OpenAI
Operativo· comprobado cada pocos minutos

Text Embedding 3 Large API

text-embedding-3-large de OpenAI en la misma API en la que OpenAI lo ofrece, por $0.065 por 1M de tokens en lugar de $0.13: su modelo de embeddings más grande, con vectores idénticos a los de OpenAI.

Precio por 1M de tokens de entrada50%off
Entrada
$0.065$0.13
Salida
$0.00
Obtén tu clave de APIPruébalo en el playground
ID del modelotext-embedding-3-largeActualizado
embed.py
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.zurelay.com/v1",
    api_key="YOUR_ZURELAY_KEY",
)
response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input=[
        "How can I change my password?",
        "Invoices go out on the first of each month.",
    ],
)
for item in response.data:
    print(item.index, len(item.embedding))  # 3072 each
print(response.usage.prompt_tokens, "tokens")

URL base https://api.zurelay.com/v1. Funciona con cualquier SDK de OpenAI, LangChain, LlamaIndex y el AI SDK. Documentación de la API de embeddings

Dimensiones
3,072, o menos
Por entrada
Hasta 8,192 tokens
Por solicitud
2,048 entradas, 300K tokens
Salida
Vectores, gratis
Lanzamiento
25 ene 2024
Estado
Operativo

Precios

Precios de la API de Text Embedding 3 Large. Una fracción del precio de lista.

Paga según el consumo desde un saldo prepago, sin suscripción. Recarga desde $10. Las solicitudes fallidas nunca se cobran.

TarifaZurelayOpenAI de lista
Entrada
por 1M de tokens
$0.065$0.13
Salida
por 1M de tokens
$0.00—

Se factura por los tokens que envías, contados como los cuenta OpenAI, sin mínimo por solicitud. Los vectores son gratis, y las dimensiones más cortas o base64 cuestan lo mismo. Las solicitudes fallidas no cuestan nada.

Calculadora de ahorro

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Tokens de entrada al mes50M
Zurelay
$3.25
Precio de lista de OpenAI
$6.50
Ahorras cada mes$3.25

$39.00 al año

Costo

El coste de la API de Text Embedding 3 Large, calculado.

Cargas de trabajo típicas con los precios en vivo de Zurelay, junto al precio de lista.

    Resumen

    ¿Qué es Text Embedding 3 Large?

    Texto Embedding 3 Large (text-embedding-3-large) es el modelo de embeddings más grande de OpenAI, para cuando la calidad de recuperación es lo que más importa. Convierte texto en un vector de 3,072 números, situados de forma que los textos con significados parecidos queden cerca unos de otros, para búsqueda semántica, recuperación (RAG), clustering y recomendaciones. Zurelay lo sirve en el endpoint de embeddings de OpenAI con el mismo ID de modelo, la misma solicitud y la misma respuesta, 50% por debajo del precio de lista de OpenAI, y los vectores coinciden con los de OpenAI.

    Envía texto a POST https://api.zurelay.com/v1/embeddings con el ID de modelo text-embedding-3-large y recibirás un vector por entrada, con la forma de respuesta de OpenAI. La entrada puede ser una cadena, un array de hasta 2,048 cadenas, un array de IDs de tokens del tokenizer cl100k_base de OpenAI, o un array de hasta 2,048 arrays de tokens. Cada entrada puede tener hasta 8,192 tokens, y una solicitud hasta 300,000 tokens en total.

    Los vectores tienen 3,072 dimensiones por defecto. El parámetro dimensions los acorta a cualquier longitud entre 1 y 3,072: los modelos text-embedding-3 están entrenados para que un vector acortado siga funcionando, y vuelve renormalizado. Con 1,024 dimensiones, un vector ocupa un tercio del almacenamiento del completo y las búsquedas son más rápidas. Si defines encoding_format como base64, cada vector vuelve como números float32 little-endian codificados en base64, más pequeño y más rápido de descargar; el SDK de Python de OpenAI lo pide así por defecto y lo decodifica por ti.

