Calculateur de coût d'embedding
Comparez les coûts d'embedding entre OpenAI, Cohere, Voyage AI et les alternatives open-source.
Comment ça marche
- Estimez votre volume: Indiquez le nombre de tokens à traiter par mois.
- Comparez les providers: Visualisez les coûts de chaque fournisseur d'embedding.
- Choisissez le meilleur: Identifiez le modèle optimal selon vos critères : prix, qualité, dimensions.
Questions fréquentes
- Quel modèle d'embedding choisir pour mon RAG ?
- Pour débuter, text-embedding-3-small d'OpenAI offre le meilleur rapport qualité/prix. Pour des performances maximales, text-embedding-3-large ou Voyage AI. Pour du self-hosted gratuit, BGE ou Nomic.
- Les embeddings gratuits sont-ils aussi bons que les payants ?
- Les modèles open-source (BGE, Nomic, E5) rivalisent avec les modèles payants sur les benchmarks MTEB. La différence se fait sur la facilité d'intégration et le support multilingue.
- Comment réduire mes coûts d'embedding ?
- 1) Cachez les embeddings pour éviter de recalculer. 2) Utilisez des chunks plus longs. 3) Passez à un modèle moins cher. 4) Filtrez les documents redondants avant embedding.
- Quelle est la différence entre dimensions 1536 et 3072 ?
- Plus de dimensions = plus de nuances sémantiques capturées, mais aussi plus de stockage et de calcul. Pour la plupart des cas, 1536 dimensions suffisent. 3072 est utile pour des requêtes très complexes.
- Puis-je changer de modèle d'embedding après coup ?
- Oui, mais vous devrez recalculer tous vos embeddings car les vecteurs ne sont pas compatibles entre modèles. Planifiez cette migration avec un système de versioning.
- Voyage AI vs OpenAI : lequel est meilleur ?
- Voyage AI surpasse légèrement OpenAI sur les benchmarks MTEB 2024, surtout pour le code et les documents techniques. OpenAI reste plus simple à intégrer et a une meilleure couverture multilingue.
