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Voyage: Voyage 3 Large

Voyage 3 Large es un modelo de embedding de una generación anterior para recuperación multilingüe y de propósito general. Sigue siendo útil para aplicaciones que mantienen un índice vectorial de Voyage 3 Large existente; el cambio de generación de embeddings debe incluir la reindexación y la evaluación de la recuperación.
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voyage-3-large
DisponibleVoyageIncrustaciónSíncrono
Entrada / Salida
$0.18 / $0.00
Contexto
32K
Modalidades
Incrustación

Sobre Voyage 3 Large

Voyage 3 Large es el modelo de incrustación de texto de generación anterior de Voyage AI para recuperación de propósito general y multilingüe. Voyage identifica a Voyage 4 Large como su reemplazo. Es relevante principalmente para aplicaciones que mantienen un índice vectorial de Voyage 3 Large y desean posponer la re-incrustación hasta que una evaluación de recuperación justifique el cambio.

Puntos fuertes

  • Cubre la recuperación de propósito general y multilingüe para búsqueda y RAG.
  • Los índices existentes de Voyage 3 Large pueden seguir funcionando sin cambios.
  • Se pueden solicitar dimensiones de 256, 512, 1024 y 2048.
  • Las salidas cuantizadas incluyen int8, uint8, binario y ubinario.

Cuándo buscar otra opción

  • Voyage 4 Large lo reemplaza, por lo que un nuevo índice debería comenzar allí.
  • Los modelos de la Serie 4 no pueden consultar sus vectores, porque las dos generaciones utilizan espacios separados.

Primeros pasos

  1. Crear clave API

    Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.

  2. Envía tu primera solicitud

    Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.

    IncrustaciónEndpoint de TokenLab
    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-3-large",
      "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
    }'

Parámetros

Incrustación

ParámetroValores y límitesPredeterminadoNotas
encoding_formatNo especificadoNo especificadoThis 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.
inputEntradas: ≥ 1, ≤ 1000No especificadoNo especificado

Precios

El precio Verified se aplica a Verified, que cuesta menos en la mayoría de los modelos. El precio Official es el precio publicado por el fabricante del modelo y se aplica a la ruta Official, más fiable. Auto factura la ruta que completa la solicitud.

Incrustación

Por 1M Token
Precio Official
Entrada $0.18 / Salida $0.00
Precio Verified
—
Descuento
—

Uso y actividad

La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.

Uso y disponibilidad

Últimas 24 horas
Solicitudes
Tasa de éxito
Latencia P95
Total de tokens
Desempeño del modelo
Las métricas aparecerán una vez que se alcancen los umbrales de privacidad y volumen de datos.

Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.

Abrir en Console

Abre Voyage 3 Large en Console con un prompt listo para editar o enviar.

Ayúdame a probar voyage-3-large con embedding en /v1/embeddings. Muestra el resultado y el coste.

Casos de uso

  • Mantenimiento de un índice heredado

    Añada nuevos documentos a un archivo que fue incrustado con este modelo, manteniendo cada vector en un mismo espacio.

  • Referencia de re-indexación

    Úselo como base cuando pruebe si Voyage 4 Large mejora la recuperación en su corpus.

  • Búsqueda con almacenamiento reducido

    Solicite salida binaria para mantener una gran colección de vectores en mucho menos espacio.

Ejemplos de prompts

Incruste este resumen legal como un documento para el archivo de investigación.

Incruste la consulta: causas de la crisis de liquidez de 2008.

Incruste la consulta en portugués: política de privacidade de dados.

Este modelo tiene precio condicional. Los totales mensuales de tokens por sí solos no producen una estimación fiable; use el precio detallado según la especificación de la solicitud, la caché y la ventana aplicable.

FAQ

¿Se sigue recomendando Voyage 3 Large?

No para trabajos nuevos. Voyage lo enumera como un modelo de generación anterior y nombra a Voyage 4 Large como el reemplazo. Consérvelo solo mientras un índice existente dependa de él, y programe una re-incrustación con pruebas de recuperación.

¿Puedo consultar un índice de Voyage 3 Large con Voyage 4 Large?

No. La compatibilidad está documentada solo dentro de la Serie 4. Re-incruste todo el corpus con Voyage 4 Large, luego compare los resultados de recuperación con el índice antiguo antes de realizar el cambio.

¿Qué dimensiones y tipos de salida están disponibles?

Dimensiones 256, 512, 1024 (predeterminado) y 2048, además de salidas int8, uint8, binarias y ubinarias. Elija una vez por índice, porque cada vector en un índice debe usar la misma configuración.

¿En qué se diferencia de Voyage 3.5?

Voyage 3 Large es el modelo más grande y orientado a la calidad de la línea Serie 3, mientras que Voyage 3.5 es el lanzamiento posterior de propósito general. Ambos son de generación anterior y ninguno se mezcla con los vectores de la Serie 4.

¿Cuánto cuesta Voyage 3 Large?

En TokenLab, Voyage 3 Large cuesta Entrada $0.18 / Salida $0.00 Por 1M Token. La tabla de precios arriba muestra el desglose completo. Las tarifas dependen de la unidad de facturación, la especificación y el uso. Compare condiciones iguales en el precio detallado del modelo; una sola tarifa no determina el coste total.

¿Qué endpoint debe usar Voyage 3 Large?

Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings para Voyage 3 Large. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.

¿Qué operaciones soporta Voyage 3 Large?

Voyage 3 Large admite Incrustación. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.

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Fuentes

Revisado el 2 oct 2026

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