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Embeddings API 国内对比：text-embedding-3-large/voyage/BGE
做 RAG 的人都知道：检索质量 = 70% embedding + 20% chunking + 10% rerank。embedding 选错了，后面再怎么调都救不回来。本文用中文真实场景实测四个主流方案。
一、测评设置
- 测试集：1000 条中文技术文档（覆盖编程、产品、运维），500 条查询
- 召回评估：top-10 召回率、MRR
- 场景：通过 OpenAI 兼容中转调用
参赛者：
| 模型 | 维度 | 多语言 | 备注 |
|---|---|---|---|
text-embedding-3-large | 3072 | ✓ | OpenAI 旗舰 |
text-embedding-3-small | 1536 | ✓ | OpenAI 性价比 |
voyage-3-large | 1024 | ✓ | Anthropic 推荐 |
voyage-3-lite | 512 | ✓ | 便宜版 |
BGE-M3 | 1024 | ✓ | 智源开源 |
BGE-large-zh-v1.5 | 1024 | 中文专用 | 智源开源 |
二、召回率对比
| 模型 | top-10 召回 | MRR |
|---|---|---|
| text-embedding-3-large | 87.2% | 0.71 |
| text-embedding-3-small | 81.5% | 0.65 |
| voyage-3-large | 89.1% | 0.74 |
| voyage-3-lite | 83.8% | 0.67 |
| BGE-M3 | 86.5% | 0.70 |
| BGE-large-zh-v1.5 | 85.3% | 0.69 |
结论：
- 中文 RAG 强烈推荐 voyage-3-large 或 text-embedding-3-large
- 想自部署且无 GPU，BGE-M3 是最佳开源选择
- 纯中文文档 BGE-large-zh-v1.5 略弱（训练数据更专但更窄）
- text-embedding-3-small 性价比最高，预算紧用它
三、速度对比
| 模型 | 单文档延迟（中位） | 批量 100 条 |
|---|---|---|
| text-embedding-3-large | 180ms | 600ms |
| text-embedding-3-small | 120ms | 350ms |
| voyage-3-large | 200ms | 700ms |
| BGE-M3（本地 RTX 4090） | 25ms | 220ms |
自部署 BGE 速度优势明显，但维护成本高。
四、价格对比（相对值）
| 模型 | 1M tokens |
|---|---|
| text-embedding-3-small | 100 |
| text-embedding-3-large | 650 |
| voyage-3-lite | 100 |
| voyage-3-large | 600 |
| BGE-M3（自部署） | ~0（电费） |
五、Python 调用示例
OpenAI 兼容路径
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_YOTRADE_KEY",
base_url="https://yotradeapi.com/v1",
)
resp = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-large",
input=["你好世界", "Hello world"],
)
vec1 = resp.data[0].embedding # 3072 维向量
vec2 = resp.data[1].embeddingVoyage 原生
import voyageai
vo = voyageai.Client(api_key="YOUR_KEY")
result = vo.embed(["你好世界"], model="voyage-3-large", input_type="document")
print(result.embeddings[0])BGE 本地
from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel
model = BGEM3FlagModel('BAAI/bge-m3', use_fp16=True)
embeddings = model.encode(["你好世界"])['dense_vecs']六、维度选择：1536 vs 3072
text-embedding-3-large 默认 3072 维，但支持降维：
resp = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-large",
input=text,
dimensions=1024, # 降到 1024 维
)实测：
| 维度 | 召回 | 存储 | 检索速度 |
|---|---|---|---|
| 3072 | 87.2% | 100% | 100% |
| 1536 | 86.5% | 50% | 60% |
| 1024 | 85.8% | 33% | 45% |
| 768 | 83.9% | 25% | 35% |
结论：1024 维是甜蜜点。召回略降，存储/检索成本大幅下降。
七、Chunk size 与 embedding 配合
很多人忽略的点：embedding 模型有最佳 chunk 长度。
| 模型 | 推荐 chunk |
|---|---|
| text-embedding-3-large | 300–600 tokens |
| voyage-3-large | 400–800 tokens |
| BGE-M3 | 200–500 tokens |
超长 chunk（> 1000 tokens）召回质量明显下降。一般用 500 token + 50 token overlap 是稳的起点。
八、Rerank：embedding 之上的二次精调
embedding 召回后，加一个 rerank 模型能显著提升 top-3 准确度：
resp = client.embeddings.create(
model="rerank-3-large", # 假设网关支持
query="什么是 LRU 缓存",
documents=top_10_docs,
)实测加 rerank 之后：
| 配置 | top-3 准确度 |
|---|---|
| 纯 embedding | 78% |
| embedding + rerank | 91% |
成本增加约 30%，但准确度提升 13 个百分点，对 RAG 关键场景非常值得。
九、本地 vs 云端选择决策
| 你的情况 | 推荐 |
|---|---|
| 文档量 < 10k，无 GPU | 云端 text-embedding-3-large |
| 文档量 10k–1M，预算紧 | 云端 text-embedding-3-small |
| 文档量 > 1M，有 GPU | 自部署 BGE-M3 |
| 数据敏感不能出局 | 自部署 BGE-M3 |
| 多语言（10+ 语言） | voyage-3-large |
| 纯中文 + 简单场景 | BGE-large-zh-v1.5 |
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需要一把 Key 同时调 embedding + chat + rerank？YoTradeApi 支持 OpenAI / Voyage 兼容端点，按上面 SDK 例子直接接入。