일반 영어 개요
text-embedding-3-large는 실제로 무엇입니까?
text-embedding-3-large는 텍스트를 벡터 데이터베이스에 저장하고 의미론적 유사성을 통해 비교할 수 있는 수치 벡터로 변환합니다. 애플리케이션이 이미 OpenAI를 사용하고 생성과 함께 검색을 위해 하나의 직접 API를 원하는 경우에 실용적입니다.
기본 벡터의 차원은 3,072개입니다. 애플리케이션은 저장 및 검색 비용을 낮추기 위해 더 적은 차원을 요청할 수 있지만 더 작은 표현을 선택하기 전에 자체 문서에 대한 검색 품질을 평가해야 합니다.
다음에 적합
- 고품질 텍스트 검색 및 RAG
- OpenAI 중심 애플리케이션 스택
- 조정 가능한 벡터 크기를 원하는 팀
카테고리 비교
임베딩 모델에 중요한 사실
이는 Cody 벤치마크 점수가 아닌 공급자가 게시한 사양입니다. 현재 제한 및 엔드포인트별 예외는 연결된 소스를 따르세요.
- 임베딩 가격
- $0.13 / 100만 토큰입력 토큰 백만 개당 현재 공급자 가격 또는 가장 가까운 게시된 청구 단위입니다.
- 입력 용량
- 8,191개의 입력 토큰공급자의 문서화된 토큰 기반을 사용하여 하나의 내장 입력에 허용되는 최대 콘텐츠입니다.
- 벡터 차원
- 기본값은 3,072입니다. 차원을 통한 더 짧은 벡터지원되는 출력 크기 더 작은 벡터는 저장 공간을 줄이는 반면, 더 큰 벡터는 더 많은 정보를 보존할 수 있습니다.
- 허용되는 입력
- 텍스트엔드포인트에서 지원되는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 또는 문서 인식 입력입니다.
- 검색 제어
- 선택적 치수 매개변수. 애플리케이션이 처리하는 청크쿼리/문서 모드, 작업 유형, 잘림, 청크 또는 검색용 벡터를 형성하는 기타 컨트롤입니다.
- 실행되는 곳
- OpenAI 호스팅 임베딩 API공급자가 문서화한 직접 API, 클라우드 마켓플레이스, 프라이빗 배포 또는 자체 호스팅 경로.
요금 및 비교
비용 예상하기
사용량을 입력하면 예상 비용이 바로 업데이트됩니다.
페이지당 600토큰을 개별 처리한다고 가정합니다. 실제 토큰 수는 다릅니다. 임베딩만 포함하며 저장, 검색, 답변 생성은 제외됩니다.
text-embedding-3-large
OpenAI
예상 총액 (USD)
위 사용량 기준 · USD · 구독료가 아닌 API 요금
- 입력 토큰
- US$0.13 100만 토큰당
예상 비용 계산 방식
세금, 도구, 캐시 저장·쓰기, 무료 할당량, 개별 할인은 제외됩니다. 이미지 비용은 출력만 포함하며 프롬프트와 참조 이미지 비용은 제외됩니다. 품질 모드는 모델마다 다릅니다. 미등록 설정은 무료로 간주하지 않습니다.
API 및 공급자 액세스
text-embedding-3-large를 얻을 수 있는 곳
가용성
지역 및 액세스 단계
OpenAI의 Embeddings API에서 지원되는 API 계정으로 사용할 수 있습니다.
직접 API 액세스는 OpenAI의 지원 국가 및 지역 목록을 따릅니다. 타사 클라우드 경로에는 자체 지역 카탈로그 및 약관이 있습니다.
실시간 가용성 확인데이터 및 교육
경로가 중요합니다.
OpenAI는 비즈니스 및 API 데이터가 기본적으로 모델을 훈련하는 데 사용되지 않는다고 말합니다. 남용 모니터링 보존 및 적격한 제로 데이터 보존 제어는 엔드포인트 및 조직 승인에 따라 달라집니다.
