text-embedding-3-large と Voyage 4 Large
選び方のヒント
OpenAIのtext-embedding-3-largeは、検索、クラスタリング、分類、異常検知を一つのAPIでこなせる、ベクトル短縮可能な広く使われている埋め込みモデルを求める場合に選択してください。Voyage 4 Largeは、検索（リトリーバル）が主目的であり、大規模モデルでドキュメントをインデックス化しつつ、ライブクエリの埋め込みには軽量なVoyage 4またはVoyage 4 Liteを使用したい場合に適しています。これらは同じベクトル空間を共有しているためです。ただし、両者のベクトルを混ぜて使用することはできません。
料金比較
| text-embedding-3-large | Voyage 4 Large | |
|---|---|---|
| モデル提供元 | OpenAI | その他 |
| 配信の可用性 | 利用可能 | 利用可能 |
| コンテキストウィンドウ | 8.2K | 32K |
| 最大出力 | - | - |
| 公式価格 | 入力$0.13100万トークンあたり出力$0.00100万トークンあたり | 入力$0.12100万トークンあたり出力$0.00100万トークンあたり |
| TokenLab 価格 | 入力$0.091100万トークンあたり出力$0.00100万トークンあたり | — |
| モデルパフォーマンス | データ収集 | データ収集 |
| 機能 |
text-embedding-3-large が適しているケース
- 検索だけでなく、クラスタリング、分類、異常検知にも埋め込みを使用する場合
- すでにOpenAI形式のベクトルを保存しており、品質を向上させたい場合
- インデックス制限に合わせてベクトルサイズを調整したい場合
Voyage 4 Large が適しているケース
- 主なワークロードがRAGや検索のための多言語リトリーバルである場合
- 高品質なドキュメントインデックスに対して、安価なクエリ時埋め込みを行いたい場合
- 品質とストレージのトレードオフのために、複数の出力サイズを求める場合
主な違い
| 比較項目 | text-embedding-3-large | Voyage 4 Large |
|---|---|---|
| 設計の焦点 | OpenAIは、英語および非英語テキストにおいて最も高性能な埋め込みモデルであると説明しています。 | Voyageは、汎用および多言語テキスト向けの第4世代シリーズにおける最高のリトリーバルモデルであると説明しています。 |
| モデルサイズの混在 | ドキュメントとクエリに同一のモデルを使用。 | ベクトルに互換性があるため、ドキュメントとクエリを同じファミリー内の異なるモデルから生成可能。 |
| ベクトルサイズ | ストレージを節約するために次元数を短縮可能。 | 小から大まで、4つの出力サイズを提供。 |
| タスク範囲 | 検索、クラスタリング、レコメンデーション、異常検知、分類。 | 検索およびRAGにおけるリトリーバルとランキングを目的としています。 |
| 移行コスト | 他の埋め込みモデルのベクトルとは比較できません。 | 同様のルールとして、別のファミリーへ移行する場合はコーパスの再埋め込みが必要です。 |
概要
- text-embedding-3-large: 入力 $0.091 / 出力 $0.00 100万トークンあたり; Voyage 4 Large: 入力 $0.12 / 出力 $0.00 100万トークンあたり. 料金は課金単位・仕様・使用量によって異なります。モデルの詳細な料金で同条件同士を比較してください。単一のレートで総額は決まりません。
- Voyage 4 Largeは3.9倍大きなコンテキストウィンドウを持っています
FAQ
RAGにはtext-embedding-3-largeとVoyage 4 Largeのどちらが適していますか？
Voyage 4 Largeはリトリーバルに特化した選択肢であり、Voyage 4 Liteと空間を共有しているためクエリコストを削減できます。text-embedding-3-largeは、テキストのクラスタリングや分類も行う場合に適した汎用的な選択肢です。ご自身のクエリで両方をテストしてください。
再インデックスなしで一方を他方に置き換えることはできますか？
いいえ。各モデルのベクトルは独自の空間に存在するため、モデルを変更する場合は、結果を比較する前にすべてのドキュメントとクエリを再埋め込みする必要があります。
どちらも非英語テキストを扱えますか？
はい。OpenAIはtext-embedding-3-largeが非英語タスクに強力であると説明しており、VoyageはVoyage 4 Largeを多言語リトリーバーと説明しているため、どちらも複数の言語が混在するコーパスに適しています。
両方を一緒に使用できますか？
別々のインデックスであれば可能です。モデルごとにベクトルストアを分け、ランキングの段階で結果を統合してください。一つのストア内で両モデルの生のベクトルを混ぜることは決してしないでください。
text-embedding-3-largeとVoyage 4 Large、どちらが安いですか？
text-embedding-3-large: 入力 $0.091 / 出力 $0.00 100万トークンあたり; Voyage 4 Large: 入力 $0.12 / 出力 $0.00 100万トークンあたり. 料金は課金単位・仕様・使用量によって異なります。モデルの詳細な料金で同条件同士を比較してください。単一のレートで総額は決まりません。
text-embedding-3-largeとVoyage 4 Largeの主な違いは何ですか？
両方のモデルは同様の機能を備えています。
ソース
2026/10/02 時点での評価