Text Embedding 3 Large API 是我们 RAG 栈下的检索层——召回顶尖，按我们的嵌入用量，RouterBase 的 5% 折扣纯属利润。
Text Embedding 3 Large API 是 OpenAI 质量最高的嵌入模型——把文本转成最高 3,072 维的稠密向量，每次输入最多 8,191 token，并可通过 `dimensions` 参数缩短输出，在向量大小与成本间权衡。Text Embedding 3 Large API 兼容 OpenAI：现有 SDK 指向 RouterBase、模型设为 text-embedding-3-large 即可。每 1M 输入 token $0.1235——比标准价低 5%，全部通过一个 REST 接口。
输出
SampleRun the model to replace this previewText Embedding 3 Large API：嵌入
使用 Text Embedding 3 Large API 把文本转成 OpenAI 质量最高的嵌入向量——最高 3072 维、8191 token 输入、输出维度可调。
Text Embedding 3 Large API 是 OpenAI 能力最强的嵌入模型——把文本转成最高 3,072 维的稠密向量，每次输入最多 8,191 token，并可通过 `dimensions` 参数缩短输出，在向量大小与成本、精度之间权衡。通过 RouterBase 路由，Text Embedding 3 Large API 完全兼容 OpenAI：将任何现有 SDK 指向 RouterBase 的 base URL，把模型设为 text-embedding-3-large，首次 Text Embedding 3 Large API 调用即刻返回向量。
Text Embedding 3 Large API 的定价为每 1M 输入 token $0.1235——比官方公布价低 5%。一把 RouterBase 密钥——无需 OpenAI 账户。
团队基于 Text Embedding 3 Large API 构建检索的六大理由
从 3072 维向量到立减 5% 的定价——看 Text Embedding 3 Large API 何以脱颖而出。
质量最高的 OpenAI 嵌入
Text Embedding 3 Large API 产出 OpenAI 最精准的嵌入——最高 3,072 维，在跨语言、跨领域的检索与排序中保持顶级质量。
维度可调
传入 `dimensions` 参数，Text Embedding 3 Large API 会截断向量——缩到 1024 或 256 维以降低存储、加速检索，精度损失极小。
8191 token 输入
每次 Text Embedding 3 Large API 请求最多嵌入 8,191 token——长文档、代码文件或完整切块都能装进一次调用，无需额外切分。
为 RAG 与语义检索而生
Text Embedding 3 Large API 驱动检索增强生成、语义检索、聚类、分类、去重和推荐——是现代 RAG 栈的中坚。
兼容 OpenAI 的端点
Text Embedding 3 Large API 使用 OpenAI /v1/embeddings 传输格式。将任何 OpenAI SDK 指向 RouterBase——无需单独凭据或改动调用代码。
一把密钥，200+ 模型
调用 Text Embedding 3 Large API 的同一把 RouterBase 密钥，也可路由到 GPT-5.4、Claude Opus 4.8、Gemini 3 Pro 等 200+ 模型——无需逐家管理凭据。
快速上手
三步开始使用 Text Embedding 3 Large API
从注册到首个向量，不到 5 分钟。
创建 RouterBase API 密钥
注册并生成 API 密钥——一把密钥即可访问 Text Embedding 3 Large API 以及目录中的所有其他模型。
请求一个嵌入
向 routerbase.com/v1/embeddings POST，模型设为 text-embedding-3-large，传入文本（或文本数组）。Text Embedding 3 Large API 以标准 OpenAI embeddings schema 返回向量。
存储与检索
把向量写入向量数据库，按余弦相似度查询。每个 Text Embedding 3 Large API 响应都包含 token 用量明细，每次调用成本一目了然。
按使用量付费
RouterBase 透传合作方价格，与模型官方公开 API 价格对比。
团队用 Text Embedding 3 Large API 构建什么
在 Text Embedding 3 Large API 和 RouterBase 模型目录上运行的真实生产检索。
我们通过 Text Embedding 3 Large API 截断到 1024 维，向量存储砍半，检索质量几乎不降。
一次数组请求就能让 Text Embedding 3 Large API 嵌入一整批切块。重建语料索引变得简单太多。
Text Embedding 3 Large API 上的语义检索在召回上胜过我们的旧模型。RouterBase 让它便宜 5%，并自动绕过故障。
每次输入 8191 token，意味着我无需繁琐切分就能嵌入整篇文档。Text Embedding 3 Large API 轻松搞定。
RouterBase 把 Text Embedding 3 Large API 和 200+ 其他模型放在一把密钥之后。我们团队不再为新的供应商账号提交申请。
同一把密钥、一个模型字段——我们用 Text Embedding 3 Large API 做嵌入、用 GPT-5.4 做生成。整条 RAG 流水线都跑在 RouterBase 上。
我们用一个周末就把语义检索迁到 Text Embedding 3 Large API。PR 上唯一的评论是『等等，就这么简单？』。
以每 1M token $0.1235 再减 5%，Text Embedding 3 Large API 让我们以可扩展到数百万文档的价格获得一流检索。
常见问题
关于 Text Embedding 3 Large API 的常见问题。
它是 RouterBase 对 OpenAI text-embedding-3-large 的透传——OpenAI 质量最高的嵌入模型，把文本转成最高 3,072 维的稠密向量，通过兼容 OpenAI 的 /v1/embeddings REST 接口提供服务。