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OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

openai/text-embedding-3-small:batch

임베딩입력: text8K2025. 10. 30. 추가됨

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OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) 한눈에 보기

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OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) 소개

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)는 api14를 통해 제공되는 OpenAI의 임베딩 모델입니다. embeddings 카테고리에 속하며, api14에서의 모델 id는 openai/text-embedding-3-small:batch입니다. OpenAI는 text-embedding-3-small을 ada 임베딩 모델의 개선되고 더 성능이 좋은 버전이라고 설명합니다. 임베딩은 두 텍스트 조각 사이의 관련성을 측정하는 데 사용할 수 있는 텍스트의 수치적 표현입니다.

이 모델은 텍스트를 유일한 입력으로 받고 임베딩을 유일한 출력으로 반환합니다. 컨텍스트 길이는 8192 토큰이고, 최대 출력은 7372입니다. 이 모델에 대해 나열된 지원 파라미터가 없으므로 요청을 통해 샘플링이나 생성 설정을 조정할 수 없습니다. 모델 id의 batch 접미사는 api14에서 이 임베딩 모델의 배치 변형을 나타냅니다.

생성된 텍스트가 아니라 임베딩을 생성하기 때문에, 실제 용도는 텍스트 간의 유사성을 측정하는 데서 나옵니다. 일반적인 작업으로는 쿼리와 문서 집합을 임베딩하고 문서를 근접도로 순위를 매기는 시맨틱 검색, 임베딩이 채팅 모델에 전달할 관련 구절을 선택하는 검색 증강 생성 파이프라인을 위한 검색, 대규모 텍스트 컬렉션의 클러스터링 또는 주제 그룹화, 벡터를 비교하여 거의 동일한 항목을 찾는 중복 제거, 경량 모델이 임베딩을 소비하는 분류 또는 라우팅이 있습니다. 8192 토큰 컨텍스트는 개별 입력이 상당히 길 수 있음을 의미하므로, 전체 페이지나 긴 구절을 먼저 나누지 않고도 임베딩할 수 있습니다.

api14를 통해 호출하려면 모델 id openai/text-embedding-3-small:batch와 함께 OpenAI 호환 API를 사용하세요. 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고 텍스트를 embeddings 엔드포인트로 보내거나, 클라이언트가 채팅 스타일 경로를 기대한다면 동등한 경로를 사용하세요. 모델에 나열된 지원 파라미터가 없으므로 요청을 단순하게 유지하세요. 모델 id와 입력 텍스트를 보내고 응답에서 임베딩 벡터를 읽으세요. 이 모델은 temperature, top_p 또는 유사한 옵션을 허용하지 않으므로 설정할 필요가 없습니다.

한 가지 유의할 점은 이 모델이 텍스트 입력만 처리하고 임베딩만 반환한다는 것입니다. 채팅 완성이나 다른 텍스트 출력을 생성하지 않으므로, 작업이 대화, 요약 또는 코드 생성이라면 채팅 또는 완성 모델이 더 적합합니다. 매우 많은 양의 텍스트를 임베딩해야 한다면 여기서는 배치 변형이 관련 선택이며, 다른 임베딩 모델은 다른 정확도나 언어 요구에 맞을 수 있습니다.

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "openai/text-embedding-3-small:batch"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-small:batch",
  "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 Small (batch): 자주 묻는 질문

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch) API 비용은 얼마인가요?: OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)의 가격은 입력 US$0.04 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)는(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 Small (batch)는(은) 무엇을 할 수 있나요?: OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)는(은) text 입력을 받아 embeddings 출력을 반환합니다.
코드에서 OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "openai/text-embedding-3-small:batch"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 임베딩 모델: Thenlper: GTE-Large, Intfloat: E5-Large-v2, Intfloat: Multilingual-E5-Large. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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