Mistral: Codestral Embed 2505 tegen Perplexity: Embed V1 4B
Een vergelijking naast elkaar van Mistral: Codestral Embed 2505 (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) en Perplexity: Embed V1 4B (US$ 0,11 / 1M tekstdelen (≈ € 0,09)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Mistral: Codestral Embed 2505 | Perplexity: Embed V1 4B | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Mistral | Perplexity |
| Invoer | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 0,11 / 1M tekstdelen (≈ € 0,09) |
| Contextvenster | 8.192 | 32.000 |
| Maximale output | 6.553 | 28.800 |
| Invoer | text | text |
| Uitvoer | embeddings | embeddings |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 30 okt 2025 | 16 mrt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Perplexity: Embed V1 4B is 80% goedkoper op inputtokens.
- Perplexity: Embed V1 4B leest 3.9× meer context (32.000 tokens).
In detail
Mistral: Codestral Embed 2505 is een embeddingsmodel van Mistral, uitgebracht op 2025-10-30. Perplexity: Embed V1 4B is een embeddingsmodel van Perplexity, uitgebracht op 2026-03-16. Beide vallen in de categorie embeddings, dus geen van beide genereert chatcompletions of vrije tekst. Elk neemt tekst als invoer en geeft embeddings als uitvoer, waardoor het bouwstenen zijn voor zoeken, retrieval, clustering, deduplicatie en vergelijkbare pipelines in plaats van assistenten waarmee je praat.
Het duidelijkste verschil tussen beide is de contextlengte. Codestral Embed 2505 accepteert tot 8192 tokens per invoer, terwijl Embed V1 4B tot 32000 tokens accepteert. Dat is ongeveer een viervoudig verschil, en dat is van belang wanneer een enkel document, bronbestand of transcript lang genoeg is dat je het anders zou moeten opsplitsen. Qua modaliteiten zijn de twee identiek: tekst in, embeddings uit, niets anders. Geen van beide vermeldt ondersteunde parameters, dus je moet niet verwachten dat instelbare knoppen zoals dimensies of pooling-opties via de API worden blootgesteld. De kwalitatieve vergelijking markeert Embed V1 4B ook als de goedkopere invoerzijde, terwijl de uitvoerprijs tussen beide niet wezenlijk verschilt.
Voor het dagelijkse werk komt de keuze meestal neer op invoergrootte en kosten. Als je korte queries, functienamen, commit-berichten, tickettitels of kleine stukjes code embedt, is Codestral Embed 2505 een redelijke keuze en zijn venster van 8192 tokens is meer dan genoeg. Als je hele bestanden, lange documentatiepagina's, supportthreads of context over meerdere bestanden in één keer embedt, is Embed V1 4B de betere keuze, omdat zijn venster van 32000 tokens je agressief chunking laat vermijden, en het is ook de goedkoopste van de twee qua invoer. Chunking is niet gratis: het voegt voorverwerkingscode toe, het kan een samenhangende eenheid doormidden splitsen, en het vermenigvuldigt het aantal vectoren dat je opslaat en doorzoekt. Een groter venster kan dat werk voor veel corpora volledig wegnemen.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt hetzelfde, omdat de gateway een OpenAI-compatibele API beschikbaar stelt. Je richt je bestaande client op de api14 base-URL, stuurt je tekst naar het embeddings-endpoint met je api14-sleutel, en stelt het modelveld in op de id die je wilt. Wisselen tussen beide is een wijziging van één regel: gebruik "mistralai/codestral-embed-2505" voor het Mistral-model of "perplexity/pplx-embed-v1-4b" voor het Perplexity-model. De vormen van request en response blijven hetzelfde, dus je kunt één codepad aanhouden en het model per workload kiezen, of beide draaien en de retrievalkwaliteit op je eigen data vergelijken.
Er zijn nog steeds gevallen waarin Codestral Embed 2505 de juiste keuze is. Als je invoer consistent kort is en je bij Mistral wilt blijven, of als je elders in je stack al gestandaardiseerd bent op Mistral-modellen, dekt het die situatie zonder enig nadeel dat aan contextlengte is verbonden. Aangezien geen van beide modellen ondersteunde parameters blootstelt en beide alleen tekst zijn, komt de praktische beslissing neer op invoerlengte, invoerkosten en voorkeur voor provider, en de actuele prijstabel op deze pagina is de plek om de huidige cijfers te controleren voordat je je vastlegt.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "mistralai/codestral-embed-2505" naar "perplexity/pplx-embed-v1-4b", 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": "perplexity/pplx-embed-v1-4b",
"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