Uso principal declarado o inferido con cautela desde la documentación oficial.
C
COHERE / embed-v5.0-pro
Cohere Embed 5 Pro
Modelo de embeddings para indexación de máxima calidad con texto, imágenes y documentos mixtos. Admite más de cien idiomas y comparte espacio vectorial con Embed 5 Fast, permitiendo indexar documentos con Pro y consultar con Fast sin reconstruir el índice.
01 / RESUMEN
Lo esencial
Capacidad máxima de entrada cuando la fuente la publica.
Límite máximo de generación documentado.
Canales de disponibilidad verificados.
Familia funcional principal y especialidades verificadas.
Condiciones declaradas para API, pesos o despliegue propio.
02 / FICHA TÉCNICA
Límites e integración
| ID de API | embed-v5.0-pro |
|---|---|
| Tipo de modelo | Embeddings · Visión y documentos |
| Modelo de acceso | Propietario de pago |
| Licencia | Propietaria |
| Despliegue | API alojada |
| Lanzamiento | 30 SEP 2026 |
| Corte de conocimiento | No publicado |
| Entrada | Texto · Imagen · PDF |
| Salida | Vector |
| Ventana de contexto | 128.000 tokens |
| Salida máxima | 256, 512, 768, 1.024, 1.536 o 2.048 dimensiones |
| Razonamiento | No publicado |
| Herramientas publicadas | |
| Salidas estructuradas | No publicado |
| Procesamiento por lotes | No publicado |
| Caché de prompts | No publicado |
| Ajuste fino | No publicado |
| Plataformas verificadas | Cohere API · Microsoft Foundry · Amazon SageMaker · Model Vault |
Indexación de archivos empresariales complejos, recuperación multilingüe y RAG con documentos visuales. Evalúa calidad y coste sobre tu propio corpus antes de elegir entre Pro y Fast.
Pro y Fast deben usar la misma dimensión. Las salidas float, int8 y binary permiten reducir almacenamiento, pero hay que medir el impacto de compresión. Estos modelos producen vectores, no respuestas generativas.
03 / CAPACIDADES
Qué puede hacer
Orientación
Indexación de archivos empresariales complejos, recuperación multilingüe y RAG con documentos visuales. Evalúa calidad y coste sobre tu propio corpus antes de elegir entre Pro y Fast.
Contexto
128.000 tokens · 256, 512, 768, 1.024, 1.536 o 2.048 dimensiones
Herramientas e integración
No publicado
Acceso
Cohere API y despliegue privado
Modalidades de entrada
TextoImagenPDF
04 / PRECIOS
Coste documentado
| Concepto | Valor | Unidad / condición |
|---|---|---|
| Entrada estándar | 0,12 USD / 1 M tokens | Tarifa estándar de API |
| Entrada en caché | No publicado | Lectura de prefijos reutilizados |
| Escritura o almacenamiento de caché | No publicado | La condición varía según proveedor |
| Salida estándar | No publicado | Puede incluir tokens de razonamiento |
| Entrada por lotes | No publicado | Procesamiento asíncrono |
| Salida por lotes | No publicado | Procesamiento asíncrono |
El texto cuesta 0,12 USD por millón de tokens en Pro y 0,08 USD en Fast; las imágenes, 0,40 USD en ambos. El coste de Model Vault depende de la instancia. No se ha verificado un descuento Batch.
i Los precios cambian y pueden depender del nivel, la región o la longitud del contexto. Revisa la fuente antes de tomar una decisión.
05 / EVALUACIONES
Cómo leer los resultados
“
Resultados publicados por Cohere, no mediciones de Inferama. RCP-nDCG@10 reordena un conjunto fijo de candidatos y mide reranking, no recuperación de primera etapa. Contrasta además recall, latencia y coste con documentos propios; no compares directamente estas cifras con otras métricas nDCG.
| Benchmark | Resultado | Métrica | Fuente |
|---|---|---|---|
| ViDoRe V3 | 85,8 | RCP-nDCG@10 | Ver fuente ↗ |
| FinanceBench | 80,1 | RCP-nDCG@10 | Ver fuente ↗ |
| FinQA | 90,0 | RCP-nDCG@10 | Ver fuente ↗ |
Inferama solo destaca un «mejor resultado» cuando la métrica, el conjunto de prueba, la configuración y la fecha permiten una comparación equivalente. Las cifras del proveedor se presentan como afirmaciones de su propia fuente.
06 / VERSIONES
Cronología
Cohere Embed 5 Pro
Versión incorporada al catálogo verificado de Inferama.
ANÁLISIS
Análisis relacionados
07 / FUENTES