Text Embedding 3 Large API 是我們 RAG 堆疊下的檢索層——召回頂尖，按我們的嵌入用量，RouterBase 的 5% 折扣純屬利潤。
Text Embedding 3 Large API 是 OpenAI 品質最高的嵌入模型——把文字轉成最高 3,072 維的稠密向量，每次輸入最多 8,191 token，並可透過 `dimensions` 參數縮短輸出，在向量大小與成本間權衡。Text Embedding 3 Large API 相容 OpenAI：現有 SDK 指向 RouterBase、模型設為 text-embedding-3-large 即可。每 1M 輸入 token $0.1235——比標準價低 5%，全部透過一個 REST 介面。
輸出
SampleRun the model to replace this previewText Embedding 3 Large API：嵌入
使用 Text Embedding 3 Large API 把文字轉成 OpenAI 品質最高的嵌入向量——最高 3072 維、8191 token 輸入、輸出維度可調。
Text Embedding 3 Large API 是 OpenAI 能力最強的嵌入模型——把文字轉成最高 3,072 維的稠密向量，每次輸入最多 8,191 token，並可透過 `dimensions` 參數縮短輸出，在向量大小與成本、精度之間權衡。透過 RouterBase 路由，Text Embedding 3 Large API 完全相容 OpenAI：將任何現有 SDK 指向 RouterBase 的 base URL，把模型設為 text-embedding-3-large，首次 Text Embedding 3 Large API 呼叫即刻回傳向量。
Text Embedding 3 Large API 的定價為每 1M 輸入 token $0.1235——比官方公佈價低 5%。一把 RouterBase 金鑰——無需 OpenAI 帳戶。
團隊基於 Text Embedding 3 Large API 構建檢索的六大理由
從 3072 維向量到立減 5% 的定價——看 Text Embedding 3 Large API 何以脫穎而出。
品質最高的 OpenAI 嵌入
Text Embedding 3 Large API 產出 OpenAI 最精準的嵌入——最高 3,072 維，在跨語言、跨領域的檢索與排序中保持頂級品質。
維度可調
傳入 `dimensions` 參數，Text Embedding 3 Large API 會截斷向量——縮到 1024 或 256 維以降低儲存、加速檢索，精度損失極小。
8191 token 輸入
每次 Text Embedding 3 Large API 請求最多嵌入 8,191 token——長文件、程式碼檔案或完整切塊都能裝進一次呼叫，無需額外切分。
為 RAG 與語意檢索而生
Text Embedding 3 Large API 驅動檢索增強生成、語意檢索、分群、分類、去重和推薦——是現代 RAG 堆疊的中堅。
相容 OpenAI 的端點
Text Embedding 3 Large API 使用 OpenAI /v1/embeddings 傳輸格式。將任何 OpenAI SDK 指向 RouterBase——無需單獨憑證或改動呼叫程式碼。
一把金鑰，200+ 模型
呼叫 Text Embedding 3 Large API 的同一把 RouterBase 金鑰，也可路由到 GPT-5.4、Claude Opus 4.8、Gemini 3 Pro 等 200+ 模型——無需逐家管理憑證。
快速上手
三步開始使用 Text Embedding 3 Large API
從註冊到首個向量，不到 5 分鐘。
建立 RouterBase API 金鑰
註冊並產生 API 金鑰——一把金鑰即可存取 Text Embedding 3 Large API 以及目錄中的所有其他模型。
請求一個嵌入
向 routerbase.com/v1/embeddings POST，模型設為 text-embedding-3-large，傳入文字（或文字陣列）。Text Embedding 3 Large API 以標準 OpenAI embeddings schema 回傳向量。
儲存與檢索
把向量寫入向量資料庫，按餘弦相似度查詢。每個 Text Embedding 3 Large API 回應都包含 token 用量明細，每次呼叫成本一目了然。
按使用量付費
RouterBase 透傳合作方價格，與模型官方公開 API 價格對比。
團隊用 Text Embedding 3 Large API 構建什麼
在 Text Embedding 3 Large API 和 RouterBase 模型目錄上運行的真實生產檢索。
我們透過 Text Embedding 3 Large API 截斷到 1024 維，向量儲存砍半，檢索品質幾乎不降。
一次陣列請求就能讓 Text Embedding 3 Large API 嵌入一整批切塊。重建語料索引變得簡單太多。
Text Embedding 3 Large API 上的語意檢索在召回上勝過我們的舊模型。RouterBase 讓它便宜 5%，並自動繞過故障。
每次輸入 8191 token，意味著我無需繁瑣切分就能嵌入整篇文件。Text Embedding 3 Large API 輕鬆搞定。
RouterBase 把 Text Embedding 3 Large API 和 200+ 其他模型放在一把金鑰之後。我們團隊不再為新的供應商帳號提交申請。
同一把金鑰、一個模型欄位——我們用 Text Embedding 3 Large API 做嵌入、用 GPT-5.4 做生成。整條 RAG 流水線都跑在 RouterBase 上。
我們用一個週末就把語意檢索遷到 Text Embedding 3 Large API。PR 上唯一的評論是『等等，就這麼簡單？』。
以每 1M token $0.1235 再減 5%，Text Embedding 3 Large API 讓我們以可擴展到數百萬文件的價格獲得一流檢索。
常見問題
關於 Text Embedding 3 Large API 的常見問題。
它是 RouterBase 對 OpenAI text-embedding-3-large 的透傳——OpenAI 品質最高的嵌入模型，把文字轉成最高 3,072 維的稠密向量，透過相容 OpenAI 的 /v1/embeddings REST 介面提供服務。