Modellvergleich
Vergleichen Sie text-embedding-3-large und Cohere Embed 4 mit derselben vom Anbieter bereitgestellten einbettungen und vektorsuche-Rubrik. Kein Mystery-Score und kein erfundenes Benchmark-Ranking.
Fakten geprüft 4. September 2026
Geben Sie Ihre Nutzung ein. Die Schätzung wird sofort aktualisiert.
Annahme: 600 Tokens pro separat verarbeiteter Seite. Tatsächliche Mengen variieren. Nur Embeddings, ohne Speicherung, Suche oder Antworten.
Schätzungen ohne Steuern, Tools, Cache-Speicherung/-Schreiben, Freikontingente und individuelle Rabatte. Bei Bildern zählt nur die Ausgabe, nicht Prompt oder Referenzbilder. Qualitätsmodi unterscheiden sich. Nicht aufgeführte Einstellungen gelten nicht als kostenlos.
| Modell | Zugang | Geschätzte Summe (USD) |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | 0,0008 $ |
| Cohere Embed 4Cohere | Cohere | Kein geprüfter Preis |
Ergebnisse gelten für einen bestimmten Test, eine Sprache und Konfiguration, nicht für allgemeine Intelligenz. Fehlende Ergebnisse bedeuten keine schlechtere Qualität.
Von der Community eingereicht
Suchrelevanz (0–1; höher ist besser)
MTEB · 1.38.43 · eng-Latn · test/default
dimensions: 1536 · similarity: cosine · modelMetadata: https://github.com/embeddings-benchmark/results/blob/main/results/Cohere__Cohere-embed-v4.0/1/model_meta.json
Geprüft: 5. September 2026
MTEB contributors · FinanceBenchRetrieval0,8833 nDCG@10
Schnelle Aufnahme
OpenAIs leistungsstärkstes Texteinbettungsmodell für semantische Suche, Empfehlungen, Clustering und Abrufpipelines.
Das Modell bettet nur Text ein und zerlegt lange Dokumente nicht für Sie. Ihre Aufnahmepipeline benötigt weiterhin eine bewusste Strategie zur Aufteilung, Metadaten, Auswertung und Neuindizierung.
Das Enterprise-Einbettungsmodell von Cohere für mehrsprachigen Text, Bilder und visuell ansprechende Dokumente mit einem 128-KByte-Kontextfenster.
Cohere veröffentlicht auf der Seite mit den überprüften Preisen keinen einzigen gehosteten Token-Preis für Embed 4. Fragen Sie nach dem genauen SaaS- oder privaten Bereitstellungspreis, bevor Sie die Gesamtkosten vergleichen.
Vergleichen Sie die veröffentlichten Fakten
Die Werte verwenden die von jedem Anbieter veröffentlichten Einheiten und Grenzwerte. Ein Leerzeichen bedeutet, dass der Anbieter in den überprüften Quellen keinen direkt vergleichbaren Wert veröffentlicht hat.
| Einbettungen und Vektorsuche | text-embedding-3-large | Cohere Embed 4 |
|---|---|---|
| EinbettungspreisAktueller Anbieterpreis pro Million Eingabetoken oder die nächstgelegene veröffentlichte Abrechnungseinheit. | 0,13 $ / 1 Mio. Token | Der Preis für die gehostete Einheit wurde nicht veröffentlicht |
| EingabekapazitätMaximaler Inhalt, der in einer Einbettungseingabe akzeptiert wird, unter Verwendung der dokumentierten Token-Basis des Anbieters. | 8.191 Eingabe-Token | 128.000 Token |
| VektorabmessungenUnterstützte Ausgabegrößen; Kleinere Vektoren reduzieren den Speicherplatz, während größere Vektoren möglicherweise mehr Informationen bewahren. | 3.072 Standard; kürzere Vektoren über Dimensionen | 256, 512, 1.024 oder 1.536 |
| Akzeptierte EingabenText-, Code-, Bild-, Audio-, Video-, PDF- oder dokumentenbezogene Eingaben, die vom Endpunkt unterstützt werden. | Text | Text, Bilder und PDFs mit gemischten Inhalten |
| AbrufkontrollenAbfrage-/Dokumentmodi, Aufgabentypen, Kürzung, Chunking oder andere Steuerelemente, die Vektoren für den Abruf formen. | Optionaler Dimensionsparameter; Chunking wird von der Anwendung verarbeitet | Eingabetypen für Suchanfrage/Dokument, Klassifizierung und Clustering |
| Wo es läuftDirekte API, Cloud-Marktplatz, private Bereitstellung oder selbst gehostete Route, dokumentiert vom Anbieter. | OpenAI gehostete Embeddings-API | Cohere API, Model Vault, Microsoft Foundry, SageMaker |
So wählen Sie aus
Beginnen Sie mit dem Auftrag, den Sie erledigen müssen, und validieren Sie dann die Kosten-, Zugangs- und Richtliniendetails für Ihre genaue Anbieterroute.
Laut OpenAI werden Geschäfts- und API-Daten standardmäßig nicht zum Trainieren seiner Modelle verwendet. Die Aufbewahrung von Daten zur Missbrauchsüberwachung und geeignete Kontrollen ohne Datenaufbewahrung hängen von der Endpunkt- und Organisationsgenehmigung ab.
Anbieter- und API-Links
Cohere-Unternehmenskunden können sich von der Schulung abmelden; SaaS-Eingabeaufforderungen und -Generierungen werden grundsätzlich nach 30 Tagen gelöscht. Genehmigte Konten ohne Datenaufbewahrung und private Bereitstellungen bieten stärkere Kontrollen.
Häufig gestellte Fragen
text-embedding-3-large: OpenAIs leistungsstärkstes Texteinbettungsmodell für semantische Suche, Empfehlungen, Clustering und Abrufpipelines. Cohere Embed 4: Das Enterprise-Einbettungsmodell von Cohere für mehrsprachigen Text, Bilder und visuell ansprechende Dokumente mit einem 128-KByte-Kontextfenster.
Ziehen Sie text-embedding-3-large in Betracht, wenn Ihre Priorität Hochwertige Textsuche und RAG ist. Ziehen Sie Cohere Embed 4 in Betracht, wenn Ihre Priorität Unternehmenssuche über visuell ansprechende Dokumente ist. Testen Sie beides mit Ihren eigenen Daten und der Route Ihres Anbieters, bevor Sie sich verpflichten.
Nein. Dieser Vergleich gleicht die vom Anbieter veröffentlichten Fakten für die Kategorie Einbettungen und Vektorsuche an. Es wird kein allgemeiner Gewinner beansprucht und es werden auch keine inkompatiblen Benchmark-Ergebnisse Dritter kombiniert.
