Для Voyage 4 Lite используйте Embeddings API.
О модели
Voyage 4 Lite — самая экономичная модель эмбеддингов серии Voyage 4 от Voyage AI (MongoDB), выпущена 15 января 2026 года. Подходит для массового поиска, где важны цена и скорость: Voyage 4 Large, по данным Voyage AI, даёт в среднем на 4,80 % лучшее качество поиска.
Все четыре модели серии Voyage 4 используют одно пространство эмбеддингов: документы можно проиндексировать старшей моделью, а запросы считать Lite. Размер вектора по умолчанию — 1024; параметром dimensions его можно уменьшить до 256 или 512 либо увеличить до 2048.
Стоимость
Текущая стоимость использования этой модели:
Токены | Стоимость за 1 млн токенов |
|---|---|
Входные токены | 2₽ |
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 | Лучшее качество поиска и многоязычный поиск | 32 000 токенов |
Voyage 4 | Универсальная модель серии | 32 000 токенов |
Voyage 4 Lite (эта модель) | Самая экономичная модель серии | 32 000 токенов |
Voyage Code 4 | Поиск по коду и для агентов-программистов | 32 000 токенов |
Бенчмарки
Бенчмарк | Результат | Условия |
|---|---|---|
RTEB, 29 наборов | Voyage 4 Large лучше Voyage 4 на 1,87 % | NDCG@10, данные Voyage AI |
RTEB, 29 наборов | Voyage 4 Large лучше Voyage 4 Lite на 4,80 % | NDCG@10, данные Voyage AI |
API
Эндпоинт
POST https://api.akashilab.ru/v1/embeddingsimport 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-lite", 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-lite. |
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.
