쿠키를 사용합니다. 쿠키와 브라우저 저장소는 로그인 상태를 유지하고 환경설정을 기억합니다. 동의하시면 사이트 이용 방식도 측정합니다. 언제든지 할 수 있습니다. 자세한 내용은 쿠키 정책을 참고하세요.

OpenAI: Text Embedding 3 Large

openai/text-embedding-3-large

임베딩입력: text8K2025. 10. 30. 추가됨

플레이그라운드에서 열기 OpenAI: Text Embedding 3 Large API 키 받기

지금 OpenAI: Text Embedding 3 Large 사용해 보기

위 가격으로 잔액에서 차감됩니다. 새 계정은 무료 사용량으로 시작합니다.

사용하려면 로그인하세요무료 계정 만들기

입력 (한 줄에 하나씩)

결과가 여기에 표시됩니다.

오늘 무료 메시지 5개 중 5개 남음, 무료 계정을 만들면 무료 사용량과 API 키가 추가됩니다.무료 계정 만들기 로그인세션 비용 US$0.00

OpenAI: Text Embedding 3 Large 한눈에 보기

입력 가격이 임베딩 모델 34개의 중앙값보다 550% 높습니다.

OpenAI: Text Embedding 3 Large 소개

OpenAI: Text Embedding 3 Large는 OpenAI의 임베딩 모델로, api14에 모델 id openai/text-embedding-3-large로 등록되어 있습니다. 이 모델은 채팅 카테고리가 아니라 임베딩 카테고리에 속합니다. 즉, 대화형 응답을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 벡터로 변환하도록 만들어졌습니다. OpenAI는 text-embedding-3-large를 영어와 비영어 작업 모두를 위한 가장 강력한 임베딩 모델이라고 설명합니다.

이 모델은 텍스트만 입력으로 받고 임베딩을 출력으로 반환합니다. 임베딩은 두 텍스트 조각 사이의 관련성을 측정하는 데 사용할 수 있는 텍스트의 수치적 표현입니다. 컨텍스트 길이는 8192 토큰을 지원하며, 최대 출력은 7372입니다. 이 모델에는 추가 요청 파라미터가 지원되지 않으므로, 임베딩 엔드포인트 자체가 허용하는 것 외에는 조정할 수 있는 값이 없습니다.

출력이 산문이 아니라 벡터이기 때문에, 실용적인 용도는 그 벡터들을 비교하는 데서 나옵니다. 일반적인 적합 사례로는 쿼리와 코퍼스를 임베딩하고 유사도로 문서 순위를 매기는 시맨틱 검색, 임베딩이 채팅 모델에 넣을 구절을 결정하는 RAG 파이프라인용 검색, 대규모 텍스트 컬렉션의 클러스터링 또는 중복 제거, 가장 가까운 예시에 따른 분류 및 라우팅, 두 구절 사이의 추천 또는 관련성 점수 산정 등이 있습니다. 이 모델이 영어와 비영어 작업을 모두 처리한다는 제공자의 설명은 언어 전반에 걸쳐 하나의 임베딩 공간을 원하는 다국어 코퍼스에 합리적인 선택이 되게 합니다.

api14를 통해 호출하려면 OpenAI 호환 API와 모델 id openai/text-embedding-3-large를 사용하세요. OpenAI에 직접 요청할 때와 같은 방식으로 텍스트를 임베딩 엔드포인트로 보내고, 응답에서 벡터를 다시 읽으세요. supported_parameters가 비어 있으므로, 이 게이트웨이를 통해 dimensions 또는 encoding format 같은 추가 옵션을 전달할 수 있다고 기대해서는 안 됩니다. 요청은 임베딩하려는 텍스트로만 유지하세요.

염두에 두어야 할 주요 제한은 입력 모달리티와 컨텍스트 길이입니다. 텍스트만 입력되므로 이미지, 오디오 및 기타 형식은 이 모델의 범위 밖입니다. 단일 입력은 반드시 8192 토큰 안에 들어가야 하므로, 긴 문서는 임베딩 전에 분할해야 합니다. 그리고 텍스트가 아니라 임베딩을 생성하므로 스스로 질문에 답하거나 콘텐츠를 작성할 수 없습니다. 검색 위에 생성이 필요할 때는 채팅 모델과 함께 사용하세요.

OpenAI: Text Embedding 3 Large API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "openai/text-embedding-3-large"로 설정하세요.

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

사양

컨텍스트 길이: 8,192
최대 출력: 7,372
입력: text
출력: embeddings

api14 요청 수 · 최근 7일

OpenAI: Text Embedding 3 Large: 자주 묻는 질문

OpenAI: Text Embedding 3 Large API 비용은 얼마인가요?: OpenAI: Text Embedding 3 Large의 가격은 입력 US$0.45 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
OpenAI: Text Embedding 3 Large의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: OpenAI: Text Embedding 3 Large는(은) 요청당 최대 8,192 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 7,372개의 출력 토큰을 생성합니다.
OpenAI: Text Embedding 3 Large는(은) 무엇을 할 수 있나요?: OpenAI: Text Embedding 3 Large는(은) text 입력을 받아 embeddings 출력을 반환합니다.
코드에서 OpenAI: Text Embedding 3 Large를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "openai/text-embedding-3-large"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
OpenAI: Text Embedding 3 Large의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 임베딩 모델: VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4, VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5, VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

OpenAI: Text Embedding 3 Large 커뮤니티

새 토픽

이 커뮤니티에는 아직 토픽이 없습니다. OpenAI: Text Embedding 3 Large에 대한 첫 토픽을 열어 보세요.