Voyage: Voyage 4

Voyage 4 erstellt Text-Embeddings für allgemeine und mehrsprachige Retrieval-Aufgaben. Es teilt sich einen Embedding-Raum mit Voyage 4 Large und Voyage 4 Lite und ist damit eine flexible Wahl für semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation.

Modelle vergleichen

voyage-4

VerfügbarVoyageEinbettungSynchron

Eingabe / Ausgabe: $0.06 / $0.00
Kontext: 32K
Modalitäten: Einbettung

Über Voyage 4

Voyage 4 ist ein Text-Embedding-Modell von Voyage AI für allgemeine und mehrsprachige Retrieval-Aufgaben. Es ist das mittlere Modell der Series 4-Familie: Seine Vektoren sind mit Voyage 4 Large und Voyage 4 Lite kompatibel, sodass ein Index von verschiedenen Mitgliedern der Familie abgefragt werden kann. Standardmäßig werden 1024 Dimensionen zurückgegeben; 256, 512 und 2048 sind ebenfalls verfügbar.

Stärken

Vektoren von Voyage 4 können direkt mit denen von Voyage 4 Large und Voyage 4 Lite verglichen werden.
Das erklärte Ziel ist eine hohe Qualität bei allgemeinen und mehrsprachigen Retrieval-Aufgaben.
Die Ausgabedimension kann auf 256 oder 512 reduziert werden, um einen Index zu verkleinern, oder auf 2048 erhöht werden.
Die Einstellung input_type kennzeichnet Text als Abfrage (query) oder Dokument (document), um Vektoren für die Suche zu optimieren.

Alternativen

Voyage führt Voyage 4 Large als das Modell mit der besten Retrieval-Qualität innerhalb der Serie auf.
Es bettet ausschließlich Text ein; für Bilder und code-spezifisches Retrieval sind andere Modelle wie Voyage Code 3 erforderlich.

Erste Schritte

API-Schlüssel erstellen
Erstelle einen Schlüssel in Console und nutze ihn mit jedem Modell auf der Plattform.

Senden Sie Ihre erste Anfrage

Kopieren Sie das Beispiel für Ihre Sprache und führen Sie es gegen den Endpunkt aus.

EinbettungTokenLab-Endpunkt

POST/v1/embeddings

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "encoding_format": "float",
  "model": "voyage-4",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
}'

Parameter

Einbettung

Parameter	Werte und Grenzen	Standardwert	Hinweise
`encoding_format`	Nicht angegeben	Nicht angegeben	This field is accepted. The current public contract does not specify a complete value range or list. No additional values are promised. The omitted-field default is not verified.
`input`	Eingaben: ≥ 1, ≤ 1000	Nicht angegeben	Nicht angegeben

Preise

Der Verified-Preis gilt für Verified und ist bei den meisten Modellen günstiger. Der Official-Preis ist der veröffentlichte Preis des Modellherstellers und gilt für die zuverlässigere Official-Route. Auto rechnet die Route ab, die die Anfrage abschließt.

Einbettung

Pro 1M Token

Official-Preis: Eingabe $0.06 / Ausgabe $0.00
Verified-Preis: —
Rabatt: —

	Official-PreisPro 1M Token	Verified-PreisPro 1M Token	Rabatt
Einbettung	Eingabe $0.06 / Ausgabe $0.00	—	—

Nutzung & Aktivität

Die Erfolgsquote ist der Anteil abgeschlossener Anfragen. Die Latenz ist die Dauer einer vollständigen Antwort; P95 bedeutet, dass 95 % der Anfragen innerhalb dieser Zeit abgeschlossen wurden.

Nutzung & Verfügbarkeit

Letzte 24 Stunden

Anfragen
Erfolgsrate
P95-Latenz
Token gesamt

Modellleistung

Zuletzt aktualisiert 15.11.2026, 02:01 UTC

Metriken erscheinen, sobald die Schwellenwerte für Datenschutz und Datenvolumen erreicht sind.

