Çerez kullanıyoruz. Çerezler ve tarayıcı depolaması oturumunu açık tutar ve tercihlerini hatırlar. İzin verirsen sitenin nasıl kullanıldığını da ölçeriz. İstediğin zaman . Ayrıntılar için çerez politikamıza bak.
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)
openai/text-embedding-ada-002:batchOpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) modelini şimdi dene
Yukarıdaki fiyatlarla bakiyenden çalışır. Yeni hesaplar ücretsiz kullanımla başlar.
Sonuçlar burada görünecek.
Ayarlar
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) bir bakışta
- Girdi fiyatı, 34 Embedding modelinin medyanından 150% daha yüksek.
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) hakkında
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch), api14 üzerinden openai/text-embedding-ada-002:batch model id'si ile dağıtılan bir OpenAI embeddings modelidir. Embeddings kategorisine aittir ve OpenAI, text-embedding-ada-002'yi eski (legacy) metin gömme modeli olarak tanımlar. Daha önce OpenAI embeddings ile çalıştıysanız, bu aynı iyi bilinen Ada 002 gömme modelidir, burada batch varyantı olarak sunulmaktadır.
Model girdi olarak metin alır ve çıktı olarak embeddings döndürür. Sohbet yanıtları veya serbest biçimli metin üretmez; tek ürünü gönderdiğiniz metnin vektör temsilidir. Bağlam penceresi 8192 token'dır ve maksimum çıktı 7372'dir, bu da pratikte tek bir istekte ne kadar metnin gömülebileceğini sınırlar. Girdi modalitesi yalnızca metin olduğundan, görüntüler, ses ve diğer formatlar bu modelin kapsamı dışındadır.
Tipik kullanımlar doğrudan bu özelliklerden kaynaklanır. Anlamsal arama ve retrieval augmented generation en yaygın olanlardır: belgelerinizi bir kez gömersiniz, istek anında kullanıcı sorgusunu gömersiniz ve vektörleri benzerliğe göre karşılaştırırsınız. Aynı yaklaşım, büyük metin koleksiyonları üzerinde kümeleme ve konu keşfini, neredeyse aynı kayıtların tekilleştirilmesini, vektörler üzerine hafif bir model eğitildiğinde sınıflandırmayı ve öneri veya "buna benzer daha fazla" özelliklerini destekler. Bir belge deposunu indekslemek veya bir vektör veritabanını yenilemek gibi toplu gömme işleri, batch varyantı göz önüne alındığında doğal bir uyumdur.
Modeli, openai/text-embedding-ada-002:batch model id'sini kullanarak api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırırsınız. Arayüz OpenAI uyumlu olduğundan, mevcut OpenAI SDK'ları ve istemcileri base URL ve API anahtarını değiştirerek çalışır. Model, endpoint'in kendisinin tanımladıklarının ötesinde desteklenen herhangi bir parametre listelemez, bu nedenle temperature veya top_p gibi ayar düğmeleri beklememelisiniz; embeddings endpoint'leri bunları kullanmaz. Metin girdinizi gönderin ve yanıttan gömme vektörlerini okuyun.
Pratik bir husus, bunun eski (legacy) bir model olarak tanımlanmasıdır. Yeni bir projeye başlıyorsanız ve OpenAI embeddings'in güncel neslini istiyorsanız, karar vermeden önce api14'ün başka neler sunduğuna bakın. Üretimde halihazırda Ada 002 vektörlerini kullanan ekipler için, aynı modeli korumak tüm bir korpusun yeniden gömülmesini önler, ki bu genellikle belirleyici faktördür.
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) API nasıl çağrılır
- Panelinde bir API anahtarı oluştur.
- Dilin için resmi openai SDK’sını kur.
- baseURL’i https://api14.com/api/v1, model’i "openai/text-embedding-ada-002:batch" olarak ayarla.
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));
Özellikler
- Bağlam uzunluğu
- 8.192
- Maks. çıktı
- 7.372
- Girdi
- text
- Çıktı
- embeddings
api14 üzerindeki istekler · son 7 gün
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch): sıkça sorulan sorular
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) API ne kadar tutar?
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) Girdi $0,18 / 1M token tutar. Yalnızca başarılı istekler için USD bakiyenden düşülür; başarısız istekler ücretsizdir.
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) modelinin bağlam penceresi ne kadar?
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) istek başına 8.192 tokena kadar okur, istem, geçmiş ve belgeler dahil. Yanıt başına 7.372 çıktı tokenına kadar yazar.
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) neler yapabilir?
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) girdi olarak text kabul eder, çıktı olarak embeddings döndürür.
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) modelini kodumdan nasıl çağırırım?
- Herhangi bir OpenAI SDK’sını https://api14.com/api/v1 adresine yönlendir ve model’i "openai/text-embedding-ada-002:batch" olarak ayarla, başka kod değişikliği gerekmez. Bu sayfadaki kod panelinden hazır bir örnek kopyala.
- OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) alternatifleri neler?
- Benzer fiyatlı Embedding modelleri: VoyageAI by MongoDB: voyage-4, OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch), Perplexity: Embed V1 4B. Hepsi aynı API anahtarıyla çalışır; geçiş yapmak için tek bir metni değiştirmen yeterli.
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) topluluğu
Yeni konuBu toplulukta henüz konu yok. OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch) hakkında ilk konuyu sen aç.