Text Embedding 3 Large через Tokenator API
Назначение модели
text-embedding-3-large — это самая мощная модель эмбеддингов от OpenAI, подходящая как для англоязычных, так и для неанглоязычных задач. Эмбеддинги — это числовое представление текста, которое можно использовать для измерения степени связи между двумя фрагментами текста. Эмбеддинги полезны для задач поиска, кластеризации, рекомендаций, обнаружения аномалий и классификации.
Спецификация
| Полное название | Text Embedding 3 Large |
| API ID | text-embedding-3-large |
| Разработчик модели | OpenAI |
| Тип | Эмбеддинги (векторные представления) |
| Контекстное окно | 8.2K токенов |
| Множитель расхода Tokenator | 1.2× |
| Модальности входа | text |
| Поддерживаемые форматы API | /v1/embeddings |
| Апстрим-провайдеров | 1 |
| Текущий статус | доступна |
| Данные обновлены | 2026-09-15 |
Апстрим-провайдеры
| Провайдер | Множитель |
|---|---|
| Unified LLM API | 1.2× |
Запрос идёт к первому доступному провайдеру по приоритету; при его отказе Tokenator переключается на следующего.
Пример запроса
curl https://api.tokenator.top/v1/embeddings \ -H "Authorization: Bearer sk-your-tokenator-key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "text-embedding-3-large", "input": "Hello" }'
Смотрите также
Частые вопросы о Text Embedding 3 Large
Какой API ID у Text Embedding 3 Large?
text-embedding-3-large — это значение подставляется в поле model запроса.
Какое контекстное окно у Text Embedding 3 Large?
8.2K токенов.
Сколько токенов спишется за запрос?
input × 1.2× — вывода у эмбеддингов нет, платите только за входной текст. Подробнее — в документации.
Как обратиться к этой модели?
Только через /v1/embeddings: чат-эндпоинты такую модель отклоняют. Параметры и примеры — в документации по эмбеддингам.