Modelos de embeddings para búsqueda y RAG
RAG y búsqueda semántica empiezan por un buen embedding. En Geek Hub tienes text-embedding-3-small (barato y sólido), 3-large (más calidad) y ada-002 (legacy) con la misma facturación que el resto del catálogo.
Modelos en esta colección
| Modelo | Tipo | Contexto | Precio |
|---|---|---|---|
 OpenAI text-embedding-3-smallOpenAI | Embedding | 8k tokens | $0.0218 / 1M tokens |
| OpenAI text-embedding-3-largeOpenAI | Embedding | 8k tokens | $0.1417 / 1M tokens |
| OpenAI text-embedding-ada-002OpenAI | Embedding | 8k tokens | $0.109 / 1M tokens |
Por qué estos modelos
3-small es el default de costo; 3-large cuando la retrieval quality importa más que el céntimo; ada-002 solo si un índice legacy lo exige.
Úsalos con Geek Hub
Una base URL compatible con OpenAI y una API key. Cambia cualquier model id de esta lista sin reescribir tu cliente.
Consigue tu API keyPreguntas frecuentes
- ¿Cuál embedding elijo para RAG?
- Empieza con text-embedding-3-small. Sube a 3-large si el recall no basta. No mezcles dimensiones en el mismo índice.
- ¿Misma API key que chat?
- Sí. Cambia el model id al embedding correspondiente.
- ¿Cómo se cobra?
- Por 1M de tokens de entrada. La tabla muestra el precio representativo.