Нет — Anthropic не предлагает собственную модель эмбеддингов. В документации Anthropic прямо сказано: «Anthropic не предлагает собственную модель эмбеддингов» и рекомендует разработчикам использовать Voyage AI в качестве партнёра по эмбеддингам. (Проверено 2026-09-08 по адресу platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/embeddings.) Это точный ответ, но не единственный вариант. Таблица ниже сравнивает Voyage AI с двумя моделями эмбеддингов с открытым исходным кодом, которые можно вызывать через совместимую с OpenAI конечную точку на Novita AI, без добавления второго SDK в ваш стек.
| Модель | Цена за миллион токенов | Длина контекста | Совместимая с OpenAI конечная точка |
|---|---|---|---|
Voyage voyage-4 (рекомендованный поставщик Anthropic) |
$0.06 | 32 000 токенов | Нет — использует собственный SDK/REST-формат Voyage |
| BAAI BGE-M3 (Novita AI) | $0.01 | 8 192 токена | Да — /openai/v1/embeddings |
| Qwen3 Embedding 8B (Novita AI) | $0.07 | 32 768 токенов | Да — /openai/v1/embeddings |
(Проверено 2026-09-08. Цены и длина контекста для Voyage voyage-4 — по адресу docs.voyageai.com/docs/pricing и platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/embeddings. Цены и контекст для BGE-M3 и Qwen3 Embedding 8B — по адресу novita.ai/pricing: BGE-M3 с контекстом 8192, стоимость ввода $0,01/млн токенов; Qwen3 Embedding 8B с контекстом 32768, стоимость ввода $0,07/млн токенов. Совместимость конечных точек — по адресу raw.githubusercontent.com/novitalabs/novita-skills/main/skills/novita-ai/references/llm-api.md: POST /openai/v1/embeddings.)
Почему Anthropic не поставляет модель эмбеддингов
Claude создан для генерации и рассуждения — чат, использование инструментов, агентные рабочие процессы. Эмбеддинги — это другая задача: преобразование текста в вектор фиксированной длины для поиска по сходству, кластеризации или извлечения. Вместо того чтобы разрабатывать и поддерживать отдельную модель эмбеддингов, документация Anthropic рекомендует «оценить различных поставщиков эмбеддингов, чтобы найти оптимальное решение для вашего конкретного случая использования», при этом Voyage AI назван основным вариантом, рассмотренным в руководстве.
Это важно для архитектуры RAG-пайплайна на основе Claude: вам всегда потребуется второй вызов API к не-Anthropic конечной точке для этапа эмбеддинга, будь то Voyage или что-то другое.
Вариант 1: Voyage AI (рекомендованный путь от Anthropic)
| Модель | Длина контекста | Цена за миллион токенов | Бесплатный тариф |
|---|---|---|---|
voyage-4-large |
32 000 токенов | $0.12 | Первые 200 млн токенов бесплатно |
voyage-4 |
32 000 токенов | $0.06 | Первые 200 млн токенов бесплатно |
voyage-4-lite |
32 000 токенов | $0.02 | Первые 200 млн токенов бесплатно |
(Проверено 2026-09-08 по адресу platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/embeddings для названий моделей/длины контекста и docs.voyageai.com/docs/pricing для данных о бесплатном тарифе и цене за токен: «Первые 200 миллионов токенов для voyage-4-large, voyage-4, voyage-4-lite… бесплатны для каждой учётной записи».)
Конечная точка Voyage AI — POST https://api.voyageai.com/v1/embeddings, использующая собственный SDK или прямой REST-запрос, а не формат SDK OpenAI. Это надёжный выбор, если вы хотите использовать одобренного Anthropic поставщика и не возражаете против отдельной учётной записи и биллинга для эмбеддингов.
Вариант 2: Открытые эмбеддинги, совместимые с OpenAI, на Novita AI
Если вы предпочитаете держать всё в одном клиенте, совместимом с OpenAI, вместо добавления специфического SDK Voyage, Novita AI размещает модели эмбеддингов с открытым исходным кодом за той же конечной точкой /openai/v1/embeddings, которую вы уже используете для завершения чата.
