Todos los modelos
OpenAI

text-embedding-3-large

El modelo de incrustación de texto de mayor capacidad de OpenAI para búsqueda semántica, recomendaciones, agrupación y canales de recuperación.

Descripción general en inglés sencillo

Qué es realmente text-embedding-3-large

text-embedding-3-large convierte texto en vectores numéricos que pueden almacenarse en una base de datos de vectores y compararse por similitud semántica. Es una opción práctica cuando una aplicación ya usa OpenAI y desea una API directa para su recuperación junto con la generación.

El vector predeterminado tiene 3072 dimensiones. Las aplicaciones pueden solicitar menos dimensiones para reducir los costos de almacenamiento y búsqueda, pero deben evaluar la calidad de recuperación de sus propios documentos antes de elegir una representación más pequeña.

Buen ajuste para

  • Búsqueda de texto de alta calidad y RAG
  • Pilas de aplicaciones centradas en OpenAI
  • Equipos que quieren un tamaño de vector ajustable

Comparación de categorías

Los hechos que importan para los modelos incrustaciones

Estas son especificaciones publicadas por el proveedor, no puntuaciones de referencia Cody. Siga las fuentes vinculadas para conocer los límites actuales y las excepciones específicas de los terminales.

Precio de incrustación
$0,13 / 1 millón de tokensPrecio actual del proveedor por millón de tokens de entrada o la unidad de facturación publicada más cercana.
Capacidad de entrada
8,191 tokens de entradaContenido máximo aceptado en una entrada de inserción, utilizando el token documentado del proveedor.
Dimensiones vectoriales
3.072 morosos; vectores más cortos a través de dimensionesTamaños de salida admitidos; los vectores más pequeños reducen el almacenamiento, mientras que los vectores más grandes pueden conservar más información.
Entradas aceptadas
TextoEntrada de texto, código, imagen, audio, vídeo, PDF o documento compatible con el punto final.
Controles de recuperación
Parámetro de dimensiones opcional; fragmentación manejada por la aplicaciónModos de consulta/documento, tipos de tareas, truncamiento, fragmentación u otros controles que dan forma a los vectores para su recuperación.
donde corre
OpenAI API de incrustaciones alojadasAPI directa, mercado en la nube, implementación privada o ruta autohospedada documentada por el proveedor.

Precios y comparaciones

Calcula tu coste

Indica tu uso. La estimación se actualiza al escribir.

Supone 600 tokens por página, procesada por separado. El número real varía. Solo incluye embeddings, no almacenamiento, búsqueda ni respuestas.

text-embedding-3-large

OpenAI

Total estimado (USD)

0,0008 US$

Para el uso indicado · USD · Precio de API, no de suscripción

Tokens de entrada
0,13 US$ por 1M de tokens
Cómo funciona esta estimación

Las estimaciones excluyen impuestos, herramientas, almacenamiento/escritura de caché, cuotas gratuitas y descuentos personalizados. En imágenes solo incluyen la salida, no el prompt ni las referencias. Los modos de calidad varían. Los ajustes no listados no se consideran gratuitos.

Acceso a API y proveedores

Dónde conseguir text-embedding-3-large

Disponibilidad

Regiones y etapa de acceso

Disponible desde la API de incrustaciones de OpenAI para cuentas API compatibles.

El acceso directo a la API sigue la lista de países y territorios admitidos por OpenAI; Las rutas de nube de terceros tienen sus propios catálogos y términos regionales.

Consultar disponibilidad en vivo

Datos y entrenamiento

La ruta importa.

OpenAI dice que los datos comerciales y API no se utilizan para entrenar sus modelos de forma predeterminada. La retención de monitoreo de abusos y los controles elegibles de cero retención de datos dependen del punto final y de la aprobación de la organización.

Esta es una lectura concisa del material del proveedor citado, no un asesoramiento legal. Una puerta de enlace de terceros puede tener términos de almacenamiento, enrutamiento, capacitación y residencia diferentes a los de la API directa del fabricante del modelo.

Lea la política del proveedor.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre text-embedding-3-large

¿Qué es text-embedding-3-large?

