OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch), OpenAI tarafından geliştirilen bir embedding modelidir. Embeddings kategorisinde yer alır ve OpenAI, text-embedding-3-large modelini hem İngilizce hem de İngilizce olmayan görevler için en yetenekli embedding modeli olarak tanımlar. api14 üzerinde sunulan batch varyantı, openai/text-embedding-3-large:batch model id'sini kullanır ve sağlayıcı tarafından 2025-10-30 tarihinde yayımlanmıştır.

Model girdi olarak metin alır ve çıktı olarak embedding döndürür. Embedding, iki metin parçası arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılabilen sayısal bir metin temsilidir. Bağlam penceresi 8192 token'dır ve maksimum çıktı 7372'dir; bu, üretilen düzyazıdan ziyade modelin ürettiği vektörün boyutunu yansıtır. Burada metin üretimi yoktur: metin gönderirsiniz ve vektör alırsınız.

Yanıt yerine vektör döndürdüğü için pratik kullanımlar bu vektörlerin karşılaştırılmasından doğar. Anlamsal arama en belirgin olanıdır: belgelerinizi ve sorgunuzu embed edin, ardından belgeleri benzerliğe göre sıralayın. Aynı mekanizma, embeddinglerin ayrı bir üretim modelinin okuyacağı pasajları seçtiği RAG ardışık düzenleri için erişimi destekler. Kümeleme ve konu keşfi, embeddingleri birbirine yakın olan metinleri gruplayarak çalışır. Tekilleştirme ve neredeyse kopya tespiti aynı mesafe karşılaştırmalarını kullanır ve sınıflandırma, etiketli örnekleri embed edip yeni metinleri en yakın gruba atayarak yapılabilir. İngilizce ve İngilizce olmayan görevlerdeki belirtilen gücü, onu çok dilli derlemler için makul bir seçim haline getirir ve 8192 token'lık pencere, oldukça uzun pasajların bölünmek yerine tek bir çağrıda embed edilmesini sağlar.

Modeli, openai/text-embedding-3-large:batch model id'sini kullanarak api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırırsınız. Yüzey OpenAI uyumlu olduğu için, mevcut bir OpenAI istemcisini api14 temel URL'sine yönlendirebilir ve girdinizi normalde bir embeddings uç noktasına göndereceğiniz gibi gönderebilirsiniz. Bu modelin standart istek alanlarının ötesinde desteklenen hiçbir parametre listelemediğini unutmayın; bu nedenle özel boyutlar veya sağlayıcıya özgü seçenekler gibi ayar düğmeleri beklemeyin; buradaki herhangi bir fiyatlandırmayı varsaymak yerine güncel ücretler için sayfadaki canlı fiyat tablosuna bakın.

Planlama yapmaya değer bir sınır, girdi tarafıdır. Metin, kabul edilen tek modalitedir; bu nedenle görüntüler, ses ve diğer formatlar farklı bir model veya bir ön işleme adımı gerektirir. Model ayrıca yalnızca embedding üretir; bu nedenle özetleyemez, soruları yanıtlayamaz veya talimatları takip edemez; bunlara ihtiyaç duyduğunuzda onu bir üretim modeliyle eşleştirin. Göreviniz benzerlik ve erişim yerine üretim, akıl yürütme veya araç kullanımıysa, katalogdaki başka bir model daha iyi uyacaktır.