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Mistral: Codestral Embed 2505 contra Qwen: Qwen3 Embedding 4B

Una comparativa lado a lado de Mistral: Codestral Embed 2505 (0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)) y Qwen: Qwen3 Embedding 4B (0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.

Especificaciones

	Mistral: Codestral Embed 2505	Qwen: Qwen3 Embedding 4B
Proveedor	Mistral	Qwen
Entrada	0,52 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,47 €)	0,07 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,06 €)
Ventana de contexto	8192	32.768
Salida máxima	6553	29.491
Entrada	text	text
Salida	embeddings	embeddings
Llamadas a herramientas
Salida estructurada
Control del razonamiento
Añadido	30 oct 2025	28 oct 2025

Diferencias clave

Qwen: Qwen3 Embedding 4B es 87% más barato en tokens de entrada.
Qwen: Qwen3 Embedding 4B lee 4.0× más contexto (32.768 tokens).

En detalle

Mistral: Codestral Embed 2505 es un modelo de embeddings de Mistral, publicado el 30 de octubre de 2025. Qwen: Qwen3 Embedding 4B es un modelo de embeddings de Qwen, publicado el 28 de octubre de 2025. Ambos se sitúan en la categoría de embeddings, por lo que ninguno genera finalizaciones de chat; se envía texto y se reciben vectores. Ese propósito compartido es el punto de partida de la comparación, porque la elección entre ambos se reduce al tamaño de contexto y al precio, más que a distintos tipos de salida.

La diferencia más clara es la ventana de contexto. Codestral Embed 2505 acepta hasta 8.192 tokens de entrada, mientras que Qwen3 Embedding 4B acepta hasta 32.768 tokens, cuatro veces más. Ambos toman texto como entrada y ambos devuelven embeddings como salida, así que no hay una brecha de modalidad que sopesar: ninguno de los dos modelos maneja imágenes, audio ni nada que no sea texto. Ninguno enumera parámetros compatibles, así que no deberías esperar ajustar el muestreo ni opciones similares en ninguna de las dos llamadas. En cuanto al precio, Qwen3 Embedding 4B es el más barato de los dos para la entrada, y los datos de la comparación no los distinguen en el costo de salida.

Para el trabajo práctico, la decisión suele seguir la longitud de los documentos que necesitas convertir en embeddings. Si estás generando embeddings de pasajes cortos, funciones individuales, docstrings o pequeños fragmentos de código fuente, Codestral Embed 2505 cabe cómodamente dentro de su límite de 8.192 tokens y su trasfondo orientado al código lo convierte en una opción predeterminada razonable para la búsqueda en repositorios y la recuperación de código. Si tus entradas son archivos largos, módulos completos, páginas de documentación extensas o fragmentos grandes que preferirías no dividir, Qwen3 Embedding 4B encaja mejor porque su ventana de 32.768 tokens te permite mantener más de un documento intacto en una sola solicitud, y también es la opción más barata en entrada, lo que importa cuando generas embeddings de un corpus grande.

Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías tu texto al endpoint de embeddings y cambias solo el id del modelo: "mistralai/codestral-embed-2505" para el modelo de Mistral o "qwen/qwen3-embedding-4b" para el modelo de Qwen. La forma de tu solicitud, la autenticación y el análisis de la respuesta permanecen idénticos, así que puedes alternar entre ellos o ejecutar ambos en paralelo sin reescribir el código de integración. La tabla de precios en vivo de la página muestra las tarifas actuales de cada uno.

Todavía hay casos en los que Codestral Embed 2505 es la mejor opción a pesar de la ventana más pequeña. Si tu pipeline ya divide el texto en segmentos cortos, la diferencia de contexto deja de importar, y un modelo de embeddings enfocado en código es una elección sensata para indexar código fuente y comparar consultas con él. En esa situación, el límite de 8.192 tokens no es una restricción, y puedes elegir según qué tan bien representa cada modelo tu contenido particular en lugar de basarte solo en el tamaño de la ventana.

Cambia con una sola cadena

Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "mistralai/codestral-embed-2505" a "qwen/qwen3-embedding-4b": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.

Detalles y entorno de pruebas de Mistral: Codestral Embed 2505 →Detalles y entorno de pruebas de Qwen: Qwen3 Embedding 4B →

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": "qwen/qwen3-embedding-4b",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

Más comparativas

Codestral Embed 2505 vs Qwen3 Embedding 4B: precio de la API, contexto y funciones · api14