Voyage 4 API — embeddings для RAG и цена

Контекст: 32 000токенов
Результат: Векторные представленияформат ответа
Стоимость: Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "voyageai/voyage-4",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});

Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

Документация Voyage AI указывает контекст 32K, default dimension 1024 и варианты 256, 512 или 2048. Для retrieval рекомендуется задавать `input_type` как `query` или `document`. Векторы нормализованы до длины 1, поэтому dot product и cosine дают одинаковый порядок результатов при корректном хранении. Все текстовые модели серии Voyage 4 создают совместимые embeddings, что позволяет кодировать документы более качественной версией, а запросы — более быстрой. Эту возможность всё равно проверяют на route Tokenmost: параметры dimensions, input_type, truncation, output dtype, batch, usage и цена могут быть ограничены gateway. Эталон включает вопросы HR, IT и закупок, действующие passages и правдоподобные устаревшие документы. Результаты считаются отдельно по отделам и языкам.

Разметьте документы по владельцам

Нарежьте политики по самостоятельным правилам, сохранив отдел, регион, статус и дату. Заголовок добавляется к passage. Права доступа применяются до выдачи результата; semantic similarity не должна раскрывать закрытый фрагмент пользователю.

Зафиксируйте input_type

Документы отправляются как `document`, пользовательская формулировка — как `query`. Один режим используется при индексации и тесте. Если Tokenmost не передаёт параметр, это фиксируется как ограничение, а качество измеряется именно на доступном контракте.

Выберите dimension до запуска

Сравните 512 и default 1024 на одном корпусе по Recall@10, storage и latency. Вариант 2048 проверяется только при реальной пользе. Коллекции разных dimensions разделяются, даже когда серия embeddings совместима семантически.

Соберите hybrid retrieval

Vector search отвечает за смысл, BM25 — за номера политик и редкие термины, metadata — за доступ и актуальность. Финальный генератор получает только разрешённые passages и цитирует источник. Запрос без основания завершается отказом.

Свяжите цену с ответом

Учтите токены индексации, обновления, query traffic, выбранную dimension, хранение и контроль цитат. Не переносите upstream прайс на Tokenmost. Контрольный batch подтверждает usage, розничную ставку и реальную стоимость найденного основания.

Вопросы и ответы

Какой контекст Voyage 4?

Voyage AI заявляет 32K токенов.

Какая размерность по умолчанию?

1024; также документированы 256, 512 и 2048.

Зачем нужен input_type?

Он различает поисковые queries и индексируемые documents.

Нужно ли нормализовать vectors?

Upstream Voyage embeddings уже нормализованы; route Tokenmost проверяется.

Как узнать цену API?

По фактическому usage контрольного запроса и действующему тарифу Tokenmost.