いいえ — Anthropic は独自の埋め込みモデルを提供していません。Anthropic の公式ドキュメントには明確に 「Anthropic は独自の埋め込みモデルを提供していません」 と記載され、開発者は推奨パートナーである Voyage AI を利用するよう案内しています。(2026-09-08 に platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/embeddings で確認済み。) これが正確な答えですが、唯一の選択肢というわけではありません。以下の表は、Voyage AI と、Novita AI で OpenAI 互換エンドポイントを通じて呼び出せる 2 つのオープンソース埋め込みモデルを比較したものです。スタックに 2 つ目の SDK を追加する必要はありません。
| モデル | 100万トークンあたりの価格 | コンテキスト長 | OpenAI 互換エンドポイント |
|---|---|---|---|
Voyage voyage-4（Anthropic 推奨ベンダー） |
$0.06 | 32,000 トークン | いいえ — Voyage 独自の SDK/REST 形式を使用 |
| BAAI BGE-M3（Novita AI） | $0.01 | 8,192 トークン | はい — /openai/v1/embeddings |
| Qwen3 Embedding 8B（Novita AI） | $0.07 | 32,768 トークン | はい — /openai/v1/embeddings |
(2026-09-08 確認済み。Voyage voyage-4 の料金とコンテキスト長は docs.voyageai.com/docs/pricing および platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/embeddings より。BGE-M3 と Qwen3 Embedding 8B の料金/コンテキストは novita.ai/pricing より：BGE-M3 はコンテキスト 8192、入力料金 $0.01/Mt。Qwen3 Embedding 8B はコンテキストサイズ 32768、入力料金 $0.07/Mt。エンドポイント互換性は raw.githubusercontent.com/novitalabs/novita-skills/main/skills/novita-ai/references/llm-api.md の POST /openai/v1/embeddings より。)
Anthropic が埋め込みモデルを提供しない理由
Claude は生成と推論 — チャット、ツール使用、エージェントワークフロー — のために構築されています。埋め込みは異なる問題です。テキストを固定長ベクトルに変換し、類似性検索、クラスタリング、検索に使用します。Anthropic は、独自の埋め込みモデルを構築・維持する代わりに、ドキュメントで 「特定のユースケースに最適な埋め込みベンダーを評価する」 ことを推奨しており、そのガイドでは主なオプションとして Voyage AI を挙げています。
これは Claude ベースの RAG パイプラインを設計する上で重要です。埋め込みステップには常に Anthropic 以外のエンドポイントへの 2 回目の API 呼び出しが必要になります。それが Voyage であれ、他のものであれ。
選択肢1: Voyage AI（Anthropic 推奨パス）
| モデル | コンテキスト長 | 100万トークンあたりの価格 | 無料枠 |
|---|---|---|---|
voyage-4-large |
32,000 トークン | $0.12 | 最初の 2 億トークン無料 |
voyage-4 |
32,000 トークン | $0.06 | 最初の 2 億トークン無料 |
voyage-4-lite |
32,000 トークン | $0.02 | 最初の 2 億トークン無料 |
(2026-09-08 に platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/embeddings でモデル名/コンテキスト長を、docs.voyageai.com/docs/pricing で無料枠とトークンあたりの料金を確認： 「voyage-4-large、voyage-4、voyage-4-lite の最初の 2 億トークンは、すべてのアカウントで無料です。」)
Voyage AI のエンドポイントは POST https://api.voyageai.com/v1/embeddings で、独自の SDK または直接 REST 呼び出しを使用します。OpenAI SDK 形式ではありません。Anthropic が承認したベンダーを利用したい場合で、埋め込み用に別のアカウントと課金関係を気にしないのであれば、堅実な選択肢です。
選択肢2: Novita AI 上の OpenAI 互換オープンソース埋め込み
すべてを 1 つの OpenAI 互換クライアントで管理し、Voyage 固有の SDK を追加したくない場合、Novita AI はチャット補完に使用するのと同じ /openai/v1/embeddings エンドポイントの背後でオープンソースの埋め込みモデルをホストしています。
