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Cohere
Cohere Embed 4
Modelo de incorporação empresarial do Cohere para texto multilíngue, imagens e documentos visualmente ricos com uma janela de contexto de 128K.
Visão geral em inglês simples
O que Cohere Embed 4 realmente é
Cohere Embed 4 foi projetado para pesquisa em prosa normal e documentos cujo significado depende do layout ou do visual. Ele pode incorporar texto, imagens e PDFs de conteúdo misto, o que é útil para apresentações de slides, relatórios, diagramas e material comercial digitalizado.
O endpoint suporta vários tamanhos de vetores e formatos numéricos compactos. Os tipos de entrada de consulta, documento, classificação e cluster permitem que o mesmo modelo modele representações em torno da tarefa, em vez de tratar cada entrada de forma idêntica.
Bom ajuste para
- Pesquisa empresarial em documentos visualmente ricos
- RAG multilíngue e pesquisa semântica
- Organizações que precisam de opções de implantação privada
Comparação de categorias
Os fatos que importam para os modelos incorporações
Estas são especificações publicadas pelo fornecedor, não pontuações de benchmark Cody. Siga as fontes vinculadas para limites atuais e exceções específicas de endpoint.
- Preço de incorporação
- Preço unitário hospedado não publicadoPreço atual do provedor por milhão de tokens de entrada ou a unidade de cobrança publicada mais próxima.
- Capacidade de entrada
- 128 mil tokensConteúdo máximo aceito em uma entrada de incorporação, usando a base de token documentada do provedor.
- Dimensões vetoriais
- 256, 512, 1.024 ou 1.536Tamanhos de saída suportados; vetores menores reduzem o armazenamento, enquanto vetores maiores podem preservar mais informações.
- Entradas aceitas
- Texto, imagens e PDFs de conteúdo mistoEntrada com reconhecimento de texto, código, imagem, áudio, vídeo, PDF ou documento compatível com o endpoint.
- Controles de recuperação
- Consulta de pesquisa/documento, classificação e tipos de entrada de clusterModos de consulta/documento, tipos de tarefas, truncamento, fragmentação ou outros controles que moldam vetores para recuperação.
- Onde corre
- API Cohere, Cofre de modelo, Microsoft Foundry, SageMakerAPI direta, mercado em nuvem, implantação privada ou rota auto-hospedada documentada pelo provedor.
Evidências de qualidade e velocidade
Resultados descrevem um teste, idioma e configuração específicos, não a inteligência geral. A falta de resultados não indica qualidade inferior.
Cohere Embed 4 · FinanceBenchRetrieval
Resultado enviado pela comunidade
Relevância da busca (0–1; maior é melhor)
Configuração do teste
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
Verificado: 5 de setembro de 2026
MTEB contributors · FinanceBenchRetrieval0,8833 nDCG@10
Preços e comparações
Estime seu custo
Defina seu uso. A estimativa é atualizada enquanto você digita.
Supõe 600 tokens por página, processada separadamente. A contagem real varia. Inclui apenas embeddings, sem armazenamento, busca ou respostas.
Cohere Embed 4
Cohere
Total estimado (USD)
Para o uso indicado · USD · Preço de API, não de assinatura
Como funciona esta estimativa
Estimativas sem impostos, ferramentas, armazenamento/gravação de cache, franquias gratuitas e descontos personalizados. Imagens incluem apenas a saída, sem prompt ou referências. Os modos de qualidade variam. Configurações não listadas não são consideradas gratuitas.
Acesso à API e ao provedor
Onde obter Cohere Embed 4
CohereDocumentação incorporada CohereComportamento de modelo, dimensões, entrada multimodal e exemplos de solicitação.Microsoft FoundryModelos Cohere em Microsoft FoundryA disponibilidade do catálogo na nuvem varia de acordo com a região e a conta.AWS SageMakerModelos Cohere em AWS SageMakerAplicam-se termos de mercado e de implantação privada.
Disponibilidade
Regiões e estágio de acesso
Disponível por meio da API Embed do Cohere, com implantação privada e rotas selecionadas de plataforma em nuvem para clientes corporativos.
O local de processamento e a residência dependem da plataforma Cohere, do ambiente privado ou do contrato de mercado de nuvem escolhido.
