OpenAI Embeddings 费用计算
估算 OpenAI Embeddings API 账单。选择 text-embedding-3-small（$0.02/1M）、3-large（$0.13）或 ada-002（$0.10），填写每月 token（或字符/文档），可选 Batch（约半价）。可加一次性 RAG 入库与每月查询 token，对比首月与持续月费。费用 = token ÷ 1M × $/1M。仅供估算，以 OpenAI 官方价格为准。
计算在浏览器完成。不会上传数据。
语料 / 每月 embedding 费用
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一次性入库费用
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每月查询 embedding 费用
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首月（入库 + 语料 + 查询）
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持续月费（语料 + 查询）
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仅供估算，以各厂商官方定价为准 (2026-10-30). 费用 = token ÷ 1M × $/1M（Batch ≈ 半价）。字符/文档 ≈ 字符 ÷ 4 token。首月 = 入库 + 语料 + 查询；持续 = 语料 + 查询。官方价格: OpenAI
Voyage AI Embedding 费用计算 · RAG 费用计算 · Gemini Embedding 费用计算 · OpenAI Batch API 节省计算
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怎么用
- OpenAI embeddings 费用怎么算？
- 费用 = token ÷ 1M × $/1M。例：3-small $0.02/1M，1,000 万 token → $0.20；Batch 半价 $0.01 → $0.10。可选 RAG：一次性入库 + 每月查询；首月 = 入库 + 语料 + 查询，持续 = 语料 + 查询。
- 当前 embedding 价格是多少？
- 官方 Specialized → Embedding：3-small $0.02、3-large $0.13、ada-002 $0.10 每百万。本页 Batch 半价：$0.01 / $0.065 / $0.05。Specialized Batch 表未单列 embedding 行——半价按通用 Batch 约 50% 模式。
- 字符或文档怎么换成 token？
- 粗略：token ≈ 字符 ÷ 4。文档模式 = 文档数 × 每篇平均字符 ÷ 4。有分词器计数时请改用真实值。
- 和 RAG 计算器什么关系？
- 本页侧重 embedding（入库 + 查询向量）。RAG 费用页再加检索与生成 LLM token，做全链路估算。
- 结果能当账单吗？
- 不能。仅供估算，以 OpenAI 官方价格为准。