Embedding API Kosten 2026: OpenAI vs Cohere vs Jina AI
Embedding-APIs treiben semantische Suche, RAG-Pipelines und Empfehlungssysteme an. Bei hohem Volumen kann das falsche Modell 7× teurer sein. Hier die 2026-Preisübersicht.
Wie Embedding-Preisgestaltung funktioniert
Alle Embedding-APIs berechnen pro Token (nur Input). Kosten werden pro Million Token angegeben. Ein typisches Dokument mit 500 Wörtern ≈ 650 Token. Bei 1 Mio. Dokumenten: 650 Mio. Token.
Embedding API Preistabelle 2026
| Modell | $/1M Token | Dimensionen | Max Token |
|---|---|---|---|
| Jina AI v3 | 0,018 $ | 1024 | 8192 |
| OpenAI text-3-small | 0,020 $ | 1536 | 8191 |
| Cohere embed-v3 | 0,100 $ | 1024 | 512 |
| Voyage AI large-2 | 0,120 $ | 1536 | 16000 |
| OpenAI text-3-large | 0,130 $ | 3072 | 8191 |
OpenAI text-3-small: Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis
Bei 0,020 $/1M Token ist text-3-small 5× günstiger als ada-002. Unterstützt Matryoshka Representation Learning — Dimensionen auf 512 kürzbar ohne wesentlichen Qualitätsverlust.
Jina AI v3: Günstigstes bei hohem Volumen
Jina v3 bei 0,018 $/1M Token unterbietet OpenAI um 10 %. Unterstützt aufgabenspezifisches Encoding und lange Dokumente (8192 Token). Ideal für kostenoptimierte RAG-Pipelines.
Kosten bei Skalierung: 1 Mrd. Token/Monat
| Modell | 100M Token | 1 Mrd. Token | 10 Mrd. Token |
|---|---|---|---|
| Jina AI v3 | 1,80 $ | 18 $ | 180 $ |
| OpenAI text-3-small | 2,00 $ | 20 $ | 200 $ |
| Cohere embed-v3 | 10 $ | 100 $ | 1.000 $ |
Häufige Fragen
Was kostet OpenAI Embedding?
text-embedding-3-small kostet 0,020 $ pro 1M Token. text-embedding-3-large 0,130 $/1M. Ada-002 (Legacy) 0,100 $/1M.
Welches Embedding-Modell ist am günstigsten?
Jina AI v3 bei 0,018 $/1M Token ist derzeit das günstigste Qualitäts-Embedding. OpenAI text-3-small bei 0,020 $/1M liegt knapp dahinter.
Wie Embedding-Kosten senken?
text-3-small statt text-3-large verwenden (6,5× günstiger). Embeddings cachen. Batch-APIs nutzen. Dimensionen auf 512 kürzen wenn Qualität ausreicht.
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