El modelo de incrustación de texto de mayor capacidad de OpenAI para búsqueda semántica, recomendaciones, agrupación y canales de recuperación. text-embedding-3-large convierte texto en vectores numéricos que pueden almacenarse en una base de datos de vectores y compararse por similitud semántica. Es una opción práctica cuando una aplicación ya usa OpenAI y desea una API directa para su recuperación junto con la generación.

¿Cuándo se lanzó text-embedding-3-large?

text-embedding-3-large se lanzó en 25 de enero de 2024 según los materiales del proveedor citados.

¿Dónde puedo acceder a text-embedding-3-large?

Disponible desde la API de incrustaciones de OpenAI para cuentas API compatibles. Las rutas de acceso enumeradas en esta guía son OpenAI.

¿Cuánto cuesta text-embedding-3-large?

$0,13 / 1 millón de tokens. Precio de lista de API alojada estándar de OpenAI. La tasa de Batch API es menor cuando el procesamiento asincrónico se adapta a la carga de trabajo.

¿Dónde está disponible text-embedding-3-large?

Disponible desde la API de incrustaciones de OpenAI para cuentas API compatibles. El acceso directo a la API sigue la lista de países y territorios admitidos por OpenAI; Las rutas de nube de terceros tienen sus propios catálogos y términos regionales.

¿Se utilizan mis datos API text-embedding-3-large para capacitación?

OpenAI dice que los datos comerciales y API no se utilizan para entrenar sus modelos de forma predeterminada. La retención de monitoreo de abusos y los controles elegibles de cero retención de datos dependen del punto final y de la aprobación de la organización. La política pertenece a la ruta del proveedor y a los términos de la cuenta, así que verifíquela nuevamente antes de usarla en producción.

Comparación de precios

USD por millón de tokens para las API indicadas con contexto estándar. Las tarifas de caché y contexto largo pueden variar. Se omiten modelos sin precios revisados compatibles; menor coste no significa mejor calidad.

Coste de tokens de entradapor 1M de tokens · USD
  1. 0,10 US$
    Mistral Embed

    Mistral AI

  2. 0,12 US$
    Voyage 4 Large

    Voyage AI

  3. 0,12 US$
    Voyage Context 4

    Voyage AI

  4. 0,12 US$
    Voyage Code 4

    Voyage AI

  5. 0,13 US$
    text-embedding-3-large

    OpenAI

    Este modelo

  6. 0,20 US$
    Gemini Embedding 2

    Google

Comparaciones relacionadas

Comparaciones cara a cara

  1. text-embedding-3-large vs EmbeddingGemma 2

    El modelo de embeddings de pesos abiertos de Google DeepMind para búsquedas locales en texto, código, imágenes, audio y vídeo.

    Abrir comparación completa
  2. text-embedding-3-large vs Gemini Embedding 2

    Modelo de incrustación multimodal de Google para colocar texto, imágenes, video, audio y archivos PDF en un espacio vectorial con capacidad de búsqueda.

    Abrir comparación completa
  3. text-embedding-3-large vs Cohere Embed 4

    Modelo de integración empresarial de Cohere para texto, imágenes y documentos visualmente ricos en varios idiomas con una ventana de contexto de 128K.

    Abrir comparación completa
  4. text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large

    El modelo de incrustación general de primera calidad de Voyage AI para recuperación de texto y código, con dimensiones ajustables y un espacio vectorial familiar compartido.

    Abrir comparación completa
  5. text-embedding-3-large vs Voyage Context 4

    Modelo de incrustación compatible con documentos de Voyage AI que crea automáticamente vectores para fragmentos y al mismo tiempo conserva la información del documento circundante.

    Abrir comparación completa
  6. text-embedding-3-large vs Voyage Code 4

    Modelo de incrustación especializado de Voyage AI para encontrar código relevante a partir de preguntas en lenguaje natural u otro contexto de código fuente.

    Abrir comparación completa
  7. text-embedding-3-large vs Mistral Embed

    El sencillo modelo de incrustación de texto alojado de Mistral para búsqueda semántica, agrupación, clasificación y RAG.

    Abrir comparación completa