text-embedding-3-smalltext-embedding-3-small은 채팅 모델이 아니라 임베딩 모델입니다. 질문에 답하는 대신 텍스트를 1536차원 벡터로 바꾸고, 그 거리로 유사도를 계산합니다. 그래서 용도도 정해져 있습니다. 의미 검색, RAG, 클러스터링, 추천, 중복 제거, 유사도 기반 분류입니다. apimodels.app에서 제공하는 것은 OpenAI의 동일한 공식 모델이고 돌아오는 벡터도 같습니다. 바꾸는 것은 베이스 URL뿐으로, POST /v1/embeddings에 model과 input(문자열 또는 문자열 배열)을 보내고 필요하면 encoding_format(float 또는 base64)과, 지원하는 모델에서는 dimensions를 함께 지정합니다. 요금은 100만 토큰당 $0.018이며 입력 토큰만 계산하고 월 최소 요금은 없습니다. 실패한 요청에는 과금하지 않습니다. 설계할 때 꼭 염두에 둘 점은 모델이나 차원이 다른 벡터는 서로 비교할 수 없다는 것입니다. text-embedding-3-large($0.059 / 100만 토큰, 3072차원)로 옮기는 일은 파라미터 하나를 바꾸는 것이 아니라 인덱스 전체를 다시 만드는 작업입니다.
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 Small은(는) OpenAI의 텍스트 임베딩 API입니다. text-embedding-3-small은 채팅 모델이 아니라 임베딩 모델입니다. 질문에 답하는 대신 텍스트를 1536차원 벡터로 바꾸고, 그 거리로 유사도를 계산합니다. 그래서 용도도 정해져 있습니다. 의미 검색, RAG, 클러스터링, 추천, 중복 제거, 유사도 기반 분류입니다. apimodels.app에서 제공하는 것은 OpenAI의 동일한 공식 모델이고 돌아오는 벡터도 같습니다. 바꾸는 것은 베이스 URL뿐으로, POST /v1/embeddings에 model과 input(문자열 또는 문자열 배열)을 보내고 필요하면 encoding_format(float 또는 base64)과, 지원하는 모델에서는 dimensions를 함께 지정합니다. 요금은 100만 토큰당 $0.018이며 입력 토큰만 계산하고 월 최소 요금은 없습니다. 실패한 요청에는 과금하지 않습니다. 설계할 때 꼭 염두에 둘 점은 모델이나 차원이 다른 벡터는 서로 비교할 수 없다는 것입니다. text-embedding-3-large($0.059 / 100만 토큰, 3072차원)로 옮기는 일은 파라미터 하나를 바꾸는 것이 아니라 인덱스 전체를 다시 만드는 작업입니다. APIMODELS 플랫폼을 거치면 통합 API와 투명한 종량 과금으로 이 모델을 호출할 수 있습니다. 현재 가격: Input: $0.018, Output: $0.018 per 1M tokens.
단어 일치가 아니라 의미를 이해하는 검색을 구축해 더 정확하고 관련성 높은 결과를 돌려줍니다.
대량의 문서를 자동으로 분류·군집화해 내용 사이의 연결을 찾아냅니다.
텍스트의 의미적 유사도를 바탕으로 추천 엔진을 만듭니다.
중복이거나 거의 같은 텍스트를 찾아내 데이터 품질을 지킵니다.
Text Embedding 3 Small은(는) APIMODELS를 통해 Input: $0.018, Output: $0.018 per 1M tokens에 이용할 수 있습니다. 과금은 종량제라서 생성한 만큼만 냅니다.
APIMODELS에 가입해 API 키를 받고 통합 엔드포인트를 호출하면 됩니다. cURL / Python / Node.js 예제를 담은 상세 문서를 제공합니다.
APIMODELS는 같은 Text Embedding 3 Small을(를) 집약 플랫폼을 통해 제공합니다. API 인터페이스가 통합되어 있어 공급자마다 계정을 만들 필요가 없고, 키 하나로 모든 모델에 닿습니다.
APIMODELS에서는 Text Embedding 3 Small이(가) 60개가 넘는 모델과 같은 API 키, 같은 잔액 위에 나란히 놓입니다. 그래서 선택은 궁합의 문제이지 종속의 문제가 아닙니다. 1536 Dimensions、Fast、Cost Effective을(를) 지원하며 다른 텍스트 임베딩 모델과 가격·성능을 나란히 놓고 따져볼 수 있습니다. 갈아타기는 모델 이름 문자열 하나만 바꾸면 되고 새 계정도 추가 작업도 필요 없습니다. 텍스트 임베딩 선택지와 실시간 가격은 apimodels.app/models에서 볼 수 있습니다.
Text Embedding 3 Small은(는) 다음을 지원합니다: 1536 Dimensions、Fast、Cost Effective. 전체 파라미터와 호출 예제는 APIMODELS 문서를 참고하세요.
네. APIMODELS는 Text Embedding 3 Small을(를) 하나의 통합 API와 키 한 개로 제공합니다. 공급자별 계정도 필요 없고, 각 공급자의 지역별 네트워크 경로를 직접 챙길 필요도 없습니다.
Stripe(Visa, Mastercard 등 해외 카드)와 Alipay를 지원합니다. 결제 후 잔액은 즉시 반영됩니다.