Mistral: Codestral Embed 2505 contro Perplexity: Embed V1 4B
Un confronto fianco a fianco tra Mistral: Codestral Embed 2505 (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) e Perplexity: Embed V1 4B (0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Mistral: Codestral Embed 2505 | Perplexity: Embed V1 4B | |
|---|---|---|
| Fornitore | Mistral | Perplexity |
| Ingresso | 0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €) | 0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €) |
| Finestra di contesto | 8192 | 32.000 |
| Output massimo | 6553 | 28.800 |
| Ingresso | text | text |
| Uscita | embeddings | embeddings |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 30 ott 2025 | 16 mar 2026 |
Differenze principali
- Perplexity: Embed V1 4B costa il 80% in meno sui token di input.
- Perplexity: Embed V1 4B legge 3.9× più contesto (32.000 token).
Nel dettaglio
Mistral: Codestral Embed 2505 è un modello di embeddings di Mistral, rilasciato il 2025-10-30. Perplexity: Embed V1 4B è un modello di embeddings di Perplexity, rilasciato il 2026-03-16. Entrambi appartengono alla categoria embeddings, quindi nessuno dei due genera completamenti di chat o testo libero. Ognuno riceve testo in input e restituisce embeddings in output, il che li rende elementi costitutivi per pipeline di ricerca, retrieval, clustering, deduplicazione e simili, piuttosto che assistenti con cui conversare.
La differenza più evidente tra loro è la lunghezza del contesto. Codestral Embed 2505 accetta fino a 8192 token per input, mentre Embed V1 4B accetta fino a 32000 token. Si tratta di un divario di circa quattro volte, e conta quando un singolo documento, file sorgente o trascrizione è abbastanza lungo da doverlo altrimenti dividere. Sulle modalità i due sono identici: testo in input, embeddings in output, nient'altro. Nessuno dei due elenca parametri supportati, quindi non aspettarti che opzioni regolabili come dimensioni o pooling siano esposte tramite l'API. Il confronto qualitativo segnala anche Embed V1 4B come il più economico sul lato input, mentre il prezzo di output non è sostanzialmente diverso tra i due.
Per il lavoro quotidiano, la scelta di solito si riduce a dimensione dell'input e costo. Se stai calcolando embeddings di query brevi, nomi di funzioni, messaggi di commit, titoli di ticket o piccoli blocchi di codice, Codestral Embed 2505 è una scelta ragionevole e la sua finestra di 8192 token è più che sufficiente. Se stai calcolando embeddings di file interi, pagine di documentazione lunghe, thread di supporto o contesto multi file in un solo passaggio, Embed V1 4B è la scelta migliore perché la sua finestra di 32000 token ti permette di evitare un chunking aggressivo, ed è anche il più economico dei due sull'input. Il chunking non è gratuito: aggiunge codice di preprocessing, può spezzare a metà un'unità coerente e moltiplica il numero di vettori che memorizzi e cerchi. Una finestra più ampia può eliminare del tutto quel lavoro per molti corpus.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo perché il gateway espone un'API compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente all'URL di base di api14, invii il testo all'endpoint embeddings con la tua chiave api14 e imposti il campo model all'id che desideri. Passare da uno all'altro è una modifica di una riga: usa "mistralai/codestral-embed-2505" per il modello Mistral o "perplexity/pplx-embed-v1-4b" per il modello Perplexity. Le forme di richiesta e risposta restano le stesse, quindi puoi mantenere un unico percorso di codice e scegliere il modello per carico di lavoro, oppure eseguirli entrambi e confrontare la qualità del retrieval sui tuoi dati.
Ci sono comunque casi in cui Codestral Embed 2505 è la scelta giusta. Se i tuoi input sono costantemente brevi e vuoi restare con Mistral, o se sei già standardizzato su modelli Mistral altrove nel tuo stack, copre quel terreno senza alcuno svantaggio legato alla lunghezza del contesto. Poiché nessuno dei due modelli espone parametri supportati ed entrambi sono solo testo, la decisione pratica si riduce a lunghezza dell'input, costo dell'input e preferenza di provider, e la tabella dei prezzi live su questa pagina è il posto dove verificare i numeri attuali prima di impegnarti.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "mistralai/codestral-embed-2505" a "perplexity/pplx-embed-v1-4b", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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