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OpenAI Embeddings，先明确你的用途
理解文本向量化、召回和索引流程，是使用这一入口的主要目的。用语料规模、语言和检索质量指标评估。
适用人群
构建语义搜索、知识库和推荐系统的团队；需要比较Embeddings与生成模型、关键词搜索时，可以从下方相关指南继续了解。
开始接入前准备一份样例
准备一个真实输入和期望输出，明确需要纯文本、JSON、图片还是文件。先在小规模测试里确认格式和成功率，再统计输入、输出、工具调用与重试成本。聊天会员不会自动替代接口用量预算。
成本应按完成任务来算
长提示词、历史对话、输出长度和工具使用都会影响成本。记录一次任务的总调用量，而不只比较模型单价；把失败重试和人工修订也算进评估。正式上线之前，按日常和高峰请求量分别测试。
下一步去哪里？
用语料规模、语言和检索质量指标评估。已有明确需求时，使用本页的产品入口；需要会员咨询，可返回首页查看代充值服务。