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VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

voyageai/voyage-4-large

Embeddingsइनपुट: text32K27 जुल॰ 2026 को जोड़ा गया

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VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large एक नज़र में

इनपुट कीमत 34 Embeddings मॉडल के मीडियन से 500% ज़्यादा है।
32,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large के बारे में

MongoDB द्वारा VoyageAI: voyage-4-large, Voyage AI का एक embedding मॉडल है, जो एक ऐसा प्रदाता है जिसके मॉडल VoyageAI by MongoDB नाम के अंतर्गत वितरित किए जाते हैं। यह embeddings श्रेणी में आता है, जिसका अर्थ है कि यह चैट प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के बजाय पाठ को वैक्टर में बदलने के लिए बनाया गया है। यदि आप retrieval या similarity pipeline के लिए कोई मॉडल चुन रहे हैं, तो यह उस प्रकार का मॉडल है जिसका मूल्यांकन आप संवादी क्षमता के बजाय embedding गुणवत्ता पर करते हैं।

मॉडल अपने एकमात्र इनपुट modality के रूप में पाठ स्वीकार करता है और अपने एकमात्र आउटपुट के रूप में embeddings लौटाता है। इसकी context length 32,000 tokens है, इसलिए एक ही अनुरोध काफी लंबे दस्तावेज़ या छोटे अनुच्छेदों के बैच को कवर कर सकता है। प्रदाता इसे retrieval गुणवत्ता के लिए अनुकूलित एक अत्याधुनिक सामान्य-प्रयोजन और बहुभाषी embedding के रूप में वर्णित करता है। यह Matryoshka learning और quantization-aware training का उपयोग करता है, और यह 2048, 1024, 512, और 256 dimensions पर embeddings का समर्थन करता है। अधिकतम आउटपुट 28,800 के रूप में सूचीबद्ध है, जो किसी अनुरोध के embedding आउटपुट पक्ष पर ऊपरी सीमा है।

ये क्षमताएँ उपयोग के मामलों के एक विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। दस्तावेज़ संग्रह पर semantic search और retrieval सबसे सीधा उपयुक्त है, क्योंकि मॉडल retrieval गुणवत्ता के लिए ट्यून किया गया है और 32,000 token context के भीतर लंबे अनुच्छेदों को embed कर सकता है। बहुभाषी प्रशिक्षण को देखते हुए बहुभाषी corpora भी एक उचित लक्ष्य है। चूँकि embeddings को 2048, 1024, 512, या 256 dimensions तक छोटा किया जा सकता है, आप इस बात पर निर्भर करते हुए कि आपके index को कितनी सटीकता चाहिए, वेक्टर आकार को भंडारण और खोज गति के विरुद्ध संतुलित कर सकते हैं। पाठ पर clustering, deduplication, और similarity scoring अन्य स्वाभाविक अनुप्रयोग हैं, जैसा कि एक अलग generation मॉडल को feed करने वाला vector index बनाना भी है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से model id "voyageai/voyage-4-large" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि endpoint OpenAI प्रारूप का पालन करता है, आप अपने मौजूदा OpenAI client को api14 पर इंगित कर सकते हैं और अपने integration को फिर से लिखे बिना embedding अनुरोध भेज सकते हैं। मॉडल की समर्थित parameters सूची खाली है, इसलिए मानक embedding कॉल की आवश्यकता से परे कॉन्फ़िगर करने के लिए कोई अतिरिक्त अनुरोध parameter नहीं है। model id को ही वह एकमात्र मॉडल-विशिष्ट मान मानें जिसे आपको सेट करना है।

ध्यान में रखने योग्य एक व्यावहारिक बाधा यह है कि यह मॉडल केवल पाठ इनपुट संभालता है और केवल embeddings उत्पन्न करता है। यह पाठ उत्पन्न नहीं कर सकता, प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकता, या निर्देशों का पालन नहीं कर सकता, इसलिए किसी भी अनुप्रयोग जिसे लिखित प्रतिक्रिया चाहिए, उसके साथ एक अलग generation मॉडल आवश्यक है। 32,000 token context embedding कार्य के लिए उदार है लेकिन फिर भी सीमित है, इसलिए बहुत बड़े दस्तावेज़ों को embed करने से पहले chunk करने की आवश्यकता होती है। यदि आपका कार्य retrieval के बजाय generation है, तो chat या completion मॉडल अधिक उपयुक्त है।

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "voyageai/voyage-4-large" पर सेट करें।

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

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 32,000
अधिकतम आउटपुट: 28,800
इनपुट: text
आउटपुट: embeddings

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large API की कीमत कितनी है?: VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large की कीमत इनपुट $0.42 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large की context window कितनी है?: VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large हर request में 32,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 28,800 आउटपुट tokens तक लिखता है।
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large क्या कर सकता है?: VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large text स्वीकार करता है और embeddings लौटाता है।
अपने कोड से VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "voyageai/voyage-4-large" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले Embeddings मॉडल: VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4, VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5, OpenAI: Text Embedding 3 Large। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large कम्युनिटी

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