embed-v5.0-provsvoyage-context-4
都是向量模型，按各自厂商 API 的标准价比较，每个数字都附来源。
关键差异
向量维度
2,048 An Overview of Cohere's Models · 数据日期 2026年10月30日
1,024 Incrustaciones de fragmentos contextualizados - Voyage AI por MongoDB - MongoDB Docs · 数据日期 2026年11月4日
最长输入
128,000 An Overview of Cohere's Models · 数据日期 2026年10月30日
120,000 Contextualized Chunk Embeddings - Voyage AI by MongoDB - MongoDB Docs · 数据日期 2026年10月31日
以上差异来自已核实厂商规格，或各自官方 API 在相同地区、币种、计费单位和条件下的标价。不同条件仍在完整表格中并列展示，不据此判断哪款更便宜。 声明的功能只说明支持情况，不代表实测质量或推荐；缺少证据不等于不支持。
完整对比
| embed-v5.0-pro Cohere | voyage-context-4 Voyage AI | |
|---|---|---|
| 概览 | ||
| 发布时间 | 官方未写明 | 2026年6月30日 |
| 规格 | ||
| 向量维度 | 2,048 | 1,024 |
| 最短向量 | 256 | 256 |
| 最长输入 | 128K | 120K |
| 输入模态 | 文本、图像、PDF | 官方未写明 |
| 单次请求条数 | 96 | 官方未写明 |
| 支持语言数 | 100 | 官方未写明 |
| 价格 | ||
| 每百万输入 tokens 价格 | $0.12 | $0.12 |
头条价格可能来自不同渠道、地区或档位。选用模型前请核对各项来源，缺失的事实保留为空。
模型详情与来源
- embed-v5.0-pro → 已上线
- voyage-context-4 → 已上线