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一般的な 3:1 の出力と入力の組み合わせ (1M トークンあたり)
2026-05-10 時点の価格 · ソース: openai_official_pricing
幅広い機能と低コストが最も重要な汎用テキスト生成、チャット、要約、およびコンテンツのワークロード。
セマンティックサーチ、リトリーブ、クラスタリング、および分類のためのOpenAIの小規模エンブディングモデル。
text-embedding-3-small は OpenAI (US) の 文章 モデルです。 HotON.ai は、8K トークン コンテキスト ウィンドウを使用して、1M 入力トークンあたり $0.02 および 1M 出力トークンあたり $0.00 で追跡します。複合効率スコアは、成功したタスクごとの推定 $0.000 で 88/100 です。
text-embedding-3-small は、1M 入力トークンごとに $0.02 で追跡され、1M 出力トークンごとに $0.00 で追跡されます。一般的な 3:1 の出力と入力のワークロードは、100 万トークンあたりおよそ $0.01 にブレンドされます。図はデモデータの例です。
幅広い機能と低コストが最も重要な汎用テキスト生成、チャット、要約、およびコンテンツのワークロード。
text-embedding-3-small は最大 8K トークン コンテキスト ウィンドウをサポートします。これは、単一のリクエストで長いドキュメントや長時間の会話を処理するのに十分な大きさです。
HotON.ai 追跡セット内では、text-embedding-3-small は入力価格でモデルの 97% より安く、全体的な効率で 535 の #374 にランクされます。
記事、論文、または AI プロンプトに貼り付ける準備ができています。価格と日付はライブ データで更新されます。
HotON.ai — text-embedding-3-small (OpenAI): $0.02/1M input, $0.00/1M output, as of 2026-05-10. https://hoton.ai/ja/models/openai-text-embedding-3-small価格は実際のものです (毎日更新される TestKey カタログ経由)。 LMArena でモデルがランク付けされる品質 (Arena Elo) は本物です。効率は、実際の価格と状況を組み合わせてモデル化されたものです。