Cohere: Embed 5 Pro مقابل OpenAI: Text Embedding 3 Small
مقارنة جنبًا إلى جنب بين Cohere: Embed 5 Pro (0.42 US$ / مليون رمز (≈ 1.58 ر.س.)) وOpenAI: Text Embedding 3 Small (0.07 US$ / مليون رمز (≈ 0.26 ر.س.)) باستخدام الأسعار الحالية بالدولار والقدرات من كتالوج api14. يعمل كلاهما عبر API نفسها المتوافقة مع OpenAI.
المواصفات
| Cohere: Embed 5 Pro | OpenAI: Text Embedding 3 Small | |
|---|---|---|
| المزوّد | Cohere | OpenAI |
| الإدخال | 0.42 US$ / مليون رمز (≈ 1.58 ر.س.) | 0.07 US$ / مليون رمز (≈ 0.26 ر.س.) |
| إدخال الصور | 1.40 US$ / مليون رمز (≈ 5.25 ر.س.) | - |
| نافذة السياق | 128,000 | 8,192 |
| الحد الأقصى للإخراج | 115,200 | 7,372 |
| الإدخال | text, image | text |
| الإخراج | embeddings | embeddings |
| استدعاء الأدوات | ||
| المخرجات المنظّمة | ||
| التحكم في الاستدلال | ||
| تاريخ الإضافة | 03/11/2026 | 30/10/2025 |
أبرز الفروق
- OpenAI: Text Embedding 3 Small أرخص بنسبة 83% في رموز الإدخال.
- يقرأ Cohere: Embed 5 Pro سياقًا أكبر بمقدار 15.6× (128,000 رمز).
بدّل بتغيير سلسلة واحدة
يستخدم النموذجان نقطة النهاية نفسها وبنية الطلب نفسها. غيّر قيمة model من "cohere/embed-5-pro" إلى "openai/text-embedding-3-small"، وتستمر الموجّهات والبث والأدوات في العمل.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.embeddings.create({
"model": "openai/text-embedding-3-small",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
مقارنات أخرى
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 مقابل Amazon: Titan Embeddings G1 - Text
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 مقابل Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 مقابل Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 مقابل Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text مقابل Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text مقابل Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text مقابل Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Text Embeddings V2 مقابل Cohere: Embed 5 Fast