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text-embedding-3-small 以高质量语义向量实现精准检索与匹配,兼顾速度与成本。支持32K长文本与文件内容理解,可结合工具链推理。最适合RAG知识库检索、企业文档搜索、推荐与去重、相似度分析。 text-embedding-3-small delivers high-quality semantic vectors for precise retrieval and matching, balancing speed and cost. With 32K long-context and file understanding plus tool-assisted reasoning, it’s ideal for RAG knowledge-base search, enterprise document search, recommendations and deduplication, and similarity analytics.
规格与计价条件
以来源站点为准- 币种
- 站内额度(美元计价额度)
- 计价单位
- 每百万 tokens
- 模型标识
- text-embedding-3-small
- 输入 / 输出
- $0.06 / $0.06
- 价格分组
- gpt-az
- 分组倍率
- 3
- 基础每次价(美元计价额度)
- 0
- 模型倍率
- 0.01
- 计费方式
- 按 token 用量计费
- 输出倍率
- 1
原站公开的站内额度标价;充值折扣、规格附加费及最终扣费以原站为准。
公开价格历史
每百万 tokens · 站内额度(美元计价额度)| 观测时间 | 输入 / 商品价 | 输出价 | 库存 |
|---|---|---|---|
| 2026/11/1 14:52:21 | $0.06 | 0.06 | 库存未知 |
| 2026/10/27 14:50:11 | $0.05 | 0.05 | 库存未知 |