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OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

openai/text-embedding-3-large:batch

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

openai/text-embedding-3-large:batch é um modelo da OpenAI que converte texto em embeddings, listado no catálogo da OpenRouter, onde é descrito como o modelo de embeddings mais capaz da OpenAI para tarefas em inglês e em outros idiomas, com janela de contexto de 8192 tokens. Essa afirmação vem da descrição do catálogo, não de testes independentes: o pacote de fontes não inclui benchmarks nem avaliações medidas, e nenhuma ficha de modelo independente estava disponível. Sua adequação para cargas de recuperação ou similaridade deve ser validada com dados próprios antes da adoção.[1]

Pontos fortes

Converte texto em vetores de embeddings, a representação que o catálogo descreve como útil para medir a relação entre textos.[1]
Janela de contexto de 8192 tokens conforme a listagem do catálogo.[1]
O catálogo o descreve como capaz em tarefas em inglês e em outros idiomas; trate como afirmação do fornecedor, não como medição.[1]

Limitações

A evidência vem apenas do catálogo: o pacote não incluía uma ficha de modelo independente, portanto as capacidades declaradas não estão verificadas.[1]
A fonte não contém resultados de benchmarks nem dados de desempenho medido; valide com sua própria carga de trabalho.[1]
A listagem não documenta parâmetros suportados nem descreve comportamento específico da variante batch além do modelo canônico.[1]

Onde usar

Candidato para busca semântica e recuperação onde seja necessário pontuar similaridade de textos; sugestão editorial a validar, não resultado comprovado.[1]
Candidato para agrupamento, desduplicação ou ordenação por relação entre documentos, sujeito a testes com sua carga de trabalho.[1]
Possível opção para necessidades de embeddings multilíngues dada a afirmação do catálogo sobre idiomas além do inglês, pendente de avaliação própria.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

text-embedding-3-large is OpenAI's most capable embedding model for both english and non-english tasks. Embeddings are a numerical representation of text that can be used to measure the relatedness between two...

Especificações

ID do modelo: openai/text-embedding-3-large:batch
ID canônico: openai/text-embedding-3-large
Criador: openai
Adicionado ao OpenRouter: 30.10.2025
Comprimento de contexto: 8,192
Modalidade: text->embeddings
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: embeddings
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.065 / saída $0
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	—
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	—
Raciocínio	Sem medição	—
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	saída: embeddings

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
OpenAI	8,192	$0.065	$0	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.