BGE-M3 поддерживает более 100 языков и объединяет плотный, мультивекторный и разреженный поиск в одной модели, с окном контекста 8 192 токена — достаточно для большинства фрагментов документов в RAG-пайплайне. (Проверено 2026-09-08 по адресу novita.ai/pricing: «Способен обрабатывать более 100 языков и входные данные от коротких предложений до длинных документов (до 8 192 токенов)… превосходит бенчмарки MIRACL и MKQA».)
Qwen3 Embedding 8B занял первое место в многоязычном рейтинге MTEB с результатом 70,58 по состоянию на июнь 2025 года и поддерживает более длинное окно контекста — 32 768 токенов, что больше, чем у BGE-M3. (Проверено 2026-09-08 по карточке модели Hugging Face Qwen/Qwen3-Embedding-8B, где указаны многоязычный результат MTEB 70,58 и первое место.) Его стоимость за токен выше, чем у BGE-M3, но он обрабатывает длинные входные данные без разбиения на части.
Вызов из кода, который уже использует SDK OpenAI
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]) # first 5 dimensions
Замените model="baai/bge-m3" на model="qwen/qwen3-embedding-8b", чтобы использовать модель с более длинным контекстом. Обе принимают строку или массив строк в качестве input и возвращают data[].embedding в виде массива чисел с плавающей запятой, что соответствует формату ответа OpenAI embeddings. (Проверено 2026-09-08 по адресу raw.githubusercontent.com/novitalabs/novita-skills/main/skills/novita-ai/references/llm-api.md: POST /openai/v1/embeddings, параметры input и model, «Возвращает data[].embedding (массив чисел с плавающей запятой)».)
Какой вариант подходит для вашего пайплайна
Если вы уже глубоко погружены в экосистему Anthropic и хотите поставщика, которого они явно проверяют, Voyage AI — путь с наименьшим трением: вы получаете выходные данные с переменной размерностью Matryoshka и модели, настроенные для кода и многоязычного поиска. Если ваш пайплайн основан на SDK OpenAI (LangChain, LlamaIndex или собственный клиент, направленный на конечную точку /embeddings), и вы хотите избежать второго SDK только для этапа эмбеддинга, BGE-M3 или Qwen3 Embedding 8B на Novita AI встраиваются с изменением базового URL без новой клиентской библиотеки.
Стоимость — ещё один рычаг: BGE-M3 по цене $0,01 за миллион токенов дешевле, чем любая модель Voyage, включая voyage-4-lite за $0,02. Если ваши окна контекста укладываются в лимит BGE-M3 в 8 192 токена, это самая низкая стоимость за токен среди четырёх вариантов, сравниваемых здесь. Если вам нужно встраивать длинные фрагменты без их разделения, окно в 32 768 токенов Qwen3 Embedding 8B соответствует семейству voyage-4 от Voyage по схожей цене за токен ($0,07 против $0,06).
Часто задаваемые вопросы
Есть ли у Claude встроенная функциональность эмбеддингов? Нет. В документации Anthropic прямо указано, что Claude не предлагает модель эмбеддингов, и направляет разработчиков к сторонним поставщикам, в первую очередь Voyage AI.
Можно ли использовать эмбеддинги Voyage AI с Claude в одном пайплайне? Да — это предполагаемый шаблон. Вы вызываете Claude для генерации и Voyage AI отдельно для эмбеддингов; комбинированной конечной точки нет.
Есть ли более дешёвая альтернатива Voyage AI, которая работает с кодом в стиле OpenAI?
Да. Модели с открытым исходным кодом, такие как BAAI BGE-M3 и Qwen3 Embedding 8B, размещены на Novita AI за совместимой с OpenAI конечной точкой /embeddings по цене $0,01 и $0,07 за миллион токенов соответственно, что ниже среднего тарифа Voyage.
Какое окно контекста мне выбрать? BGE-M3 ограничен 8 192 токенами на вход; Qwen3 Embedding 8B и современные модели Voyage поддерживают 32 000+ токенов. Выбирайте исходя из максимального размера вашего фрагмента, а не среднего.
