Voyage: Voyage 4 Large

Voyage 4 Large adalah model yang lebih besar dalam keluarga model pencarian multibahasa generasi keempat dari Voyage. Vektornya berbagi ruang embedding yang sama dengan Voyage 4 dan Voyage 4 Lite, sehingga aplikasi dapat menggunakan anggota keluarga yang berbeda untuk pengindeksan dokumen dan embedding kueri.

Bandingkan model

voyage-4-large

TersediaVoyageEmbeddingSinkronkan

Masukan / Keluaran: $0.12 / $0.00
Konteks: 32K
Modalitas: Embedding

Tentang Voyage 4 Large

Voyage 4 Large adalah model teratas dari seri embedding keempat Voyage AI, yang dideskripsikan oleh Voyage memiliki kualitas pengambilan data multibahasa dan tujuan umum terbaik. Vektornya berbagi ruang yang sama dengan Voyage 4 dan Voyage 4 Lite, sehingga sebuah tim dapat mengindeks dokumen dengan model besar dan menyematkan (embed) kueri langsung dengan model yang lebih kecil. Dimensi default-nya adalah 1024.

Kelebihan

Voyage menempatkannya sebagai pengambil data (retriever) multibahasa dan umum dengan kualitas tertinggi di Seri 4.
Indeks dokumen yang dibuat dengannya dapat dikueri menggunakan vektor Voyage 4 atau Voyage 4 Lite.
Tersedia empat pilihan dimensi output, mulai dari 256 hingga 2048.
Model ini menggantikan Voyage 3 Large sebagai peningkatan yang direkomendasikan.

Kapan harus beralih

Ini adalah model Seri 4 yang paling berat, sehingga untuk penyematan kueri dengan volume tinggi atau yang sensitif terhadap latensi, Voyage 4 Lite lebih disarankan.
Model ini hanya menangani teks; pengambilan data kode adalah tugas dari Voyage Code 3.

Memulai

Buat API key
Buat kunci di Console, gunakan untuk semua model di platform.

Kirim permintaan pertama Anda

Salin contoh untuk bahasa Anda dan jalankan terhadap endpoint tersebut.

EmbeddingEndpoint 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-4-large",
  "input": "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
}'

Parameter

Embedding

Parameter	Nilai dan batas	Nilai bawaan	Catatan
`encoding_format`	Tidak disediakan	Tidak disediakan	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`	Jumlah masukan: ≥ 1, ≤ 1000	Tidak disediakan	Tidak disediakan

Penetapan Harga

Harga Verified berlaku untuk Verified yang lebih murah di sebagian besar model. Harga Official adalah harga resmi dari pembuat model dan berlaku untuk rute Official yang lebih andal. Auto menagihkan biaya berdasarkan rute yang menyelesaikan permintaan.

Embedding

per 1M token

Harga Official: Masukan $0.12 / Keluaran $0.00
Harga Verified: —
Diskon: —

	Harga Officialper 1M token	Harga Verifiedper 1M token	Diskon
Embedding	Masukan $0.12 / Keluaran $0.00	—	—

Penggunaan & aktivitas

Tingkat keberhasilan adalah proporsi permintaan yang selesai. Latensi adalah berapa lama respons penuh berlangsung; P95 berarti 95% permintaan selesai dalam waktu tersebut.

Penggunaan & ketersediaan

24 jam terakhir

Permintaan
Tingkat keberhasilan
Latensi P95
Total token

Performa model

Terakhir diperbarui 15 Nov 2026, 01.59 UTC

Metrik akan muncul setelah ambang batas privasi dan volume data terpenuhi.

Data didasarkan pada permintaan pengguna gabungan, tidak termasuk pemeriksaan status.

Buka di Console

Buka Voyage 4 Large di Console dengan prompt siap diedit atau dikirim.

Bantu saya mencoba voyage-4-large dengan embedding di /v1/embeddings. Tampilkan hasil dan biayanya.

Skenario penggunaan

Pencarian perusahaan dengan recall tinggi
Sematkan arsip besar sekali saja dengan model terkuat agar setiap pencarian di kemudian hari memanfaatkan vektor terbaik yang tersedia.
Pengambilan data asimetris
Indeks dokumen dengan model ini dan sematkan kueri pengguna dengan Voyage 4 Lite untuk menjaga latensi kueri tetap rendah.
Menggantikan Voyage 3 Large
Pindahkan indeks yang ada ke generasi saat ini setelah melakukan penyematan ulang dan memeriksa recall pada kueri Anda sendiri.

Contoh prompt

Sematkan dokumen kebijakan 20 halaman ini dalam beberapa bagian untuk indeks pencarian kepatuhan.

Sematkan kueri: pemasok mana yang gagal dalam audit 2025?

Sematkan entri FAQ produk bahasa Jepang ini sebagai dokumen.

Model ini memiliki harga kondisional. Total token bulanan saja tidak dapat menghasilkan estimasi yang andal; gunakan harga detail untuk spesifikasi permintaan, cache, dan jendela waktu yang berlaku.

FAQ

Kapan saya harus memilih Voyage 4 Large dibandingkan Voyage 4?

Pilih model ini ketika kualitas pengambilan data lebih penting daripada throughput, seperti pada pengindeksan satu kali untuk korpus yang berharga. Voyage mencantumkannya sebagai model dengan kualitas terbaik di Seri 4. Voyage 4 adalah pilihan yang seimbang untuk beban kerja sehari-hari.

Bisakah saya mencampur Voyage 4 Large dengan model Seri 4 yang lebih kecil?

Ya. Embedding Seri 4 kompatibel satu sama lain, sehingga Anda dapat menyematkan dokumen dengan Large dan kueri dengan Voyage 4 atau Voyage 4 Lite. Hal ini menjaga kualitas indeks tetap tinggi sekaligus mengurangi beban kerja pada saat kueri dilakukan.

Apakah Voyage 4 Large menggantikan Voyage 3 Large?

Voyage menamakannya sebagai pengganti untuk Voyage 3 Large. Keduanya tidak berbagi ruang vektor yang sama, sehingga beralih berarti harus melakukan penyematan ulang seluruh korpus dan memeriksa kembali hasil pengambilan data terlebih dahulu.

Dimensi mana saja yang dapat dihasilkan oleh Voyage 4 Large?

1024 secara default, ditambah 256, 512, dan 2048. Pilih satu dimensi per indeks dan gunakan untuk setiap vektor dalam indeks tersebut, baik dokumen maupun kueri.

Berapa biaya Voyage 4 Large?

Di TokenLab, Voyage 4 Large dikenakan Masukan $0.12 / Keluaran $0.00 per 1M token. Tabel harga di atas menampilkan rincian lengkap. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.

Endpoint mana yang harus digunakan Voyage 4 Large?

Pakai https://api.tokenlab.sh/v1/embeddings sebagai default untuk Voyage 4 Large. Jika format native penyedia didukung, API workbench juga menampilkan endpoint tersebut.

Operasi apa saja yang didukung Voyage 4 Large?

Voyage 4 Large mendukung Embedding. Pilih operasi di API workbench di atas untuk melihat endpoint dan contoh kode terkait.