    Los SDK de OpenAI funcionan tal cual: configura la URL base en https://api.zurelay.com/v1, usa tu clave de Zurelay y llama a client.embeddings.create. Lo mismo vale para OpenAIEmbeddings de LangChain, OpenAIEmbedding de LlamaIndex, el proveedor OpenAI del Vercel AI SDK y las apps que te dejan configurar una URL base de OpenAI para embeddings. Comprobamos cada ruta contra la propia API de OpenAI: para el mismo texto los vectores coinciden, con una similitud de coseno de 0,9999 o más, así que un índice creado con la API de OpenAI sigue funcionando cuando lo consultas a través de Zurelay.

    Se cobra solo por los tokens de entrada, contados como los cuenta OpenAI: $0.065 por 1M en Zurelay frente a $0.13 de OpenAI, sin mínimo por solicitud, y los vectores son gratis. Una solicitud de embeddings siempre la responde el modelo que indiques: los vectores de modelos distintos no se pueden comparar, así que Zurelay nunca responde con otro, y cambiar de modelo significa volver a generar los embeddings de todo lo que tengas guardado.

    Puntos fuertes

    Dónde destaca Text Embedding 3 Large. Y qué construyen los equipos con él.

    01

    El modelo de embeddings más grande de OpenAI

    Para búsqueda y RAG donde encontrar el fragmento correcto importa más que el almacenamiento o el precio por token.

    02

    La mitad del precio de OpenAI

    $0.065 por 1M de tokens frente a $0.13 de OpenAI, sin mínimo por solicitud, y los vectores son gratis.

    03

    Tu índice sigue funcionando

    Los vectores coinciden con los de OpenAI para el mismo texto, así que un índice que creaste con la API de OpenAI no necesita volver a generar embeddings para pasarse a Zurelay.

    04

    Ajusta su tamaño a tu índice

    Pide cualquier número de dimensiones entre 1 y 3,072: los vectores más cortos vuelven renormalizados, ocupan menos almacenamiento y las búsquedas son más rápidas.

    Casos de uso

    • Búsqueda semántica

      Encuentra documentos, productos o tickets por lo que significan, no por las palabras exactas, usando la similitud del coseno de sus vectores.

    • Recuperación para chatbots (RAG)

      Recupera los fragmentos más cercanos a una pregunta y pásalos a un modelo de chat con la misma clave de Zurelay.

    • Deduplicación y clustering

      Agrupa registros, tickets de soporte o reseñas casi duplicados según lo cerca que estén sus vectores.

    • Recomendaciones

      Sugiere artículos, productos o anuncios similares a partir de los vectores de lo que alguien ha visto.

    Comenzar

    Llama a Text Embedding 3 Large en tres pasos.

    Sin lista de espera y sin SDK nuevo. Si tu código ya llama a los embeddings de OpenAI, funciona con Zurelay, y también los vectores que ya tienes guardados.

    1. 1

      Crear una clave

      Sign up, add credit y create an API key. Set a monthly budget or a rate limit per key if you like.

      Obtén tu clave de API
    2. 2

      Point your SDK a Zurelay

      Change the base URL. The model IDs, the request y the vectors stay the same as OpenAI's.

      https://api.zurelay.com/v1
    3. 3

      Use text-embedding-3-large

      Call client.embeddings.create, or POST text to /v1/embeddings, one string or up to 2,048 at once, y get a vector for each.

      text-embedding-3-large

    Funciona con las herramientas que ya usas

    Comparar

    Modelos similares. Todos con la misma clave.

    50%off

    Text Embedding 3 Small

    $0.01 per 1M tokens de entrada

    Elige Text Embedding 3 Small, el modelo de embeddings pequeño de OpenAI, para la mayoría de casos de búsqueda y RAG a un precio por token mucho menor, con 1,536 dimensiones.

    API de Text Embedding 3 Small
    75%off

    GPT-6 Luna

    $0.025 / $0.125 por 1M tokens

    Elige GPT-6 Luna, el modelo de chat rápido y económico de OpenAI, para redactar respuestas a partir de lo que encuentre tu búsqueda.

    API de GPT-6 Luna
    60%off

    GPT-6 Luna Decisions

    $0.04 per 1M tokens de entrada

    Elige GPT-6 Luna Decisions para clasificar o puntuar texto con probabilidades, en lugar de comparar textos por significado.

