Для Voyage 4 Large используйте Embeddings API.

О модели

Voyage 4 Large — старшая модель эмбеддингов серии Voyage 4 от Voyage AI (MongoDB), выпущена 15 января 2026 года. Оптимизирована для качества поиска и работает на многих языках. Это первая промышленная модель эмбеддингов на смеси экспертов: по данным Voyage AI, она обслуживается примерно на 40 % дешевле плотных моделей сопоставимого качества.

Размер вектора по умолчанию — 1024; параметром dimensions его можно уменьшить до 256 или 512 либо увеличить до 2048. Все четыре модели серии Voyage 4 используют одно пространство эмбеддингов, поэтому документы и запросы можно считать разными моделями серии.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены

Стоимость за 1 млн токенов

Входные токены

12₽

Характеристики

Параметр

Значение

Вход

Текст

Выход

Эмбеддинги

Контекст

32 000 токенов

Размер вектора

1024 по умолчанию; 256, 512, 1024, 2048

Дата выхода

15 января 2026

Сравнение с соседними моделями

Модель

Для чего

Контекст

Voyage 4 Large (эта модель)

Поиск и многоязычный поиск

32 000 токенов

Voyage Code 4

Поиск по коду и для агентов-программистов

32 000 токенов

Бенчмарки

Бенчмарк

Результат

Условия

RTEB, 29 наборов

+1,87 % к Voyage 4

NDCG@10, данные Voyage AI

RTEB, 29 наборов

+8,20 % к Cohere Embed v4

NDCG@10, данные Voyage AI

RTEB, 29 наборов

+14,05 % к OpenAI text-embedding-3-large

NDCG@10, данные Voyage AI

API

Эндпоинт

http
POST https://api.akashilab.ru/v1/embeddings
Эмбеддинг текста
import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.akashilab.ru/v1",)response = client.embeddings.create(    model="voyage-4-large",    dimensions=256,    input="Как вернуть товар?",)vector = response.data[0].embeddingprint(len(vector), vector[:5])

Параметры

Параметр

Тип

По умолчанию

Описание

model

string

обязательный

ID модели: voyage-4-large.

input

string или array

обязательный

Один текст или список текстов, до 32 000 токенов на текст. Пустой список возвращает ошибку 400.

dimensions

integer

1024

Размер вектора: 256, 512, 1024 или 2048.

Важно знать

  • Вектора разных размеров несовместимы между собой: храните и ищите векторы одного размера.

  • Пустой список в input возвращает ошибку 400.

  • Модель принимает только текст.