Text Embedding 3 Large API は私たちの RAG スタックの検索層です——リコールが最高で、私たちの埋め込み量では RouterBase の 5% 割引は純粋な利益です。
Text Embedding 3 Large API は OpenAI 最高品質の埋め込みモデルです——テキストを最大 3,072 次元の密ベクトルに変換し、入力あたり最大 8,191 トークンを受け付け、`dimensions` パラメータで出力を縮小してベクトルサイズとコストを天秤にかけられます。Text Embedding 3 Large API は OpenAI 互換：既存 SDK を RouterBase に向け、モデルを text-embedding-3-large に設定するだけ。入力 100 万トークンあたり $0.1235——標準価格より 5% 安く、1 つの REST エンドポイントで。
出力
SampleRun the model to replace this previewText Embedding 3 Large API：埋め込み
Text Embedding 3 Large API で、テキストを OpenAI 最高品質の埋め込みに変換——最大 3072 次元、8191 トークン入力、出力サイズ調整可能。
Text Embedding 3 Large API は OpenAI で最も高性能な埋め込みモデルです——テキストを最大 3,072 次元の密ベクトルに変換し、入力あたり最大 8,191 トークンを受け付け、`dimensions` パラメータで出力を縮小してベクトルサイズとコスト・精度を天秤にかけられます。RouterBase 経由でルーティングされる Text Embedding 3 Large API は完全に OpenAI 互換です。既存の SDK を RouterBase の base URL に向け、モデルを text-embedding-3-large に設定すれば、最初の Text Embedding 3 Large API 呼び出しがすぐにベクトルを返します。
Text Embedding 3 Large API の料金は入力 100 万トークンあたり $0.1235——公式公開価格より 5% 安価です。RouterBase キー 1 本——OpenAI アカウントは不要です。
チームが Text Embedding 3 Large API で検索を構築する 6 つの理由
3072 次元ベクトルから 5% オフの価格まで——Text Embedding 3 Large API の強み。
最高品質の OpenAI 埋め込み
Text Embedding 3 Large API は OpenAI で最も精度の高い埋め込みを生成します——最大 3,072 次元で、言語やドメインを越えた検索とランキングで最高品質を保ちます。
次元調整可能
`dimensions` パラメータを渡すと、Text Embedding 3 Large API はベクトルを切り詰めます——1024 や 256 次元に縮めてストレージを削減し、検索を高速化しつつ精度低下は最小限です。
8191 トークン入力
Text Embedding 3 Large API は 1 リクエストで最大 8,191 トークンを埋め込みます——長い文書、コードファイル、チャンク全体も追加分割なしで 1 回の呼び出しに収まります。
RAG と意味検索向け
Text Embedding 3 Large API は検索拡張生成、意味検索、クラスタリング、分類、重複排除、レコメンドを支えます——現代の RAG スタックの土台です。
OpenAI 互換エンドポイント
Text Embedding 3 Large API は OpenAI /v1/embeddings のワイヤ形式を話します。任意の OpenAI SDK を RouterBase に向けるだけ——別の認証情報や呼び出し箇所の変更は不要です。
1 本のキーで 200+ モデル
Text Embedding 3 Large API を呼ぶのと同じ RouterBase キーで、GPT-5.4、Claude Opus 4.8、Gemini 3 Pro など 200+ モデルにもルーティング——プロバイダーごとの認証情報管理は不要です。
クイックスタート
3 ステップで Text Embedding 3 Large API を始める
サインアップから最初のベクトルまで 5 分未満。
RouterBase API キーを作成
サインアップして API キーを生成——1 本のキーで Text Embedding 3 Large API とカタログ内の他のすべてのモデルに届きます。
埋め込みをリクエスト
routerbase.com/v1/embeddings に、モデル text-embedding-3-large と入力テキスト（または配列）を POST します。Text Embedding 3 Large API は標準の OpenAI embeddings schema でベクトルを返します。
保存と検索
ベクトルをベクトルデータベースに書き込み、コサイン類似度で検索します。すべての Text Embedding 3 Large API 応答にトークン使用量の内訳が含まれ、呼び出しごとのコストが見えます。
使った分だけ支払う
RouterBase はパートナー料金を素通しで提供。モデルの公式 API 料金と比較してください。
チームが Text Embedding 3 Large API で作るもの
Text Embedding 3 Large API と RouterBase モデルカタログ上で動く実際の本番検索。
Text Embedding 3 Large API で 1024 次元に切り詰め、ベクトルストレージを半分にしても検索品質はほとんど落ちません。
Text Embedding 3 Large API への 1 回の配列リクエストでチャンクのバッチ全体を埋め込めます。コーパスの再インデックスが劇的に簡単になりました。
Text Embedding 3 Large API の意味検索はリコールで旧モデルを上回りました。RouterBase はそれを 5% 安くし、障害を自動で回避します。
入力 8191 トークンなら、面倒な分割なしで文書まるごと埋め込めます。Text Embedding 3 Large API がそのまま処理します。
RouterBase は Text Embedding 3 Large API と 200+ の他モデルを 1 本のキーの後ろに置きます。チームは新しいプロバイダーアカウントの申請をやめました。
同じキー、モデルフィールド 1 つ——Text Embedding 3 Large API で埋め込み、GPT-5.4 で生成します。RAG パイプライン全体が RouterBase を通ります。
意味検索を週末で Text Embedding 3 Large API に移しました。PR の唯一のコメントは『えっ、これだけ？』でした。
100 万トークンあたり $0.1235 からさらに 5% 引きで、Text Embedding 3 Large API は数百万文書にスケールする価格で最高クラスの検索を提供してくれました。
よくある質問
Text Embedding 3 Large API に関するよくある質問。
RouterBase による OpenAI text-embedding-3-large へのパススルーです——OpenAI 最高品質の埋め込みモデルで、テキストを最大 3,072 次元の密ベクトルに変換し、OpenAI 互換の /v1/embeddings REST インターフェースで提供されます。