Melhores modelos de embedding de 2026

Das 17 opções de modelos de embedding que analisamos, as melhores no momento são Voyage rerank-3, voyage-4-large e Cohere Rerank 5. Cada uma aparece pela nossa nota, com preço, nosso veredito e para quem é indicada.

Por Andrew Miller · Atualizado em 26 de out. de 2026 · Como avaliamos

Como montamos o ranking: pela nossa nota (máximo 5), com base em análises feitas a partir dos preços, da documentação e das políticas de cada produto, além de benchmarks independentes quando existem, cada uma verificada na data indicada na análise. Não recebemos comissão de afiliados.

1
Voyage rerank-3
Pelos números da própria Voyage, o rerank-3 lidera todos os rivais hospedados, e o modelo lite custa tão pouco que é o limite de taxa, não a conta, que decide quanto reranking você faz.
Ideal para: Equipes que rodam RAG ou busca em produção e querem a melhor qualidade de reranking hospedado pelo dinheiro.
Preço: rerank-3 a US$ 0,05 por 1 milhão de tokens; rerank-3-lite a US$ 0,02 por 1 milhão de tokens; primeiros 200 milhões de tokens grátis.
Leia nossa análise de Voyage rerank-3
4.6/5
2
voyage-4-large
Um modelo de recuperação forte com um truque que os rivais não têm, um espaço vetorial compartilhado, mas sua liderança se apoia nos testes da própria Voyage, e ele pode treinar com seus dados até que um administrador desative isso.
Ideal para: Equipes que constroem busca de texto ou RAG e querem pagar por qualidade na indexação e rodar embeddings de consulta baratos ou locais.
Preço: US$ 0,12 por 1 milhão de tokens; primeiros 200 milhões de tokens grátis (não no Batch); Batch API com 33% de desconto.
Leia nossa análise de voyage-4-large
4.5/5
3
Cohere Rerank 5
O Rerank 5 deixa o reranking barato o bastante para parar de racionar e calibrado o bastante para confiar em um limiar, embora todos os benchmarks por trás dele até agora sejam da própria Cohere.
Ideal para: Equipes que rodam RAG em produção ou busca corporativa e querem um reranker hospedado com limiares de pontuação confiáveis e opções de implantação privada.
Preço: Pro US$ 0,05 e Fast US$ 0,02 por milhão de tokens na API da Cohere. Instância dedicada do Model Vault a US$ 4,00/hora (US$ 2.500/mês) para qualquer tamanho.
Leia nossa análise de Cohere Rerank 5
4.4/5
4
EmbeddingGemma 2
O EmbeddingGemma 2 torna prática no celular a busca privada e offline em fotos, notas de voz e código, mas deixa a qualidade de recuperação só de texto quase exatamente onde a versão um a deixou.
Ideal para: Desenvolvedores mobile e de edge que constroem busca privada ou offline em texto, código, imagens e áudio.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0, sujeito à Gemma Prohibited Use Policy. Ainda não há API hospedada do Google nem de provedores de inferência do Hugging Face.
Leia nossa análise de EmbeddingGemma 2
4.3/5
5
Gemini Embedding 2
O Gemini Embedding 2 é o jeito mais simples de buscar em vídeo e áudio com uma frase, e um jeito caro demais de buscar em texto puro.
Ideal para: Desenvolvedores que constroem busca ou recomendações sobre mídia mista, como imagens, gravações e vídeo.
Preço: Por 1M de tokens: texto $0,20, imagem $0,45, áudio $6,50, vídeo $12; Batch pela metade do preço; nível gratuito com limites (entradas usadas para melhoria de produtos).
Leia nossa análise de Gemini Embedding 2
4.3/5
6
Jina Embeddings v5
O espaço vetorial compartilhado entre texto e mídia do Jina v5 é a ideia mais engenhosa entre os embeddings pequenos, e a licença não comercial é o pedágio para quem quer rodá-lo por conta própria.
Ideal para: Equipes que constroem busca multilíngue ou multimodal com modelos pequenos, especialmente dentro da Elastic.
Preço: API da Jina: modelos small a US$ 0,05 por 1M de tokens, nano a US$ 0,02. Pesos gratuitos para uso não comercial; a auto-hospedagem comercial exige uma licença paga da Elastic.
Leia nossa análise de Jina Embeddings v5
4.3/5
7
Jina Reranker v3.5
Um reranker de 0,6B que supera um de 4B no BEIR, freado por uma licença que transforma a auto-hospedagem em uma conversa com vendas.
Ideal para: Usuários da Elastic e equipes que querem um reranker pequeno e de contexto longo no próprio hardware.
Preço: API da Jina a US$ 0,05 por 1M de tokens. Pesos gratuitos para uso não comercial; a auto-hospedagem comercial exige uma licença paga da Elastic.
Leia nossa análise de Jina Reranker v3.5
4.3/5
8
Qwen3-VL-Embedding
O embedder aberto por onde começar quando um único índice precisa guardar slides, capturas de tela e vídeo ao lado de texto, com a Apache 2.0 resolvendo a questão da licença.
Ideal para: Equipes que auto-hospedam busca em imagens, vídeo e documentos mistos sob uma licença permissiva.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0.
