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OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

openai/text-embedding-ada-002:batch

Nossa análise

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

O catálogo da OpenRouter identifica openai/text-embedding-ada-002:batch como um modelo da OpenAI que transforma texto em embeddings e descreve o modelo canônico como o modelo legado de embeddings de texto da OpenAI. Ele relata entrada de texto, saída de embeddings e uma janela de contexto de 8192 tokens, mas não inclui resultados de benchmarks nem capacidade de raciocínio. Como este pacote contém apenas dados de catálogo e nenhum cartão independente do modelo, o desempenho não deve ser inferido; as equipes devem validar qualidade, latência e adequação nas próprias cargas de trabalho.[1]

Pontos fortes

Mapeia diretamente texto de entrada para saída de embeddings.[1]
A OpenRouter relata uma janela de contexto de 8192 tokens.[1]

Limitações

A evidência vem apenas do catálogo; este pacote não incluía um cartão independente do modelo.[1]
Não são relatados resultados medidos, parâmetros compatíveis ou capacidade de raciocínio.[1]
A fonte descreve o modelo canônico como legado, portanto as expectativas atuais de suporte devem ser verificadas.[1]

Onde usar

Considere para integrações existentes de embeddings nas quais a compatibilidade com a OpenAI seja importante, mediante validação.[1]
Avalie para busca semântica, correspondência por similaridade ou fluxos de recuperação que consumam embeddings em vez de texto gerado.[1]

Fontes

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

Especificações

ID do modelo: openai/text-embedding-ada-002:batch
ID canônico: 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 $0.050 / 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	$0.050	$0	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.