Для каких задач лучше всего подходит Text Embedding 3 Large?

Модель идеальна для создания систем семантического поиска, кластеризации текстов, рекомендательных систем и реализации технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Поддерживает ли модель русский язык?

Да, это одна из самых способных моделей OpenAI для работы с мультиязычным контентом, обеспечивающая высокую точность для неанглийских языков.

Каков максимальный объем текста можно передать за один раз?

Модель поддерживает контекстное окно размером до 8192 токенов, что позволяет обрабатывать достаточно объемные фрагменты текста или документы.

OpenAI: Text Embedding 3 Large

OpenaiОбновлено: 30 октября 2025 г.

Text Embedding 3 Large — это наиболее мощная модель эмбеддингов от OpenAI, предназначенная для преобразования текста в высокоточные числовые векторы. Она демонстрирует исключительную эффективность в задачах поиска и анализа семантической близости как для английского, так и для множества других языков.

Использовать через API

Метрики

Вход

17 ₽/M

Выход

0 ₽/M

Контекст

8k tokens

Параметры

Релиз

30 октября 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokenspresence_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetop_logprobstop_p

Технический обзор

text-embedding-3-large — это самая мощная модель встраивания от OpenAI, предназначенная для работы как с английским, так и с другими языками. Встраивания (эмбеддинги) представляют собой числовое выражение текста, которое позволяет оценивать степень смысловой близости между различными фрагментами данных. Эти векторы эффективны для решения задач поиска, кластеризации, построения рекомендательных систем, обнаружения аномалий и классификации текстов.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

OpenAI модели Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

OpenAI: Text Embedding 3 LargeТекущая

Для чего

Контекст

Цена ₽

17 / 0

OpenAI: Text Embedding 3 LargeТекущая

17 / 0

Модель

Perplexity: Embed V1 4B

Для чего

Обе модели специализируются на создании векторных представлений текста для задач семантического поиска, однако решение от OpenAI предлагает более глубокую интеграцию с мультиязычными данными.

Контекст

32k

Цена ₽

4 / 0

Perplexity: Embed V1 4B

32k

4 / 0

Модель

Perplexity: Embed V1 0.6B

Для чего

Модели представляют разные весовые категории в области эмбеддингов, где 3 Large ориентирована на максимальную точность при работе с длинными контекстами.

Контекст

32k

Цена ₽

1 / 0

Perplexity: Embed V1 0.6B

32k

1 / 0

Когда выбирать

Необходима максимальная точность сопоставления текстов на разных языках
Требуется работа с контекстом до 8192 токенов для создания детальных векторных представлений
Проект предполагает использование надежной инфраструктуры alltokens для задач RAG и поиска