VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite lawan Thenlper: GTE-Base
Perbandingan berdampingan VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite (US$0,07 / 1 jt token (≈ Rp 1.266)) dan Thenlper: GTE-Base (US$0,02 / 1 jt token (≈ Rp 316)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite | Thenlper: GTE-Base | |
|---|---|---|
| Penyedia | VoyageAI by MongoDB | Thenlper |
| Masukan | US$0,07 / 1 jt token (≈ Rp 1.266) | US$0,02 / 1 jt token (≈ Rp 316) |
| Jendela konteks | 32.000 | 512 |
| Output maks. | 28.800 | 460 |
| Masukan | text | text |
| Keluaran | embeddings | embeddings |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 27 Jul 2026 | 18 Nov 2025 |
Perbedaan utama
- Thenlper: GTE-Base 75% lebih murah untuk token input.
- VoyageAI by MongoDB: voyage-4-lite membaca konteks 62.5× lebih banyak (32.000 token).
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "mongodb/voyage-4-lite" ke "thenlper/gte-base", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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": "thenlper/gte-base",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
Perbandingan lainnya
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 lawan Amazon: Titan Embeddings G1 - Text
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 lawan Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 lawan Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 lawan Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text lawan Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text lawan Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text lawan Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Text Embeddings V2 lawan Cohere: Embed 5 Fast