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OpenAI: Text Embedding 3 Small

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OpenAI: Text Embedding 3 Smallの概要

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OpenAI: Text Embedding 3 Smallについて

OpenAI: Text Embedding 3 Small 是来自 OpenAI 的嵌入模型，在 api14 上以模型 ID openai/text-embedding-3-small 列出。它属于 embeddings 类别，OpenAI 将其描述为 ada 嵌入模型的改进版、性能更强的版本。它不生成聊天回复，而是生成嵌入，即文本的数值表示，用于衡量两段文本之间的相关程度。

该模型仅接受文本作为输入模态，并仅返回嵌入作为输出模态，因此它适用于将字符串转换为向量的流水线，而不是对话系统。它的上下文长度为 8192 tokens，这设定了单个请求在需要拆分之前所能覆盖的文本上限。详细信息还列出了最大输出为 7372，在决定如何对较长文档进行分块时，这是一个值得记住的有用数字。

实际用途直接源于这种形态。由于嵌入让你能够衡量文本之间的相关性，该模型适合语义搜索，即你对查询和语料库进行嵌入，并按相似度对文档排序。检索增强生成是另一个常见适用场景，因为基于嵌入构建的检索层可以将相关段落送入单独的生成模型。同样的特性还支持对大型文本集合进行聚类和主题分组、对近乎相同的内容进行去重、在向量之上训练轻量级分类器时进行分类，以及通过文本描述比较项目的推荐或相似度功能。8192 token 的上下文意味着每个输入可以是相当长的段落，而不仅仅是一个句子，这在你嵌入整个章节而非孤立行时很有帮助。

你通过 api14 的 OpenAI 兼容 API 使用模型 ID openai/text-embedding-3-small 调用该模型。由于接口遵循 OpenAI 格式，现有的 OpenAI 客户端库以及针对 embeddings 端点的代码只需极少改动即可指向 api14。该模型支持的参数列表为空，因此除了 embeddings 调用的标准请求结构之外，没有记录额外的请求参数：你提供模型 ID 和文本输入，然后收到向量输出。你想要的任何调整，例如如何对文本分块或如何比较生成的向量，都在你自己的流水线中进行，而不是通过模型参数。

由于它只处理文本输入和嵌入输出，当你需要生成文本、工具调用或任何对话行为时，该模型不是正确选择；聊天或补全模型可覆盖这些情况。它也是一个具有固定上下文窗口的嵌入模型，因此非常长的文档在嵌入之前仍需要拆分。在这些限制之内，对于希望在 OpenAI 兼容端点后面使用一个小型、当前 OpenAI 嵌入模型的团队来说，它是一个合理的默认选择。

OpenAI: Text Embedding 3 Small APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"openai/text-embedding-3-small"に設定します。

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",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

仕様

コンテキスト長: 8,192
最大出力: 7,372
入力: text
出力: embeddings

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

OpenAI: Text Embedding 3 Small：よくある質問

OpenAI: Text Embedding 3 Small APIの料金は？: OpenAI: Text Embedding 3 Smallの料金は入力 $0.07 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
OpenAI: Text Embedding 3 Smallのコンテキストウィンドウは？: OpenAI: Text Embedding 3 Smallは1リクエストあたり最大8,192トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大7,372トークンを出力します。
OpenAI: Text Embedding 3 Smallで何ができますか？: OpenAI: Text Embedding 3 Smallはtextを入力として受け付け、embeddingsを返します。
コードからOpenAI: Text Embedding 3 Smallを呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"openai/text-embedding-3-small"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
OpenAI: Text Embedding 3 Smallの代替モデルは？: 同程度の料金の埋め込みモデル：VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite, Qwen: Qwen3 Embedding 4B, Perplexity: Embed V1 4B。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

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