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Cohere: Embed 5 Fast は Cohere のマルチモーダル埋め込みモデルであり、同社の Embed 5 ファミリーの中で低レイテンシかつコスト効率の高いティアとして位置づけられています。これは、コンテンツを大規模にベクトル表現へ変換する必要がある開発者向けに作られており、そこではスループットと応答性が埋め込み品質と同じくらい重要です。このモデルはチャットカテゴリではなく埋め込みカテゴリに属するため、会話テキストを生成しません。その役割は、下流のシステムが検索、比較、分類できるベクトルを生成することです。
このモデルは入力としてテキスト、画像、およびテキストと画像が交互に並んだコンテンツを受け取り、出力として埋め込みのみを返します。このマルチモーダル入力対応により、単一のモデルで段落、商品写真、またはその両方が混在する文書ページを埋め込むことができ、テキスト用と画像用のエンコーダを別々に維持するよりも検索パイプラインをシンプルに保てます。コンテキスト長は 128,000 トークン、最大出力は 115,200 で、長い文書や大きな画像とテキストのペイロードを積極的にチャンク分割せずに扱える余地があります。パラメータ数は約 1B で、設計上コンパクトなモデルであり、これは高速でコスト効率の高い位置づけと整合しています。
これらの機能は、かなり特定のユースケース群を示しています。混在メディアに対するセマンティック検索は最も直接的な適合例です。テキストと画像を 1 つのベクトル空間にインデックス化することで、クエリがどちらも検索できるようになります。検索拡張生成パイプラインでは、図表、スクリーンショット、スキャンしたページを文章とともに含むナレッジベースを埋め込むために使用できます。推薦および類似度システムは、コンテンツがテキストか視覚的かにかかわらずアイテムを比較できるため、共有空間から恩恵を受けます。大規模コーパスに対する分類、クラスタリング、重複排除、異常検知も自然な用途であり、特にデータ量によって埋め込みあたりのレイテンシとコストが実務上の懸念となる場合に適しています。
このモデルは、モデル ID "cohere/embed-5-fast" を使用して api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。エンドポイントは OpenAI の埋め込み規約に従っているため、すでにそのインターフェースを対象としている既存のクライアントや SDK は、最小限の変更で api14 を指定できます。通常はベース URL とモデル ID を差し替えるだけです。このモデルは標準の埋め込みリクエスト形式以外にサポート対象のリクエストパラメータを宣言していないため、カスタム次元やプロバイダー固有のオプションなどの調整用パラメータが利用できるとは期待すべきではありません。入力を送信し、返されたベクトルを読み取ってください。
Embed 5 ファミリーの高速ティアであることを踏まえると、大量に埋め込みを行い、レイテンシまたはスループットが制約となる場合に妥当なデフォルトです。ワークロードが純粋にテキストのみで画像処理を必要としない場合は、テキスト専用の埋め込みモデルの方がより単純に適合するかもしれません。ベクトルではなくテキストを生成するモデルが必要な場合、このモデルは適切な選択ではありません。その出力モダリティは埋め込みのみだからです。
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": "cohere/embed-5-fast",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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