Die Daten basieren auf aggregierten Benutzeranfragen, Statusprüfungen sind ausgeschlossen.

In Console öffnen

Öffne Voyage 4 in Console mit einer bearbeitbaren oder versandbereiten Eingabeaufforderung.

Teste voyage-4 mit embedding an /v1/embeddings. Zeige Ergebnis und Kosten.

Anwendungsfälle

Semantische Suche
Betten Sie Hilfeartikel einmalig ein und gleichen Sie diese mit freien Benutzerfragen ab, um ein Suchfeld zu erhalten, das die Suchintention versteht.
RAG-Retrieval
Indizieren Sie Unternehmensdokumente und rufen Sie die passendsten Textstellen ab, um einem Chat-Modell fundierten Kontext zu liefern.
Mehrsprachige Suche
Gleichen Sie eine in einer Sprache verfasste Frage mit Dokumenten in einer anderen Sprache innerhalb desselben Index ab.

Prompt-Beispiele

Betten Sie die Abfrage ein: Wie rotiere ich einen API-Schlüssel ohne Ausfallzeit?

Betten Sie diesen Abschnitt des Produkthandbuchs als Dokument für die Support-Wissensdatenbank ein.

Betten Sie die Abfrage auf Deutsch ein: Kündigungsfristen im Mietvertrag.

Dieses Modell hat konditionale Preise. Monatliche Token-Summen allein liefern keine verlässliche Schätzung; nutzen Sie die detaillierten Preise für Anfragespezifikation, Cache und Zeitfenster.

FAQ

Wofür wird Voyage 4 verwendet?

Um Text in Vektoren für die semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation umzuwandeln. Voyage beschreibt es als optimiert für allgemeine und mehrsprachige Retrieval-Qualität. Sie betten Dokumente und Abfragen ein, speichern die Vektoren und führen ein Ranking basierend auf Ähnlichkeit durch.

Sind Voyage 4-Embeddings mit Voyage 4 Large kompatibel?

Ja. Voyage gibt an, dass alle Embeddings der Series 4 untereinander kompatibel sind. Dies ermöglicht es, Dokumente mit einem Familienmitglied zu indizieren und Abfragen mit einem anderen einzubetten, ohne den Index neu aufbauen zu müssen.

Welche Ausgabedimensionen unterstützt Voyage 4?

Standardmäßig 1024, mit 256, 512 und 2048 als Optionen. Kleinere Vektoren sind kostengünstiger zu speichern und zu durchsuchen; größere können mehr Details beibehalten. Evaluieren Sie dies anhand Ihrer eigenen Abfragen, bevor Sie eine Wahl treffen.

Sollte ich input_type festlegen?

Dies wird für Retrieval-Aufgaben empfohlen. Durch die Einstellung auf query oder document stellt Voyage dem Embedding einen Retrieval-Prompt voran. Voyage merkt an, dass Vektoren, die mit und ohne diese Einstellung erstellt wurden, kompatibel bleiben, sodass bestehende Indizes weiterhin funktionieren.

Was kostet Voyage 4?

Auf TokenLab kostet Voyage 4 Eingabe $0.06 / Ausgabe $0.00 Pro 1M Token. Die vollständige Aufschlüsselung steht in der Preistabelle oben. Die Preise hängen von Abrechnungseinheit, Spezifikation und Nutzung ab. Vergleichen Sie gleiche Bedingungen in der detaillierten Preisliste des Modells; eine einzelne Rate bestimmt nicht die Gesamtkosten.

Welchen Endpunkt soll Voyage 4 verwenden?

Verwenden Sie https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings für Voyage 4. Das folgende Anforderungsbeispiel zeigt die passende Code-Struktur.

Welche Operationen unterstützt Voyage 4?

Voyage 4 unterstützt Einbettung. Wählen Sie oben einen Vorgang aus, um dessen Endpunkt und Anforderungsbeispiel anzuzeigen.