2026年のおすすめ埋め込みモデル
当サイトでレビューした17件の埋め込みモデルのうち、現在のおすすめはVoyage rerank-3、voyage-4-large、Cohere Rerank 5です。各製品を当サイトの評価順に並べ、料金、評価のまとめ、向いている人を記載しています。
執筆： Andrew Miller · 2026年10月26日更新 · レビューの方法
ランキングの方法：各製品の料金、ドキュメント、ポリシー、さらに独立したベンチマークがある場合はそれ も基にしたレビューで、5点満点の評価順に並べています。各情報はレビューに記載の日付に確認したものです。アフィリエイト報酬は受け取っていません。
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Voyage自身の数値では、rerank-3はホスト型の競合すべてを上回ります。liteモデルは非常に安いため、どれだけリランクするかを決めるのは請求額ではなくレート制限です。
おすすめの人： 本番でRAGや検索を運用し、費用に見合う最高のホスト型リランキング品質を求めるチームです。
料金： rerank-3は100万（1M）トークンあたり$0.05、rerank-3-liteは100万トークンあたり$0.02です。最初の2億（200M）トークンは無料です。
Voyage rerank-3のレビューを読む4.6/5 - 2
競合にない強み、つまり共有のベクトル空間を持つ強力な検索モデルです。ただし、そのリードはVoyage自身のテストに基づいており、管理者がオプトアウトするまでデータが学習に使われる可能性があります。
おすすめの人： テキスト検索やRAGを構築し、インデックス化の段階で品質にお金をかけ、クエリの埋め込みは安価に、またはローカルで動かしたいチームです。
料金： 100万（1M）トークンあたり$0.12です。最初の2億（200M）トークンは無料です（Batchは対象外）。Batch APIは33%引きです。
voyage-4-largeのレビューを読む4.5/5 - 3
Rerank 5は、リランキングを出し惜しみしなくて済むほど安く、しきい値を信頼できるほど較正されています。ただし、これまでの根拠となるベンチマークはすべてCohere自身によるものです。
おすすめの人： 本番のRAGやエンタープライズ検索を運用し、スコアのしきい値を信頼でき、プライベート展開も選べるホスト型リランカーを求めるチーム。
料金： CohereのAPIで100万トークンあたりPro $0.05、Fast $0.02。Model Vaultの専用インスタンスはどちらのサイズでも1時間$4.00（月$2,500）です。
Cohere Rerank 5のレビューを読む4.4/5 - 4
EmbeddingGemma 2は、写真、ボイスメモ、コードにまたがるプライベートなオフライン検索をスマートフォンで実用的にします。一方で、テキストのみの検索品質はバージョン1からほぼ変わっていません。
おすすめの人： テキスト、コード、画像、音声にまたがるプライベートまたはオフラインの検索を作るモバイルやエッジの開発者。
料金： Apache 2.0で無料。ただしGemma Prohibited Use Policyに従う必要があります。GoogleやHugging Faceの推論プロバイダーによるホスト型APIはまだありません。
EmbeddingGemma 2のレビューを読む4.3/5 - 5
Gemini Embedding 2は、動画や音声を1文で検索する最も簡単な方法であり、プレーンテキストを検索するには割高な方法です。
おすすめの人： 画像、録音、動画などの複合メディアを横断する検索やレコメンドを作る開発者に向いています。
料金： 100万トークンあたり：テキスト$0.20、画像$0.45、音声$6.50、動画$12。Batchは半額。制限つきの無料枠があります（入力は製品改善に使われます）。
Gemini Embedding 2のレビューを読む4.3/5 - 6
Jina v5のテキストとメディアで共有するベクトル空間は、小型埋め込みモデルで最も巧みな発想です。そして自分で動かしたい人には、非商用ライセンスが通行料になります。
おすすめの人： 小型モデルで多言語またはマルチモーダルの検索を作るチーム、特にElastic内で作るチーム。
料金： Jina API：smallモデルは1Mトークンあたり$0.05、nanoは$0.02です。重みは非商用利用なら無料で、商用のセルフホストには有料のElasticライセンスが必要です。
Jina Embeddings v5のレビューを読む4.3/5 - 7
BEIRで4Bのモデルを上回る0.6Bのリランカーですが、セルフホストを営業との商談に変えてしまうライセンスが足かせです。
おすすめの人： Elasticのユーザーや、自社のハードウェアで小型で長いコンテキストのリランカーを使いたいチーム。
料金： Jina APIは1Mトークンあたり$0.05です。重みは非商用利用なら無料で、商用のセルフホストには有料のElasticライセンスが必要です。
Jina Reranker v3.5のレビューを読む4.3/5 - 8
1つのインデックス にテキストと並べてスライド、スクリーンショット、動画を収める必要があるとき、最初に試すべきオープンな埋め込みモデルです。ライセンスの問題はApache 2.0が片付けます。
おすすめの人： 寛容なライセンスのもとで、画像、動画、混在した文書をまたぐ検索をセルフホストするチーム。
料金： Apache 2.0で無料です。
Qwen3-VL-Embeddingのレビューを読む4.3/5 - 9
長く視覚的に雑多なビジネス文書向けに作られ、価格も公開されました。ただし、有利に見えるベンチマークはすべてCohere自身によるものです。
おすすめの人： テキ ストと画像が混在する長いPDF、提出書類、スライド資料をインデックス化する企業。
料金： API：100万テキストトークンあたりPro $0.12、Fast $0.08。画像は100万あたり$0.40。Model Vaultは1インスタンスあたり1時間$3または月$2,000からです。
Cohere Embed 5のレビューを読む4.2/5 - 10
埋め込みモデルとリランカーを1つのライセンスでそろえた完全なオープンの検索スタックですが、リーダーボードの首位は2025年6月時点のものです。
おすすめの人： 多言語やコードの検索をセルフホストし、埋め込みとリランキングの両方を1つのオープンなライセンスでそろえたいチーム。
