ГлавнаяМоделиЭмбеддингиtext-embedding-ada-002

text-embedding-ada-002 API

8k context
ПровайдерOpenai

text-embedding-ada-002 — эмбеддинги-модель от Openai.

Что умеет text-embedding-ada-002

Базовый набор возможностей модели — см. документацию вендора.

Стоимость

за 1 млн входных текстовых токенов
13.21 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Контекст
8,192
токенов
Vendor
openai
Modality
embedding

text-embedding-ada-002 API для семантического поиска

text-embedding-ada-002 — модель эмбеддингов от OpenAI для преобразования текста в векторы, отражающие его смысл. Она подходит для семантического поиска, рекомендаций, классификации и кластеризации данных. Модель объединяет задачи поиска по тексту и коду в одном решении, возвращая векторы размерностью 1536. Подключайте text-embedding-ada-002 через Ranvik API без VPN и с оплатой в российских рублях.

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
inputreq
string
—
—
Текст для embedding. Можно передать строку или массив строк. До 8192 токенов на вход. До 2048 элементов в массиве.
1 пример
Примеры
The food was delicious and the waiter was polite.
encoding_format
enum
float, base64
float
Формат return: float или base64.
user
string
—
—
Уникальный идентификатор end-user.

Пример кода

text-embedding-ada-002_example.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="text-embedding-ada-002",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

# ── С веб-поиском ──
resp = client.responses.create(
    model="text-embedding-ada-002",
    input="Что нового в AI сегодня?",
    tools=[{"type": "web_search"}],
)
print(resp.output_text)

# Генерация файла: client.responses.create(model="text-embedding-ada-002", input="...", tools=[{"type":"code_interpreter"}])
Полная документация модели

Частые вопросы о text-embedding-ada-002

text-embedding-ada-002 — модель эмбеддингов OpenAI: она преобразует текст в числовые векторы, чтобы приложения могли сравнивать смысл, а не только слова.
Модель нужна для семантического поиска, рекомендаций, кластеризации и классификации: векторы помогают находить близкие по смыслу тексты и данные.
API text-embedding-ada-002 доступен через Ranvik API: сервис помогает подключить модель в привычном формате, работать без VPN и быстро начать интеграцию.
В России API text-embedding-ada-002 можно использовать через Ranvik API без VPN: создайте ключ в сервисе, подключите его к проекту и отправляйте запросы.
Да, Ranvik API позволяет оплачивать доступ к API text-embedding-ada-002 в российских рублях, что упрощает расчеты для частных пользователей и команд.
Модель возвращает векторы размерностью 1536 и объединяет задачи поиска, сравнения смысловой близости текстов и поиска по коду в одном решении.