text-embedding-3-large vs Voyage 4 Large
Qual escolher
Escolha o text-embedding-3-large da OpenAI quando quiser um modelo de embedding amplamente utilizado com vetores redutíveis que atenda a busca, agrupamento, classificação e detecção de anomalias a partir de uma única API. Escolha o Voyage 4 Large quando o trabalho for recuperação e você quiser indexar documentos com o modelo grande, mas incorporar consultas em tempo real com o Voyage 4 ou Voyage 4 Lite menores, já que eles compartilham um espaço vetorial. Nenhum pode ser misturado com os vetores do outro.
Comparar preços
| text-embedding-3-large | Voyage 4 Large | |
|---|---|---|
| Fabricante do modelo | OpenAI | Outro |
| Disponibilidade de entrega | Disponível | Disponível |
| Janela de contexto | 8.2K | 32K |
| Saída máxima | - | - |
| Preço oficial | Entrada$0.13Por 1M TokenSaída$0.00Por 1M Token | Entrada$0.12Por 1M TokenSaída$0.00Por 1M Token |
| Preço da TokenLab | Entrada$0.091Por 1M TokenSaída$0.00Por 1M Token | — |
| Desempenho do modelo | Coletando dados | Coletando dados |
| Capacidades |
Escolha text-embedding-3-large para
- Você usa embeddings para agrupamento, classificação ou detecção de anomalias, bem como para busca
- Você já armazena vetores no estilo OpenAI e deseja uma atualização de qualidade
- Você deseja reduzir o tamanho do vetor para se ajustar aos limites do índice
Escolha Voyage 4 Large para
- Sua carga de trabalho principal é a recuperação multilíngue para RAG ou busca
- Você deseja um embedding de baixo custo no momento da consulta em relação a um índice de documentos de alta qualidade
- Você deseja vários tamanhos de saída para trocar qualidade por armazenamento
Principais diferenças
| Aspecto | text-embedding-3-large | Voyage 4 Large |
|---|---|---|
| Foco do design | A OpenAI o descreve como seu modelo de embedding mais capaz para texto em inglês e não inglês. | A Voyage o descreve como o principal modelo de recuperação de sua quarta série para texto geral e multilíngue. |
| Mistura de tamanhos de modelo | Um modelo para documentos e consultas. | Documentos e consultas podem vir de diferentes membros da família, porque os vetores são compatíveis. |
| Tamanho do vetor | As dimensões podem ser reduzidas para economizar armazenamento. | Quatro tamanhos de saída são oferecidos, do pequeno ao grande. |
| Alcance da tarefa | Busca, agrupamento, recomendações, detecção de anomalias e classificação. | Voltado para recuperação e classificação em busca e RAG. |
| Custo de troca | Os vetores não são comparáveis com outros modelos de embedding. | Mesma regra: mudar para ou de outra família significa re-incorporar (re-embedding) o corpus. |
Resumo
- text-embedding-3-large: Entrada $0.091 / Saída $0.00 Por 1M Token; Voyage 4 Large: Entrada $0.12 / Saída $0.00 Por 1M Token. As tarifas dependem da unidade de cobrança, da especificação e do uso. Compare condições iguais no preço detalhado do modelo; uma única tarifa não determina o custo total.
- Voyage 4 Large tem uma janela de contexto 3,9x maior
FAQ
Qual é melhor para RAG, text-embedding-3-large ou Voyage 4 Large?
O Voyage 4 Large é a escolha focada em recuperação, e seu espaço compartilhado com o Voyage 4 Lite permite reduzir o custo de consulta. O text-embedding-3-large é uma escolha geral sólida se você também agrupa ou classifica texto. Teste ambos em suas próprias consultas.
Posso substituir um pelo outro sem reindexar?
Não. Os vetores de cada modelo vivem em seu próprio espaço, portanto, mudar de modelo significa re-incorporar cada documento e cada consulta antes que você possa comparar quaisquer resultados.
Algum deles lida com texto que não está em inglês?
Sim. A OpenAI descreve o text-embedding-3-large como forte para tarefas que não estão em inglês, e a Voyage descreve o Voyage 4 Large como um recuperador multilíngue, portanto, ambos são adequados para corpora que misturam vários idiomas.
Posso usar ambos juntos?
Apenas em índices separados. Mantenha um armazenamento de vetores por modelo e combine os resultados na etapa de classificação, nunca misturando vetores brutos dos dois modelos em um único armazenamento.
Qual é mais barato, text-embedding-3-large ou Voyage 4 Large?
text-embedding-3-large: Entrada $0.091 / Saída $0.00 Por 1M Token; Voyage 4 Large: Entrada $0.12 / Saída $0.00 Por 1M Token. As tarifas dependem da unidade de cobrança, da especificação e do uso. Compare condições iguais no preço detalhado do modelo; uma única tarifa não determina o custo total.
Quais são as principais diferenças entre text-embedding-3-large e Voyage 4 Large?
Ambos os modelos possuem capacidades semelhantes.
Fontes
Revisado em 2 de out. de 2026