MODEL VARLIĞI
text-embedding-3-large
text-embedding-3-large, OpenAI'nin hem İngilizce hem İngilizce dışı görevler için en yetenekli gömme modelidir; metni arama, kümeleme, öneri, anomali tespiti ve sınıflandırmada kullanılan sayısal temsillere çevirir. Fiyatı 0,13 USD / 1M token ile text-embedding-3-small'ın 0,02 USD'sinin altı katından fazladır; bu yüzden seçim doğruluk ile maliyet arasındaki dengeye bakar. Embeddings ve Batch uç noktalarını destekler; Batch üzerinden toplu vektörleme mümkündür. Eylül 2026 itibarıyla OpenAI gömme hattında GPT-5/GPT-6 nesli bir yenileme yayımlanmadı.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- OpenAI
- Model tipi
- Gömme
- Modaliteler
- metin
- Açık ağırlık
- Yok
- Lisans
- Tescilli
- Yönetilen API
- Var
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- İngilizce ve İngilizce dışı görevlerde en yüksek doğruluk (OpenAI gömme hattı içinde)
- Arama, kümeleme, öneri, anomali tespiti ve sınıflandırma için vektör üretimi
- Embeddings (`v1/embeddings`) ve Batch (`v1/batch`) uç noktaları
- 0,13 USD / 1M token girdi ücreti
- RAG (retrieval-augmented generation) hatlarında vektör katmanı olarak kullanılır
Sınırlılıklar
- text-embedding-3-small'ın altı katından fazla pahalı (0,13 USD'ye karşı 0,02 USD / 1M token)
- Metin üretmez, soru yanıtlamaz; yalnızca vektör döndürür
- Yalnızca metin girdisi kabul eder — görsel veya ses gömmesi yapamaz
- Azami girdi uzunluğu ve çıktı boyutu (dimension) model kartında belgelenmiyor
- GPT-5/GPT-6 nesliyle yenilenmiş bir gömme modeli yok; hat 3. nesilde duruyor
Tipik kullanım alanları
- RAG hatlarında doküman vektörleme
- Çok dilli semantik arama
- Öneri ve benzerlik motorları
- Kümeleme ve konu keşfi
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.