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初めてですか？使い方をご紹介しますプレイグラウンド、モデル、APIキーを1分でご案内します。

Mistral: Codestral Embed 2505 対 Perplexity: Embed V1 4B

api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Mistral: Codestral Embed 2505（$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)）とPerplexity: Embed V1 4B（$0.11 / 100万トークン (≈ ￥17)）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

	Mistral: Codestral Embed 2505	Perplexity: Embed V1 4B
プロバイダー	Mistral	Perplexity
入力	$0.52 / 100万トークン (≈ ￥83)	$0.11 / 100万トークン (≈ ￥17)
コンテキストウィンドウ	8,192	32,000
最大出力	6,553	28,800
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	2025/10/30	2026/03/16

主な違い

Perplexity: Embed V1 4Bは入力トークンが80%安くなっています。
Perplexity: Embed V1 4Bは3.9倍長いコンテキスト（32,000トークン）を読み取れます。

詳しく見る

Mistral: Codestral Embed 2505 は Mistral の埋め込みモデルで、2025-10-30 にリリースされました。Perplexity: Embed V1 4B は Perplexity の埋め込みモデルで、2026-03-16 にリリースされました。どちらも埋め込みカテゴリに属するため、チャット補完や自由テキストを生成するものではありません。それぞれテキストを入力として受け取り、埋め込みを出力として返すため、対話するアシスタントというよりも、検索、取得、クラスタリング、重複排除などのパイプラインの構成要素となります。

両者の最も明確な違いはコンテキスト長です。Codestral Embed 2505 は入力あたり最大 8192 トークンを受け付け、Embed V1 4B は最大 32000 トークンを受け付けます。これはおよそ 4 倍の差であり、単一のドキュメント、ソースファイル、文字起こしが長く、そうでなければ分割しなければならない場合に重要になります。モダリティについては両者は同一です。テキストを入力し、埋め込みを出力し、それ以外はありません。どちらもサポートされるパラメータを記載していないため、次元数やプーリングオプションなどの調整可能なつまみが API 経由で公開されているとは期待すべきではありません。定性的な比較では、Embed V1 4B は入力側がより安価であるとされており、出力価格は両者で意味のある差はありません。

日々の作業では、選択は通常、入力サイズとコストに帰着します。短いクエリ、関数名、コミットメッセージ、チケットタイトル、コードの小さなチャンクを埋め込む場合、Codestral Embed 2505 は妥当な選択であり、その 8192 トークンのウィンドウは十分すぎるほどです。ファイル全体、長いドキュメントページ、サポートスレッド、複数ファイルのコンテキストを一度に埋め込む場合、Embed V1 4B の方が適しています。その 32000 トークンのウィンドウにより積極的なチャンク分割を避けられ、また入力側では両者の中で安価だからです。チャンク分割は無料ではありません。前処理コードが増え、まとまった単位を半分に分割する可能性があり、保存および検索するベクトルの数が増加します。より大きなウィンドウは、多くのコーパスにおいてその作業を完全に不要にできます。

api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も、ゲートウェイが OpenAI 互換 API を公開しているため方法は同じです。既存のクライアントを api14 のベース URL に向け、api14 キーを使ってテキストを埋め込みエンドポイントに送信し、model フィールドを使用したい id に設定します。両者の切り替えは 1 行の変更です。Mistral モデルには "mistralai/codestral-embed-2505" を、Perplexity モデルには "perplexity/pplx-embed-v1-4b" を使用します。リクエストとレスポンスの形状は同じままなので、1 つのコードパスを維持してワークロードごとにモデルを選択したり、両方を実行して独自のデータで検索品質を比較したりできます。

それでも Codestral Embed 2505 が正しい選択となるケースはあります。入力が常に短く、Mistral を使い続けたい場合、またはスタックの他の場所ですでに Mistral モデルに標準化している場合、コンテキスト長に起因する不利益なしにその領域をカバーできます。どちらのモデルもサポートされるパラメータを公開しておらず、両方ともテキストのみであるため、実用的な判断は入力長、入力コスト、プロバイダーの好みに集約され、確定する前に現在の数値を確認する場所はこのページのライブ価格表です。

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"mistralai/codestral-embed-2505"から"perplexity/pplx-embed-v1-4b"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。

Mistral: Codestral Embed 2505の詳細とプレイグラウンド →Perplexity: Embed V1 4Bの詳細とプレイグラウンド →

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));

その他の比較

Codestral Embed 2505 vs Embed V1 4B：API料金・コンテキスト・機能を比較 · api14