OpenAI
Operativo· comprobado cada pocos minutos

Text Embedding 3 Small API

text-embedding-3-small de OpenAI en la misma API en la que la ofrece OpenAI, por $0.01 por 1M de tokens en lugar de $0.02: vectores para búsqueda y RAG idénticos a los de OpenAI.

Precio por 1M de tokens de entrada50%off
Entrada
$0.01$0.02
Salida
$0.00
Obtén tu clave de APIPruébalo en el playground
ID del modelotext-embedding-3-smallActualizado
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-small",
    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))  # 1536 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
1,536, 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 Small. 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
$0.01$0.02
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

Mueve los deslizadores según tu uso mensual.

Tokens de entrada al mes50M
Zurelay
$0.50
Precio de lista de OpenAI
$1.00
Ahorras cada mes$0.50

$6.00 al año

Costo

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

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

    Resumen

    ¿Qué es Text Embedding 3 Small?

    Texto Embedding 3 Small (text-embedding-3-small) es el modelo de embeddings pequeño y de bajo costo de OpenAI. Convierte el texto en un vector de 1.536 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 ofrece en el endpoint de embeddings de OpenAI con el mismo ID de modelo, petición y 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-small y recibirás un vector por cada 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 token del tokenizador cl100k_base de OpenAI, o un array de hasta 2.048 arrays de tokens. Cada entrada puede tener hasta 8.192 tokens, y una petición hasta 300.000 tokens en total.

    Los vectores tienen 1.536 dimensiones por defecto. El parámetro dimensions los acorta a cualquier longitud de 1 a 1.536: los modelos text-embedding-3 están entrenados para que un vector acortado siga funcionando, y vuelve renormalizado. Los vectores más cortos ocupan menos almacenamiento y se buscan más rápido. Con encoding_format en base64, cada vector vuelve como números float32 little-endian codificados en base64, más pequeños y más rápidos 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: $0.01 por 1M en Zurelay frente a $0.02 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 Small. Y qué construyen los equipos con él.

    01

    La mitad del precio de OpenAI

    $0.01 por 1M de tokens frente a $0.02 de OpenAI, sin mínimo por solicitud, y los vectores son gratis.

    02

    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.

    03

    Vectores más cortos si lo pides

    Pide menos dimensiones para ahorrar almacenamiento y buscar más rápido: el vector acortado vuelve renormalizado y sigue funcionando.

    04

    Miles de textos por solicitud

    Envía hasta 2,048 textos a la vez y recibe sus vectores en el mismo orden, con cobro por token, no por solicitud.

    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 Small 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-small

      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-small

    Funciona con las herramientas que ya usas

    Comparar

    Modelos similares. Todos con la misma clave.

    50%off

    Text Embedding 3 Large

    $0.065 per 1M tokens de entrada

    Elige Text Embedding 3 Large, el modelo de embeddings más grande de OpenAI, para una recuperación más precisa con hasta 3,072 dimensiones, a un precio por token más alto.

    API de Text Embedding 3 Large
    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 Small.

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

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

    Zurelay cobra $0.01 por 1M de tokens de entrada, frente al precio de lista de OpenAI de $0.02, 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 text-embedding-3-small de OpenAI?

    Sí. Las solicitudes a text-embedding-3-small 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 del 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 text-embedding-3-small de OpenAI se pueden buscar con consultas cuyos embeddings se generan a través de Zurelay, y viceversa. Solo cambiar a otro modelo, como text-embedding-3-large, obliga a generar de nuevo todos los embeddings: los vectores de modelos distintos no se pueden comparar.

    ¿Cómo llamo a text-embedding-3-small 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-small 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.

    ¿Funciona con LangChain, LlamaIndex y el AI SDK?

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

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

    1,536 por defecto. Asigna a dimensions cualquier número de 1 a 1,536 para obtener un vector más corto: el modelo está entrenado para que un vector acortado siga funcionando, y vuelve renormalizado. Usa la misma longitud en todos los vectores que compares.

    ¿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.

    ¿Para qué sirve la codificación base64?

    Si defines encoding_format como base64, cada vector vuelve como una cadena base64 de números float32 little-endian en lugar de un array JSON de números: más pequeño y más rápido de descargar. El SDK de Python de OpenAI lo pide por defecto y lo decodifica por ti. Cuesta lo mismo.

    ¿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-small 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-small, 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.

    Más modelos en Zurelay

    Todos los modelos

    Deja de pagar el precio de lista.
    Empieza a ahorrar hoy.

    Crea una clave en segundos, apunta a Zurelay el SDK que ya usas y cada solicitud cuesta hasta un 90% menos desde el primer token.

    Obtén tu clave de APIHabla con un ingeniero