Uso primário declarado ou inferido com cautela a partir da documentação oficial.
Cohere Embed 5 Pro
Modelo de embeddings para indexação de alta qualidade de texto, imagens e documentos mistos. Suporta mais de cem idiomas e partilha o espaço vetorial com Embed 5 Fast, permitindo indexar com Pro e consultar com Fast sem reconstruir o índice.
O essencial
Capacidade máxima de entrada quando publicada pela fonte.
Limite máximo de geração documentado.
Canais de disponibilidade verificados.
Família funcional principal e especialidades verificadas.
Condições declaradas para API, pesos ou alojamento próprio.
Limites e integração
| ID de API | embed-v5.0-pro |
|---|---|
| Tipo de modelo | Embeddings · Visão e documentos |
| Modelo de acesso | Proprietário pago |
| Licença | Proprietária |
| Implantação | API alojada |
| Lançamento | 30 SEP 2026 |
| Data de corte do conhecimento | Não publicado |
| Entrada | Texto · Imagem · PDF |
| Saída | Vetor |
| Janela de contexto | 128.000 tokens |
| saída máxima | 256, 512, 768, 1.024, 1.536 ou 2.048 dimensões |
| Raciocínio | Não publicado |
| Ferramentas publicadas | |
| Passeios Estruturados | Não publicado |
| Processamento em lote | Não publicado |
| Cache de prompts | Não publicado |
| Ajuste fino | Não publicado |
| Plataformas verificadas | Cohere API · Microsoft Foundry · Amazon SageMaker · Model Vault |
Indexação de arquivos empresariais complexos, recuperação multilingue e RAG com documentos visuais. Avalie qualidade e custo no seu próprio corpus antes de escolher entre Pro e Fast.
Pro e Fast devem usar a mesma dimensão. As saídas float, int8 e binary reduzem o armazenamento, mas é necessário medir o impacto da compressão. Estes modelos produzem vetores, não respostas generativas.
O que pode fazer
Orientação
Indexação de arquivos empresariais complexos, recuperação multilingue e RAG com documentos visuais. Avalie qualidade e custo no seu próprio corpus antes de escolher entre Pro e Fast.
Contexto
128.000 tokens · 256, 512, 768, 1.024, 1.536 ou 2.048 dimensões
Ferramentas e integração
Não publicado
Acesso
Cohere API e implementação privada
Custo documentado
| Conceito | Valor | Unidade/condição |
|---|---|---|
| Entrada padrão | 0,12 USD / 1 M tokens | Tarifa padrão da API |
| Entrada em cache | Não publicado | Leitura de prefixos reutilizados |
| Escrita ou armazenamento em cache | Não publicado | A condição varia consoante o fornecedor |
| Saída padrão | Não publicado | Pode incluir tokens de raciocínio |
| Entrada por lotes | Não publicado | Processamento assíncrono |
| Saída por lotes | Não publicado | Processamento assíncrono |
O texto custa 0,12 USD por milhão de tokens no Pro e 0,08 USD no Fast; as imagens custam 0,40 USD em ambos. O custo do Model Vault depende da instância. Não foi verificado um desconto Batch.
i Os preços mudam e podem depender do nível, região ou duração do contexto. Verifique a fonte antes de tomar uma decisão.
Como ler os resultados
Resultados publicados pela Cohere, não medições da Inferama. RCP-nDCG@10 reordena um conjunto fixo de candidatos e mede reranking, não recuperação de primeira etapa. Avalie também recall, latência e custo com documentos próprios; não compare diretamente estes valores com outras métricas nDCG.
| Benchmark | Resultado | Métrica | Fonte |
|---|---|---|---|
| ViDoRe V3 | 85,8 | RCP-nDCG@10 | Ver fonte ↗ |
| FinanceBench | 80,1 | RCP-nDCG@10 | Ver fonte ↗ |
| FinQA | 90,0 | RCP-nDCG@10 | Ver fonte ↗ |
O Inferama só destaca o “melhor resultado” quando a métrica, o conjunto de testes, a configuração e a data permitem uma comparação equivalente. Os números do fornecedor são apresentados como declarações de sua própria fonte.
Cronologia
Cohere Embed 5 Pro
Versão incorporada no catálogo verificado da Inferama.