Embeddings-Preisrechner (Vergleich von 15+ Modellen)

Berechnen Sie die anfänglichen Indexaufbaukosten und monatlichen Abfragekosten für 15+ Embedding-Modelle wie OpenAI, Voyage, Cohere, Gemini, Mistral, Together und weitere. Bietet auch eine umfassende Übersicht mit Dimensionalität, maximalen Token und Unterstützung für Matryoshka Representation Learning (MRL).

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⚠ Preise ab 2026-04. Für die neuesten Informationen bitte die offiziellen Websites der einzelnen Unternehmen prüfen: OpenAI · Voyage · Cohere · Google

Verwandt: 🪓 RAG Chunker · 🪙 LLM-Token-Berechnung

📚 Index-Erstellung (einmalig)

Gesamtzahl der Dokumente Durchschnittliche Token pro Dokument

🔍 Abfrage (monatlich)

Anzahl der monatlichen Abfragen Durchschnittliche Token pro Abfrage

📊 Ungefähr

Index-Eingabe

0 tokens

Monatliche Abfrageeingabe

0 tokens

Modell	Dimension	Max tok	$/MT	Indexierungsgebühr	Monatliche Abfragegebühr	Gesamt (1. Monat)	MRL

※ Preise stand April 2026. MRL = Matryoshka Representation Learning (Dimensionen können nachträglich reduziert werden).

❓ Häufig gestellte Fragen

Index = one-time?

Yes, only at initial build. Adding new docs incurs incremental cost

Choosing dimensions?

512-1536 typical. MRL models truncate post-training (e.g., 3072 → 512 retains most quality)

OSS embeddings?

BGE / E5 / Nomic etc. are free (self-host). Add CPU/GPU + vector DB cost. Table covers API only

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Vollständig kostenlos und ohne Registrierung. Auch Reproduktionsschritte sind ausreichend. Eingegangene Berichte werden direkt an die Betreiber weitergeleitet und dienen als Referenz für Korrektionen.

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❓ Häufig gestellte Fragen

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