Amazon: Titan Text Embeddings V2 対 Intfloat: Multilingual-E5-Large
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Amazon: Titan Text Embeddings V2($0.07 / 100万トークン (≈ ¥11))とIntfloat: Multilingual-E5-Large($0.04 / 100万トークン (≈ ¥6))を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Amazon: Titan Text Embeddings V2 | Intfloat: Multilingual-E5-Large | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Amazon | Intfloat |
| 入力 | $0.07 / 100万トークン (≈ ¥11) | $0.04 / 100万トークン (≈ ¥6) |
| コンテキストウィンドウ | 8,192 | 512 |
| 最大出力 | 7,372 | 460 |
| 入力 | text | text |
| 出力 | embeddings | embeddings |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/10/26 | 2025/11/18 |
主な違い
- Intfloat: Multilingual-E5-Largeは入力トークンが50%安くなっています。
- Amazon: Titan Text Embeddings V2は16.0倍長いコンテキスト(8,192トークン)を読み取れます。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"amazon/titan-embed-text-v2"から"intfloat/multilingual-e5-large"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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": "intfloat/multilingual-e5-large",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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