¿Qué es Jina Embeddings v5?
Jina Embeddings v5 es una familia de modelos de embeddings de Jina AI, que Elastic adquirió en octubre de 2025. Los modelos de embeddings convierten el contenido en vectores para que el software encuentre material relacionado, la base de la búsqueda y de la generación aumentada por recuperación (RAG). Los modelos de texto llegaron a principios de 2026: v5-text-small (677M de parámetros, entrada de 32K tokens, 1024 dimensiones) y v5-text-nano (239M, 8K tokens). Los modelos omni llegaron en mayo de 2026 y añaden imágenes, vídeo, audio y PDF: omni-small con unos 1,7B de parámetros y omni-nano con aproximadamente 1B.
Para texto, los modelos omni producen exactamente los mismos vectores que el modelo de texto correspondiente, así que puedes añadir otros medios a un índice existente sin reconstruirlo. Todos los modelos tienen adaptadores de tarea para recuperación, clasificación, agrupamiento y emparejamiento de textos, y los vectores pueden recortarse hasta solo 32 dimensiones.
La API de Jina cobra $0,05 por millón de tokens por los modelos small y $0,02 por nano. Los pesos están en Hugging Face bajo la licencia no comercial CC BY-NC 4.0; el autoalojamiento comercial necesita la licencia Jina On-Prem de Elastic, a la venta desde agosto de 2026.
¿Cuánto cuesta Jina Embeddings v5?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Small models | $0.05 per 1M tokens | |
| Nano | $0.02 per 1M tokens |
API de Jina: modelos small a $0,05 por 1M de tokens, nano a $0,02. Pesos gratuitos para uso no comercial; el autoalojamiento comercial necesita una licencia de pago de Elastic.
¿Merece la pena Jina Embeddings v5?
Jina v5 es la familia de embeddings pequeños a batir en texto multilingüe, con una vía de ampliación multimodal que ningún rival iguala. La ficha del modelo de Jina indica 67,7 en el benchmark multilingüe MMTEB y 71,7 en MTEB English v2 para v5-text-small, la puntuación más alta entre los modelos de embeddings multilingües de menos de mil millones de parámetros, según sus cuentas. Se destiló a partir del mucho mayor Qwen3-Embedding-4B, y por eso un modelo de 677M puntúa como uno más grande. Son resultados de la propia Jina.
Los modelos omni son la parte distintiva. Los vectores de texto son idénticos a los del modelo solo de texto, así que un equipo puede empezar con búsqueda de texto y añadir después fotos de productos, presentaciones o grabaciones de llamadas sin volver a generar ningún embedding. Voyage ofrece un espacio compartido entre tamaños de modelo, pero no entre medios. La entrada de lanzamiento de Elastic presenta la mayoría de las comparaciones multimodales como gráficos, así que la afirmación de que small compite con modelos de 3B a 7B en documentos visuales es difícil de comprobar.
Los costes alojados son bajos y previsibles. Una imagen de 600x600 cuesta unos 363 tokens en omni-small, así que generar embeddings de 1M de fotos de productos sale por unos $18 a $0,05 por millón; el vídeo se muestrea en 32 fotogramas. Jina dice que nunca entrena con entradas ni salidas de la API, pero no publica un periodo de retención ni cita ninguna certificación SOC 2 o ISO, y su propia página legal advierte de que las condiciones antiguas pueden no reflejar la práctica actual de Elastic.
La licencia es el obstáculo. CC BY-NC 4.0 prohíbe el uso comercial de los pesos, así que el uso en producción pasa por la API de Jina, el Elastic Inference Service o una licencia Jina On-Prem con precio anual bajo petición. Rivales totalmente abiertos como Qwen3-Embedding no tienen esa restricción, y a $0,05 por millón de tokens Jina es más barato que los $0,12 de voyage-4-large, aunque con menos pruebas independientes de recuperación.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de búsqueda de un comercio con un índice de texto de 5M de fichas de producto
Añadir búsqueda por foto sin reconstruir el índice
Conserva los vectores existentes de v5-text-small y genera los embeddings de las imágenes de producto con omni-small en el mismo espacio. Con unos 363 tokens por imagen de 600x600, 1M de fotos cuesta unos $18 en la API de Jina.
Un cliente de Elastic Cloud que crea RAG sobre wikis internas
Obtener embeddings sin otro proveedor ni otro contrato
Llama al endpoint preconfigurado .jina-embeddings-v5-omni-small del Elastic Inference Service; se factura dentro de la suscripción de Elastic y puede recortar los vectores a 32 dimensiones para ahorrar almacenamiento.
