Porównanie modeli
Porównaj text-embedding-3-large i Voyage Context 4, korzystając z tej samej rubryki osadzania i wyszukiwanie wektorów pochodzącej od dostawcy. Żadnych tajemniczych wyników i żadnego wymyślonego rankingu porównawczego.
Sprawdzone fakty 4 września 2026
Podaj zużycie. Szacunek aktualizuje się podczas wpisywania.
Zakładamy 600 tokenów na stronę, przetwarzaną osobno. Faktyczna liczba się różni. Tylko embeddingi, bez przechowywania, wyszukiwania i odpowiedzi.
Szacunki nie obejmują podatków, narzędzi, zapisu i przechowywania pamięci podręcznej, darmowych limitów ani rabatów. Dla obrazów obejmują tylko wynik, bez promptu i obrazów referencyjnych. Tryby jakości różnią się. Brak stawki nie oznacza bezpłatności.
| Modelka | Dostęp | Szacowany koszt (USD) |
|---|---|---|
| Voyage Context 4Voyage AI | Voyage AI | 0,0007 USD |
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | 0,0008 USD |
Szybkie ujęcie
Model OpenAI o najwyższych możliwościach osadzania tekstu na potrzeby wyszukiwania semantycznego, rekomendacji, grupowania i potoków wyszukiwania.
Model osadza tylko tekst i nie dzieli za Ciebie długich dokumentów. Twój potok pozyskiwania nadal wymaga przemyślanej strategii dzielenia na porcje, metadanych, oceny i ponownego indeksowania.
Model osadzania uwzględniający dokumenty Voyage AI, który automatycznie tworzy wektory dla fragmentów, zachowując jednocześnie informacje z otaczającego dokumentu.
Automatyczne dzielenie na porcje jest wygodne, ale mniej kontrolowane przez aplikację niż niestandardowy analizator składni. Testuj nagłówki, tabele, cytaty, metadane i zachowanie aktualizacji przed zastosowaniem ich w całym dokumencie.
Porównaj opublikowane fakty
Wartości korzystają z opublikowanych jednostek i limitów każdego dostawcy. Puste miejsce oznacza, że dostawca nie opublikował bezpośrednio porównywalnej wartości w sprawdzanych źródłach.
| Osadzania i wyszukiwanie wektorów | text-embedding-3-large | Voyage Context 4 |
|---|---|---|
| Cena osadzaniaAktualna cena dostawcy za milion tokenów wejściowych lub najbliższa opublikowana jednostka rozliczeniowa. | Tokeny o wartości 0,13 USD / 1 milion | 0,12 $ / 1 milion tokenów po 200 milionach za darmo |
| Pojemność wejściowaMaksymalna zawartość akceptowana w jednym wejściu do osadzania, przy użyciu udokumentowanej podstawy tokena dostawcy. | 8191 tokenów wejściowych | 32 tys. na przepustkę wewnętrzną; dłuższe dokumenty są automatycznie dzielone |
| Wymiary wektoroweObsługiwane rozmiary wyjściowe; mniejsze wektory zmniejszają ilość pamięci, podczas gdy większe wektory mogą zachować więcej informacji. | 3072 domyślnie; krótsze wektory poprzez wymiary | 256, 512, 1024 lub 2048 |
| Zaakceptowane dane wejścioweTekst, kod, obraz, dźwięk, wideo, plik PDF lub dane wejściowe obsługujące dokument obsługiwane przez punkt końcowy. | Tekst | Dokumenty pełnotekstowe |
| Kontrola pobieraniaTryby zapytań/dokumentów, typy zadań, obcinanie, dzielenie na porcje i inne elementy sterujące kształtujące wektory do pobrania. | Opcjonalny parametr wymiarów; fragmentowanie obsługiwane przez aplikację | Automatyczne dzielenie kontekstowe, nakładanie się i dzielenie długich dokumentów |
| Gdzie biegnieBezpośredni interfejs API, rynek w chmurze, wdrożenie prywatne lub trasa hostowana samodzielnie udokumentowana przez dostawcę. | Hostowany interfejs API osadzania OpenAI | Trasy obsługiwane przez API Voyage i zintegrowane z MongoDB |
Jak wybrać
Zacznij od zadania, które chcesz wykonać, a następnie sprawdź koszty, dostęp i szczegóły zasad dotyczące dokładnej trasy dostawcy.
OpenAI mówi, że dane biznesowe i API nie są domyślnie używane do uczenia modeli. Przechowywanie monitorowania nadużyć i kwalifikujące się kontrole polegające na zatrzymywaniu danych zerowych zależą od punktu końcowego i zgody organizacji.
Linki do dostawców i API
Publiczne warunki Voyage pozwalają na ulepszanie usług przez treści klientów, chyba że klient zrezygnuje. Kwalifikujące się organizacje płatne mogą skonfigurować opcję rezygnacji i przechowywania danych typu zero-day; oddzielnie negocjowane warunki korporacyjne mogą się różnić.
Linki do dostawców i API
Często zadawane pytania
text-embedding-3-large: Model OpenAI o najwyższych możliwościach osadzania tekstu na potrzeby wyszukiwania semantycznego, rekomendacji, grupowania i potoków wyszukiwania. Voyage Context 4: Model osadzania uwzględniający dokumenty Voyage AI, który automatycznie tworzy wektory dla fragmentów, zachowując jednocześnie informacje z otaczającego dokumentu.
Rozważ text-embedding-3-large, jeśli Twoim priorytetem jest Wysokiej jakości wyszukiwanie tekstowe i RAG. Rozważ Voyage Context 4, jeśli Twoim priorytetem jest Długi dokument RAG. Przed zatwierdzeniem przetestuj oba rozwiązania, korzystając z własnych danych i trasy dostawcy.
Nie. To porównanie porównuje fakty opublikowane przez dostawcę dla kategorii Osadzania i wyszukiwanie wektorów. Nie wskazuje uniwersalnego zwycięzcy ani nie łączy niezgodnych wyników testów porównawczych stron trzecich.
