text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large
Pilih yang mana
Pilih text-embedding-3-large dari OpenAI jika Anda menginginkan model penyematan (embedding) yang banyak digunakan dengan vektor yang dapat dipersingkat yang melayani pencarian, pengelompokan, klasifikasi, dan deteksi anomali dari satu API. Pilih Voyage 4 Large saat pengambilan data adalah tugasnya dan Anda ingin mengindeks dokumen dengan model besar tetapi menyematkan kueri langsung dengan Voyage 4 atau Voyage 4 Lite yang lebih kecil, karena mereka berbagi satu ruang vektor. Keduanya tidak dapat dicampur dengan vektor satu sama lain.
Perbandingan harga
| text-embedding-3-large | Voyage 4 Large | |
|---|---|---|
| Penyedia model | OpenAI | Lainnya |
| Ketersediaan pengiriman | Tersedia | Tersedia |
| Jendela konteks | 8.2K | 32K |
| Output maksimal | - | - |
| Harga Official | Masukan$0.13per 1M tokenKeluaran$0.00per 1M token | Masukan$0.12per 1M tokenKeluaran$0.00per 1M token |
| Harga TokenLab | Masukan$0.091per 1M tokenKeluaran$0.00per 1M token | — |
| Performa model | Mengumpulkan data | Mengumpulkan data |
| Kapabilitas |
Pilih text-embedding-3-large jika
- Anda menggunakan penyematan untuk pengelompokan, klasifikasi, atau deteksi anomali serta pencarian
- Anda sudah menyimpan vektor bergaya OpenAI dan menginginkan peningkatan kualitas
- Anda ingin memangkas ukuran vektor agar sesuai dengan batas indeks
Pilih Voyage 4 Large jika
- Beban kerja utama Anda adalah pengambilan multibahasa untuk RAG atau pencarian
- Anda menginginkan penyematan saat kueri yang murah terhadap indeks dokumen berkualitas tinggi
- Anda menginginkan beberapa ukuran output untuk menukar kualitas dengan penyimpanan
Perbedaannya
| Aspek | text-embedding-3-large | Voyage 4 Large |
|---|---|---|
| Fokus desain | OpenAI menggambarkannya sebagai model penyematan yang paling mumpuni untuk teks bahasa Inggris dan non-Inggris. | Voyage menggambarkannya sebagai model pengambilan teratas dari seri keempatnya untuk teks umum dan multibahasa. |
| Mencampur ukuran model | Satu model untuk dokumen dan kueri. | Dokumen dan kueri dapat berasal dari anggota keluarga yang berbeda, karena vektornya kompatibel. |
| Ukuran vektor | Dimensi dapat dipersingkat untuk menghemat penyimpanan. | Empat ukuran output ditawarkan, dari kecil hingga besar. |
| Rentang tugas | Pencarian, pengelompokan, rekomendasi, deteksi anomali, dan klasifikasi. | Ditujukan untuk pengambilan dan pemeringkatan dalam pencarian dan RAG. |
| Biaya peralihan | Vektor tidak dapat dibandingkan dengan model penyematan lainnya. | Aturan yang sama: berpindah ke atau dari keluarga lain berarti menyematkan ulang korpus. |
Ringkasan
- text-embedding-3-large: Masukan $0.091 / Keluaran $0.00 per 1M token; Voyage 4 Large: Masukan $0.12 / Keluaran $0.00 per 1M token. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.
- Voyage 4 Large memiliki context window 3,9x lebih besar
FAQ
Mana yang lebih baik untuk RAG, text-embedding-3-large atau Voyage 4 Large?
Voyage 4 Large adalah pilihan yang berfokus pada pengambilan, dan ruang bersamanya dengan Voyage 4 Lite memungkinkan Anda memangkas biaya kueri. text-embedding-3-large adalah pilihan umum yang solid jika Anda juga mengelompokkan atau mengklasifikasikan teks. Uji keduanya pada kueri Anda sendiri.
Bisakah saya mengganti satu dengan yang lain tanpa mengindeks ulang?
Tidak. Vektor setiap model berada di ruangnya sendiri, jadi mengubah model berarti menyematkan ulang setiap dokumen dan setiap kueri sebelum Anda dapat membandingkan hasil apa pun.
Apakah salah satunya menangani teks non-Inggris?
Ya. OpenAI menjelaskan text-embedding-3-large kuat untuk tugas non-Inggris, dan Voyage menjelaskan Voyage 4 Large sebagai pengambil multibahasa, jadi keduanya cocok untuk korpus yang mencampur beberapa bahasa.
Bisakah saya menggunakan keduanya secara bersamaan?
Hanya dalam indeks terpisah. Simpan satu penyimpanan vektor per model dan gabungkan hasil pada langkah pemeringkatan, jangan pernah dengan mencampur vektor mentah dari kedua model dalam satu penyimpanan.
Mana yang lebih murah, text-embedding-3-large atau Voyage 4 Large?
text-embedding-3-large: Masukan $0.091 / Keluaran $0.00 per 1M token; Voyage 4 Large: Masukan $0.12 / Keluaran $0.00 per 1M token. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.
Apa perbedaan utama antara text-embedding-3-large dan Voyage 4 Large?
Kedua model memiliki kapabilitas yang serupa.
Sumber
Ditinjau 2 Okt 2026