text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large
Le bon choix
Choisissez text-embedding-3-large d'OpenAI lorsque vous souhaitez un modèle d'embedding largement utilisé avec des vecteurs raccourcissables qui sert à la recherche, au clustering, à la classification et à la détection d'anomalies à partir d'une seule API. Choisissez Voyage 4 Large lorsque la récupération est la tâche principale et que vous souhaitez indexer des documents avec le grand modèle mais intégrer des requêtes en direct avec le plus petit Voyage 4 ou Voyage 4 Lite, car ils partagent un seul espace vectoriel. Aucun ne peut être mélangé avec les vecteurs de l'autre.
Comparatif des tarifs
| text-embedding-3-large | Voyage 4 Large | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | Autre |
| Disponibilité de livraison | Disponible | Disponible |
| Fenêtre de contexte | 8.2K | 32K |
| Sortie maximale | - | - |
| Tarif Official | Entrée$0.13Par 1M TokenSortie$0.00Par 1M Token | Entrée$0.12Par 1M TokenSortie$0.00Par 1M Token |
| Prix TokenLab | Entrée$0.091Par 1M TokenSortie$0.00Par 1M Token | — |
| Performance du modèle | Collecte de données | Collecte de données |
| Capacités |
Pourquoi choisir text-embedding-3-large
- Vous utilisez des embeddings pour le clustering, la classification ou la détection d'anomalies ainsi que pour la recherche
- Vous stockez déjà des vecteurs de style OpenAI et souhaitez une amélioration de la qualité
- Vous souhaitez réduire la taille des vecteurs pour respecter les limites d'index
Pourquoi choisir Voyage 4 Large
- Votre charge de travail principale est la récupération multilingue pour le RAG ou la recherche
- Vous souhaitez un embedding peu coûteux au moment de la requête par rapport à un index de documents de haute qualité
- Vous souhaitez plusieurs tailles de sortie pour équilibrer la qualité par rapport au stockage
Les différences
| Critère | text-embedding-3-large | Voyage 4 Large |
|---|---|---|
| Focus de conception | OpenAI le décrit comme son modèle d'embedding le plus performant pour le texte anglais et non anglais. | Voyage le décrit comme le meilleur modèle de récupération de sa quatrième série pour le texte général et multilingue. |
| Mélange des tailles de modèles | Un seul modèle pour les documents et les requêtes. | Les documents et les requêtes peuvent provenir de différents membres de la famille, car les vecteurs sont compatibles. |
| Taille des vecteurs | Les dimensions peuvent être raccourcies pour économiser du stockage. | Quatre tailles de sortie sont proposées, de petite à grande. |
| Gamme de tâches | Recherche, clustering, recommandations, détection d'anomalies et classification. | Visant la récupération et le classement dans la recherche et le RAG. |
| Coût de changement | Les vecteurs ne sont pas comparables avec d'autres modèles d'embedding. | Même règle : passer à ou depuis une autre famille signifie ré-indexer le corpus. |
Résumé
- text-embedding-3-large: Entrée $0.091 / Sortie $0.00 Par 1M Token; Voyage 4 Large: Entrée $0.12 / Sortie $0.00 Par 1M Token. Les tarifs dépendent de l’unité de facturation, de la spécification et de l’usage. Comparez des conditions identiques dans la tarification détaillée du modèle ; un tarif seul ne détermine pas le coût total.
- Voyage 4 Large a une fenêtre de contexte 3,9x plus grande
FAQ
Lequel est le meilleur pour le RAG, text-embedding-3-large ou Voyage 4 Large ?
Voyage 4 Large est le choix axé sur la récupération, et son espace partagé avec Voyage 4 Lite vous permet de réduire le coût des requêtes. text-embedding-3-large est un choix général solide si vous effectuez également du clustering ou de la classification de texte. Testez les deux sur vos propres requêtes.
Puis-je remplacer l'un par l'autre sans ré-indexer ?
Non. Les vecteurs de chaque modèle vivent dans leur propre espace, donc changer de modèle signifie ré-indexer chaque document et chaque requête avant de pouvoir comparer les résultats.
L'un ou l'autre gère-t-il le texte non anglais ?
Oui. OpenAI décrit text-embedding-3-large comme performant pour les tâches non anglaises, et Voyage décrit Voyage 4 Large comme un récupérateur multilingue, donc les deux conviennent aux corpus qui mélangent plusieurs langues.
Puis-je utiliser les deux ensemble ?
Uniquement dans des index séparés. Gardez un magasin de vecteurs par modèle et mélangez les résultats à l'étape du classement, jamais en mélangeant des vecteurs bruts des deux modèles dans un seul magasin.
Lequel est le moins cher, text-embedding-3-large ou Voyage 4 Large ?
text-embedding-3-large: Entrée $0.091 / Sortie $0.00 Par 1M Token; Voyage 4 Large: Entrée $0.12 / Sortie $0.00 Par 1M Token. Les tarifs dépendent de l’unité de facturation, de la spécification et de l’usage. Comparez des conditions identiques dans la tarification détaillée du modèle ; un tarif seul ne détermine pas le coût total.
Quelles sont les principales différences entre text-embedding-3-large et Voyage 4 Large ?
Les deux modèles partagent des capacités similaires.
Sources
Mis à jour le 2 oct. 2026