text-embedding-3-smalltext-embedding-3-small はチャットモデルではなく埋め込みモデルです。質問に答えるのではなく、テキストを 1536 次元のベクトルに変換し、その距離で類似度を測ります。用途もそこから決まります:意味検索、RAG、クラスタリング、レコメンド、重複排除、類似度による分類です。apimodels.app で提供するのは OpenAI の同じ公式モデルで、返るベクトルも同じもの。変えるのはベース URL だけで、POST /v1/embeddings に model と input(文字列または文字列配列)を送ります。任意で encoding_format(float または base64)と、対応モデルでは dimensions も指定できます。料金は 100 万トークンあたり $0.018 で、数えるのは入力トークンのみ、月額の最低利用額はありません。失敗したリクエストには課金されません。設計時に必ず意識したい点:モデルや次元数が違うベクトルは互いに比較できません。text-embedding-3-large($0.059 / 100 万トークン、3072 次元)への移行はパラメータの切り替えではなく、インデックス全体の作り直しになります。
View complete API reference with all parameters and examples.
Pass an array of strings to embed multiple texts in a single request.
curl -X POST https://api.apimodels.app/v1/embeddings \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "text-embedding-3-small",
"input": [
"First document text",
"Second document text",
"Third document text"
]
}'| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| model | string | Yes | Model identifier (e.g., text-embedding-3-small) |
| input | string | array | Yes | Text string or array of strings to embed |
| encoding_format | string | No | Output format: "float" (default) or "base64" |
View complete Embeddings API reference.
Billing: Cost = (total_tokens * price) / 1,000,000
Standard embedding size
Quick processing
Lowest embedding cost
Most use cases covered
Text Embedding 3 Small は OpenAI のテキスト埋め込み API です。text-embedding-3-small はチャットモデルではなく埋め込みモデルです。質問に答えるのではなく、テキストを 1536 次元のベクトルに変換し、その距離で類似度を測ります。用途もそこから決まります:意味検索、RAG、クラスタリング、レコメンド、重複排除、類似度による分類です。apimodels.app で提供するのは OpenAI の同じ公式モデルで、返るベクトルも同じもの。変えるのはベース URL だけで、POST /v1/embeddings に model と input(文字列または文字列配列)を送ります。任意で encoding_format(float または base64)と、対応モデルでは dimensions も指定できます。料金は 100 万トークンあたり $0.018 で、数えるのは入力トークンのみ、月額の最低利用額はありません。失敗したリクエストには課金されません。設計時に必ず意識したい点:モデルや次元数が違うベクトルは互いに比較できません。text-embedding-3-large($0.059 / 100 万トークン、3072 次元)への移行はパラメータの切り替えではなく、インデックス全体の作り直しになります。 APIMODELS のプラットフォーム経由なら、統一 API と明朗な従量課金でこのモデルを呼び出せます。 現在の料金: Input: $0.018, Output: $0.018 per 1M tokens。
語句の一致ではなく意味を理解する検索を組み、より的確で関連性の高い結果を返します。
大量の文書を自動で分類・クラスタ化し、内容どうしのつながりを見つけます。
テキストの意味的な近さをもとにレコメンドエンジンを構築します。
重複・ほぼ重複のテキストを検出し、データ品質を保ちます。
Text Embedding 3 Small は APIMODELS 経由で Input: $0.018, Output: $0.018 per 1M tokens で利用できます。課金は従量制で、生成した分だけの支払いです。
APIMODELS に登録して API キーを取得し、統一エンドポイントを呼ぶだけです。cURL / Python / Node.js のサンプルを含む詳しいドキュメントを用意しています。
APIMODELS は同じ Text Embedding 3 Small を集約プラットフォーム経由で提供します。統一された API インターフェースなので、プロバイダごとにアカウントを作る必要はありません。キー 1 本ですべてのモデルに届きます。
APIMODELS では Text Embedding 3 Small が 60 以上のモデルと同じ API キー・同じ残高の上に並んでいるので、選択は「相性」の問題であって「囲い込み」の問題ではありません。1536 Dimensions、Fast、Cost Effective に対応しており、他のテキスト埋め込みモデルと価格・機能を並べて評価できます。乗り換えはモデル名の文字列を 1 つ書き換えるだけ。新しいアカウントも追加の実装も要りません。テキスト埋め込みの選択肢と最新価格は apimodels.app/models で確認できます。
Text Embedding 3 Small は次に対応しています: 1536 Dimensions、Fast、Cost Effective。パラメータの全一覧と呼び出し例は APIMODELS のドキュメントをご覧ください。
はい。APIMODELS は Text Embedding 3 Small を単一の統一 API とキー 1 本で提供します。プロバイダごとのアカウントも、各社の地域ごとのネットワーク経路を自分で面倒みる必要もありません。
Stripe（Visa、Mastercard などの国際カード）と Alipay に対応しています。支払い後、残高はすぐ反映されます。