مقارنة النموذج
قارن بين text-embedding-3-large وVoyage Code 4 باستخدام نفس قواعد تقييم التضمين والبحث عن المتجهات التي تم الحصول عليها من الموفر. لا توجد درجة غامضة ولا يوجد تصنيف قياسي مخترع.
تم فحص الحقائق 4 سبتمبر 2026
حدّد استخدامك. يتحدّث التقدير أثناء الكتابة.
يفترض 600 رمز لكل صفحة تُعالج على حدة. يختلف العدد الفعلي. يشمل التضمين فقط، دون التخزين أو البحث أو إنشاء الإجابات.
لا تشمل التقديرات الضرائب والأدوات وتخزين وكتابة الذاكرة المؤقتة والحصص المجانية والخصومات الخاصة. تشمل الصور تكلفة المخرجات فقط دون النص أو الصور المرجعية. تختلف أوضاع الجودة حسب النموذج. الإعدادات غير المدرجة ليست مجانية.
| نموذج | الوصول | الإجمالي التقديري (USD) |
|---|---|---|
| Voyage Code 4Voyage AI | Voyage AI | 0.0007 US$ |
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | 0.0008 US$ |
خذ سريعا
نموذج تضمين النص ذو القدرة الأعلى من OpenAI للبحث الدلالي والتوصيات والتجميع وخطوط الاسترجاع.
يقوم النموذج بتضمين النص فقط ولا يقوم بتجميع المستندات الطويلة لك. لا يزال مسار الاستيعاب الخاص بك يحتاج إلى استراتيجية مدروسة للتقطيع والبيانات الوصفية والتقييم وإعادة الفهرسة.
نموذج التضمين المتخصص الخاص بـ Voyage AI للعثور على التعليمات البرمجية ذات الصلة من أسئلة اللغة الطبيعية أو سياق التعليمات البرمجية المصدر الأخرى.
لا يعد نموذج التعليمات البرمجية المتخصص أفضل تلقائيًا لملفات README أو التذاكر أو وثائق الأعمال. قم بتقييم المستودعات المختلطة بشكل منفصل واحتساب تكاليف إعادة الفهرسة المتكررة.
قارن بين الحقائق المنشورة
تستخدم القيم الوحدات والحدود المنشورة الخاصة بكل موفر. الفراغ يعني أن المزود لم ينشر قيمة قابلة للمقارنة مباشرة في المصادر التي تمت مراجعتها.
| التضمين والبحث عن المتجهات | text-embedding-3-large | Voyage Code 4 |
|---|---|---|
| سعر التضمينسعر الموفر الحالي لكل مليون رمز إدخال أو أقرب وحدة فوترة منشورة. | 0.13 دولار / 1 مليون رمز | 0.12 دولار / 1 مليون رمز بعد 200 مليون مجانًا |
| سعة الإدخاليتم قبول الحد الأقصى للمحتوى في إدخال تضمين واحد، باستخدام أساس الرمز المميز الموثق الخاص بالموفر. | 8,191 رمز إدخال | 32 ألف رمز |
| أبعاد المتجهاتأحجام الإخراج المدعومة؛ تعمل المتجهات الأصغر على تقليل مساحة التخزين بينما قد تحتفظ المتجهات الأكبر حجمًا بمزيد من المعلومات. | 3,072 افتراضي؛ ناقلات أقصر عبر الأبعاد | 1,024 افتراضي؛ 256 أو 512 أو 2048 اختياري |
| المدخلات المقبولةالنص أو التعليمات البرمجية أو الصورة أو الصوت أو الفيديو أو PDF أو الإدخال المدرك للمستندات الذي تدعمه نقطة النهاية. | نص | الكود والنص باللغة الطبيعية |
| ضوابط الاسترجاعأوضاع الاستعلام/المستند، أو أنواع المهام، أو الاقتطاع، أو التقطيع، أو عناصر التحكم الأخرى التي تشكل المتجهات للاسترجاع. | معلمة الأبعاد الاختيارية؛ التقطيع الذي يعالجه التطبيق | أوضاع الاستعلام/المستند، والاقتطاع، ومساحة المتجهات Voyage 4 المشتركة |
| حيث يتم تشغيلهواجهة برمجة التطبيقات المباشرة أو السوق السحابية أو النشر الخاص أو المسار المستضاف ذاتيًا والموثق من قبل الموفر. | OpenAI يستضيف Embeddings API | Voyage API والمسارات المتكاملة MongoDB |
كيفية الاختيار
ابدأ بالمهمة التي تحتاج إلى إكمالها، ثم تحقق من صحة التكلفة والوصول وتفاصيل السياسة على مسار المزود المحدد.
تقول OpenAI أن بيانات الأعمال وواجهة برمجة التطبيقات (API) لا تُستخدم لتدريب نماذجها بشكل افتراضي. يعتمد الاحتفاظ بمراقبة إساءة الاستخدام وضوابط الاحتفاظ بالبيانات المؤهلة على نقطة النهاية وموافقة المؤسسة.
روابط الموفر وواجهة برمجة التطبيقات
تسمح الشروط العامة لـ Voyage لمحتوى العميل بتحسين الخدمات ما لم يقم العميل بإلغاء الاشتراك. يمكن للمؤسسات المدفوعة المؤهلة تكوين خيار إلغاء الاشتراك والاحتفاظ دون انتظار؛ قد تختلف شروط المؤسسة التي تم التفاوض عليها بشكل منفصل.
روابط الموفر وواجهة برمجة التطبيقات
الأسئلة المتداولة
text-embedding-3-large: نموذج تضمين النص ذو القدرة الأعلى من OpenAI للبحث الدلالي والتوصيات والتجميع وخطوط الاسترجاع. Voyage Code 4: نموذج التضمين المتخصص الخاص بـ Voyage AI للعثور على التعليمات البرمجية ذات الصلة من أسئلة اللغة الطبيعية أو سياق التعليمات البرمجية المصدر الأخرى.
فكر في text-embedding-3-large عندما تكون أولويتك هي بحث نصي عالي الجودة وRAG. فكر في Voyage Code 4 عندما تكون أولويتك هي مستودع والبحث عن الرمز. اختبر كلا من البيانات الخاصة بك ومسار المزود قبل الالتزام.
لا. تعمل هذه المقارنة على محاذاة الحقائق المنشورة بواسطة الموفر لفئة التضمين والبحث عن المتجهات. لا تدعي فائزًا عالميًا أو تجمع بين النتائج المعيارية غير المتوافقة من طرف ثالث.
