Primäre Verwendung angegeben oder vorsichtig aus offizieller Dokumentation abgeleitet.
Cohere Embed 5 Fast
Embedding-Variante für interaktive Suche, Agentenabfragen und hohen Datenverkehr. Verarbeitet Texte, Bilder und gemischte Dokumente in über hundert Sprachen. Teilt den Vektorraum von Pro, um bestehende Indizes zu geringeren Textkosten abzufragen.
Das Wesentliche
Maximale Eingabekapazität bei Veröffentlichung durch die Quelle.
Dokumentierte maximale Erzeugungsgrenze.
Verifizierte Verfügbarkeitskanäle.
Primäre Funktionsfamilie und verifizierte Spezialisierungen.
Deklarierte Bedingungen für API, Gewichte oder Self-Hosting.
Limits und Integration
| API-ID | embed-v5.0-fast |
|---|---|
| Modelltyp | Embeddings · Bild und Dokumente |
| Zugangsmodell | Kostenpflichtig proprietär |
| Lizenz | Proprietär |
| Einsatz | Gehostete API |
| Veröffentlichung | 30 SEP 2026 |
| Wissensstichtag | Nicht veröffentlicht |
| Eingang | Text · Bild · PDF |
| Ausfahrt | Vektor |
| Kontextfenster | 128.000 Tokens |
| maximale Leistung | 256, 512, 768, 1.024, 1.536 oder 2.048 Dimensionen |
| Argumentation | Nicht veröffentlicht |
| Veröffentlichte Tools | |
| Strukturierte Ausflüge | Nicht veröffentlicht |
| Stapelverarbeitung | Nicht veröffentlicht |
| Prompt-Cache | Nicht veröffentlicht |
| Feinabstimmung | Nicht veröffentlicht |
| Verifizierte Plattformen | Cohere API · Microsoft Foundry · Amazon SageMaker · Model Vault |
Interaktive Suche, RAG mit hohem Volumen und Agenten mit wiederholten Abfragen. Messen Sie reale Latenz und Recall; schnelleres Indexieren garantiert nicht dieselbe Qualität für alle Dokumente.
Pro und Fast müssen dieselbe Dimension verwenden. Ausgaben in float, int8 und binary können Speicher sparen; die Auswirkungen der Kompression müssen jedoch gemessen werden. Diese Modelle liefern Vektoren, keine generativen Antworten.
Was es kann
Orientierung
Interaktive Suche, RAG mit hohem Volumen und Agenten mit wiederholten Abfragen. Messen Sie reale Latenz und Recall; schnelleres Indexieren garantiert nicht dieselbe Qualität für alle Dokumente.
Kontext
128.000 Tokens · 256, 512, 768, 1.024, 1.536 oder 2.048 Dimensionen
Tools und Integration
Nicht veröffentlicht
Zugang
Cohere API und private Bereitstellung
Dokumentierte Kosten
| Konzept | Wert | Einheit/Zustand |
|---|---|---|
| Standardeingabe | 0,08 USD / 1 Mio. Tokens | Standardtarif der API |
| Eingabe aus dem Cache | Nicht veröffentlicht | Lesen wiederverwendeter Präfixe |
| Schreiben oder Speichern im Cache | Nicht veröffentlicht | Die Bedingung variiert je nach Anbieter |
| Standardausgabe | Nicht veröffentlicht | Kann Reasoning-Tokens enthalten |
| Batch-Eingabe | Nicht veröffentlicht | Asynchrone Verarbeitung |
| Batch-Ausgabe | Nicht veröffentlicht | Asynchrone Verarbeitung |
Text kostet 0,12 USD pro Million Tokens bei Pro und 0,08 USD bei Fast; Bilder kosten bei beiden 0,40 USD. Die Kosten von Model Vault hängen von der Instanz ab. Ein Batch-Rabatt wurde nicht verifiziert.
i Die Preise ändern sich und können von Level, Region oder Kontextlänge abhängen. Überprüfen Sie die Quelle, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
So lesen Sie die Ergebnisse
Von Cohere veröffentlichte Ergebnisse, keine Messungen von Inferama. RCP-nDCG@10 sortiert eine feste Kandidatenmenge neu und misst Reranking, nicht die erste Suchstufe. Prüfen Sie auch Recall, Latenz und Kosten mit eigenen Dokumenten; vergleichen Sie diese Werte nicht direkt mit anderen nDCG-Metriken.
| Benchmark | Ergebnis | Metrik | Quelle |
|---|---|---|---|
| ViDoRe V3 | 84,5 | RCP-nDCG@10 | Quelle öffnen ↗ |
| FinanceBench | 80,0 | RCP-nDCG@10 | Quelle öffnen ↗ |
| FinQA | 88,8 | RCP-nDCG@10 | Quelle öffnen ↗ |
Inferama hebt nur dann ein „bestes Ergebnis“ hervor, wenn Metrik, Testsatz, Konfiguration und Datum einen gleichwertigen Vergleich ermöglichen. Die Zahlen des Lieferanten werden als Angaben aus eigener Quelle dargestellt.
Chronologie
Cohere Embed 5 Fast
In den verifizierten Katalog von Inferama aufgenommene Version.