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OpenAI: Text Embedding Ada 002
openai/text-embedding-ada-002
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
openai/text-embedding-ada-002 aparece en el catálogo de OpenRouter como un modelo de OpenAI que convierte entradas de texto en embeddings, con una longitud de contexto indicada de 8.192 tokens. El catálogo lo describe como el modelo de embeddings de texto heredado de OpenAI. Este paquete no incluía una ficha independiente ni mediciones de rendimiento, por lo que las capacidades son datos declarados por el catálogo y no una verificación independiente.[1]
Puntos fuertes
Limitaciones
- La evidencia procede únicamente del catálogo de OpenRouter; este paquete no incluía una ficha de modelo independiente.[1]
- No se proporcionaron mediciones de rendimiento, por lo que la calidad, la latencia y la idoneidad requieren validación.[1]
- El catálogo describe el modelo como heredado, pero no indica su estado de migración ni una sustitución recomendada.[1]
Dónde utilizarlo
- Puede evaluarse para canalizaciones de similitud textual, recuperación, búsqueda o agrupamiento que requieran embeddings.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: Text Embedding Ada 002Fuentes 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-ada-002 is OpenAI's legacy text embedding model.
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/text-embedding-ada-002
- 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 $0.100 / 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 | $0.100 | $0 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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