Comparação de modelos
Compare text-embedding-3-large e Voyage Context 4 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
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.
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.
| Modelo | Acesso | Total estimado (USD) |
|---|---|---|
| Voyage Context 4Voyage AI | Voyage AI | US$ 0,0007 |
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | US$ 0,0008 |
Tomada rápida
Modelo de incorporação de texto de maior capacidade do OpenAI para pesquisa semântica, recomendações, clustering e pipelines de recuperação.
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.
Modelo de incorporação com reconhecimento de documento do Voyage AI que cria automaticamente vetores para pedaços enquanto preserva informações do documento circundante.
A fragmentação automática é conveniente, mas menos controlada pelo aplicativo do que um analisador personalizado. Teste títulos, tabelas, citações, metadados e atualize o comportamento antes de adotá-los em um conjunto de documentos.
Compare os fatos publicados
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 vetorial | text-embedding-3-large | Voyage Context 4 |
|---|---|---|
| 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 entrada | 32K por passe interno; documentos mais longos são divididos automaticamente |
| Dimensões vetoriaisTamanhos de saída suportados; vetores menores reduzem o armazenamento, enquanto vetores maiores podem preservar mais informações. | 3.072 inadimplência; vetores mais curtos via dimensões | 256, 512, 1.024 ou 2.048 |
| Entradas aceitasEntrada com reconhecimento de texto, código, imagem, áudio, vídeo, PDF ou documento compatível com o endpoint. | Texto | Documentos de texto inteiro |
| 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 aplicativo | Segmentação contextual automática, sobreposição e divisão de documentos longos |
| Onde correAPI direta, mercado em nuvem, implantação privada ou rota auto-hospedada documentada pelo provedor. | API de incorporação hospedada OpenAI | API hospedada pelo Voyage e rotas integradas ao MongoDB |
Como escolher
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.
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.
Links de provedor e API
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.
Links de provedor e API
Perguntas frequentes
text-embedding-3-large: Modelo de incorporação de texto de maior capacidade do OpenAI para pesquisa semântica, recomendações, clustering e pipelines de recuperação. Voyage Context 4: Modelo de incorporação com reconhecimento de documento do Voyage AI que cria automaticamente vetores para pedaços enquanto preserva informações do documento circundante.
Considere text-embedding-3-large quando sua prioridade for Pesquisa de texto de alta qualidade e RAG. Considere Voyage Context 4 quando sua prioridade for Documento longo RAG. Teste ambos com seus próprios dados e rota do provedor antes de confirmar.
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.