Verifique a disponibilidade ao vivoDados e treinamento
A rota é importante.
Os clientes corporativos Cohere podem cancelar o treinamento; Os prompts e gerações de SaaS geralmente são excluídos após 30 dias. Contas aprovadas com retenção zero de dados e implantações privadas oferecem controles mais fortes.
Esta é uma leitura concisa do material citado do fornecedor, e não um aconselhamento jurídico. Um gateway de terceiros pode ter diferentes termos de armazenamento, roteamento, treinamento e residência da API direta do criador do modelo.
Leia a política do provedorPerguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre Cohere Embed 4
O que é Cohere Embed 4?
Modelo de incorporação empresarial do Cohere para texto multilíngue, imagens e documentos visualmente ricos com uma janela de contexto de 128K. Cohere Embed 4 foi projetado para pesquisa em prosa normal e documentos cujo significado depende do layout ou do visual. Ele pode incorporar texto, imagens e PDFs de conteúdo misto, o que é útil para apresentações de slides, relatórios, diagramas e material comercial digitalizado.
Quando o Cohere Embed 4 foi lançado?
Cohere Embed 4 foi lançado em 15 de abril de 2025 de acordo com os materiais do fornecedor citado.
Onde posso acessar Cohere Embed 4?
Disponível por meio da API Embed do Cohere, com implantação privada e rotas selecionadas de plataforma em nuvem para clientes corporativos. As rotas de acesso listadas neste guia são Cohere, Microsoft Foundry e AWS SageMaker.
Quanto custa Cohere Embed 4?
Preço unitário hospedado não publicado. A página de preços públicos revisada do Cohere não indica uma taxa de token Embed 4 hospedado comparável. O Model Vault e as implantações privadas usam capacidade ou preços de contrato.
Onde o Cohere Embed 4 está disponível?
Disponível por meio da API Embed do Cohere, com implantação privada e rotas selecionadas de plataforma em nuvem para clientes corporativos. O local de processamento e a residência dependem da plataforma Cohere, do ambiente privado ou do contrato de mercado de nuvem escolhido.
Os dados da minha API Cohere Embed 4 são usados para treinamento?
Os clientes corporativos Cohere podem cancelar o treinamento; Os prompts e gerações de SaaS geralmente são excluídos após 30 dias. Contas aprovadas com retenção zero de dados e implantações privadas oferecem controles mais fortes. A política pertence à rota do provedor e aos termos da conta, portanto, verifique-a novamente antes do uso em produção.
Comparação de preços
USD por milhão de tokens nas APIs indicadas com contexto padrão. Tarifas de cache e contexto longo podem variar. Modelos sem preços revisados compatíveis são omitidos; menor custo não significa melhor qualidade.
- Mistral EmbedUS$ 0,10
Mistral AI
- Voyage 4 LargeUS$ 0,12
Voyage AI
- Voyage Context 4US$ 0,12
Voyage AI
- Voyage Code 4US$ 0,12
Voyage AI
- text-embedding-3-largeUS$ 0,13
OpenAI
- Gemini Embedding 2US$ 0,20
Google
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Comparações lado a lado
Cohere Embed 4 vs Gemini Embedding 2
Modelo de incorporação multimodal do Google para colocar texto, imagens, vídeo, áudio e PDFs em um espaço vetorial pesquisável.
Abrir comparação completaCohere Embed 4 vs text-embedding-3-large
Modelo de incorporação de texto de maior capacidade do OpenAI para pesquisa semântica, recomendações, clustering e pipelines de recuperação.
Abrir comparação completaCohere Embed 4 vs Voyage 4 Large
Modelo de incorporação geral de primeira qualidade do Voyage AI para recuperação de texto e código, com dimensões ajustáveis e um espaço vetorial familiar compartilhado.
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Modelo de incorporação com reconhecimento de documento do Voyage AI que cria automaticamente vetores para pedaços enquanto preserva informações do documento circundante.
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Modelo de incorporação especializado do Voyage AI para encontrar código relevante a partir de questões de linguagem natural ou outro contexto de código-fonte.
Abrir comparação completaCohere Embed 4 vs Mistral Embed
Modelo simples de incorporação de texto hospedado do Mistral para pesquisa semântica, clustering, classificação e RAG.
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