¿Qué es Cohere Embed 5?
Embed 5 es la familia de embeddings más reciente de Cohere, lanzada el 30 de septiembre de 2026 como embed-v5.0-pro, para la calidad de recuperación, y embed-v5.0-fast, para la latencia y el coste. Los modelos de embeddings convierten el contenido en vectores para que el software pueda encontrar material relacionado, la base de la búsqueda y de la generación aumentada por recuperación (RAG).
Ambos admiten texto, imágenes o entradas combinadas de texto e imagen, como páginas de PDF, aceptan hasta 128K tokens por entrada y se entrenaron en más de 100 idiomas. La salida va de 256 a 2.048 dimensiones, en float, int8 o binario. Pro y Fast comparten un mismo espacio de embeddings, así que un índice creado con Pro se puede consultar con Fast.
Se vende en la API de Cohere a $0,12 por millón de tokens de texto para Pro y $0,08 para Fast, con las imágenes a $0,40 por millón en ambos, y mediante Microsoft Foundry, Amazon SageMaker y el Model Vault dedicado de Cohere desde $3 la hora.
¿Cuánto cuesta Cohere Embed 5?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Embed 5 Pro | $0.12 per 1M text tokens | |
| Embed 5 Fast | $0.08 per 1M text tokens | |
| Images | $0.40 per 1M tokens | |
| Model Vault | From $3/hour or $2,000/month per instance |
API: Pro $0,12 y Fast $0,08 por 1M de tokens de texto; imágenes $0,40 por 1M. Model Vault desde $3/hora o $2.000/mes por instancia.
¿Merece la pena Cohere Embed 5?
Embed 5 merece estar en la lista corta para documentos empresariales largos y con mucha carga visual. Una entrada de 128K tokens permite meter informes y documentos regulatorios completos de una sola pieza, y la entrada de imágenes de página y combinada de texto e imagen evita tener que convertir antes a texto las diapositivas y las tablas escaneadas. La publicación de lanzamiento de Cohere da a Embed 5 Pro un 85,8 en ViDoRe V3, por delante de Voyage 4 Large (83,7), Gemini Embedding 2 (83,2) y text-embedding-3-large de OpenAI (75,5), y 8,8 puntos por encima de Embed 4.
Hay que leer esas cifras con cuidado. Usan RCP-nDCG@10, una métrica ideada por Cohere que puntúa los resultados según criterios de relevancia propios de cada consulta en lugar de etiquetas fijas, y las ventajas sobre Voyage son de uno a dos puntos. La mayor diferencia está en los corpus combinados de texto e imagen, donde Cohere da 82,3 para Pro frente a 61,3 para Gemini Embedding 2. Todavía no hemos encontrado ningún resultado de Embed 5 en una clasificación independiente.
Los precios, que al principio faltaban en la documentación, ya son públicos y competitivos. Indexar 5.000 millones de tokens de texto, unos diez millones de páginas de 500 tokens, cuesta unos $600 con Pro o $400 con Fast. Las imágenes cuestan $0,40 por millón de tokens en cualquiera de los dos niveles, más del triple de la tarifa de texto de Pro. El espacio compartido entre niveles es la ventaja práctica: indexa una vez con Pro y sirve después las consultas con el Fast, más barato, sin volver a generar embeddings.
La pega para los trabajos masivos son los límites de peticiones. Una clave de producción permite 2.000 entradas de texto por minuto, pero solo 400 imágenes, y la documentación solo indica para v5 el endpoint síncrono de Embed, no los Embed Jobs por lotes. Un millón de imágenes de página son unas 42 horas de llamadas continuas con ese techo, que es más o menos donde una instancia de Model Vault de $2.000 al mes empieza a compensar.
Dónde se gana su sitio
Un ingeniero de búsqueda de una gestora de activos que indexa 20 años de informes anuales
Recuperar la tabla correcta en documentos de 300 páginas
Genera con Pro embeddings de imágenes de página o vectores combinados de página y metadatos, y consulta después el mismo índice con Fast. Cohere sitúa a Pro primero en FinanceBench (80,1) y FinQA (90,0) en sus propias pruebas. A $0,12 por millón de tokens de texto, indexar un archivo de 5.000 millones de tokens cuesta unos $600.
Una responsable de gestión del conocimiento de una ingeniería de 2.000 personas
Hacer que los manuales escaneados y las presentaciones se puedan buscar sin un proyecto de extracción
Los embeddings de imágenes de página se saltan la limpieza de OCR para diagramas y tablas. Para controlar los datos, el mismo modelo funciona en Microsoft Foundry, SageMaker o un despliegue privado, donde Cohere dice que no recibe las entradas; en el SaaS de Cohere, desactiva el entrenamiento en Data Controls.
