OpenAI: text-embedding-ada-002

Text Embedding Ada 002 là một mô hình nhúng OpenAI đời đầu được sử dụng trong nhiều chỉ mục vector hiện có. Mô hình này vẫn phù hợp khi cần duy trì khả năng tương thích với các vector nhúng đã lưu trữ, vì các vector từ các mô hình khác nhau không nên trộn lẫn trong cùng một không gian tương đồng.

So sánh mô hình

text-embedding-ada-002

Sẵn sàngOpenAINhúngĐồng bộ

Đầu vào / Đầu ra: $0.10 / $0.00
Ngữ cảnh: 8.2K
Phương thức: Nhúng

Về text-embedding-ada-002

text-embedding-ada-002 là một mô hình nhúng (embedding) đời đầu của OpenAI mà nhiều chỉ mục vector hiện có đã được xây dựng dựa trên đó. OpenAI mô tả đây là phiên bản cải tiến, hiệu năng cao hơn của mô hình nhúng ada gốc, bao gồm các tác vụ tìm kiếm, phân cụm, gợi ý, phát hiện bất thường và phân loại. Mô hình này chủ yếu phù hợp để duy trì tính tương thích với các vector đã lưu trữ, vì các mô hình text-embedding-3 mới hơn đã thay thế nó cho các dự án mới.

Ưu điểm

Tương thích với số lượng lớn các chỉ mục đã được xây dựng bằng các vector ada-002.
Bao gồm các tác vụ tìm kiếm, phân cụm, gợi ý, phát hiện bất thường và phân loại.
Một mô hình nhúng đơn lẻ, quen thuộc với lịch sử lâu dài trong các hệ thống sản xuất.
Hoạt động trên các điểm cuối (endpoints) nhúng và batch.

Khi nào nên chọn model khác

Các mô hình text-embedding-3 của OpenAI là thế hệ mới hơn, và các dự án mới thường bắt đầu với chúng.
Các vector của nó không thể trộn lẫn với vector của mô hình khác, vì vậy việc di chuyển đồng nghĩa với việc phải nhúng lại toàn bộ dữ liệu.
Nó chỉ nhúng văn bản và không cung cấp các tùy chọn kích thước vector.

Bắt đầu

Tạo API key
Tạo API key trong Console để dùng cho mọi mô hình trên nền tảng.

Gửi yêu cầu đầu tiên của bạn

Sao chép ví dụ cho ngôn ngữ của bạn và chạy nó với endpoint.

NhúngĐiểm cuối 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-ada-002",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
}'

Tham số

Nhúng

Tham số	Giá trị và giới hạn	Mặc định	Ghi chú
`encoding_format`	float, base64	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp
`input`	Số đầu vào: ≥ 1, ≤ 2048	Chưa cung cấp	Input accepts text or token IDs. Each input is limited to 8192 tokens; a request is limited to 300000 tokens in total.
`user`	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp	Chưa cung cấp

Giá

Giá Verified áp dụng cho Verified, thường rẻ hơn trên hầu hết các model. Giá Official là giá niêm yết từ nhà phát triển, áp dụng cho route Official ổn định hơn. Auto sẽ tính phí dựa trên route hoàn thành yêu cầu.

Nhúng

mỗi 1M token

Giá Official: Đầu vào $0.10 / Đầu ra $0.00
Giá Verified: —
Giảm giá: —

	Giá Officialmỗi 1M token	Giá Verifiedmỗi 1M token	Giảm giá
Nhúng	Đầu vào $0.10 / Đầu ra $0.00	—	—

Sử dụng & hoạt động

Tỷ lệ thành công là tỷ lệ yêu cầu hoàn tất. Độ trễ là thời gian của một phản hồi đầy đủ; P95 nghĩa là 95% yêu cầu hoàn thành trong khoảng thời gian đó.

Mức sử dụng & tình trạng

24 giờ qua

Yêu cầu
Tỷ lệ thành công
Độ trễ P95
Tổng token

Hiệu năng mô hình

Cập nhật lần cuối 08:12 1 thg 11, 2026 UTC

Các chỉ số sẽ xuất hiện sau khi đạt ngưỡng về quyền riêng tư và khối lượng dữ liệu.

Dữ liệu dựa trên các yêu cầu tổng hợp của người dùng, không bao gồm các kiểm tra trạng thái.

Mở trong Console

Mở text-embedding-ada-002 trong Console để chỉnh sửa và gửi prompt ngay.

