Prix Embeddings IA 2026 : OpenAI vs Voyage vs Cohere vs Jina
Comparez 17 modèles embedding par coût par 1M tokens en 2026 — OpenAI 3-small/large, Voyage 3, Cohere v3, Jina v4, BGE-M3, Nomic.
Les prix d'embeddings IA en 2026 couvrent une fourchette 16× de 0,008 $/M tokens sur modèles open-weight hosted comme BGE-M3 à 0,18 $/M sur Voyage 3 Large. Pour pricing temps réel, utilisez notre Calculateur Coût Embeddings IA.
Comment se présente le pricing embedding 2026 ?
Coût par 1M tokens, moins cher d'abord :
| Modèle | $/M tokens | Dim | Max input | Notes |
|---|---|---|---|---|
| Together BGE-M3 | 0,008 $ | 1024 | 8192 | Open-weight |
| Together bge-large-en | 0,008 $ | 1024 | 512 | |
| Fireworks Nomic Embed | 0,008 $ | 768 | 8192 | |
| Jina v3 | 0,012 $ | 1024 | 8192 | Configurable |
| Jina v4 | 0,018 $ | 2048 | 32000 | Configurable |
| OpenAI text-embedding-3-small | 0,02 $ | 1536 | 8191 | Matryoshka |
| Voyage 3 Lite | 0,02 $ | 512 | 32000 | |
| AWS Titan Embed v2 | 0,02 $ | 1024 | 8192 | Matryoshka |
| Google text-embedding-005 | 0,025 $ | 768 | 2048 | |
| Voyage 3 | 0,06 $ | 1024 | 32000 | |
| Cohere embed-english-v3.0 | 0,10 $ | 1024 | 512 | |
| Cohere embed-multilingual-v3.0 | 0,10 $ | 1024 | 512 | |
| Mistral mistral-embed | 0,10 $ | 1024 | 8192 | |
| Google gemini-embedding-exp | 0,10 $ | 3072 | 8192 | Configurable |
| OpenAI text-embedding-3-large | 0,13 $ | 3072 | 8191 | Matryoshka |
| Voyage 3 Large | 0,18 $ | 1024 | 32000 | Top MTEB |
| Voyage code-3 | 0,18 $ | 1024 | 32000 | Code-specialized |
Sweet-spot picks OpenAI 3-small à 0,02 $/M et Voyage 3 à 0,06 $/M.
Quel modèle embedding utiliser 2026 ?
- Retrieval général anglais — OpenAI text-embedding-3-small 0,02 $/M.
- Contenu multilingue — Cohere embed-multilingual-v3.0 0,10 $/M ou Voyage 3 0,06 $/M.
- Code search — Voyage code-3 0,18 $/M.
- Meilleure qualité retrieval — Voyage 3 Large 0,18 $/M.
- Self-host break-even (>50M tokens/mois) — BGE-M3 ou Nomic Embed.
- Documents longs — Voyage 3 ou Jina v4 à 32k token max.
- Résidence données EU — Mistral mistral-embed 0,10 $/M.
Pattern 2026 : embeddings deux-tier.
Calcul total embedding pour corpus RAG ?
one_time = corpus_tokens × per_million_rate
monthly_refresh = corpus_tokens × refreshes_par_mois × rate
monthly_query = query_tokens_par_mois × rate
year_one = one_time + (monthly_refresh + monthly_query) × 12
Exemple : corpus 50M tokens, refresh mensuel 25%, 5M query tokens/mois :
OpenAI 3-small (0,02 $/M):
One-time: 1,00 $
Monthly: 0,35 $
Year 1: 5,20 $
Voyage 3 Large (0,18 $/M):
Year 1: 46,80 $
Qu'est-ce que les embeddings Matryoshka ?
Matryoshka permet tronquer vecteur output à n'importe quel point. OpenAI 3-large 3072 dim :
- 3072 dim : 11,7 GB pour 1M vecteurs
- 512 dim : 1,95 GB. Storage 6× moins cher avec 3–5% recall loss.
- 256 dim : 977 MB. 12× moins cher avec 8–12% recall loss.
Modèles Matryoshka-compatibles : OpenAI 3 family, Voyage 3 family, Google gemini-embedding-exp, AWS Titan v2, Jina v3/v4.
Quels coûts cachés ?
- Compute chunking strategy. Semantic chunking 5 $–20 $/M corpus tokens.
- Re-embedding au changement de modèle. ~10 $/100M tokens.
- Inflation embedding query. Hybrid search et HyDE réécrivent queries à 300+ tokens.
- Storage en vector DB. Coût embed trivial vs storage vecteurs.
Pour bill RAG complet, voir Calculateur Coût RAG.
Quand self-host embeddings ?
- Floor hosted API : 0,008 $/M
- L40S GPU loué 0,99 $/h : 300M tokens/h
- Effectif hosted sur L40S : 0,003 $/M tokens
Louer GPU 3× moins cher. Mais GPU tourne quel que soit l'usage. Break-even ~50M tokens/mois.
À quelle fréquence changer de modèle embedding ?
- Restez si modèle actuel dans 10% du best benchmark.
- Changez quand nouveau modèle offre >15% amélioration.
- Adoptez nouveaux modèles en parallèle quelques semaines avant cut over.
Calculateur Coût Embeddings compare 17 modèles. Refresh premier de chaque mois.