Для каких задач лучше всего подходит Text Embedding 3 Small?

Модель оптимальна для семантического поиска, кластеризации данных, рекомендательных систем и оценки релевантности текстов.

В чем преимущество этой модели перед старой версией Ada?

Text Embedding 3 Small демонстрирует более высокую точность и эффективность при сохранении того же размера контекстного окна.

Можно ли использовать эту модель через alltokens?

Да, модель доступна для интеграции через API alltokens, что позволяет быстро внедрить векторный поиск в ваше приложение.

OpenAI: Text Embedding 3 Small

OpenaiОбновлено: 30 октября 2025 г.

Высокопроизводительная модель эмбеддингов от OpenAI, пришедшая на смену популярной архитектуре Ada. Она преобразует текст в числовые векторы с контекстным окном до 8192 токенов, обеспечивая точное измерение семантической близости фрагментов данных.

Использовать через API

Метрики

Вход

3 ₽/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-small — это улучшенная и более производительная версия модели встраивания ada от OpenAI. Встраивания (embeddings) представляют собой числовое выражение текста, которое позволяет измерять степень смысловой близости между различными фрагментами данных. Данная модель эффективна для решения задач поиска, кластеризации, формирования рекомендаций, обнаружения аномалий и классификации текста. На платформе alltokens вы можете использовать эту модель для создания высокоточных векторных представлений.

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 SmallТекущая

Для чего

Контекст

Цена ₽

3 / 0

OpenAI: Text Embedding 3 SmallТекущая

3 / 0

Модель

Perplexity: Embed V1 4B

Для чего

Обе модели специализируются на создании векторных представлений текста для задач поиска и классификации.

Контекст

32k

Цена ₽

4 / 0

Perplexity: Embed V1 4B

Обе модели специализируются на создании векторных представлений текста для задач поиска и классификации.

32k

4 / 0

Модель

Perplexity: Embed V1 0.6B

Для чего

Являются компактными решениями для эффективной обработки больших массивов текстовых данных.

Контекст

32k

Цена ₽

1 / 0

Perplexity: Embed V1 0.6B

Являются компактными решениями для эффективной обработки больших массивов текстовых данных.

32k

1 / 0

Когда выбирать

Необходима высокая производительность при создании векторных представлений для RAG-систем
Требуется интеграция с экосистемой инструментов OpenAI через платформу alltokens
Нужно обрабатывать длинные текстовые документы объемом до 8192 токенов

Когда не выбирать

Требуется генерация текстовых ответов, а не только создание числовых векторов
Необходима работа с модальностями, отличными от текстовой
Проект требует использования локальных open-source моделей без обращения к внешним API