voyage-4-largeとは？
voyage-4-largeは、Voyage AI（MongoDB傘下）で最も品質の高いテキスト埋め込みモデルで、2026年1月15日に公開されました。Voyageによると、mixture-of-expertsで 作られた初めての本番向け埋め込みモデルです。埋め込みモデルはテキストを数値のリスト（ベクトル）に変換し、ソフトウェアが関連する文章を見つけられるようにします。これは検索と検索拡張生成（RAG）の中核です。入力あたり最大32,000トークンを受け付け、256、512、1024、2048次元を、float、8-bit、バイナリの精度で出力します。
Voyage 4のモデルはすべて1つの埋め込み空間を共有しています。voyage-4-largeで文書をインデックス化し、より安価なvoyage-4、voyage-4-lite、またはオープンウェイトのvoyage-4-nano（Apache 2.0）で検索できます。
価格は100万トークンあたり$0.12で、最初の2億（200 million）トークンは無料です。Voyage APIとMongoDB Atlasで利用できます。
voyage-4-largeは使う価値があるか？
voyage-4-largeはテキスト検索の安全な選択肢ですが、最良だという根拠はマーケティングが示すより薄いです。Voyageは、RTEBの29データセットにわたるNDCG@10の平均で、OpenAIのtext-embedding-3-largeを14.05%、Cohere Embed v4を8.20%、Gemini Embedding 001を3.87%上回ったと報告しています。これらはベンダーの数値です。公開のMTEBボードには比較できるスコアがありません。
共有の埋め込み空間は、競合にない機能です。Voyage 4のすべてのモデルが互換性のあるベクトルを出力するため、100万トークンあたり$0.12のvoyage-4-largeで文書を一度インデックス化し、クエリは$0.02のvoyage-4-liteか、自分のハードウェア上のvoyage-4-nanoで埋め込めます。再インデックスは不要です。Voyageによると、この非対称の構成でテストした8つの領域すべてで検索性能が向上しました。バイナリ出力では、同じ次元のfloat32に比べて ベクトルのストレージが32分の1になります。
競合は1月以降に動いています。Cohereのembed-v5.0-proはテキスト、画像、混在したPDFを128Kのコンテキストで読み込みます。これはvoyage-4-largeの32,000トークンの4倍で、Voyageの比較はこのモデルやGemini Embedding 2より前のものです。voyage-4-largeへの1リクエストは合計120Kトークンが上限で、voyage-4-liteは1Mなので、大量のインデックス化では大きいモデルのほうが呼び出し回数が増えます。
標準のデータ設定は、調達審査で一行触れておく価値があります。VoyageのFAQによると、ホスト型APIの顧客は、Voyageがデータを保存し将来の学習に使うことをオプトアウトできます。この設定は最初はオプトインの状態で、オプトアウトには管理者と登録済みの支払い方法が必要で、ダッシュボードからは元に戻せません。オプトアウトしたトラフィックの保持期間はゼロ日で、多くのプロバイダーより厳格ですが、それは誰かがスイッチを切り替えた後の話です。
真価を発揮する場面
RAG用にサポート文書とチケット10億（1 billion）トークンをインデックス化するプラットフォームエンジニア
コーパスを一度埋め込み、クエリのコストをほぼゼロに抑える
200Mの無料トークンを使った後、voyage-4-largeでのインデックス化は約$96です。クエリは100万あたり$0.02のvoyage-4-liteで埋め込むので、月100Mのクエリトークンで$2です。1024次元のチ ャンク10Mのバイナリベクトルは、float32の41 GBに対して約1.3 GBで済みます。
顧客が自社サーバーでの検索を求めるリーガルテックのベンダー
ホスト型のインデックスの品質を落とさずに、オンプレミスでクエリを埋め込む
文書はvoyage-4-largeで埋め込み、クエリ用にvoyage-4-nano（Apache 2.0、Hugging Faceで公開）を顧客の環境に組み込みます。文書は一度はネットワークの外に出るので、最初の呼び出しの前に学習のオプトアウトを設定してください。
既存のアプリにベクトル検索を追加するMongoDB Atlasのチーム
2社目のベンダー契約なしにセマンティック検索を追加する
Voyage 4のモデルはAtlasのEmbedding and Reranking APIから提供されるので、埋め込みは業務データの隣に置かれます。MongoDBの課金ドキュメントでは、voyage-4-largeは同じ100万トークンあたり$0.12で、2億トークンが無料、Atlasの請求書で課金されます。
