模型

text-embedding-3-large

OpenAI推出的高维文本嵌入模型，输出3072维向量，在嵌入质量上表现最佳

时间轴 (近 90 天)

10月19日

使用text-embedding-3-large将三段竞品文案投影到1536维空间后，余弦相似度通常在0.91到0.94之间。

待验证50%

10月14日

OpenAI 的 text-embedding-3-large 默认返回 3072 维向量，而 pgvector 的 HNSW 最高可索引 4000 维的 halfvec。

待验证50%

10月12日

text-embedding-3-large嵌入模型为3072维，成本为$0.13/百万token

待验证50%

使用text-embedding-3-large将三段竞品文案投影到1536维空间后，余弦相似度通常在0.91到0.94之间。

OpenAI 的 text-embedding-3-large 默认返回 3072 维向量，而 pgvector 的 HNSW 最高可索引 4000 维的 halfvec。

text-embedding-3-large嵌入模型为3072维，成本为$0.13/百万token