Text Embedding 3 Small

О модели#

Text Embedding 3 Small - компактная embedding-модель OpenAI, рассчитанная на большой объем векторизации при низкой цене. Она дает вектор из 1536 чисел и позволяет уменьшать размерность прямо в запросе, что экономит место в векторной базе. Подходит для RAG, семантического поиска, кластеризации и дедупликации, когда важна стоимость обработки больших коллекций.

Характеристики#

Возможности#

Что важно знать#

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

Размерность ответа по умолчанию: 1536 чисел, параметр dimensions позволяет получить меньший вектор.

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

Стоимость#

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-small.

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

curl https://api.dslab.tech/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_DSLAB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": "Как настроить резервное копирование базы данных"
  }' 

Эндпоинт#

Создает векторные представления текста для поиска, RAG и сравнения.

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

Параметры#