Embedding成本计算器

按 OpenAI text-embedding-3-small/large、ada-002 等主流 embedding 模型的官方定价,估算调用向量化接口的成本,支持按Token数量或按文本自动估算,并可自定义单价。

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使用说明

提供两种计算方式,通过顶部标签切换:

按 Token 数量:直接输入已知的 token 总数。

按文本估算:粘贴一段文本,工具会按经验规则自动估算 token 数(中日韩文字约1.7字符/token,英文数字标点等其他字符约4字符/token),同时显示总字符数、中日韩字符数、其他字符数的统计。

下方选择模型(内置 text-embedding-3-small、text-embedding-3-large、text-embedding-ada-002 三个 OpenAI 模型的官方单价),单价会自动填入;也可以切换到“自定义单价”手动输入任意单价(比如私有部署模型或其他厂商的 embedding 服务)。点击“计算成本”得到预估费用(美元)。页面下方的“内置参考定价”表格列出了所有内置模型的单价,底部注明了定价数据的查证时间和来源。

功能介绍

构建 RAG 知识库、语义搜索等应用时,通常需要把大量文档切分成片段(chunk)后逐一调用 embedding 接口生成向量,调用量往往是百万级 token 起步,提前估算成本对预算规划很有帮助。

本工具内置了 OpenAI 官方 embedding 模型(text-embedding-3-small $0.02/百万token、text-embedding-3-large $0.13/百万token、text-embedding-ada-002 $0.10/百万token,数据查证于2026-07,来源为 OpenAI 官方模型文档)的单价,支持直接输入token数量计算,也支持粘贴文本自动估算token数再计算,还支持切换到自定义单价模式输入任意价格,覆盖私有部署或其他厂商的embedding服务场景。

Token估算采用与本站LLM token计数器系列工具一致的经验规则(而非各厂商专属的精确tokenizer),计算和统计均在浏览器本地完成,不上传文本内容。

使用场景

RAG知识库建设前的成本预算
在把大批量文档切分成chunk并调用embedding接口向量化之前,先估算总token量对应的费用,便于提前做预算规划。
对比不同embedding模型的成本差异
同一批文本分别选择text-embedding-3-small、large等不同模型查看费用差异,辅助在成本和效果之间做选型决策。
私有部署或第三方embedding服务成本估算
使用自定义单价模式,输入自己使用的embedding服务实际价格,计算特定调用量下的成本,不受限于内置的OpenAI定价。
语义搜索/向量数据库项目的容量与费用规划
结合文本估算功能,直接粘贴待处理的文档样本估算token量,推算整个语料库向量化所需的总费用。

常见问题

内置的定价是实时的吗,会不会过期?
不是实时价格,是撰写时(2026-07)查证的 OpenAI 官方模型文档公开价格,仅供预算量级参考。厂商可能随时调整定价,请以 OpenAI 官网当前最新公布的价格为准,如果发现价格有出入,可以直接切换到“自定义单价”手动输入最新数值。
按文本估算的 token 数准确吗?
这是基于字符数的经验估算(中日韩约1.7字符/token,其他字符约4字符/token),不是 OpenAI 官方使用的精确 tokenizer,实际调用时的真实token数可能有一定偏差,适合快速预估成本量级,不适合用于精确对账。
可以计算非 OpenAI 的 embedding 服务成本吗?
可以。把模型下拉框切换到“自定义单价”,单价输入框会变为可编辑状态,填入你使用的服务的实际单价(美元/百万token),再输入token数量或文本即可按你提供的单价计算成本,不受内置模型定价限制。
为什么text-embedding-3-large比small贵这么多?
text-embedding-3-large 生成的向量维度更高、模型更大,语义表示能力更强,因此单价也更高(约为small的6.5倍);实际选型时需要在成本和语义精度之间权衡,很多场景下text-embedding-3-small已经足够使用。