け取り、埋め込みを出力として返します。埋め込みとはテキストの数値表現であり、2 つのテキスト間の関連性を測定するために使用できます。コンテキストウィンドウは 8192 トークンで、最大出力は 7372 であり、これは生成された文章ではなくモデルが生成するベクトルのサイズを反映しています。ここではテキスト生成は行いません。テキストを送信するとベクトルが返ってきます。

回答ではなくベクトルを返すため、実用的な用途はそれらのベクトルの比較から導かれます。セマンティック検索は明らかな例です。ドキュメントとクエリを埋め込み、類似度によってドキュメントをランク付けします。同じ仕組みは RAG パイプラインの検索も支えます。そこでは埋め込みが、別の生成モデルが読むパッセージを選択します。クラスタリングとトピック発見は、埋め込みが近接するテキストをグループ化することで機能します。重複排除と近似重複検出は同じ距離比較を使用し、分類はラベル付きの例を埋め込み、新しいテキストを最も近いグループに割り当てることで行えます。英語と非英語のタスクにわたる記載された強みにより、多言語コーパスに合理的な選択となり、8192 トークンのウィンドウにより、かなり長いパッセージを分割せずに 1 回の呼び出しで埋め込むことができます。

これは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id openai/text-embedding-3-large:batch を使用して呼び出します。インターフェースが OpenAI 互換であるため、既存の OpenAI クライアントを api14 のベース URL に向け、通常どおり embeddings エンドポイントに input を送信できます。このモデルは標準のリクエストフィールド以外にサポートされるパラメータを記載していないため、カスタム dimensions やプロバイダー固有のオプションなどの調整項目を期待しないでください。ここに記載された価格を前提とせず、現在の料金についてはページ上の最新の価格表を確認してください。

計画しておく価値のある制限の 1 つは入力側です。受け入れられるモダリティはテキストのみであるため、画像、音声、その他の形式には別のモデルまたは前処理ステップが必要です。また、このモデルは埋め込みのみを生成するため、要約、質問への回答、指示の実行はできません。それらが必要な場合は生成モデルと組み合わせてください。タスクが類似度や検索ではなく、生成、推論、ツール使用である場合は、カタログ内の別のモデルの方が適しています。