Un desarrollador de RAG en una startup de 15 personas
Mantener rápida la búsqueda interactiva y pequeño el almacenamiento
Usa embed-v5.0-fast a $0,08 por millón de tokens; la salida int8 reduce el almacenamiento de vectores a la cuarta parte frente a float, y la binaria a la trigésima segunda parte. Las claves de prueba son gratis, pero tienen un tope de 1.000 llamadas al mes y no se pueden usar en producción.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Regístrate para obtener una clave de prueba gratuita y solicita después una clave de producción desde la página de facturación; llama al endpoint Embed con embed-v5.0-pro o embed-v5.0-fast.
- Integraciones
- Cohere Embed API, Microsoft Foundry, Amazon SageMaker, Model Vault y despliegue privado en VPC u on-premises.
- Datos y privacidad
- En la plataforma SaaS de Cohere, los prompts registrados se borran a los 30 días y el uso para entrenamiento se puede desactivar en Data Controls; en las plataformas de nube y los despliegues privados, Cohere no recibe las entradas. SOC 2 Type II, ISO 27001 e ISO 42001, según el centro de confianza de Cohere.
- Coste a escala
- 5.000 millones de tokens de texto cuestan unos $600 con Pro o $400 con Fast; los tokens de imagen, $0,40 por millón. Las instancias de Model Vault cuestan $3/hora o $2.000/mes (pequeña) y $5/hora o $3.250/mes (mediana).
- Límites
- 128K tokens por entrada. Claves de producción: 2.000 entradas de texto o 400 de imagen por minuto; claves de prueba, 5 entradas de imagen por minuto y 1.000 llamadas al mes. Los Embed Jobs por lotes solo figuran para los modelos v3.
Lo bueno
- Entrada de 128K tokens por elemento
- Embeddings de imágenes de página y combinados de texto e imagen
- Pro y Fast comparten un mismo espacio vectorial
- Precios publicados: $0,12 y $0,08 por 1M de tokens de texto
Lo malo
- Los benchmarks son de la propia Cohere, con su propia métrica
- Imágenes limitadas a 400 entradas por minuto en las claves de producción
- La entrada de imágenes cuesta $0,40 por 1M de tokens en ambos niveles
- En la plataforma SaaS, el uso para entrenamiento hay que desactivarlo
Ideal para
Empresas que indexan PDF largos, documentos regulatorios y presentaciones que mezclan texto e imágenes.
Alternativas a Cohere Embed 5
Cohere Embed 5: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Cohere Embed 5?
- Hecho para documentos empresariales largos y visualmente complejos y ahora con precios públicos, aunque todos los benchmarks que lo favorecen son de la propia Cohere. Le damos un 4.2 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Cohere Embed 5?
- API: Pro $0,12 y Fast $0,08 por 1M de tokens de texto; imágenes $0,40 por 1M. Model Vault desde $3/hora o $2.000/mes por instancia.
- ¿Qué inconvenientes tiene Cohere Embed 5?
- Los benchmarks son de la propia Cohere, con su propia métrica; imágenes limitadas a 400 entradas por minuto en las claves de producción; la entrada de imágenes cuesta $0,40 por 1M de tokens en ambos niveles; en la plataforma SaaS, el uso para entrenamiento hay que desactivarlo.
- ¿Para quién es Cohere Embed 5?
- Empresas que indexan PDF largos, documentos regulatorios y presentaciones que mezclan texto e imágenes.
- ¿Cuánto cuesta Cohere Embed 5 para un equipo o en producción?
- 5.000 millones de tokens de texto cuestan unos $600 con Pro o $400 con Fast; los tokens de imagen, $0,40 por millón. Las instancias de Model Vault cuestan $3/hora o $2.000/mes (pequeña) y $5/hora o $3.250/mes (mediana).
- ¿Es Cohere Embed 5 seguro para los datos de la empresa?
- En la plataforma SaaS de Cohere, los prompts registrados se borran a los 30 días y el uso para entrenamiento se puede desactivar en Data Controls; en las plataformas de nube y los despliegues privados, Cohere no recibe las entradas. SOC 2 Type II, ISO 27001 e ISO 42001, según el centro de confianza de Cohere.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Cohere Embed 5?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son voyage-4-large, Gemini Embedding 2 y text-embedding-3-large.
Respuestas comprobadas el 22 oct 2026.