    API de GPT-6 Luna Decisions

    Preguntas frecuentes

    Preguntas sobre la API de Text Embedding 3 Large.

    ¿Algo más? Pregunta a nuestro equipo y te responderemos por correo.

    ¿Cuánto cuesta la API de text-embedding-3-large?

    Zurelay cobra $0.065 por 1M de tokens de entrada, frente al precio de lista de OpenAI de $0.13, así que ahorras 50%. Los vectores son gratis: solo pagas por los tokens que envías, contados como los cuenta OpenAI, sin mínimo por solicitud. Las solicitudes que fallan no cuestan nada.

    ¿Es lo mismo que el text-embedding-3-large de OpenAI?

    Sí. Las solicitudes a text-embedding-3-large se ejecutan en el modelo de OpenAI, y comprobamos cada ruta contra la propia API de OpenAI: para el mismo texto, los vectores coinciden con los de OpenAI con una similitud de coseno de 0.9999 o más. Zurelay es un servicio independiente y no está afiliado a OpenAI ni cuenta con su respaldo.

    ¿Seguirán funcionando los vectores que ya tengo?

    Sí. Los vectores que creaste con el text-embedding-3-large de OpenAI se pueden buscar con consultas embebidas a través de Zurelay, y al revés. Solo cambiar a otro modelo, como text-embedding-3-small, implica volver a generar todos los embeddings: los vectores de modelos distintos no se pueden comparar.

    ¿Debería usar text-embedding-3-large o text-embedding-3-small?

    Empieza con text-embedding-3-small: cuesta mucho menos por token y sus vectores de 1,536 dimensiones sirven para la mayoría de casos de búsqueda y RAG. Elige text-embedding-3-large cuando encontrar el fragmento correcto importe más que el almacenamiento y el precio. Elijas el que elijas, úsalo para todo lo que compares, ya que los vectores de los dos no se pueden mezclar.

    ¿Cómo llamo a text-embedding-3-large con el SDK de OpenAI?

    Create a Zurelay API key, set the base URL to https://api.zurelay.com/v1 y call client.embeddings.create with model set to text-embedding-3-large y your text as input. Or POST the same JSON to https://api.zurelay.com/v1/embeddings with your key as a Bearer token. The docs at https://zurelay.com/docs/embeddings have examples in Python, Node.js and cURL.

    ¿Cuántas dimensiones tiene text-embedding-3-large?

    3,072 por defecto. Define dimensions con cualquier número entre 1 y 3,072 para obtener un vector más corto: el modelo está entrenado para que un vector acortado siga funcionando, y vuelve renormalizado. 1,024 dimensiones ocupan un tercio del almacenamiento. Usa la misma longitud para todos los vectores que compares.

    ¿Funciona con LangChain, LlamaIndex y el AI SDK?

    Sí. Pásale a OpenAIEmbeddings de LangChain o a OpenAIEmbedding de LlamaIndex el ID de modelo text-embedding-3-large, la URL base de Zurelay y tu clave, o crea con ellos el proveedor OpenAI del SDK de IA de Vercel. La clase de Python de LangChain envía IDs de tokens por defecto, y Zurelay los acepta, así que su configuración por defecto funciona.

    ¿Cuáles son los límites?

    Hasta 2,048 entradas por solicitud, hasta 8,192 tokens en cada una y hasta 300,000 tokens en la solicitud completa. No se aceptan cadenas vacías. Una solicitud que supera un límite devuelve un error 400 que indica el límite, y no cuesta nada.

    ¿El enrutamiento inteligente puede responder con otro modelo?

    No, nunca en el caso de los embeddings. Los vectores de modelos distintos no se pueden comparar, así que los de otro modelo serían incorrectos para tu índice. Si text-embedding-3-large no está disponible, la solicitud falla con un error 503 que puedes reintentar.

    ¿Puedo probarlo en el Playground?

    Sí. En el Playground del dashboard, elige text-embedding-3-large, escribe algunos textos y genera sus embeddings: verás los primeros números de cada vector, los tokens facturados, el costo y la similitud coseno de cada par. Obtener código genera la misma petición para Python, Node.js o cURL.

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