料金： Apache 2.0で無料です。Qwen3をベースにしたQwen Cloudのホスト版text-embedding-v4は、100万トークンあたり$0.07です。
Qwen3-Embedding and Qwen3-Rerankerのレビューを読む4.2/5 - 11
動画の中の場面を見つけるために作られ、小さなベクトルでストレージを安く抑えられます。ただし、その裏付けとなる数値はすべてTwelveLabsのものです。
おすすめの人： 大規模な動画ライブラリの検索を構築し、動画専門のマネージドな埋め込みAPIを求め、自前のベクトルストアを運用するチーム。
料金： 公開時のEmbed APIの料金（100万（1M）トークンあたり）：動画$0.26、音 声$0.065、画像$0.08、ドキュメント$0.162、テキスト$0.20。プラン：Free、Plus 月$29、Pro 月$99、Enterpriseは個別見積もり。
Marengo 3.5のレビューを読む3.9/5 - 12
較正されたスコアに価値がある鋭いオープンなリランカーですが、今や後ろ盾は自分のGPUだけです。
おすすめの人： すでにGPUで推論を運用していて、カットオフとして使える関連性スコア付きの無料のリランカーを求めるチームです。
料金： Apache 2.0で無料です。ZeroEntropyのホスト型API（公開時は100万（1M）トークンあたり$0.025）のサポートは2026年9月4日までで、現在は利用不可のエラーを返します。
zerank-2のレビューを読む3.9/5 - 13
ライセンスだけで見れば、セルフホストする小型リランカーとして今も最も安全な選択です。ただし、ベンチマークでの優位は2025年3月時点のものです。
おすすめの人： 自前のハードウェアで動かす、小型で寛容なライセンスのリランカーを求めるチームに向いています。
料金： Apache 2.0で無料です。ホスト型はMixedbread Searchの中のみ：セマンティック検索は1,000クエリあたり$4、リランク付きで$7.50。Scaleプランは月$20分のクレジットです。
mxbai-rerank v2のレビューを読む3.8/5 - 14
ページ画像検索の基準になるほど正確ですが、ライセンスのせいで、多くの企業にとっては基準として使うことしかできません。
おすすめの人： 視覚的な文書検索の強力なオープンなベースラインを必要とし、製品として出荷する予定のない研究者や評価チームに向いています。
料金： 非商用および研究用途で重みは無料です（CC BY-NC 4.0）。
Nemotron ColEmbed V2のレビューを読む3.8/5 - 15
Rerank 4は今も動作しますが、Cohereが報告するすべてのベンチマークで自社のRerank 5が上回っているため、新たに採用するより移行すべきモデルです。
おすすめの人： 調整済みのRerank 4パイプラインがあり、Rerank 5で再検証するまで時間が必要なチーム。
料金： 検索単位の課金（1クエリ、最大100文書）。Vercel AI Gatewayでは1,000検索あたりProが$2.50、Fastが$2.00です。Cohereのページには現在Rerank 4の料金は載っていません。
Cohere Rerank 4のレビューを読む3.7/5 - 16
安全で安価、すべてのベクトルデータベースが対応しています。ただしtext-embedding-3-largeは新しい検索モデルに差をつけられており、新規構築の前には再テストする価値があります。
おすすめの人： すでにOpenAIを使っていて、検索品質のトップよりも、ベンダーの一本化、厳格なデータ条件、幅広いツール対応を重視するチームです。
料金： 100万（1M）トークンあたり$0.13です。Batchは半額です。text-embedding-3-smallは100万トークンあたり$0.02です。
text-embedding-3-largeのレビューを読む3.7/5 - 17
セマンティック検索を動かす最速の方法であることは変わりませんが、もはや本番に出すべきモデルではありません。
おすすめの人： 高速で、どこでもサポートされている英語の埋め込みモデルが必要な学習者やプロトタイプ制作者。
料金： Apache 2.0で無料。
all-MiniLM-L6-v2のレビューを読む3.4/5
出典
ランキング内の各レビューの主な公式情報源です。全出典は各レビューに記載しています。
- Voyage rerank-3: Voyage AI: rerank-3 and rerank-3-lite
- voyage-4-large: Voyage AI: The Voyage 4 model family
- Cohere Rerank 5: Cohere blog: Rerank 5
- EmbeddingGemma 2: EmbeddingGemma 2 model card
- Gemini Embedding 2: Gemini API docs: embeddings
- Jina Embeddings v5: Jina AI Embeddings API
- Jina Reranker v3.5: jinaai/jina-reranker-v3.5 model card
- Qwen3-VL-Embedding: Qwen3-VL-Embedding-8B model card
- Cohere Embed 5: Cohere docs: Embed models
- Qwen3-Embedding and Qwen3-Reranker: Qwen3-Embedding-0.6B model card
- Marengo 3.5: Marengo 3.5: Multimodal Video Embedding Model (TwelveLabs)
- zerank-2: zeroentropy/zerank-2-reranker model card
- mxbai-rerank v2: mixedbread-ai/mxbai-rerank-large-v2 model card
- Nemotron ColEmbed V2: nvidia/nemotron-colembed-vl-8b-v2 model card
- Cohere Rerank 4: Cohere docs: Rerank models
- text-embedding-3-large: OpenAI docs: text-embedding-3-large
- all-MiniLM-L6-v2: all-MiniLM-L6-v2 model card