Usiamo i cookie. Cookie e memoria del browser ti mantengono connesso e ricordano le tue preferenze. Con il tuo consenso misuriamo anche come viene usato il sito. Puoi in qualsiasi momento. Consulta la nostra cookie policy.

Sei nuovo? Scopri come funziona Un tour di 1 minuto tra banco di prova, modelli e la tua chiave API.

Codestral Embed 2505 vs Qwen3 Embedding 4B: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

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

Un confronto fianco a fianco tra Mistral: Codestral Embed 2505 (0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)) e Qwen: Qwen3 Embedding 4B (0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)) 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	Qwen: Qwen3 Embedding 4B
Fornitore	Mistral	Qwen
Ingresso	0,52 USD / 1M token (≈ 0,47 €)	0,07 USD / 1M token (≈ 0,06 €)
Finestra di contesto	8192	32.768
Output massimo	6553	29.491
Ingresso	text	text
Uscita	embeddings	embeddings
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	30 ott 2025	28 ott 2025

Differenze principali

Qwen: Qwen3 Embedding 4B costa il 87% in meno sui token di input.
Qwen: Qwen3 Embedding 4B legge 4.0× più contesto (32.768 token).

Nel dettaglio

Mistral: Codestral Embed 2505 è un modello di embeddings di Mistral, rilasciato il 30 ottobre 2025. Qwen: Qwen3 Embedding 4B è un modello di embeddings di Qwen, rilasciato il 28 ottobre 2025. Entrambi appartengono alla categoria embeddings, quindi nessuno dei due genera chat completions; si invia testo e si ricevono vettori. Questo scopo condiviso è il punto di partenza del confronto, perché la scelta tra i due dipende dalla dimensione del contesto e dal prezzo, non da tipi diversi di output.

La differenza più evidente è la finestra di contesto. Codestral Embed 2505 accetta fino a 8.192 token di input, mentre Qwen3 Embedding 4B accetta fino a 32.768 token, quattro volte tanto. Entrambi prendono testo come input e restituiscono embeddings come output, quindi non c'è alcun divario di modalità da valutare: nessuno dei due modelli gestisce immagini, audio o altro oltre al testo. Nessuno dei due elenca parametri supportati, quindi non aspettarti di poter regolare il sampling o opzioni simili su nessuna delle due chiamate. Sul prezzo, Qwen3 Embedding 4B è il più economico dei due per l'input, e i dati del confronto non li distinguono sul costo di output.

Nel lavoro pratico, la decisione segue di solito la lunghezza dei documenti che devi trasformare in embeddings. Se stai creando embeddings di passaggi brevi, singole funzioni, docstring o piccoli blocchi di codice sorgente, Codestral Embed 2505 rientra comodamente nel suo limite di 8.192 token e il suo background orientato al codice lo rende una scelta predefinita ragionevole per la ricerca nei repository e il recupero di codice. Se i tuoi input sono file lunghi, interi moduli, pagine di documentazione estese o grandi blocchi che preferiresti non dividere, Qwen3 Embedding 4B è più adatto perché la sua finestra di 32.768 token ti permette di mantenere più contenuto intatto in una singola richiesta, ed è anche l'opzione più economica sull'input, il che conta quando stai creando embeddings di un corpus di grandi dimensioni.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente all'URL di base di api14, invii il testo all'endpoint embeddings e cambi solo l'id del modello: "mistralai/codestral-embed-2505" per il modello Mistral o "qwen/qwen3-embedding-4b" per il modello Qwen. La struttura della richiesta, l'autenticazione e l'analisi della risposta restano identiche, quindi puoi passare dall'uno all'altro o eseguirli entrambi affiancati senza riscrivere il codice di integrazione. La tabella dei prezzi aggiornata sulla pagina mostra le tariffe correnti per ciascuno.

Ci sono comunque casi in cui Codestral Embed 2505 è la scelta migliore nonostante la finestra più piccola. Se la tua pipeline suddivide già il testo in segmenti brevi, la differenza di contesto smette di contare, e un modello di embeddings orientato al codice è una scelta sensata per indicizzare codice sorgente e confrontare le query con esso. In quella situazione il limite di 8.192 token non è un vincolo, e puoi scegliere in base a quanto bene ciascun modello rappresenta il tuo contenuto specifico, invece che solo in base alla dimensione della finestra.

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 "qwen/qwen3-embedding-4b", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Mistral: Codestral Embed 2505: dettagli e banco di prova →Qwen: Qwen3 Embedding 4B: dettagli e banco di prova →

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));

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

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

Altri confronti