OpenAI text-embedding-3-small

Name: OpenAI text-embedding-3-small
Brand: OpenAI
SKU: text-embedding-3-small
Price: 0.024 USD
Availability: InStock

EmbeddingsDostupné

od OpenAItext-embedding-3-small

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.

Vyskúšať Získať API kľúč Porovnať

Cena: 0,024 USD/1M vstup
Kontext: 8 191 tokenov
Vstup → výstup: Text → Vektor
Vývojár: OpenAI
Aktualizované: 23. septembra 2026

Playground

Vyskúšajte OpenAI text-embedding-3-small

Vstup a výstup

0,024 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-small

StručneK 23. septembra 2026

OpenAI text-embedding-3-small je model od OpenAI v kategórii Embeddings. Na Railwail stojí OpenAI text-embedding-3-small 0,024 USD / 1M vstupných tokenov. Kontextné okno obsahuje 8 191 tokenov.

text-embedding-3-small is the cheaper of OpenAI's third-generation embedding models. It outputs 1536-dim embeddings by default but supports the dimensions parameter, which uses Matryoshka-style truncation so you can request shorter vectors (for example 512 dims) and trade a small amount of accuracy for lower storage and faster similarity search. It scores higher than the older ada-002 on the MTEB benchmark while costing significantly less, which makes it the common default for production retrieval, clustering and classification pipelines. Accepts a single string or a batch of strings 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 a capped-profit company in 2019. The embedding line started with text-embedding-ada-001 (2021), was unified into ada-002 (December 2022) and replaced in January 2024 by the v3 generation. text-embedding-3-small is the smaller, cheaper sibling of text-embedding-3-large: it beats ada-002 by ~5 points on MTEB at one fifth the price ($0.00002 per 1k tokens). Together with the large variant it was the first OpenAI embedding model to support Matryoshka-style dimension shortening, allowing callers to choose any vector size between 256 and 1,536 without retraining or quality drop.

Navštíviť OpenAI

Architektúra

Transformer bi-encoder with Matryoshka representation learning

OpenAI text-embedding-3-small is the entry-level embedding model in the v3 generation. It produces 1,536-dimensional vectors by default and supports the same Matryoshka shortening as the large variant, so callers can request any dimension between 256 and 1,536 in the API and OpenAI will truncate-and-renormalise on the fly. Maximum input length is 8,191 tokens. Training used a contrastive retrieval objective on a curated multilingual web corpus including search-query/document pairs. The model scores around 62.3% MTEB and 44.0% MIRACL multilingual retrieval, a clear step up from 61.0% / 31.4% for ada-002, while being roughly five times cheaper and faster. It is positioned as the default embedding model for cost-sensitive production RAG and large-scale search. Like all OpenAI models the system is closed-source and hosted only.

Parametre: Undisclosed (smaller than text-embedding-3-large)
Kontext: 8 191 tokenov

Schopnosti

1,536-dim vectors with Matryoshka truncation to any 256-1,536 size
8,191-token context window for long-document embedding
Multilingual coverage across 100+ languages
$0.00002 per 1k tokens (~5x cheaper than text-embedding-3-large)
Drop-in upgrade from ada-002 via the same /embeddings endpoint
L2-normalised vectors with cosine similarity
Best for: cost-sensitive RAG, large-scale search, embeddings at high QPS

Tréning a licencia

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

Známe obmedzenia

Closed weights, hosted only
Cannot fine-tune the model
Lower MTEB / MIRACL scores than text-embedding-3-large
Multilingual quality below Cohere v3 for some low-resource languages
8,191-token cap may force chunking for long documents

Výskumné články

Ceny

Ceny v USD. Použitie sa účtuje z predplateného kreditu.

Vstup	0,024 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

0,01 USD

1 kreditov

Na požiadavku

0,0001 USD · 0,01 kreditov

Každá požiadavka sa zaokrúhli nahor na 0,01 kreditu.

API

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

text-embedding-3-smallDokumentácia 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-small",
    "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-small",
    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-small",
  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-small
Vývojár: OpenAI
Kategória: Embeddings
Vstup: Text
Výstup: Vektor
Kontextové okno: 8 191 tokenov
Fakturácia: Podľa spotreby (tokeny alebo čas GPU)
Veľkosť modelu: Undisclosed (smaller than text-embedding-3-large)
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: 1536
Povolené hodnoty: 64 až 1 536
encoding_format
Typ: Výber
Predvolené: float
Povolené hodnoty: float alebo base64

Značky

openai
embedding
retrieval
rag
matryoshka
general

Príklady promptov

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

Semantic Search
How to deploy a Node.js app to production
Document Clustering
Machine learning model training techniques

Prípady použitia

Na čo sa používa

Cost-sensitive production RAG
Large-scale semantic search across millions of documents
Embeddings for high-QPS personalisation pipelines
Clustering and topic discovery at low cost
Embeddings for downstream classification

Súvisiace príručky

Embedding Models for Search & Science

Všetky modely v Embeddings

Často kladené otázky

Čo je OpenAI text-embedding-3-small?

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

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

Na Railwail stojí OpenAI text-embedding-3-small 0,024 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-small?

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

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

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

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

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

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

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

Porovnateľné modely

Všetky v tejto kategórii

OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI
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.
0,156 USD/1M vstup
550 % drahšie na jednotku
Porovnať OpenAI text-embedding-3-small a OpenAI text-embedding-3-large

Použiť OpenAI text-embedding-3-small 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