OpenAI text-embedding-3-large

Name: OpenAI text-embedding-3-large
Brand: OpenAI
SKU: text-embedding-3-large
Price: 0.156 USD
Availability: InStock

EmbeddingsDostupné

od OpenAItext-embedding-3-large

OpenAI's highest-quality embedding model. Returns 3072-dim vectors by default and supports reducing dimensions via the dimensions parameter. Outperforms text-embedding-3-small and the older ada-002 on MTEB and multilingual MIRACL retrieval benchmarks, for cases where accuracy matters more than cost.

Vyskúšať Získať API kľúč Porovnať

Cena: 0,156 USD/1M vstup
Kontext: 8 191 tokenov
Vstup → výstup: Text → Vektor
Vývojár: OpenAI
Aktualizované: 23. septembra 2026

Playground

Vyskúšajte OpenAI text-embedding-3-large

Vstup a výstup

0,156 USD/1M vstup

Vstup

0 / 32 000

Porovnať s (voliteľné)

Spustí model dvakrát (fakturované dvakrát).

⌘/Ctrl + Enter

Výsledok

Vektor sa objaví tu.

Tento beh

Cena sa zobrazí po dokončení vstupu.

Nový tu?

10 bezplatných credits (0,10 USD) pri registrácii cez Google

Použiteľné 24 hodín po registrácii, až 5 behov za deň a maximálne 2 credits za beh. Ostatné spôsoby prihlásenia sa spúšťajú bez credits.

O OpenAI text-embedding-3-large

StručneK 23. septembra 2026

OpenAI text-embedding-3-large je model od OpenAI v kategórii Embeddings. Na Railwail stojí OpenAI text-embedding-3-large 0,156 USD / 1M vstupných tokenov. Kontextné okno obsahuje 8 191 tokenov.

text-embedding-3-large is OpenAI's most capable third-generation embedding model. It produces 3072-dim embeddings by default and, like the small variant, supports the dimensions parameter for Matryoshka-style truncation so you can store shorter vectors when needed. It leads OpenAI's lineup on the MTEB English benchmark and on the multilingual MIRACL retrieval benchmark, making it the pick when embedding quality is the priority over price. Use it for high-recall semantic search, deduplication and reranking-style retrieval. Accepts a single string or a batch per request.

Pozadie

O OpenAI

Založené 2015 · San Francisco, California, USA

OpenAI was founded in December 2015 by Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba and John Schulman, and restructured to capped-profit OpenAI LP in 2019. The embedding model family started with text-embedding-ada-001 in 2021, was unified into text-embedding-ada-002 in December 2022 (still the most-used embedding model on Earth at one point) and replaced in January 2024 by text-embedding-3-small and text-embedding-3-large. The v3 release was OpenAI's first to support Matryoshka-style dimension reduction (sale of arbitrary 256-3072 dim vectors from the same model) and beat ada-002 by 20+ percentage points on the MIRACL multilingual retrieval benchmark while costing roughly the same.

Navštíviť OpenAI

Architektúra

Transformer bi-encoder with Matryoshka representation learning

OpenAI text-embedding-3-large is the flagship embedding model in the v3 generation. It produces 3,072-dimensional vectors by default with full Matryoshka representation support, so callers can request any dimension between 256 and 3,072 in the API and OpenAI will truncate-and-renormalise without re-running the model. The model accepts up to 8,191 tokens per input and was trained with a contrastive retrieval objective on a curated multilingual web corpus, including search-query/document pairs and large-scale instruction-tuned pairs. It scores 64.6% on MTEB and 54.9% on MIRACL multilingual retrieval, a step up from 61.0% / 31.4% for ada-002. Pricing is $0.00013 per 1k tokens. Output vectors are L2-normalised. Like all OpenAI models the system is closed-source and hosted only. OpenAI has not published a technical paper for the v3 family beyond a launch blog.

Parametre: Undisclosed
Kontext: 8 191 tokenov

Schopnosti

3,072-dim vectors with Matryoshka truncation to any 256-3072 size
8,191-token context window for long-document embedding
Multilingual coverage across 100+ languages
State-of-the-art MIRACL multilingual retrieval (~55%)
L2-normalised vectors with cosine similarity
Drop-in upgrade from ada-002 via the same /embeddings endpoint
Best for: production RAG, multilingual search, retrieval-heavy SaaS

Tréning a licencia

Not disclosed. OpenAI describes a 'curated multilingual web corpus' with search-query/document pairs and instruction-tuned pairs.

Licencia: Proprietary commercial API. Generated embeddings may be stored and used commercially under the OpenAI Usage Policy.

Bezpečnostné testy: Embeddings are not subject to content-filter constraints; OpenAI publishes general bias and fairness statements for the embeddings endpoint.

Známe obmedzenia

Closed weights, hosted only
Cannot fine-tune the model
3,072-dim full vectors are storage-heavy without truncation
Worse-than-Cohere v3 on some low-resource languages
8,191-token cap may force chunking for very long documents

Výskumné články

Ceny

Ceny v USD. Použitie sa účtuje z predplateného kreditu.

