Ключевые данные
- Провайдер
- OpenAI
- Идентификатор
- text-embedding-3-large
- Контекст
- 128K
- Лимит ответа
- 16K
- Срез знаний
- 2025
- Единица цены
- За 1 млн токенов
OpenAI
Text Embedding 3 Large API: старшая специализированная embedding-модель. Для семантического поиска, RAG, кластеризации и задач, где важна точность векторного представления.
Идентификатор модели в API NeuroAPI
text-embedding-3-largeВозможности модели
Возможности показаны по текущим данным каталога NeuroAPI. Фактическая скорость зависит от объёма контекста и нагрузки.
текст
текст
Пример запроса
Отправьте первый запрос к text-embedding-3-large через OpenAI-совместимый endpoint NeuroAPI. Подробнее — в разделе документации.
curl --location 'https://neuroapi.host/v1/chat/completions' \
--header 'Authorization: Bearer NEUROAPI_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "text-embedding-3-large",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Привет! Напиши короткое приветственное сообщение для нового пользователя." }
]
}'Простое текстовое сообщение — самый короткий путь к первому ответу модели.
Подробнее в документацииФакты из каталога
Проверяемые данные
Название, доступность, возможности и единицы тарификации берутся из текущего публичного каталога NeuroAPI. Цена зависит от выбранной модели и тарифа, поэтому перед интеграцией сверяйте карточку и каталог.
Цена
Пилот
Цена: вход 11,008 ₽ · выход 11,008 ₽
Вход из кэша: 1,1008 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
Оптимальный
Цена: вход 20,5712 ₽ · выход 20,5712 ₽
Вход из кэша: 2,0571 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
Проведите по таблице влево, чтобы увидеть все столбцы.
| Тариф | Входящие токены | Исходящие токены | Контекст |
|---|---|---|---|
Пилот экономичный | 11,01 ₽ | 11,01 ₽ | 128000 |
Оптимальный официальные API | 20,57 ₽ | 20,57 ₽ | 128K |
Итоговая стоимость зависит от тарифа и фактического объёма запросов.
Создать API-ключПодробности
Text Embedding 3 Large — старшая специализированная embedding-модель; подходит для семантического поиска, RAG, кластеризации и задач, где важна точность векторного представления. В API NeuroAPI используется официальный клиентский идентификатор `text-embedding-3-large`. ## Когда выбирать модель - поиск по базе знаний; - сопоставление документов; - рекомендации и кластеризация; ## Возможности Публичная карточка модели заявляет вход: текст; результат: текст. Доступны: вызов функций. Указанное в каталоге контекстное окно — до 128K. ## Актуальность и выбор Модель создаёт векторы, а не чат-ответы; генерацию текста следует выполнять отдельной языковой моделью. ## Ограничения Модель следует выбирать по реальному тесту на ваших данных: сложность промпта, объём контекста, формат ответа и требования к точности заметно влияют на результат. Не передавайте чувствительные данные без оценки собственных требований к безопасности и соответствию.
GPT-5.4
GPT-5.4 API: модель предыдущего поколения, сохраняющая практическую ценность для совместимости и проверенных сценариев.
gpt-5.6-luna
GPT-5.6 Luna API: текущая экономичная модель семейства. Для массовой обработки, классификации, извлечения данных и быстрых подзадач агентов.
GPT-5.1
GPT-5.1 API: модель предыдущего поколения, сохраняющая практическую ценность для совместимости и проверенных сценариев.