OpenAI Embedding Models是一系列新型嵌入模型，包括兩個全新的嵌入模型和更新的GPT-4 Turbo預覽模型、GPT-3.5 Turbo模型以及文本內容審核模型。默認情況下，發送到OpenAI API的數據不會用於訓練或改進OpenAI模型。新的嵌入模型具有更低的定價，包括更小、高效的text-embedding-3-small模型和更大、更強大的text-embedding-3-large模型。嵌入是表示自然語言或代碼等內容中概念的一系列數字。嵌入使得機器學習模型和其他算法更容易理解內容之間的關係，並執行聚類或檢索等任務。它們為ChatGPT和Assistants API中的知識檢索以及許多檢索增強生成（RAG）開發工具提供支持。text-embedding-3-small是新的高效嵌入模型，相比其前身text-embedding-ada-002模型，性能更強，MIRACL的平均分數從31.4%提升至44.0%，而在英語任務（MTEB）的平均分數從61.0%提升至62.3%。text-embedding-3-small的定價也比之前的text-embedding-ada-002模型降低了5倍，從每千個標記的價格$0.0001降至$0.00002。text-embedding-3-large是新一代更大的嵌入模型，能夠創建高達3072維的嵌入。性能更強，MIRACL的平均分數從31.4%提升至54.9%，而在MTEB的平均分數從61.0%提升至64.6%。text-embedding-3-large的定價為$0.00013/千個標記。此外，我們還支持縮短嵌入的原生功能，使得開發者可以在性能和成本之間進行權衡。