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text-embedding-3-large 对比 Voyage 4 Large
text-embedding-3-large 和 Voyage 4 Large：价格、上下文、最大输出和支持的操作。
怎么选
想要一个广泛使用的向量模型，向量可以缩短，用同一个 API 做搜索、聚类、分类和异常检测，选 OpenAI 的 text-embedding-3-large。任务以检索为主，想用大模型为文档建索引，而用更小的 Voyage 4 或 Voyage 4 Lite 对实时查询做向量化（它们共享同一个向量空间），选 Voyage 4 Large。两者的向量不能互相混用。
价格对比
| text-embedding-3-large | Voyage 4 Large | |
|---|---|---|
| 模型厂商 | OpenAI | 其他 |
| 可用状态 | 可用 | 可用 |
| 上下文窗口 | 8.2K | 32K |
| 最大输出 | - | - |
| 官方价格 | 输入$0.13每 1M token输出$0.00每 1M token | 输入$0.12每 1M token输出$0.00每 1M token |
| TokenLab 价格 | 输入$0.091每 1M token输出$0.00每 1M token | — |
| 模型表现 | 正在收集数据 | 正在收集数据 |
| 能力 |
什么时候选 text-embedding-3-large
- 你除了搜索，还用向量做聚类、分类或异常检测
- 你已经存储了 OpenAI 风格的向量，想提升质量
- 你想缩短向量维度以满足索引限制
什么时候选 Voyage 4 Large
- 你的主要负载是用于 RAG 或搜索的多语言检索
- 你想在高质量文档索引上，用低成本的方式对查询做向量化
- 你想要多种输出尺寸，在质量和存储之间权衡
差异在哪
| 方面 | text-embedding-3-large | Voyage 4 Large |
|---|---|---|
| 设计重点 | OpenAI 称它是自己最强的向量模型，适用于英文和非英文文本。 | Voyage 称它是第四代系列中最强的检索模型，适用于通用和多语言文本。 |
| 混用不同尺寸的模型 | 文档和查询都用同一个模型。 | 文档和查询可以来自同系列的不同成员，因为向量是兼容的。 |
| 向量维度 | 维度可以缩短以节省存储。 | 提供四种输出尺寸，从小到大。 |
| 任务范围 | 搜索、聚类、推荐、异常检测和分类。 | 面向搜索和 RAG 中的检索与排序。 |
| 切换成本 | 向量与其他向量模型的结果不可比较。 | 规则相同：换到其他系列或从其他系列换过来，都要重新向量化整个语料库。 |
摘要
- text-embedding-3-large: 输入 $0.091 / 输出 $0.00 每 1M token; Voyage 4 Large: 输入 $0.12 / 输出 $0.00 每 1M token. 价格因计费单位、规格和用量而异。请在模型的详细定价中对比相同条件下的费率；单一费率不代表总价。
- Voyage 4 Large 的上下文窗口是另一模型的 3.9 倍
FAQ
做 RAG，text-embedding-3-large 和 Voyage 4 Large 哪个更好？
Voyage 4 Large 是偏检索的选择，它与 Voyage 4 Lite 共享向量空间，可以降低查询成本。如果你还要对文本聚类或分类，text-embedding-3-large 是稳妥的通用选择。用你自己的查询测试两者。
能不重建索引直接互相替换吗？
不能。每个模型的向量在各自的空间里，所以换模型就意味着在比较任何结果之前，要把每份文档和每条查询重新向量化。
两者能处理非英文文本吗？
能。OpenAI 称 text-embedding-3-large 在非英文任务上表现强，Voyage 称 Voyage 4 Large 是多语言检索模型，所以两者都适合混合多种语言的语料库。
能一起使用吗？
只能放在各自独立的索引里。每个模型一个向量库，在排序阶段合并结果，不要把两个模型的原始向量混在同一个库里。
text-embedding-3-large 和 Voyage 4 Large 哪个更便宜？
text-embedding-3-large: 输入 $0.091 / 输出 $0.00 每 1M token; Voyage 4 Large: 输入 $0.12 / 输出 $0.00 每 1M token. 价格因计费单位、规格和用量而异。请在模型的详细定价中对比相同条件下的费率；单一费率不代表总价。
text-embedding-3-large 和 Voyage 4 Large 的主要区别是什么？
两个模型的能力相近。
资料来源
审阅于 2026年10月2日