Una ingeniera de plataforma que indexa 1B de tokens de tickets de soporte multilingües
Generar los embeddings del histórico una vez y mantener el coste de las consultas en un nivel despreciable
Indexar cuesta $50 con small o $20 con nano. Con los 2M de tokens por minuto del nivel de pago tarda unas ocho horas, o unos 20 minutos en Premium con 50M.
Un proveedor sanitario que debe ejecutar la búsqueda dentro de las redes de sus clientes
Autoalojar los embeddings sin llamadas al exterior
Compra Jina On-Prem a Elastic, que funciona totalmente sin conexión y no necesita suscripción a Elasticsearch; el precio es anual y bajo presupuesto. Los pesos gratuitos de Hugging Face no pueden usarse comercialmente.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Una clave de API nueva incluye tokens de prueba gratuitos; llama al endpoint de embeddings con un nombre de modelo y una tarea. En local, los pesos se cargan en Transformers, sentence-transformers o vLLM 0.20.1.
- Integraciones
- API de Jina y Elastic Inference Service; sentence-transformers y vLLM para autoalojamiento. Imágenes de hasta 5 MB y PDF de hasta 8 MB, un PDF por petición.
- Datos y privacidad
- Jina dice que nunca usa las peticiones, entradas ni salidas de la API para entrenar modelos y que solo las guarda lo necesario para atender las peticiones, bajo el DPA de Elastic. No se cita periodo de retención ni certificación SOC 2 o ISO, y la lista de modelos de la API muestra centros de datos en EE. UU.
- Coste a escala
- 1B de tokens de texto cuesta $50 con small o $20 con nano; 1M de imágenes de producto, unos $18 con omni-small. El autoalojamiento comercial es una licencia anual Jina On-Prem a un precio no publicado.
- Límites
- 32K tokens en los modelos small, 8K en nano. Los límites de uso son 100 peticiones y 100K tokens por minuto con claves gratuitas, 500 y 2M en las de pago, 5.000 y 50M en Premium. Sin límite de tamaño de lote, salvo un PDF por petición.
Lo bueno
- La mejor puntuación MMTEB por debajo de 1B de parámetros, según Jina
- Los modelos omni comparten los vectores de texto, así que añadir medios no obliga a reindexar
- Las imágenes cuestan unos 363 tokens cada una en omni-small
- API alojada desde $0,02 por millón de tokens, nunca usada para entrenar
Lo malo
- Pesos CC BY-NC 4.0; el autoalojamiento comercial necesita una licencia con presupuesto
- Resultados multimodales publicados sobre todo como gráficos
- Sin periodo de retención ni certificación de seguridad publicados
Ideal para
Equipos que crean búsqueda multilingüe o multimodal con modelos pequeños, sobre todo dentro de Elastic.
Alternativas a Jina Embeddings v5
Jina Embeddings v5: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Jina Embeddings v5?
- El espacio vectorial compartido de texto y medios de Jina v5 es la idea más ingeniosa en embeddings pequeños, y una licencia no comercial es el peaje para quien quiera ejecutarlo por su cuenta. Le damos un 4.3 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Jina Embeddings v5?
- API de Jina: modelos small a $0,05 por 1M de tokens, nano a $0,02. Pesos gratuitos para uso no comercial; el autoalojamiento comercial necesita una licencia de pago de Elastic.
- ¿Qué inconvenientes tiene Jina Embeddings v5?
- Pesos CC BY-NC 4.0; el autoalojamiento comercial necesita una licencia con presupuesto; resultados multimodales publicados sobre todo como gráficos; sin periodo de retención ni certificación de seguridad publicados.
- ¿Para quién es Jina Embeddings v5?
- Equipos que crean búsqueda multilingüe o multimodal con modelos pequeños, sobre todo dentro de Elastic.
- ¿Cuánto cuesta Jina Embeddings v5 para un equipo o en producción?
- 1B de tokens de texto cuesta $50 con small o $20 con nano; 1M de imágenes de producto, unos $18 con omni-small. El autoalojamiento comercial es una licencia anual Jina On-Prem a un precio no publicado.
- ¿Es Jina Embeddings v5 seguro para los datos de la empresa?
- Jina dice que nunca usa las peticiones, entradas ni salidas de la API para entrenar modelos y que solo las guarda lo necesario para atender las peticiones, bajo el DPA de Elastic. No se cita periodo de retención ni certificación SOC 2 o ISO, y la lista de modelos de la API muestra centros de datos en EE. UU.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Jina Embeddings v5?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Qwen3-Embedding and Qwen3-Reranker, voyage-4-large y EmbeddingGemma 2.
Respuestas comprobadas el 22 oct 2026.