【正解: A】の理由
高次元 embedding は意味のニュアンスをより細かく表現でき、難易度の高い類似性タスクで精度向上が期待できる一方、保存容量 / インデックス計算 / クエリ レイテンシが増加します。Azure OpenAI の text-embedding-3-large は dimensions パラメータで次元削減も可能で、用途別の最適化が現実的選択肢となります。

【他選択肢が違う理由】

• B: 精度への影響もあるためレイテンシのみではありません。
• C: 料金体系は次元数では無料になりません。
• D: クォータは購入契約に基づき、次元数と無関係です。