OpenAI: text-embedding-3-large

Prix, performances, capacités et requête prête à l'emploi pour text-embedding-3-large.
Comparer les modèles
text-embedding-3-large
DisponibleOpenAIVectorisationSynchrone
Entrée / Sortie
$0.13 / $0.00
Contexte
8.2K
Modalités
Vectorisation

Pour commencer

  1. Créer une clé API

    Générez une clé dans Console et utilisez-la avec tous les modèles de la plateforme.

  2. Envoyez votre première requête

    Copiez l'exemple pour votre langage et lancez-le.

    VectorisationEndpoint TokenLab
    POST/v1/embeddings
    curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \
      -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
      "encoding_format": "float",
      "model": "text-embedding-3-large",
      "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
    }'

Tarification

Le tarif officiel est la référence publique du créateur du modèle. Le tarif TokenLab est ce que vous payez pour ce modèle sur TokenLab.

Vectorisation

Par 1M Token
Tarif Official
Entrée $0.13 / Sortie $0.00
Prix TokenLab
Entrée $0.13 / Sortie $0.00
Remise
-

Utilisation et activité

Le taux de réussite est la part de requêtes abouties. La latence est la durée d'une réponse complète ; P95 signifie que 95 % des requêtes ont fini dans ce délai.

Utilisation et disponibilité

Dernières 24 heures

Pas encore de données

Performance du modèle
Les métriques s'affichent une fois les seuils de confidentialité et de volume de données atteints.

Les données sont basées sur les requêtes agrégées des utilisateurs, à l'exclusion des vérifications de statut.

Ouvrir dans Console

Ouvrez text-embedding-3-large dans Console avec un prompt prêt à modifier ou envoyer.

Aide-moi à tester text-embedding-3-large avec embedding sur /v1/embeddings. Affiche le résultat et le coût.

Cas d'usage

01

Recherche sémantique

Construisez des représentations vectorielles pour recherche, recommandations, clustering et RAG.

02

Comparaison directe

Comparez qualité, latence et prix en un coup d'œil.

Exemples de prompts

Embed cinq extraits de FAQ produit et explique la forme de la réponse.

Envoie la requête la plus légère possible et affiche le résultat et le coût.

Compare ce modèle à un moins cher de la même catégorie — quand chacun vaut-il le coup ?

Ce modèle a une tarification conditionnelle. Les totaux mensuels de tokens ne suffisent pas pour une estimation fiable ; utilisez la tarification détaillée selon la spécification de la requête, le cache et la fenêtre applicable.

FAQ

Combien coûte text-embedding-3-large ?

Sur TokenLab, text-embedding-3-large coûte Entrée $0.13 / Sortie $0.00 Par 1M Token. La table tarifaire ci-dessus en montre le détail complet. Les tarifs dépendent de l’unité de facturation, de la spécification et de l’usage. Comparez des conditions identiques dans la tarification détaillée du modèle ; un tarif seul ne détermine pas le coût total.

Comment tester text-embedding-3-large ?

Ouvrez text-embedding-3-large dans Create pour essayer un exemple prêt pour /v1/embeddings.

Quel endpoint text-embedding-3-large doit-il utiliser ?

Utilisez https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings pour text-embedding-3-large. L'exemple de requête ci-dessous montre la structure de code correspondante.

Puis-je tester text-embedding-3-large avant de l'intégrer ?

Oui. Ouvrir Console lance un brouillon prêt pour text-embedding-3-large et conserve votre prompt après connexion, sans perdre le contexte.

Quelles opérations text-embedding-3-large prend-il en charge ?

text-embedding-3-large prend en charge Vectorisation. Sélectionnez une opération pour voir l'endpoint et un exemple.

Plus de la série Text Embedding

Modèles associés