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openai/text-embedding-3-large

एक OpenAI टेक्स्ट एम्बेडिंग मॉडल जो बहुभाषी सिमेंटिक सर्च, रिट्रीवल और समानता के लिए है। डिफ़ॉल्ट रूप से 3,072 कोऑर्डिनेट्स लौटाता है और डाइमेंशन्स विकल्प का उपयोग करके छोटे वेक्टर को सपोर्ट करता है।.

इनपुट → आउटपुट
टेक्स्ट एम्बेडिंग्स
इनपुट · प्रति 1M टोकन
क्रेडिट्स में उपलब्ध नहीं है
संदर्भ विंडो
8,192 टोकन
डिफ़ॉल्ट आयाम
3,072
लाइसेंस: स्वामित्व

मॉडल से एप्लिकेशन तक

त्वरित प्रारंभ

API संदर्भ
  1. अपनी API कुंजी प्राप्त करें

    ShareAI कंसोल में एक कुंजी बनाएं, फिर इसे अपने सर्वर पर एक पर्यावरण वेरिएबल के रूप में सहेजें।

    API कुंजी बनाएं
    पर्यावरण वेरिएबल
    export SHAREAI_API_KEY="your-api-key"
  2. अपना एंडपॉइंट चुनें

    इस एक्सेस व्यू में उपलब्ध किसी टैग को चुनें ताकि इसका API अनुरोध देख सकें।

मूल्य निर्धारण

इस टैग के लिए कोई क्रेडिट्स ऑफर नहीं है

किसी अन्य क्रेडिट्स टैग का चयन करें या नेटवर्क में टोकन एक्सचेंज का अन्वेषण करें।

नेटवर्क का अन्वेषण करें →

थोड़ा और विवरण

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

text-embedding-3-large क्या है?

एक OpenAI टेक्स्ट एम्बेडिंग मॉडल जो बहुभाषी सिमेंटिक सर्च, रिट्रीवल और समानता के लिए है। डिफ़ॉल्ट रूप से 3,072 कोऑर्डिनेट्स लौटाता है और डाइमेंशन्स विकल्प का उपयोग करके छोटे वेक्टर को सपोर्ट करता है।.

text-embedding-3-large की लागत कितनी है?

इस टैग के लिए प्रति-टोकन कीमत प्रकाशित नहीं की गई है। उपलब्ध एक्सेस और वर्तमान कीमत के लिए अपने कंसोल की जांच करें।

text-embedding-3-large कौन-कौन से इनपुट और आउटपुट को सपोर्ट करता है?

इनपुट: टेक्स्ट। आउटपुट: एम्बेडिंग्स। ये क्षमताएं चयनित मॉडल टैग पर लागू होती हैं। समर्थित अनुरोध प्रारूपों के लिए एंडपॉइंट डाक्यूमेंटेशन देखें।

text-embedding-3-large का संदर्भ लंबाई क्या है?

इस टैग में 8,192 टोकन का संदर्भ विंडो है। संदर्भ आकार और मूल्य निर्धारण सीमा अलग-अलग हैं। किसी विशेष डिप्लॉयमेंट के लिए अनुरोध सीमाएँ कम हो सकती हैं।

मैं ShareAI के साथ text-embedding-3-large का उपयोग कैसे करूं?

ShareAI कंसोल में एक API कुंजी बनाएं, एक मॉडल टैग चुनें, और क्विक स्टार्ट में दिए गए एंडपॉइंट पर एक प्रमाणित अनुरोध भेजें। आपकी कुंजी को चुने गए मॉडल तक पहुंच होनी चाहिए। अपनी कुंजी को अपने सर्वर पर रखें।