Giúp tôi thử text-embedding-ada-002 với embedding tại /v1/embeddings. Hiển thị kết quả và chi phí.

Tình huống sử dụng

Duy trì một chỉ mục hiện có
Thêm tài liệu mới vào một tập dữ liệu đã được nhúng bằng ada-002 để các truy vấn vẫn khớp với nhau.
Các hệ thống RAG cũ
Giữ cho ngăn xếp truy xuất (retrieval stack) trong sản xuất ổn định và không thay đổi trong khi nhóm lập kế hoạch di chuyển cẩn thận.
Tái tạo các kết quả trước đó
Chạy lại các thử nghiệm và đánh giá cũ vốn phụ thuộc vào các vector ada-002 để đảm bảo kết quả vẫn có thể so sánh được.
Cơ sở để di chuyển
So sánh chất lượng truy xuất của ada-002 với một mô hình nhúng mới hơn trên các truy vấn của riêng bạn trước khi chuyển đổi.

Ví dụ prompt

Nhúng các bài viết hỗ trợ mới này để chúng khớp với chỉ mục ada-002 hiện có.

Nhúng các truy vấn kiểm thử của tôi bằng cùng một mô hình với tập dữ liệu đã lưu trữ.

Nhúng 500 tài liệu để tôi có thể so sánh khả năng truy xuất với text-embedding-3-small.

Mô hình này có giá theo điều kiện. Chỉ tổng token hàng tháng không thể tạo ước tính đáng tin cậy; hãy dùng bảng giá chi tiết theo thông số yêu cầu, bộ nhớ đệm và khung giờ áp dụng.

FAQ

text-embedding-ada-002 là loại mô hình gì?

Đây là một mô hình nhúng văn bản cũ của OpenAI mà OpenAI mô tả là phiên bản cải tiến, hiệu năng cao hơn của mô hình nhúng ada gốc. Nó chuyển đổi văn bản thành các vector cho mục đích tìm kiếm và các tác vụ tương tự.

Tại sao vẫn có người sử dụng nó?

Để duy trì tính tương thích với các vector đã lưu trữ. Một truy vấn phải được nhúng bằng cùng một mô hình với các tài liệu, vì vậy một chỉ mục ada-002 hiện có cần ada-002 cho đến khi bạn thực hiện nhúng lại.

Các dự án mới có nên sử dụng nó không?

Thường là không. Các mô hình text-embedding-3 mới hơn và OpenAI liệt kê text-embedding-3-small là một cải tiến so với mô hình ada. Hãy bắt đầu với mô hình đó trừ khi tính tương thích với các vector đã lưu trữ buộc bạn phải dùng ada-002.

Làm thế nào để di chuyển khỏi nó?

Nhúng lại toàn bộ tập dữ liệu với mô hình mới, xây dựng chỉ mục mới và chuyển đổi các truy vấn cùng lúc. Không bao giờ trộn lẫn các không gian vector trong một chỉ mục và hãy giữ chỉ mục cũ cho đến khi chỉ mục mới được xác minh.

Những điểm cuối nào hỗ trợ nó?

Nó chỉ hoạt động với điểm cuối nhúng (embeddings endpoint) và điểm cuối batch (batch endpoint). Các điểm cuối chat, trợ lý, tinh chỉnh (fine-tuning) và hình ảnh không được hỗ trợ, vì vậy nó chỉ đóng vai trò là trình tạo vector cho các hệ thống truy xuất.

text-embedding-ada-002 có giá bao nhiêu?

Trên TokenLab, text-embedding-ada-002 có giá Đầu vào $0.10 / Đầu ra $0.00 mỗi 1M token. Bảng giá phía trên cho thấy chi tiết đầy đủ. Giá phụ thuộc vào đơn vị tính phí, thông số và mức sử dụng. Hãy so sánh các điều kiện tương đương trong bảng giá chi tiết của mô hình; một mức giá đơn lẻ không quyết định tổng chi phí.

text-embedding-ada-002 nên dùng endpoint nào?

Dùng https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings làm mặc định cho text-embedding-ada-002. Nếu mô hình hỗ trợ định dạng native của nhà cung cấp, API workbench cũng hiển thị endpoint đó.

text-embedding-ada-002 hỗ trợ những thao tác nào?

text-embedding-ada-002 hỗ trợ Nhúng. Chọn một thao tác trong API workbench phía trên để xem endpoint và mã ví dụ tương ứng.