
text-embedding-3-large 值不值得用?和 text-embedding-3-small 的成本、效果与选型对比
text-embedding-3-large 更适合高质量语义搜索、多语言 RAG 和生产级知识库,text-embedding-3-small 更适合成本敏感场景。本文从成本、维度、召回质量、延迟和项目阶段给出选型建议。

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本文用实战方式讲解如何用 text-embedding-3-large 搭建 RAG 知识库,包括文档切块、调用 embeddings API、向量存储、相似度检索、rerank 和生产环境优化建议。

text-embedding-3-large 主要用于把文本转换成向量,支撑语义搜索、RAG 知识库、推荐、聚类和分类。本文用开发者视角解释它适合什么场景、怎么接入 embeddings API,以及什么时候该选择大模型向量。
面向开发者和内容团队的 AI 扩图路线选择:什么时候用在线 uncrop,什么时候用 Photoshop 或对话式图片编辑,什么时候用 CrazyRouter 的 gpt-image-2、Nano Banana 2 与 Nano Banana Pro API。

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用 GPT-image-2 通过 Crazyrouter API 生成 Meme 表情包和涂色书页面。两个好玩又能变现的项目,附完整代码。

用 GPT-image-2 通过 Crazyrouter API 生成逼真的未来宝宝预测照片。描述父母特征,AI 自动融合生成宝宝人像。附完整代码。

用 GPT-image-2 通过 Crazyrouter API 将照片转换为吉卜力、新海诚等多种动漫风格。附完整代码和多风格 Prompt 模板。