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OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

openai/text-embedding-ada-002:batch

埋め込み入力: text8K2025/10/30に追加

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OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)の概要

入力料金は埋め込みモデル34件の中央値より150%高くなっています。

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)について

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) は OpenAI の埋め込みモデルで、api14 を通じてモデル id openai/text-embedding-ada-002:batch として配布されています。これは埋め込みカテゴリに属し、OpenAI は text-embedding-ada-002 を同社のレガシーなテキスト埋め込みモデルと説明しています。これまでに OpenAI の埋め込みを扱ったことがあるなら、これは同じよく知られた Ada 002 埋め込みモデルであり、ここではバッチ版として提供されています。

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。チャットの返信や自由形式のテキストを生成することはなく、その唯一の成果物は送信したテキストのベクトル表現です。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、実際にはこれが 1 回のリクエストで埋め込み可能なテキスト量の上限となります。入力モダリティはテキストのみであるため、画像、音声、その他の形式はこのモデルの対象外です。

典型的な用途はこれらの特性から直接導かれます。セマンティック検索と検索拡張生成が最も一般的です。ドキュメントを一度埋め込み、リクエスト時にユーザークエリを埋め込み、ベクトルを類似度で比較します。同じアプローチは、大規模なテキストコレクションに対するクラスタリングとトピック発見、ほぼ同一のレコードの重複排除、ベクトルの上に軽量モデルを訓練する場合の分類、推薦や「これに似たもの」機能を支えます。ドキュメントストアのインデックス作成やベクトルデータベースの更新など、バッチ埋め込みジョブはバッチ版を考えれば自然に適合します。

これは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id openai/text-embedding-ada-002:batch を使って呼び出します。インターフェースが OpenAI 互換であるため、既存の OpenAI SDK やクライアントはベース URL と API キーを変更するだけで動作します。このモデルはエンドポイント自体が定義するもの以外にサポート対象のパラメータを列挙していないため、temperature や top_p のような調整用のつまみは期待すべきではありません。埋め込みエンドポイントはそれらを使用しません。テキスト入力と送信し、レスポンスから埋め込みベクトルを読み取ってください。

実用的な考慮点の 1 つは、これがレガシーモデルと説明されていることです。新しいプロジェクトを開始し、現行世代の OpenAI 埋め込みを望む場合は、コミットする前に api14 が他に何を提供しているか確認してください。すでに本番環境で Ada 002 ベクトルを使用しているチームにとっては、同じモデルを維持することでコーパス全体の再埋め込みを避けられ、これがしばしば決め手となります。

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) 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-ada-002:batch"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-ada-002:batch",
  "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 Ada 002 (batch)：よくある質問

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) APIの料金は？: OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)の料金は入力 $0.18 / 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 Ada 002 (batch)のコンテキストウィンドウは？: OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)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 Ada 002 (batch)で何ができますか？: OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)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 Ada 002 (batch)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-ada-002:batch"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 Ada 002 (batch)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, OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch), 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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