이는 법적 조언이 아닌 인용된 제공자 자료에 대한 간략한 설명입니다. 타사 게이트웨이는 모델 제작자의 직접 API와 다른 스토리지, 라우팅, 교육 및 상주 조건을 가질 수 있습니다.
공급자 정책 읽기자주 묻는 질문
text-embedding-3-large FAQ
text-embedding-3-large란 무엇입니까?
의미 체계 검색, 추천, 클러스터링 및 검색 파이프라인을 위한 OpenAI의 최고 성능 텍스트 임베딩 모델입니다. text-embedding-3-large는 텍스트를 벡터 데이터베이스에 저장하고 의미론적 유사성을 통해 비교할 수 있는 수치 벡터로 변환합니다. 애플리케이션이 이미 OpenAI를 사용하고 생성과 함께 검색을 위해 하나의 직접 API를 원하는 경우에 실용적입니다.
text-embedding-3-large는 언제 출시되었나요?
text-embedding-3-large는 인용된 공급자 자료에 따라 2024년 1월 25일에서 릴리스되었습니다.
text-embedding-3-large에 어디서 접속할 수 있나요?
OpenAI의 Embeddings API에서 지원되는 API 계정으로 사용할 수 있습니다. 이 가이드에 나열된 액세스 경로는 OpenAI입니다.
text-embedding-3-large의 가격은 얼마입니까?
$0.13 / 100만 토큰. OpenAI의 표준 호스팅 API 정가입니다. 비동기 처리가 워크로드에 적합하면 Batch API 속도가 더 낮아집니다.
text-embedding-3-large는 어디에서 사용할 수 있나요?
OpenAI의 Embeddings API에서 지원되는 API 계정으로 사용할 수 있습니다. 직접 API 액세스는 OpenAI의 지원 국가 및 지역 목록을 따릅니다. 타사 클라우드 경로에는 자체 지역 카탈로그 및 약관이 있습니다.
내 text-embedding-3-large API 데이터가 교육에 사용됩니까?
OpenAI는 비즈니스 및 API 데이터가 기본적으로 모델을 훈련하는 데 사용되지 않는다고 말합니다. 남용 모니터링 보존 및 적격한 제로 데이터 보존 제어는 엔드포인트 및 조직 승인에 따라 달라집니다. 정책은 공급자 경로 및 계정 조건에 속하므로 프로덕션 사용 전에 다시 확인하십시오.
가격 비교
표시된 API 경로의 표준 컨텍스트 기준 100만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 및 긴 컨텍스트 요금은 다를 수 있습니다. 검토된 호환 요금이 없는 모델은 제외하며, 낮은 비용이 높은 품질을 뜻하지 않습니다.
- Mistral EmbedUS$0.10
Mistral AI
- Voyage 4 LargeUS$0.12
Voyage AI
- Voyage Context 4US$0.12
Voyage AI
- Voyage Code 4US$0.12
Voyage AI
- text-embedding-3-largeUS$0.13
OpenAI
현재 모델
- Gemini Embedding 2US$0.20
Google
관련 비교
일대일 비교
text-embedding-3-large vs Gemini Embedding 2
텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 PDF를 검색 가능한 하나의 벡터 공간에 배치하기 위한 Google의 다중 모드 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기text-embedding-3-large vs Cohere Embed 4
128K 컨텍스트 창을 갖춘 다국어 텍스트, 이미지 및 시각적으로 풍부한 문서를 위한 Cohere의 엔터프라이즈 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large
Voyage AI는 조정 가능한 치수와 공유 패밀리 벡터 공간을 갖춘 텍스트 및 코드 검색을 위한 품질 우선 일반 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기text-embedding-3-large vs Voyage Context 4
주변 문서의 정보를 보존하면서 청크에 대한 벡터를 자동으로 생성하는 Voyage AI의 문서 인식 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기text-embedding-3-large vs Voyage Code 4
자연어 질문이나 기타 소스 코드 컨텍스트에서 관련 코드를 찾기 위한 Voyage AI의 전문 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기text-embedding-3-large vs Mistral Embed
의미 체계 검색, 클러스터링, 분류 및 RAG를 위한 Mistral의 간단한 호스팅 텍스트 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기
