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機種比較
text-embedding-3-large vs Cohere Embed 4
Compare text-embedding-3-large and Cohere Embed 4 using the same provider-sourced 埋め込みとベクトル検索 rubric.謎のスコアや発明されたベンチマークランキングはありません。
事実確認済み 2026年9月4日
コストを見積もる
利用量を入力すると、見積もりが自動で更新されます。
1ページ600トークンで個別に処理すると仮定します。実際の数は異なります。埋め込みのみで、保存・検索・回答生成は含みません。
見積もりの仕組み
税金、ツール、キャッシュ保存・書き込み、無料枠、個別割引は含みません。画像は出力料金のみで、プロンプトや参照画像の料金は含みません。品質モードはモデルごとに異なります。未掲載の設定を無料とは扱いません。
| モデル | アクセス | 合計見積額（USD） |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | $0.0008 |
| Cohere Embed 4Cohere | Cohere | 確認済み料金なし |
品質と速度の根拠
結果は特定のテスト・言語・設定に関するもので、総合的な知能ではありません。結果がないことは品質が低いことを意味しません。
Cohere Embed 4 · FinanceBenchRetrieval
コミュニティ提供の結果
検索の関連性（0～1、高いほど良い）
テスト設定
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
確認日: 2026年9月5日
MTEB contributors · FinanceBenchRetrieval0.8833 nDCG@10
クイックテイク
text-embedding-3-large
セマンティック検索、レコメンデーション、クラスタリング、および取得パイプラインのための OpenAI の最高機能のテキスト埋め込みモデル。
こんな方に最適
- 高品質のテキスト検索と RAG
- OpenAI 中心のアプリケーション スタック
- ベクター サイズを調整したいチーム
気をつけてください
このモデルはテキストのみを埋め込み、長いドキュメントを分割しません。取り込みパイプラインには、依然として意図的なチャンク化、メタデータ、評価、および再インデックス付けの戦略が必要です。
Cohere Embed 4
Cohere のエンタープライズ埋め込みモデルは、128K コンテキスト ウィンドウを備えた多言語テキスト、画像、視覚的に豊富なドキュメント向けです。
こんな方に最適
- 視覚的に豊富なドキュメントに対するエンタープライズ検索
- 多言語 RAG およびセマンティック検索
- プライベートな展開の選択肢が必要な組織
気をつけてください
Cohere does not publish one simple hosted token price for Embed 4 on the reviewed pricing page. Ask for the exact SaaS or private-deployment rate before comparing total cost.
公表された事実を比較する
text-embedding-3-large vs Cohere Embed 4
値には、各プロバイダーが独自に公開している単位と制限が使用されます。空白は、プロバイダーがレビューされた情報源で直接比較可能な値を公開していないことを意味します。
| 埋め込みとベクトル検索 | text-embedding-3-large | Cohere Embed 4 |
|---|---|---|
| 埋め込み価格Current provider price per million input tokens or the closest published billing unit. | $0.13 / 100万トークン | ホスト単価は公開されていません |
| 入力容量プロバイダーの文書化されたトークン ベースを使用して、1 つの埋め込み入力で受け入れられる最大コンテンツ。 | 8,191 個の入力トークン | 128,000トークン |
| ベクトルの次元サポートされている出力サイズ。ベクトルが小さいとストレージが削減されますが、ベクトルが大きいとより多くの情報を保持できます。 | 3,072 デフォルト。次元を介したより短いベクトル | 256、512、1,024、または 1,536 |
| 受け入れられる入力エンドポイントでサポートされているテキスト、コード、画像、オーディオ、ビデオ、PDF、またはドキュメント対応入力。 | テキスト | テキスト、画像、および混合コンテンツ PDF |
| 取得制御クエリ/ドキュメント モード、タスク タイプ、切り捨て、チャンキング、または取得用のベクトルを整形するその他のコントロール。 | オプションの寸法パラメータ。アプリケーションによって処理されるチャンク化 | 検索クエリ/ドキュメント、分類、およびクラスタリングの入力タイプ |
| どこで実行されるかDirect API, cloud marketplace, private deployment, or self-hosted route documented by the provider. | OpenAI ホスト型埋め込み API | Cohere API, Model Vault, Microsoft Foundry, SageMaker |
選び方
誇大宣伝ではなく、仕事を比較してください。
完了する必要があるジョブから始めて、正確なプロバイダー ルートのコスト、アクセス、ポリシーの詳細を検証します。
text-embedding-3-large
OpenAI は、デフォルトではモデルのトレーニングにビジネス データと API データは使用されないと述べています。不正行為の監視の保存と適格なゼロデータ保存の制御は、エンドポイントと組織の承認によって異なります。
プロバイダーと API のリンク
Cohere Embed 4
Cohere enterprise customers can opt out of training; SaaS prompts and generations are generally deleted after 30 days. Approved zero-data-retention accounts and private deployments offer stronger controls.
よくある質問
text-embedding-3-large と Cohere Embed 4 のよくある質問
text-embedding-3-large と Cohere Embed 4 の主な違いは何ですか?
text-embedding-3-large: セマンティック検索、レコメンデーション、クラスタリング、および取得パイプラインのための OpenAI の最高機能のテキスト埋め込みモデル。 Cohere Embed 4: Cohere のエンタープライズ埋め込みモデルは、128K コンテキスト ウィンドウを備えた多言語テキスト、画像、視覚的に豊富なドキュメント向けです。
text-embedding-3-large または Cohere Embed 4 を選択する必要がありますか?
優先順位が 高品質のテキスト検索と RAG の場合は、text-embedding-3-large を検討してください。優先順位が 視覚的に豊富なドキュメントに対するエンタープライズ検索 の場合は、Cohere Embed 4 を検討してください。 Test both with your own data and provider route before committing.
これは text-embedding-3-large と Cohere Embed 4 の比較は Cody ベンチマークに基づいていますか?
いいえ。この比較は、プロバイダーが公開した 埋め込みとベクトル検索 カテゴリの事実を一致させます。普遍的な勝者を主張したり、互換性のないサードパーティのベンチマーク スコアを組み合わせたりするものではありません。