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OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

openai/text-embedding-ada-002: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 identifica openai/text-embedding-ada-002:batch como un modelo de OpenAI que transforma texto en incrustaciones y describe el modelo canónico como el modelo heredado de incrustaciones de texto de OpenAI. Reporta entrada de texto, salida de incrustaciones y una ventana de contexto de 8192 tokens, pero no incluye resultados de evaluaciones ni una capacidad de razonamiento. Como este paquete solo contiene datos del catálogo y ninguna ficha independiente del modelo, no debe inferirse rendimiento; los equipos deben validar la calidad, la latencia y la idoneidad en sus propias cargas de trabajo.[1]

Puntos fuertes

Transforma directamente texto de entrada en incrustaciones.[1]
OpenRouter reporta una ventana de contexto de 8192 tokens.[1]

Limitaciones

La evidencia procede solo del catálogo; este paquete no incluía una ficha independiente del modelo.[1]
No se reportan resultados medidos, parámetros admitidos ni capacidad de razonamiento.[1]
La fuente califica el modelo canónico como heredado, por lo que conviene verificar las expectativas de soporte actuales.[1]

Dónde utilizarlo

Considérelo para integraciones existentes de incrustaciones donde importe la compatibilidad con OpenAI, sujeto a validación.[1]
Evalúelo para búsqueda semántica, coincidencia por similitud o flujos de recuperación que usen incrustaciones en lugar de texto generado.[1]

Fuentes

[1] OpenRouter catalog · OpenAI: Text Embedding Ada 002 (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-ada-002 is OpenAI's legacy text embedding model.

Especificaciones

ID del modelo: openai/text-embedding-ada-002:batch
ID canónico: 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 $0.050 / 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	$0.050	$0	—	—	—

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.