Mistral: Codestral Embed 2505 tegen OpenAI: Text Embedding 3 Small
Een vergelijking naast elkaar van Mistral: Codestral Embed 2505 (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) en OpenAI: Text Embedding 3 Small (US$ 0,07 / 1M tekstdelen (≈ € 0,06)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Mistral: Codestral Embed 2505 | OpenAI: Text Embedding 3 Small | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Mistral | OpenAI |
| Invoer | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 0,07 / 1M tekstdelen (≈ € 0,06) |
| Contextvenster | 8.192 | 8.192 |
| Maximale output | 6.553 | 7.372 |
| Invoer | text | text |
| Uitvoer | embeddings | embeddings |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 30 okt 2025 | 30 okt 2025 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: Text Embedding 3 Small is 87% goedkoper op inputtokens.
In detail
Mistral: Codestral Embed 2505 is een embeddingsmodel van Mistral, en OpenAI: Text Embedding 3 Small is een embeddingsmodel van OpenAI. Beide vallen in de categorie embeddings, wat betekent dat ze tekst aannemen en vectoren teruggeven in plaats van chatantwoorden te genereren. Geen van beide is een algemeen chatmodel, dus je zou geen van beide aanroepen om een antwoord op te stellen of een gesprek te voeren. Je zou ze aanroepen wanneer je een numerieke representatie van tekst nodig hebt voor zoeken, clusteren, dedupliceren of classificeren.
De twee modellen liggen dicht bij elkaar op de specificaties die hier het meest van belang zijn. Beide accepteren tekst als hun enige inputmodaliteit en beide retourneren embeddings als hun enige outputmodaliteit, dus er is geen multimodaal verschil om af te wegen. Beide hebben een contextlengte van 8192 tokens, wat betekent dat de hoeveelheid tekst die je in een enkele aanroep kunt embedden aan beide kanten hetzelfde is. Geen van beide stelt ondersteunde parameters beschikbaar, dus je kunt ze niet afstemmen met extra opties op het moment van de aanvraag. Het enige kwalitatieve verschil dat wordt vermeld, is de inputprijs, waarbij het OpenAI-model de goedkoopste van de twee is. De outputprijs verschilt niet noemenswaardig tussen hen, dus het kostenverschil, voor zover dat er is, komt van de inputkant.
Voor de meeste embeddingtaken komt de keuze neer op geschiktheid in plaats van ruwe capaciteit, omdat de capaciteitsenvelop vrijwel identiek is. Als je code, identifiers of tekst die natuurlijke taal met broncode vermengt embedt, is Codestral Embed 2505 de natuurlijke kandidaat gezien zijn afkomst. Als je gewone proza embedt voor semantisch zoeken, retrieval over documentatie of het clusteren van gebruikerstekst, is Text Embedding 3 Small een redelijke standaardkeuze, en het is de goedkopere optie op input, wat van belang is wanneer je grote corpora embedt waarin inputvolume domineert. Als je corpus groot is en grotendeels platte tekst, is het inputprijsverschil het belangrijkste praktische argument voor het OpenAI-model. Als je corpus codezwaar is, is het Mistral-model degene die je het eerst moet proberen.
Beide modellen aanroepen via api14 is dezelfde handeling. De API is OpenAI-compatibel, dus je richt je bestaande client op de api14 base URL, stuurt je tekst naar het embeddings-endpoint en stelt het model-veld in op de id die je wilt. Om het Mistral-model te gebruiken, stel je de model-id in op mistralai/codestral-embed-2505. Om het OpenAI-model te gebruiken, stel je die in op openai/text-embedding-3-small. Niets anders in de aanvraag verandert, en de vorm van het antwoord is hetzelfde, dus je kunt tussen hen wisselen door die ene string te bewerken. Dat maakt het goedkoop om beide te benchmarken tegen je eigen data voordat je je vastlegt.
Er is een geval waarin het Mistral-model nog steeds de betere keuze is, ook al kost het meer op input. Als je tekst overwegend code of code-gerelateerd is, en je geeft om de kwaliteit van de resulterende vectoren voor dat soort content, is het Codestral-model degene die voor dat materiaal is gebouwd, en het inputprijsverschil is mogelijk de moeite waard om te absorberen. Omgekeerd, als je workload hoogvolume platte tekst is en de kosten per inputtoken de beslissende factor zijn, is het OpenAI-model degene waar je naar grijpt. Aangezien beide dezelfde contextlengte en dezelfde input- en outputmodaliteiten delen, kun je alleen op basis van contenttype en inputkosten beslissen.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "mistralai/codestral-embed-2505" naar "openai/text-embedding-3-small", prompts, streaming en tools blijven werken.
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": "openai/text-embedding-3-small",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
Meer vergelijkingen
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 tegen Amazon: Titan Embeddings G1 - Text
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 tegen Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 tegen Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1 tegen Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text tegen Amazon: Titan Text Embeddings V2
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text tegen Cohere: Embed 5 Fast
- Amazon: Titan Embeddings G1 - Text tegen Cohere: Embed 5 Pro
- Amazon: Titan Text Embeddings V2 tegen Cohere: Embed 5 Fast