OpenAI
Çalışıyor· birkaç dakikada bir kontrol edilir

Text Embedding 3 Small API

OpenAI'nin text-embedding-3-small modeli, OpenAI'nin sunduğu API'nin aynısı üzerinde, 1M token başına $0.02 yerine $0.01: arama ve RAG için OpenAI'ninkilerle birebir aynı vektörler.

1M girdi tokenı başına fiyat50%indirim
Girdi
$0.01$0.02
Çıktı
$0.00
API anahtarınızı alınDeneme alanında deneyin
Model Kimliğitext-embedding-3-smallGüncellendi
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")

Temel URL https://api.zurelay.com/v1. Tüm OpenAI SDK'ları, LangChain, LlamaIndex ve AI SDK ile çalışır. Embeddings API belgeleri

Boyutlar
1,536 veya daha az
Girdi başına
En fazla 8,192 tokens
İstek bazında
2,048 girdi, 300K token
Çıktı
Vektörler, ücretsiz
Yayın tarihi
25 Oca 2024
Durum
Çalışıyor

Fiyatlandırma

Metin Embedding 3 Small API fiyatları. Liste fiyatının çok altında.

Abonelik olmadan, ön ödemeli bakiyenizden kullandıkça ödeyin. $10'dan başlayan tutarlarla bakiye yükleyin. Başarısız istekler asla ücretlendirilmez.

Birim fiyatZurelayOpenAI liste fiyatı
Girdi
1M tokens başına
$0.01$0.02
Çıktı
1M tokens başına
$0.00—

Yalnızca gönderdiğiniz token'lar üzerinden ücretlendirilirsiniz; OpenAI nasıl sayıyorsa aynı şekilde sayılır ve istek başına alt sınır yoktur. Vektörler ücretsizdir, daha kısa boyutlar veya base64 aynı fiyata gelir. Başarısız istekler için ücret alınmaz.

Tasarruf hesaplayıcı

Kaydırıcıları aylık kullanımınıza göre ayarlayın.

Aylık girdi token sayısı50M
Zurelay
$0.50
OpenAI liste fiyatı
$1.00
Aylık tasarrufunuz$0.50

Yılda $6.00

Maliyet

Metin Embedding 3 Small API maliyeti, hesaplandı.

Zurelay'in canlı fiyatlarıyla tipik iş yükleri, liste fiyatının hemen yanında.

    Genel bakış

    Metin Embedding 3 Small nedir?

    Metin Embedding 3 Small (text-embedding-3-small), OpenAI'nin küçük ve düşük maliyetli embedding modelidir. Metni 1,536 sayıdan oluşan bir vektöre dönüştürür ve benzer anlamlı metinler yan yana gelecek şekilde konumlandırır; anlamsal arama, erişim (RAG), kümeleme ve öneriler için kullanılır. Zurelay bu modeli OpenAI'nin embeddings endpoint'inde, aynı model ID, istek ve yanıtla sunar; fiyatı OpenAI liste fiyatının 50% altındadır ve vektörler OpenAI'ninkilerle birebir aynıdır.

    Metni text-embedding-3-small model ID'siyle POST https://api.zurelay.com/v1/embeddings adresine gönderin; her girdi için OpenAI'nin yanıt biçiminde bir vektör alırsınız. Girdi bir string, en fazla 2,048 string'lik bir dizi, OpenAI'nin cl100k_base tokenizer'ından token ID'leri dizisi veya en fazla 2,048 token dizisinden oluşan bir dizi olabilir. Her girdi 8,192 tokena, tek bir istek ise toplamda 300,000 tokena kadar çıkabilir.

    Vektörler varsayılan olarak 1,536 boyutludur. dimensions parametresi bunları 1 ile 1,536 arasında herhangi bir uzunluğa kısaltır: text-embedding-3 modelleri kısaltılmış bir vektörün yine de çalışacağı şekilde eğitilmiştir ve vektör yeniden normalleştirilmiş olarak döner. Kısa vektörler daha az yer kaplar ve daha hızlı aranır. encoding_format base64 olarak ayarlandığında her vektör, base64 ile kodlanmış little-endian float32 sayıları olarak döner; daha küçüktür ve indirmesi daha hızlıdır. OpenAI'nin Python SDK'sı bunu varsayılan olarak ister ve sizin için çözer.