Leia nossa análise de Qwen3-VL-Embedding
4.3/5
9
Cohere Embed 5
Feito para documentos empresariais longos e visualmente bagunçados e agora com preços públicos, embora todos os benchmarks que o favorecem sejam da própria Cohere.
Ideal para: Empresas que indexam PDFs longos, documentos regulatórios e apresentações com texto e imagens misturados.
Preço: API: Pro US$ 0,12 e Fast US$ 0,08 por 1M de tokens de texto; imagens US$ 0,40 por 1M. Model Vault a partir de US$ 3/hora ou US$ 2.000/mês por instância.
Leia nossa análise de Cohere Embed 5
4.2/5
10
Qwen3-Embedding and Qwen3-Reranker
Uma pilha de busca aberta completa sob uma única licença, embedder e reranker juntos, embora a sua coroa no leaderboard seja de junho de 2025.
Ideal para: Equipes que auto-hospedam busca multilíngue ou de código e querem embedding e reranking sob uma única licença aberta.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0. O text-embedding-v4 hospedado no Qwen Cloud, baseado no Qwen3, custa US$ 0,07 por 1M de tokens.
Leia nossa análise de Qwen3-Embedding and Qwen3-Reranker
4.2/5
11
Marengo 3.5
Feito sob medida para encontrar momentos em vídeo, com vetores pequenos que mantêm o armazenamento barato, embora todos os números por trás dele venham da TwelveLabs.
Ideal para: Equipes que constroem busca sobre grandes bibliotecas de vídeo, querem uma API de embeddings gerenciada e especializada em vídeo e vão manter o próprio banco vetorial.
Preço: Embed API no lançamento, por 1M de tokens: vídeo $0,26, áudio $0,065, imagem $0,08, documento $0,162, texto $0,20. Planos: Free, Plus $29/mês, Pro $99/mês, Enterprise sob medida.
Leia nossa análise de Marengo 3.5
3.9/5
12
zerank-2
Um reranker aberto afiado, cujas notas calibradas valem a pena, agora sem ninguém por trás além da sua própria GPU.
Ideal para: Equipes que já rodam inferência em GPU e querem um reranker gratuito com notas de relevância que possam usar como corte.
Preço: Grátis sob Apache 2.0. A API hospedada da ZeroEntropy (US$ 0,025 por 1 milhão de tokens no lançamento) teve suporte só até 4 de setembro de 2026 e agora devolve um erro de indisponibilidade.
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3.9/5
13
mxbai-rerank v2
Ainda é o reranker pequeno mais seguro para hospedar por conta própria só pela licença, embora sua vantagem nos benchmarks seja de março de 2025.
Ideal para: Equipes que querem um reranker pequeno, com licença permissiva, para rodar no próprio hardware.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0. Hospedado só dentro do Mixedbread Search: busca semântica $4 a cada 1.000 consultas, $7,50 com reranking; plano Scale $20/mês em créditos.
Leia nossa análise de mxbai-rerank v2
3.8/5
14
Nemotron ColEmbed V2
Preciso o bastante para ser a referência em busca por imagens de páginas, e licenciado de tal forma que referência é tudo o que a maioria das empresas pode fazer dele.
Ideal para: Pesquisadores e equipes de avaliação que precisam de uma base aberta forte para recuperação visual de documentos e não pretendem colocá-la em produção.
Preço: Pesos gratuitos para uso não comercial e de pesquisa (CC BY-NC 4.0).
Leia nossa análise de Nemotron ColEmbed V2
3.8/5
15
Cohere Rerank 4
O Rerank 4 ainda funciona, mas o próprio Rerank 5 da Cohere agora o supera em todos os benchmarks que a Cohere informa, o que o torna um modelo do qual migrar, não um para adotar.
Ideal para: Equipes com um pipeline ajustado no Rerank 4 que precisam de tempo antes de revalidar no Rerank 5.
Preço: Cobrado por busca (uma consulta, até 100 documentos). O Vercel AI Gateway lista o Pro a US$ 2,50 e o Fast a US$ 2,00 por 1.000 buscas; a página da Cohere não mostra mais as tarifas do Rerank 4.
Leia nossa análise de Cohere Rerank 4
3.7/5
16
text-embedding-3-large
Seguro, barato e suportado por todo banco de dados vetorial, o text-embedding-3-large hoje fica atrás de recuperadores mais novos o bastante para justificar um novo teste antes de qualquer projeto novo.
Ideal para: Equipes que já usam a OpenAI e valorizam um único fornecedor, termos de dados rígidos e amplo suporte de ferramentas acima da melhor qualidade de recuperação.
Preço: US$ 0,13 por 1 milhão de tokens; Batch pela metade do preço; text-embedding-3-small a US$ 0,02 por 1 milhão.
Leia nossa análise de text-embedding-3-large
3.7/5
17
all-MiniLM-L6-v2
Ainda é o jeito mais rápido de fazer a busca semântica funcionar, e já não é o modelo certo para colocar em produção.
Ideal para: Estudantes e quem faz protótipos e precisa de um modelo de embeddings em inglês rápido e aceito em toda parte.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0.
Leia nossa análise de all-MiniLM-L6-v2
3.4/5