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OpenAI: Text Embedding Ada 002

openai/text-embedding-ada-002

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-ada-002 aparece no catálogo da OpenRouter como um modelo da OpenAI que converte entradas de texto em embeddings, com comprimento de contexto informado de 8.192 tokens. O catálogo o descreve como o modelo legado de embeddings de texto da OpenAI. Este pacote não incluía um cartão de modelo independente nem medições de desempenho; portanto, as capacidades são declarações do catálogo, não uma verificação independente.[1]

Pontos fortes

Modalidade de texto para embeddings informada pelo catálogo para aplicações que consomem representações vetoriais de texto.[1]
Comprimento de contexto informado de 8.192 tokens para entradas de texto.[1]

Limitações

As evidências vêm somente do catálogo da OpenRouter; um cartão de modelo independente não estava disponível neste pacote.[1]
Nenhuma medição de desempenho foi fornecida; qualidade, latência e adequação exigem validação na carga de trabalho.[1]
O catálogo descreve o modelo como legado, mas não informa status de migração nem orientação de substituição.[1]

Onde usar

Pode ser avaliado em pipelines de similaridade textual, recuperação, busca ou agrupamento que exijam embeddings.[1]

Fontes

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

Especificações

ID do modelo: openai/text-embedding-ada-002
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 $0.100 / 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	$0.100	$0	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.