    OpenAI'nin SDK'ları olduğu gibi çalışır: base URL'yi https://api.zurelay.com/v1 olarak ayarlayın, Zurelay anahtarınızı kullanın ve client.embeddings.create çağırın. LangChain'in OpenAIEmbeddings'i, LlamaIndex'in OpenAIEmbedding'i, Vercel AI SDK'nın OpenAI sağlayıcısı ve embeddings için OpenAI base URL'si ayarlamanıza izin veren uygulamalar da aynı şekilde çalışır. Her rotayı OpenAI'nin kendi API'siyle karşılaştırdık: aynı metin için vektörler eşleşiyor, kosinüs benzerliği 0.9999 veya üzerinde; yani OpenAI'nin API'siyle oluşturduğunuz indeks, Zurelay üzerinden sorguladığınızda da çalışmaya devam eder.

    Yalnızca girdi token'ları üzerinden faturalandırılır ve OpenAI'nin saydığı gibi sayılır: Zurelay'de 1M başına $0.01, OpenAI'nin $0.02 fiyatına karşı; istek başına minimum yok ve vektörler ücretsiz. Bir embeddings isteği her zaman adını verdiğiniz model tarafından yanıtlanır: farklı modellerin vektörleri karşılaştırılamaz, bu yüzden Zurelay asla başka bir modelle yanıt vermez ve başka bir modele geçmek, depoladığınız her şeyi yeniden embed etmek anlamına gelir.

    Güçlü yönler

    Metin Embedding 3 Small hangi alanlarda öne çıkıyor. Ve ekipler onunla neler geliştiriyor.

    01

    OpenAI fiyatının yarısı

    1M token başına $0.01, OpenAI'nin $0.02 fiyatına karşı; istek başına minimum yok ve vektörler ücretsiz.

    02

    İndeksiniz çalışmaya devam eder

    Aynı metin için vektörler OpenAI'ninkilerle eşleşir, bu yüzden OpenAI API'siyle oluşturduğunuz bir indeksin Zurelay'e geçmek için yeniden embed edilmesi gerekmez.

    03

    İsteğe bağlı daha kısa vektörler

    Depolamadan tasarruf etmek ve daha hızlı arama yapmak için daha az boyut isteyin: kısaltılmış vektör yeniden normalize edilmiş olarak döner ve çalışmaya devam eder.

    04

    İstek başına binlerce metin

    Tek seferde 2,048 metne kadar gönderin, vektörlerini aynı sırayla alın; faturalandırma istek başına değil token başına yapılır.

    Kullanım alanları

    • Anlamsal arama

      Belgeleri, ürünleri veya destek taleplerini tam kelimelerle değil, anlamlarına göre bulun: vektörlerinin kosinüs benzerliğiyle.

    • Sohbet botları için getirme (RAG)

      Bir soruya en yakın pasajları getirin ve aynı Zurelay anahtarıyla bir sohbet modeline verin.

    • Tekilleştirme ve kümeleme

      Neredeyse aynı kayıtları, destek taleplerini veya yorumları vektörlerinin birbirine ne kadar yakın olduğuna göre gruplandırın.

    • Öneriler

      Birinin incelediği şeylerin vektörlerinden benzer makaleler, ürünler veya ilanlar önerin.

    Başlayın

    Üç adımda Text Embedding 3 Small çağrısı yapın.

    Bekleme listesi yok, yeni bir SDK'ya gerek yok. Kodunuz zaten OpenAI'ın gömme API'sini çağırıyorsa Zurelay ile de çalışır; kaydettiğiniz vektörler de uyumludur.

    1. 1

      Anahtar oluştur

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

      API anahtarınızı alın
    2. 2

      Zurelay için Point your SDK

      Change the base URL. The model IDs, the request ve 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, ve get a vector for each.

      text-embedding-3-small

    Zaten kullandığınız araçlarla çalışır

    Karşılaştırın

    Benzer modeller. Hepsi aynı anahtarla.

    50%indirim

    Text Embedding 3 Large

    $0.065 per 1M girdi tokenı

    Daha doğru getirme için OpenAI'nin daha büyük embedding modeli Text Embedding 3 Large'ı seçin: 3,072 boyuta kadar, token başına daha yüksek fiyatla.

    Text Embedding 3 Large API
    75%indirim

    GPT-6 Luna

    1M token başına $0.025 / $0.125

    Aramanızın bulduklarından yanıt yazmak için OpenAI'nin hızlı ve düşük maliyetli sohbet modeli GPT-6 Luna'yı seçin.

    GPT-6 Luna API
    60%indirim

    GPT-6 Luna Decisions

    $0.04 per 1M girdi tokenı

    Metinleri anlamlarına göre karşılaştırmak yerine olasılıklarla sınıflandırmak veya puanlamak için GPT-6 Luna Decisions'ı seçin.

    GPT-6 Luna Decisions API

    SSS

    Metin Embedding 3 Small API hakkında sorular.

