OpenAIЭмбеддинги

Text Embedding 3 Small

Базовая модель эмбеддингов для RAG и поиска

Цена через EasyLLM

0.002 ₽ / 1K токенов

Идентификатор модели

openai/text-embedding-3-small

Используется в параметре model

Описание

Text Embedding 3 Small — оптимальный выбор для большинства задач семантического поиска. 1536 измерений, отличная скорость, минимальная цена.

Для каких задач подходит

1.RAG-системы для чат-ботов

2.Семантический поиск по базе знаний

3.Классификация и кластеризация

4.Детекция похожих документов

✓ Сильные стороны

•Самая низкая цена на embedding-рынке
•Качество выше ada-002 (старая модель)
•Быстрые ответы

! Ограничения

•Менее точно чем Large на сложных семантических нюансах

Пример кода

Python, OpenAI SDK. Замените eak_YOUR_KEY на ваш ключ из дашборда.

text-embedding-3-small.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="eak_YOUR_KEY",
    base_url="https://api.easyllm.kz/v1",
)

response = client.embeddings.create(
    model="openai/text-embedding-3-small",
    input=["Первый документ для векторизации", "Второй документ"],
)

for emb in response.data:
    print(f"Вектор длины {len(emb.embedding)}")

Попробовать Text Embedding 3 Small

100 ₽ приветственного бонуса — хватит на тестирование