Comparación de modelos
Compare text-embedding-3-large y Voyage Code 4 utilizando la misma rúbrica incrustaciones y búsqueda de vectores del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.
Hechos comprobados 4 de septiembre de 2026
Indica tu uso. La estimación se actualiza al escribir.
Supone 600 tokens por página, procesada por separado. El número real varía. Solo incluye embeddings, no almacenamiento, búsqueda ni respuestas.
Las estimaciones excluyen impuestos, herramientas, almacenamiento/escritura de caché, cuotas gratuitas y descuentos personalizados. En imágenes solo incluyen la salida, no el prompt ni las referencias. Los modos de calidad varían. Los ajustes no listados no se consideran gratuitos.
| modelo | Acceso | Total estimado (USD) |
|---|---|---|
| Voyage Code 4Voyage AI | Voyage AI | 0,0007 US$ |
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | 0,0008 US$ |
Toma rápida
El modelo de incrustación de texto de mayor capacidad de OpenAI para búsqueda semántica, recomendaciones, agrupación y canales de recuperación.
El modelo incorpora sólo texto y no fragmenta documentos largos. Su canal de ingesta aún necesita una estrategia deliberada de fragmentación, metadatos, evaluación y reindexación.
Modelo de incrustación especializado de Voyage AI para encontrar código relevante a partir de preguntas en lenguaje natural u otro contexto de código fuente.
Un modelo de código especializado no es automáticamente mejor para archivos README, tickets o documentación comercial. Evalúe los repositorios mixtos por separado y tenga en cuenta los costos recurrentes de reindexación.
Compara los hechos publicados
Los valores utilizan las unidades y límites publicados de cada proveedor. Un espacio en blanco significa que el proveedor no publicó un valor directamente comparable en las fuentes revisadas.
| Incrustaciones y búsqueda de vectores | text-embedding-3-large | Voyage Code 4 |
|---|---|---|
| Precio de incrustaciónPrecio actual del proveedor por millón de tokens de entrada o la unidad de facturación publicada más cercana. | $0,13 / 1 millón de tokens | $0,12 / 1 millón de tokens después de 200 millones gratis |
| Capacidad de entradaContenido máximo aceptado en una entrada de inserción, utilizando el token documentado del proveedor. | 8,191 tokens de entrada | 32K fichas |
| Dimensiones vectorialesTamaños de salida admitidos; los vectores más pequeños reducen el almacenamiento, mientras que los vectores más grandes pueden conservar más información. | 3.072 morosos; vectores más cortos a través de dimensiones | 1.024 morosos; 256, 512 o 2048 opcional |
| Entradas aceptadasEntrada de texto, código, imagen, audio, vídeo, PDF o documento compatible con el punto final. | Texto | Código y texto en lenguaje natural. |
| Controles de recuperaciónModos de consulta/documento, tipos de tareas, truncamiento, fragmentación u otros controles que dan forma a los vectores para su recuperación. | Parámetro de dimensiones opcional; fragmentación manejada por la aplicación | Modos de consulta/documento, truncamiento y espacio vectorial compartido de Voyage 4 |
| donde correAPI directa, mercado en la nube, implementación privada o ruta autohospedada documentada por el proveedor. | OpenAI API de incrustaciones alojadas | Rutas integradas con Voyage API y MongoDB |
como elegir
Comience con el trabajo que necesita completar y luego valide los detalles del costo, el acceso y la política en la ruta exacta de su proveedor.
OpenAI dice que los datos comerciales y API no se utilizan para entrenar sus modelos de forma predeterminada. La retención de monitoreo de abusos y los controles elegibles de cero retención de datos dependen del punto final y de la aprobación de la organización.
Enlaces de proveedores y API
Los términos públicos de Voyage permiten que el contenido del cliente mejore los servicios a menos que el cliente opte por no participar. Las organizaciones pagas elegibles pueden configurar una opción de exclusión voluntaria y una retención de día cero; Los términos empresariales negociados por separado pueden diferir.
Enlaces de proveedores y API
Preguntas frecuentes
text-embedding-3-large: El modelo de incrustación de texto de mayor capacidad de OpenAI para búsqueda semántica, recomendaciones, agrupación y canales de recuperación. Voyage Code 4: Modelo de incrustación especializado de Voyage AI para encontrar código relevante a partir de preguntas en lenguaje natural u otro contexto de código fuente.
Considere text-embedding-3-large cuando su prioridad sea Búsqueda de texto de alta calidad y RAG. Considere Voyage Code 4 cuando su prioridad sea Búsqueda de repositorios y símbolos. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.
No. Esta comparación alinea los datos publicados por el proveedor para la categoría Incrustaciones y búsqueda de vectores. No reclama un ganador universal ni combina puntuaciones de referencia de terceros incompatibles.