    Başka sorunuz var mı? Ekibimize sorun, e-postayla yanıtlayalım.

    text-embedding-3-small API'si ne kadar?

    Zurelay, 1M girdi token'ı başına $0.01 alıyor; OpenAI'nin liste fiyatı $0.02, yani 50% tasarruf ediyorsunuz. Vektörler ücretsiz: yalnızca gönderdiğiniz token'lar için, OpenAI'nin saydığı gibi ve istek başına minimum olmadan ödeme yaparsınız. Başarısız istekler ücrete tabi değildir.

    OpenAI'nin text-embedding-3-small modeliyle aynı şey mi?

    Evet. text-embedding-3-small'a yapılan istekler OpenAI'nin modeli üzerinde çalışır ve her rotayı OpenAI'nin kendi API'siyle karşılaştırdık: aynı metin için vektörler, 0.9999 veya üzeri kosinüs benzerliğiyle OpenAI'ninkilerle eşleşiyor. Zurelay bağımsız bir hizmettir; OpenAI ile bağlantılı değildir ve OpenAI tarafından onaylanmamıştır.

    Elimdeki vektörler çalışmaya devam eder mi?

    Evet. OpenAI'nin text-embedding-3-small modeliyle oluşturduğunuz vektörler, Zurelay üzerinden embed edilen sorgularla aranabilir; tersi de geçerlidir. Yalnızca başka bir modele, örneğin text-embedding-3-large'a geçmek her şeyi yeniden embed etmek anlamına gelir: farklı modellerin vektörleri karşılaştırılamaz.

    text-embedding-3-small'ı OpenAI SDK ile nasıl çağırırım?

    Create a Zurelay API key, set the base URL to https://api.zurelay.com/v1 ve call client.embeddings.create with model set to text-embedding-3-small ve 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.

    LangChain, LlamaIndex ve AI SDK ile çalışır mı?

    Evet. LangChain'in OpenAIEmbeddings veya LlamaIndex'in OpenAIEmbedding sınıfına text-embedding-3-small model kimliğini, Zurelay'in base URL'sini ve anahtarınızı verin; ya da Vercel AI SDK'nın OpenAI sağlayıcısını bunlarla oluşturun. LangChain'in Python sınıfı varsayılan olarak token ID'leri gönderir, Zurelay bunları kabul eder, dolayısıyla varsayılan ayarlarıyla çalışır.

    text-embedding-3-small kaç boyutlu?

    Varsayılan olarak 1,536. Daha kısa bir vektör için dimensions değerini 1 ile 1,536 arasında herhangi bir sayıya ayarlayın: model, kısaltılmış bir vektörün hâlâ işe yarayacağı şekilde eğitilmiştir ve vektör yeniden normalize edilmiş olarak döner. Karşılaştırdığınız her vektör için aynı uzunluğu kullanın.

    Sınırlar neler?

    İstek başına 2,048 girdi, her birinde 8,192 token ve tüm istekte 300,000 token. Boş dizeler kabul edilmez. Bir sınırı aşan istek, hangi sınır olduğunu belirten bir 400 hatası alır ve ücrete tabi değildir.

    base64 kodlaması ne işe yarar?

    encoding_format değerini base64 olarak ayarlayın; her vektör, JSON sayı dizisi yerine little-endian float32 sayılarından oluşan bir base64 dizesi olarak döner: daha küçük ve indirmesi daha hızlı. OpenAI'nin Python SDK'sı varsayılan olarak base64 ister ve sizin için çözer. Fiyat aynı kalır.

    Akıllı yönlendirme başka bir modelle yanıt verebilir mi?

    Hayır, embeddings için asla. Farklı modellerin vektörleri karşılaştırılamaz, dolayısıyla başka bir modelinki indeksiniz için yanlış olur. text-embedding-3-small çalışmıyorsa istek 503 hatasıyla başarısız olur; yeniden deneyebilirsiniz.

    Playground'da deneyebilir miyim?

    Evet. Paneldeki Playground bölümünde text-embedding-3-small modelini seçin, birkaç metin yazıp embed edin: her vektörün ilk sayılarını, faturalandırılan token'ları, maliyeti ve her çiftin kosinüs benzerliğini görürsünüz. Kodu al, aynı isteği Python, Node.js veya cURL için yazar.

    Zurelay'deki diğer modeller

    Tüm modeller

    Liste fiyatını ödemeyi bırakın.
    Bugün tasarruf etmeye başlayın.

    Saniyeler içinde bir anahtar oluşturun, kullandığınız SDK'yı Zurelay'e yönlendirin ve ilk tokendan itibaren her istekte %90'a varan tasarruf sağlayın.

    API anahtarınızı alınBir mühendisle görüşün