2026年Embedding模型API价格对比：OpenAI/Cohere/Voyage/v3哪个好？
🩺 摘要
选Embedding模型，质量、价格、维度三个因素都要看。这篇对比4个主流Embedding API的实际表现。
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Embedding模型决定RAG质量的下限
RAG管道的检索质量，很大程度取决于Embedding模型的精度。选错了，再好的LLM也救不回来。
主流Embedding API对比
| 模型 | 维度 | 价格/1M tokens | 性能 | 最大输入 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI text-embedding-3-small | 512/1536 | $0.02 | 良好 | 8191 |
| OpenAI text-embedding-3-large | 256/3072 | $0.13 | 优秀 | 8191 |
| Cohere Embed v3 | 1024 | $0.10 | 良好 | 512 |
| Voyage-3 | 1024/2048 | $0.09 | 优秀 | 16000 |
| BGE-M3 (开源) | 1024 | 免费自托管 | 良好 | 8192 |
选Embedding模型的三个维度
1. 维度（Dimension） 维度越高信息越丰富，但存储和检索成本也越高。一般1024维是性价比最好的平衡点。
2. 价格 OpenAI的text-embedding-3-small是最便宜的（$0.02/百万token），但精度也最低。Voyage-3价格中等但支持16000字符输入。
3. 多语言支持 如果你的数据包含中文，BGE-M3或Voyage-3的多语言支持比OpenAI好。
实际对比
我在中文技术文档数据集上做了对比： - BGE-M3的中文检索精度最高（MTEB中文榜第一） - OpenAI text-embedding-3-large在英文上表现最好 - Voyage-3在长文档（>8k tokens）场景优势明显
总结
英文用OpenAI text-embedding-3-small（性价比最高），中文或多语言用BGE-M3（开源免费自托管），长文档用Voyage-3。
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