Name: Text Embedding 3 Large API
Brand: OpenAI

О модели#

Text Embedding 3 Large - сильная embedding-модель OpenAI для задач, где важна точность семантического совпадения. Она хорошо подходит для RAG, поиска по базе знаний, ранжирования и дедупликации.

Характеристики#

Параметр	Значение
Контекстное окно	8 191 токенов
Максимальная длина вывода	8 191 токенов
Мультимодальность	Эмбеддинги
Дата выхода	25 января 2024

Возможности#

Сценарий	Как использовать
индексация статей, документов, заметок и базы знаний	Подходит для production и прототипов
поиск похожих фрагментов и semantic rerank-пайплайны	Подходит для production и прототипов
кластеризация, рекомендации и антидубли	Подходит для production и прототипов

Что важно знать#

Endpoint /v1/embeddings возвращает OpenAI-совместимый object=list.

Размерность текущего live-ответа: 3072 числа.

Для больших коллекций отправляйте input батчами и сохраняйте embedding вместе с исходным id документа.

Стоимость#

Что тарифицируется	Цена
Input за 1M токенов	14.3 руб

Оплата списывается с баланса DS Lab в DS-коинах. 1 DS-коин = 1 ₽.

API#

1. Создайте API-ключ на странице dslab.tech/api/keys

2. Используйте https://api.dslab.tech/v1 как base_url в SDK или прямых HTTP-запросах. Модель: text-embedding-3-large.

3. Для OpenAI-compatible SDK смотрите platform.openai.com/docs/libraries

Один текст

curl https://api.dslab.tech/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $DSLAB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "text-embedding-3-large", "input": "текст для вектора"}'

Эндпоинт#

Создает векторные представления текста для поиска, RAG и сравнения.

POST https://api.dslab.tech/v1/embeddings

Поле	Значение
Authorization	`Bearer $DSLAB_API_KEY`
Content-Type	`application/json`
Model	`text-embedding-3-large`
Режим	`sync`

Параметры#

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
`model`	string	-	Точный slug модели
`input`	string \| string[]	-	Текст или массив текстов для векторизации

Text Embedding 3 Large

Содержание