Comparación de modelos
Compare text-embedding-3-large y Voyage Context 4 utilizando la misma rúbrica incrustaciones y búsqueda de vectores del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.
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 Context 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 compatible con documentos de Voyage AI que crea automáticamente vectores para fragmentos y al mismo tiempo conserva la información del documento circundante.
La fragmentación automática es conveniente pero está menos controlada por la aplicación que un analizador personalizado. Pruebe encabezados, tablas, citas, metadatos y actualice el comportamiento antes de adoptarlos en todo el documento.
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 Context 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 por pase interno; Los documentos más largos se dividen automáticamente. |
| 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 | 256, 512, 1.024 o 2.048 |
| Entradas aceptadasEntrada de texto, código, imagen, audio, vídeo, PDF o documento compatible con el punto final. | Texto | Documentos de texto completo |
| 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 | Fragmentación contextual automática, superposición y división de documentos largos |
| donde correAPI directa, mercado en la nube, implementación privada o ruta autohospedada documentada por el proveedor. | OpenAI API de incrustaciones alojadas | API alojada en Voyage y rutas integradas en 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 Context 4: Modelo de incrustación compatible con documentos de Voyage AI que crea automáticamente vectores para fragmentos y al mismo tiempo conserva la información del documento circundante.
Considere text-embedding-3-large cuando su prioridad sea Búsqueda de texto de alta calidad y RAG. Considere Voyage Context 4 cuando su prioridad sea Documento largo RAG. 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.
