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Comparação de modelos

text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large

Compare text-embedding-3-large e Voyage 4 Large usando a mesma rubrica incorporações e pesquisa vetorial fornecida pelo provedor. Nenhuma pontuação misteriosa e nenhuma classificação de benchmark inventada.

Fatos verificados 4 de setembro de 2026

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.

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.

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ModeloTotal estimado (USD)
Voyage 4 LargeVoyage AIUS$ 0,0007
text-embedding-3-largeOpenAIUS$ 0,0008

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.

Voyage 4 Large · FinanceBenchRetrieval

Resultado enviado pela comunidade

Relevância da busca (0–1; maior é melhor)

Configuração do teste

MTEB · 2.1.3 · eng-Latn · test/default

dimensions: 1024 · similarity: cosine · modelMetadata: https://github.com/embeddings-benchmark/results/blob/main/results/voyageai__voyage-4-large/1/model_meta.json

Verificado: 5 de setembro de 2026

MTEB contributors · FinanceBenchRetrieval

0,9288 nDCG@10

Tomada rápida

text-embedding-3-large

Modelo de incorporação de texto de maior capacidade do OpenAI para pesquisa semântica, recomendações, clustering e pipelines de recuperação.

Melhor para

  • Pesquisa de texto de alta qualidade e RAG
  • Pilhas de aplicativos centradas em OpenAI
  • Equipes que desejam tamanho de vetor ajustável

Cuidado com

O modelo incorpora apenas texto e não agrupa documentos longos para você. Seu pipeline de ingestão ainda precisa de uma estratégia deliberada de agrupamento, metadados, avaliação e reindexação.

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.

Melhor para

  • Recuperação de texto sensível à qualidade
  • Pesquisa que mistura prosa e código
  • Equipes avaliando índices assimétricos e modelos de consulta

Cuidado com

A grande permissão de tokens gratuitos é um detalhe comercial no nível da conta, não uma garantia permanente de custo zero. Confirme a elegibilidade, as configurações de retenção e a taxa aplicável após o subsídio.

Compare os fatos publicados

text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large

Os valores usam as próprias unidades e limites publicados de cada provedor. Um espaço em branco significa que o fornecedor não publicou um valor diretamente comparável nas fontes analisadas.

Incorporações e pesquisa vetorialtext-embedding-3-largeVoyage 4 Large
Preço de incorporaçãoPreço atual do provedor por milhão de tokens de entrada ou a unidade de cobrança publicada mais próxima.US$ 0,13/1 milhão de tokens$ 0,12 / 1 milhão de tokens após 200 milhões grátis
Capacidade de entradaConteúdo máximo aceito em uma entrada de incorporação, usando a base de token documentada do provedor.8.191 tokens de entrada32 mil tokens
Dimensões vetoriaisTamanhos de saída suportados; vetores menores reduzem o armazenamento, enquanto vetores maiores podem preservar mais informações.3.072 inadimplência; vetores mais curtos via dimensões1.024 inadimplência; 256, 512 ou 2.048 opcional
Entradas aceitasEntrada com reconhecimento de texto, código, imagem, áudio, vídeo, PDF ou documento compatível com o endpoint.TextoTexto e código
Controles de recuperaçãoModos de consulta/documento, tipos de tarefas, truncamento, fragmentação ou outros controles que moldam vetores para recuperação.Parâmetro opcional de dimensões; chunking tratado pelo aplicativoTipos de entrada de consulta/documento, truncamento, dimensão de saída
Onde correAPI direta, mercado em nuvem, implantação privada ou rota auto-hospedada documentada pelo provedor.API de incorporação hospedada OpenAIAPI Voyage, MongoDB Atlas e nuvens selecionadas

Como escolher

Compare o trabalho, não o hype.

Comece com o trabalho que você precisa concluir e, em seguida, valide os detalhes de custo, acesso e política na rota exata do seu provedor.

text-embedding-3-large

OpenAI afirma que os dados de negócios e API não são usados ​​para treinar seus modelos por padrão. A retenção de monitoramento de abuso e os controles elegíveis de retenção de dados zero dependem do endpoint e da aprovação da organização.

Voyage 4 Large

Os termos públicos da Voyage permitem que o conteúdo do cliente melhore os serviços, a menos que o cliente desista. As organizações pagas qualificadas podem configurar uma opção de exclusão e retenção de dia zero; os termos empresariais negociados separadamente podem ser diferentes.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes sobre text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large

Qual é a principal diferença entre text-embedding-3-large e Voyage 4 Large?

text-embedding-3-large: Modelo de incorporação de texto de maior capacidade do OpenAI para pesquisa semântica, recomendações, clustering e pipelines de recuperação. 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.

Devo escolher text-embedding-3-large ou Voyage 4 Large?

Considere text-embedding-3-large quando sua prioridade for Pesquisa de texto de alta qualidade e RAG. Considere Voyage 4 Large quando sua prioridade for Recuperação de texto sensível à qualidade. Teste ambos com seus próprios dados e rota do provedor antes de confirmar.

Esta comparação text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large é baseada em benchmarks Cody?

Não. Esta comparação alinha os fatos publicados pelo fornecedor para a categoria Incorporações e pesquisa vetorial. Ele não reivindica um vencedor universal nem combina pontuações de benchmark de terceiros incompatíveis.