Vstup	0,156 USD / 1M tokenov

Fakturuje sa počet tokenov, ktoré jednotlivé požiadavky skutočne spotrebujú.
1 kredit = 0,01 USD

Kalkulačka nákladov

Kalkulačka cien

Vstupné tokeny

/ požiadavka

Výstupné tokeny

/ požiadavka

Požiadavky

Celkom

0,02 USD

2 kreditov

Na požiadavku

0,0002 USD · 0,02 kreditov

Každá požiadavka sa zaokrúhli nahor na 0,01 kreditu.

API

Zavolajte OpenAI text-embedding-3-large s vaším API kľúčom Railwail. V požiadavke použite toto ID modelu:

text-embedding-3-largeDokumentácia API Získať API kľúč

curl https://railwail.com/api/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-large",
    "input": "The quick brown fox"
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
    base_url="https://railwail.com/api/v1",
)

res = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-large",
    input="The quick brown fox",
)

print(len(res.data[0].embedding))

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
  baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});

const res = await client.embeddings.create({
  model: "text-embedding-3-large",
  input: "The quick brown fox"
});

console.log(res.data[0].embedding.length);

Nastavte svoj kľúč ako RAILWAIL_API_KEYVytvoriť API kľúč

Špecifikácie

ID modelu: text-embedding-3-large
Vývojár: OpenAI
Kategória: Embeddings
Vstup: Text
Výstup: Vektor
Kontextové okno: 8 191 tokenov
Fakturácia: Podľa spotreby (tokeny alebo čas GPU)
Veľkosť modelu: Undisclosed
Licencia: Proprietary commercial API. Generated embeddings may be stored and used commercially under the OpenAI Usage Policy.
Katalógová položka aktualizovaná: 23. septembra 2026

Vstupné parametre

Vstupy a nastavenia zo vstupnej schémy modelu. Príklad v sekcii API ukazuje, ktoré z nich API akceptuje.

ParameterTypPredvolenéPovolené hodnoty

inputpovinné
Text to embed (single string or array of strings)
Typ: Text
Predvolené: –
Povolené hodnoty: až 32 000 znakov
dimensions
Typ: Celé číslo
Predvolené: 3072
Povolené hodnoty: 256 až 3 072
encoding_format
Typ: Výber
Predvolené: float
Povolené hodnoty: float alebo base64

Značky

openai
embedding
retrieval
rag
matryoshka
multilingual

Príklady promptov

Príklady z katalógu Railwail. Neboli vygenerované živě na tejto stránke.

FAQ Matching
How do I reset my password?
Code Search
React useEffect cleanup function memory leak

Prípady použitia

Na čo sa používa

Production RAG for ChatGPT-style assistants
Multilingual enterprise search
Semantic deduplication and clustering at scale
Recommendation systems based on text similarity
Embeddings for downstream classification tasks

Súvisiace príručky

Embedding Models for Search & Science

Všetky modely v Embeddings

Často kladené otázky

Čo je OpenAI text-embedding-3-large?

OpenAI text-embedding-3-large je model od OpenAI v kategórii Embeddings. Na Railwail ho môžete volať pomocou API kľúča cez Railwail API.

Koľko stojí OpenAI text-embedding-3-large na Railwail?

Na Railwail stojí OpenAI text-embedding-3-large 0,156 USD / 1M vstupných tokenov. Platíte za to, čo každý požiadavok skutočne spotrebuje. Použitie sa platí z predplateného kreditu; 1 kredit sa rovná 0,01 USD.

Aké je kontextné okno OpenAI text-embedding-3-large?

Kontextné okno OpenAI text-embedding-3-large obsahuje 8 191 tokenov.

Ako rýchly je OpenAI text-embedding-3-large?

Pre OpenAI text-embedding-3-large je na Railwail zatiaľ príliš málo meraných spustení na určenie doby spustenia. Závisí to od vstupu, nastavení a zaťaženia u poskytovateľa.

Je OpenAI text-embedding-3-large lepší ako OpenAI text-embedding-3-small?

Závisí to od úlohy. OpenAI text-embedding-3-large (OpenAI) a OpenAI text-embedding-3-small (OpenAI) sú oba modely v kategórii Embeddings. Stránka porovnania zobrazuje ich ceny a špecifikácie vedľa seba.

Porovnať OpenAI text-embedding-3-large a OpenAI text-embedding-3-small

Ako používam OpenAI text-embedding-3-large cez API?

Vytvorte Railwail API kľúč a pošlite svoju požiadavku s ID modelu text-embedding-3-large. Príklady kódu pre curl, Python a JavaScript sú v časti API na tejto stránke.

Porovnateľné modely

Všetky v tejto kategórii

OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI
OpenAI's small, low-cost embedding model. Returns 1536-dim vectors by default and supports shortening output dimensions via the dimensions parameter without retraining. Replaced text-embedding-ada-002 with better retrieval quality at a fraction of the price, and is the default choice for general-purpose semantic search and RAG.
0,024 USD/1M vstup
85 % lacnejšie na jednotku
Porovnať OpenAI text-embedding-3-large a OpenAI text-embedding-3-small

Použiť OpenAI text-embedding-3-large cez API

Jeden API kľúč pre všetky modely na Railwail. Použitie sa účtuje z predplateného kreditu, 1 kredit = 0,01 USD.

Získať API kľúč Prehliadnuť všetky modely