openai

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

openai/text-embedding-3-small:batch

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

El catálogo de OpenRouter enumera openai/text-embedding-3-small:batch como un endpoint de OpenAI que convierte texto en embeddings. Lo describe como una versión mejorada y de mayor rendimiento del modelo de embeddings ada de OpenAI, con una ventana de contexto de 8.192 tokens. Son especificaciones declaradas por la fuente, no resultados medidos: el paquete no incluye una ficha independiente ni evidencia de benchmarks. Su designación batch podría justificar pruebas en trabajos asíncronos de embeddings, con validación propia.[1]

Puntos fuertes

Acepta texto y produce embeddings para medir la relación entre fragmentos de texto, según el catálogo.[1]
Indica una ventana de contexto de 8.192 tokens.[1]
El catálogo lo presenta como una versión mejorada y de mayor rendimiento del modelo de embeddings ada de OpenAI.[1]

Limitaciones

Solo se proporciona una entrada del catálogo de OpenRouter; no había una ficha independiente disponible en este paquete de fuentes.[1]
No incluye resultados de benchmarks ni rendimiento medido, por lo que las afirmaciones del catálogo requieren validación en la carga de trabajo prevista.[1]
La entrada no define el comportamiento de la variante batch; enumera cero parámetros compatibles y no proporciona corte de conocimiento, licencia, requisitos de hardware ni información de seguridad.[1]

Dónde utilizarlo

Evaluarlo para búsqueda semántica o recuperación donde importe la relación entre elementos de texto.[1]
Considerarlo para prototipos de agrupación, clasificación o detección de duplicados tras validar la calidad de los embeddings con datos representativos.[1]
Probarlo en pipelines de embeddings asíncronos o masivos solo después de confirmar el comportamiento real y los límites operativos de la variante batch.[1]

Fuentes

[1] OpenRouter catalog · OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

text-embedding-3-small is OpenAI's improved, more performant version of the ada embedding model. Embeddings are a numerical representation of text that can be used to measure the relatedness between two pieces...

Especificaciones

ID del modelo: openai/text-embedding-3-small:batch
ID canónico: openai/text-embedding-3-small
Creador: openai
Añadido a OpenRouter: 30.10.2025
Longitud de contexto: 8,192
Modalidad: text->embeddings
Modalidades de entrada: text
Modalidades de salida: embeddings
Precio por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.010 / salida $0
Corte de conocimiento: —
Fecha de expiración: —

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

Tarea	Nota	Capacidad declarada por la fuente
Calidad general	Sin medición	—
Programación	Sin medición	—
Agentes	Sin medición	—
Escritura	Sin medición	—
Razonamiento	Sin medición	—
Análisis de documentos	Sin medición	—
Visión	Sin medición	—
Generación de imágenes	Sin medición	—
Audio	Sin medición	—
Vídeo	Sin medición	—
Embeddings	Sin medición	salida: embeddings

Evaluaciones

No hay evaluaciones aportadas para este modelo.

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

S — S — 10% superior de la cohorte
A — A — siguiente 20% de la cohorte
B — B — siguiente 30% de la cohorte
C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

Proveedor	Longitud de contexto	Precio entrada /1M	Precio salida /1M	Latencia p50 (30m, s)	Rendimiento p50 (30m, tok/s)	Disponibilidad (30m)
OpenAI	8,192	$0.010	$0	—	—	—

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.