Mistral: Codestral Embed 2505 tegen Qwen: Qwen3 Embedding 4B
Een vergelijking naast elkaar van Mistral: Codestral Embed 2505 (US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47)) en Qwen: Qwen3 Embedding 4B (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 | Qwen: Qwen3 Embedding 4B | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Mistral | Qwen |
| Invoer | US$ 0,52 / 1M tekstdelen (≈ € 0,47) | US$ 0,07 / 1M tekstdelen (≈ € 0,06) |
| Contextvenster | 8.192 | 32.768 |
| Maximale output | 6.553 | 29.491 |
| Invoer | text | text |
| Uitvoer | embeddings | embeddings |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 30 okt 2025 | 28 okt 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Qwen: Qwen3 Embedding 4B is 87% goedkoper op inputtokens.
- Qwen: Qwen3 Embedding 4B leest 4.0× meer context (32.768 tokens).
In detail
Mistral: Codestral Embed 2505 is een embeddingsmodel van Mistral, uitgebracht op 30 oktober 2025. Qwen: Qwen3 Embedding 4B is een embeddingsmodel van Qwen, uitgebracht op 28 oktober 2025. Beide vallen in de categorie embeddings, dus geen van beide genereert chat completions; je stuurt tekst in en krijgt vectoren terug. Dat gedeelde doel is het startpunt voor de vergelijking, want de keuze tussen hen komt neer op contextgrootte en prijs in plaats van op verschillende soorten uitvoer.
Het duidelijkste verschil is het contextvenster. Codestral Embed 2505 accepteert tot 8.192 tokens aan invoer, terwijl Qwen3 Embedding 4B tot 32.768 tokens accepteert, vier keer zoveel. Beide nemen tekst als invoer en beide retourneren embeddings als uitvoer, dus er is geen modaliteitskloof om af te wegen: geen van beide modellen verwerkt afbeeldingen, audio of iets anders dan tekst. Geen van beide vermeldt ondersteunde parameters, dus je moet bij geen van beide aanroepen verwachten dat je sampling of vergelijkbare opties kunt afstemmen. Qua prijs is Qwen3 Embedding 4B de goedkoopste van de twee voor invoer, en de vergelijkingsgegevens onderscheiden hen niet op uitvoerkosten.
Voor praktisch werk volgt de beslissing meestal de lengte van de documenten die je wilt embedden. Als je korte passages, afzonderlijke functies, docstrings of kleine stukjes broncode embedt, past Codestral Embed 2505 ruim binnen zijn limiet van 8.192 tokens en maakt zijn codegerichte achtergrond het een redelijke standaardkeuze voor repositoryzoekopdrachten en code retrieval. Als je invoer bestaat uit lange bestanden, hele modules, lange documentatiepagina's of grote stukken die je liever niet opsplitst, is Qwen3 Embedding 4B de betere keuze, omdat het venster van 32.768 tokens je meer van een document intact laat houden in één verzoek, en het is ook de goedkopere optie qua invoer, wat uitmaakt wanneer je een groot corpus embedt.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande client op de api14 base URL, stuurt je tekst naar het embeddings endpoint en wijzigt alleen het model-id: "mistralai/codestral-embed-2505" voor het Mistral-model of "qwen/qwen3-embedding-4b" voor het Qwen-model. De vorm van je verzoek, authenticatie en het parsen van de respons blijven identiek, dus je kunt tussen hen wisselen of beide naast elkaar draaien zonder integratiecode te herschrijven. De live prijstabel op de pagina toont de actuele tarieven voor elk.
Er zijn nog steeds gevallen waarin Codestral Embed 2505 de betere keuze is ondanks het kleinere venster. Als je pipeline tekst al opdeelt in korte segmenten, doet het contextverschil er niet meer toe, en een codegericht embeddingmodel is een verstandige keuze voor het indexeren van broncode en het matchen van queries ertegen. In die situatie is de limiet van 8.192 tokens geen beperking, en kun je kiezen op basis van hoe goed elk model jouw specifieke content representeert in plaats van op venstergrootte alleen.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "mistralai/codestral-embed-2505" naar "qwen/qwen3-embedding-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": "qwen/qwen3-embedding-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