導入前に確認すること
- 導入
- APIキーを作成し、model voyage-4-large、input_typeをqueryまたはdocumentにしてembeddingsエンドポイントを呼び出します。リクエストあたり最 大1,000入力、120Kトークンです。
- 連携
- Voyage APIとPythonクライアント、MongoDB AtlasのEmbedding and Reranking APIに対応します。voyage-4-nanoはHugging Faceからsentence-transformersでローカルに動きます。
- データとプライバシー
- ホスト型APIのデータは、標準で保存され学習に使われる可能性があります。支払い方法を登録した組織の管理者はダッシュボードでオプトアウトでき、保持期間はゼロ日になりますが、そこからは元に戻せません。Voyageのサイトには、SOC 2とHIPAAが記載され、レポートはVantaのトラストセンターにあります。リージョンでのホスティングについては公開のFAQに記載がありません。
- 大規模利用時のコスト
- 1Bトークンのインデックス化は定価で$120（無料トークン適用後は$96）、33%引きのBatchなら約$80ですが、Batchには無料トークンがありません。voyage-4-liteでのクエリは100万あたり$0.02です。
- 制限
- 入力は32,000トークン、リクエストあたり120Kトークンで、テキスト専用です。Tier 1（支払い方法を追加済み）は毎分3Mトークンと2,000リクエストです。Tier 2と3は、請求額が$100と$1,000に達すると、それぞれ2倍と3倍になります。
良い点
- large、base、lite、オープンなnanoのモデルで1つのベクトル空間を共有します
- 100万トークンあたり$0.12で、200Mが無料です
- バイナリとint8の出力、256〜2048次元に対応します
- 学習をオプトアウトすれば保持期間はゼロ日です
気になる点
- 管理者がオプトアウトするまで、APIのデータを保存し学習に使う可能性があります
- リードはVoyage自身のRTEBの実行に基づき、比較できるMTEBのスコアはありません
- テキスト専用で、入力は32Kトークン、リクエストあたり120Kトークンです
- 無料トークンはBatch APIには適用されません
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。
voyage-4-largeの 代替
voyage-4-large：よくある質問
- voyage-4-largeは使う価値があるか？
- 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。 評価は5点満点中4.5点です。
- voyage-4-largeの料金は？
- 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の欠点は？
- 管理者がオプトアウトするまで、APIのデータを保存し学習に使う可能性があります; リードはVoyage自身のRTEBの実行に基づき、比較できるMTEBのスコアはありません; テキスト専用で、入力は32Kトークン、リクエストあたり120Kトークンです; 無料トークンはBatch APIには適用されません.
- voyage-4-largeは誰に向いているか？
- 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。
- チームや本番環境でvoyage-4-largeを使うと費用はいくらか？
- 1Bトークンのインデックス化は定価で$120（無料トークン適用後は$96）、33%引きのBatchなら約$80ですが、Batchには無料トークンがありません。voyage-4-liteでのクエリは100万あたり$0.02です。
- voyage-4-largeは企業データを扱っても安全か？
- ホスト型APIのデータは、標準で保存され学習に使われる可能性があります。支払い方法を登録した組織の管理者はダッシュボードでオプトアウトでき、保持期間はゼロ日になりますが、そこからは元に戻せません。Voyageのサイトには、SOC 2とHIPAAが記載され、レポートはVantaのトラストセンターにあります。リージョンでのホスティングについては公開のFAQに記 載がありません。
- voyage-4-largeの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はCohere Embed 5, Gemini Embedding 2 、 text-embedding-3-largeです。
回答確認日：2026年10月26日