BGE-M3 は 100 以上の言語をサポートし、1 つのモデルで高密度、マルチベクター、スパース検索を組み合わせ、8,192 トークンのコンテキストウィンドウを備えています。これは RAG パイプラインのほとんどのドキュメントチャンクに十分な長さです。(2026-09-08 に novita.ai/pricing で確認： 「100 以上の言語を処理可能で、短い文から長い文書（最大 8,192 トークン）までの入力をサポート… MIRACL や MKQA などのベンチマークでトップを記録。」)
Qwen3 Embedding 8B は、2025 年 6 月のリリース時点で MTEB 多言語リーダーボードでスコア 70.58 を記録し第 1 位を獲得しており、BGE-M3 よりも長い 32,768 トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています。(2026-09-08 に Hugging Face の Qwen/Qwen3-Embedding-8B モデルカードで確認。MTEB 多言語スコア 70.58 と第 1 位のランキングが報告されています。) トークンあたりのコストは BGE-M3 より高くなりますが、チャンク化せずに長い入力を処理できます。
OpenAI SDK を既に使用しているコードから呼び出す
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai/v1",
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)
response = client.embeddings.create(
model="baai/bge-m3",
input="Anthropic recommends Voyage AI for embeddings, but this text is being embedded with BGE-M3 instead.",
)
print(response.data[0].embedding[:5]) # 最初の5次元
model="baai/bge-m3" を model="qwen/qwen3-embedding-8b" に置き換えると、より長いコンテキストのモデルを使用できます。どちらも input として文字列または文字列の配列を受け取り、data[].embedding を浮動小数点配列として返します。これは OpenAI の埋め込みレスポンス形式と一致しています。(2026-09-08 に raw.githubusercontent.com/novitalabs/novita-skills/main/skills/novita-ai/references/llm-api.md で確認：POST /openai/v1/embeddings、パラメータ input と model、 「data[].embedding（浮動小数点配列）を返します。」)
パイプラインに適した選択肢
すでに Anthropic のエコシステムに深く関わっており、同社が明示的に承認しているベンダーを利用したい場合、Voyage AI が最も摩擦の少ないパスです。マトリョーシカ式の可変次元出力と、コードや多言語検索に調整されたモデルを利用できます。パイプラインが OpenAI SDK ベース（LangChain、LlamaIndex、または /embeddings エンドポイントを指すカスタムクライアント）で、埋め込みステップのために 2 つ目の SDK を避けたい場合、Novita AI 上の BGE-M3 または Qwen3 Embedding 8B は、ベース URL を変更するだけで、新しいクライアントライブラリは不要です。
コストも重要な要素です。BGE-M3 は 100 万トークンあたり $0.01 で、Voyage の全モデル、特に voyage-4-lite の $0.02 よりも安価です。コンテキストウィンドウが BGE-M3 の 8,192 トークン制限に収まる場合、ここで比較した 4 つのオプションの中で最も低いトークンあたりコストになります。長いチャンクを分割せずに埋め込む必要がある場合、Qwen3 Embedding 8B の 32,768 トークンウィンドウは Voyage の voyage-4 ファミリーと同等で、トークンあたりの価格も類似しています（$0.07 対 $0.06）。
FAQ
Claude には組み込みの埋め込み機能はありますか？
いいえ。Anthropic のドキュメントには、Claude は埋め込みモデルを提供しておらず、開発者は主に Voyage AI などのサードパーティプロバイダーを利用するよう直接記載されています。
Voyage AI の埋め込みを Claude と同じパイプラインで使用できますか？
はい — それが意図されたパターンです。生成には Claude を、埋め込みには Voyage AI をそれぞれ別に呼び出します。統合されたエンドポイントはありません。
OpenAI 互換のコードで動作する、Voyage AI よりも安価な代替手段はありますか？
はい。BAAI BGE-M3 や Qwen3 Embedding 8B などのオープンソースモデルが、Novita AI で OpenAI 互換の /embeddings エンドポイントの背後でホストされており、それぞれ 100 万トークンあたり $0.01 と $0.07 で、Voyage の中間層の価格帯を下回ります。
どのコンテキストウィンドウを選ぶべきですか？
BGE-M3 は入力あたり 8,192 トークンが上限です。Qwen3 Embedding 8B と現行世代の Voyage モデルはともに 32,000 トークン以上をサポートします。平均的なサイズではなく、最大チャンクサイズに基づいて選択してください。
