A Text Embedding 3 Large API é a camada de recuperação sob o nosso stack RAG — recall de primeira, e o desconto de 5% da RouterBase é margem pura no nosso volume de embeddings.
A Text Embedding 3 Large API é o modelo de embeddings de maior qualidade da OpenAI — transforma texto em vetores densos de até 3.072 dimensões, aceita até 8.191 tokens por entrada e permite reduzir a saída com o parâmetro `dimensions`. A Text Embedding 3 Large API é compatível com OpenAI: aponte qualquer SDK para a RouterBase e defina o modelo como text-embedding-3-large. $0.1235 / 1M tokens de entrada — 5% abaixo da tarifa padrão, por um endpoint REST.
Saída
SampleRun the model to replace this previewText Embedding 3 Large API: Embeddings
Use a Text Embedding 3 Large API para transformar texto nos embeddings de maior qualidade da OpenAI — até 3072 dimensões, entrada de 8191 tokens e tamanho de saída ajustável.
A Text Embedding 3 Large API é o modelo de embeddings mais capaz da OpenAI — transforma texto em vetores densos de até 3.072 dimensões, aceita até 8.191 tokens por entrada e permite reduzir a saída com o parâmetro `dimensions` para equilibrar tamanho do vetor, custo e precisão. Roteada pela RouterBase, a Text Embedding 3 Large API é totalmente compatível com OpenAI: aponte qualquer SDK existente para a base URL da RouterBase, defina o modelo como text-embedding-3-large e a sua primeira chamada à Text Embedding 3 Large API retorna vetores imediatamente.
O preço da Text Embedding 3 Large API é $0.1235 / 1M tokens de entrada — 5% abaixo da tarifa oficial publicada. Uma chave RouterBase — sem conta da OpenAI.
Seis razões pelas quais as equipes constroem recuperação na Text Embedding 3 Large API
De vetores de 3072 dimensões ao preço com 5% de desconto — o que destaca a Text Embedding 3 Large API.
Embeddings da OpenAI de máxima qualidade
A Text Embedding 3 Large API produz os embeddings mais precisos da OpenAI — até 3.072 dimensões para a melhor qualidade de recuperação e ranqueamento entre idiomas e domínios.
Dimensões ajustáveis
Passe o parâmetro `dimensions` e a Text Embedding 3 Large API trunca o vetor — reduza para 1024 ou 256 dimensões para cortar armazenamento e acelerar a busca com perda mínima de precisão.
Entrada de 8191 tokens
Cada requisição à Text Embedding 3 Large API incorpora até 8.191 tokens — documentos longos, arquivos de código ou trechos completos cabem em uma única chamada sem divisão extra.
Feito para RAG e busca semântica
A Text Embedding 3 Large API impulsiona geração aumentada por recuperação, busca semântica, clustering, classificação, deduplicação e recomendações — a espinha dorsal dos stacks RAG modernos.
Endpoint compatível com OpenAI
A Text Embedding 3 Large API fala o formato OpenAI /v1/embeddings. Aponte qualquer SDK da OpenAI para a RouterBase — sem credenciais separadas nem mudanças no código.
Uma chave para 200+ modelos
A mesma chave RouterBase que chama a Text Embedding 3 Large API também roteia para GPT-5.4, Claude Opus 4.8, Gemini 3 Pro e mais de 200 modelos — sem gestão de credenciais por provedor.
Início rápido
Comece com a Text Embedding 3 Large API em 3 passos
Do cadastro ao seu primeiro vetor em menos de 5 minutos.
Crie uma chave de API RouterBase
Cadastre-se e gere uma chave de API — uma chave alcança a Text Embedding 3 Large API e todos os outros modelos do catálogo.
Solicite um embedding
Faça POST para routerbase.com/v1/embeddings com o modelo text-embedding-3-large e o seu texto de entrada (ou um array). A Text Embedding 3 Large API retorna vetores no esquema padrão de embeddings da OpenAI.
Armazene e busque
Grave os vetores no seu banco de dados vetorial e consulte por similaridade de cosseno. Cada resposta da Text Embedding 3 Large API inclui um detalhamento de uso de tokens para ver o custo em cada chamada.
Paga apenas pelo que usas
A RouterBase repassa preços de nível partner. Comparado com o preço público oficial do modelo.
O que as equipes constroem com a Text Embedding 3 Large API
Recuperação de produção real rodando na Text Embedding 3 Large API e no catálogo de modelos da RouterBase.
Truncamos para 1024 dimensões com a Text Embedding 3 Large API e cortamos pela metade o armazenamento de vetores quase sem queda na qualidade da busca.
Uma única requisição de array à Text Embedding 3 Large API incorpora um lote inteiro de trechos. Reindexar o nosso corpus ficou muito mais simples.
A busca semântica na Text Embedding 3 Large API superou o nosso modelo antigo em recall. A RouterBase a torna 5% mais barata e contorna quedas automaticamente.
8191 tokens por entrada significa que incorporo documentos inteiros sem divisões tediosas. A Text Embedding 3 Large API simplesmente os processa.
A RouterBase coloca a Text Embedding 3 Large API e mais de 200 modelos atrás de uma única chave. A nossa equipe parou de abrir solicitações de novas contas de provedores.
Mesma chave, um campo de modelo — incorporamos com a Text Embedding 3 Large API e geramos com GPT-5.4. Todo o pipeline RAG roda pela RouterBase.
Movemos a nossa busca semântica para a Text Embedding 3 Large API em um fim de semana. O único comentário no PR foi: 'espera, é só isso?'.
A $0.1235 / 1M tokens menos 5%, a Text Embedding 3 Large API nos deu recuperação de classe mundial a um preço que escala para milhões de documentos.
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre a Text Embedding 3 Large API.
É o pass-through da RouterBase para a text-embedding-3-large da OpenAI — o modelo de embeddings de maior qualidade da OpenAI, que transforma texto em vetores densos de até 3.072 dimensões, servido por uma interface REST /v1/embeddings compatível com OpenAI.