免费 Embedding 模型 API 盘点
Embedding（向量化）是 RAG、语义搜索、推荐系统的基石。本文盘点当前可通过 API 免费调用的 Embedding 模型，帮你选型不踩坑。
为什么需要 Embedding API？
Embedding 把文本映射为固定维度的浮点向量，使得语义相近的内容在向量空间中距离更近。核心应用场景包括：
- RAG（检索增强生成）：将知识库文档向量化后存入向量数据库，查询时用向量相似度召回相关片段
- 语义搜索：摆脱关键词匹配的限制，按语义召回结果
- 聚类与分类：对大量文本自动分组或打标签
- 推荐系统：基于内容相似度做推荐
评估维度
选型时关注以下指标：
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 向量维度 | 384 / 768 / 1024 / 1536 / 3072，维度越高信息量越大但存储成本也更高 |
| 上下文窗口 | 单次输入最大 token 数，从 512 到 8192 不等 |
| 多语言支持 | 是否原生支持中文等多语言，还是以英文为主 |
| 速率限制 | 每分钟请求数 / token 数限制 |
| MTEB 得分 | Massive Text Embedding Benchmark 综合排名 |
1. OpenAI text-embedding-3-small（免费层）
- 维度：1536（可降维至 256/512）
- 上下文：8191 tokens
- 多语言：支持 100+ 语言，中文表现优秀
- 速率：通过 APIShare 统一调用可共享免费额度
- 特点：业界标杆，降维参数
dimensions可按需调整，兼顾效果与存储成本
import openai
client = openai.Client(
base_url="https://apishare.cc/v1",
api_key="your-token"
)
resp = client.embeddings.create(
model="text-embedding-3-small",
input="向量化这段文本",
dimensions=512 # 可选降维
)
2. Hugging Face Inference API — BGE 系列
- 模型：
BAAI/bge-large-en-v1.5、BAAI/bge-m3 - 维度：1024
- 上下文：512 tokens（bge-large）/ 8192 tokens（bge-m3）
- 多语言：bge-m3 原生支持中英日韩等 50+ 语言
- 速率：免费层 1,000 次/天（Inference API）
- 特点：bge-m3 同时输出稠密向量 + 稀疏向量 + ColBERT 多向量，一站式覆盖多种检索策略
3. NVIDIA NIM — NV-Embed-v2
- 模型：
nvidia/nv-embed-v2 - 维度：4096
- 上下文：32768 tokens
- 多语言：以英文为主
- 速率：NIM 免费层 1,000 次/天
- 特点：MTEB 排名长期 Top 3，超长上下文窗口适合整篇文档向量化
4. Jina AI — jina-embeddings-v3
- 模型：
jinaai/jina-embeddings-v3 - 维度：1024
- 上下文：8192 tokens
- 多语言：支持 89 种语言
- 速率：免费 API key 每月 100 万 tokens
- 特点：支持任务类型参数（
task=retrieval.passage/task=retrieval.query），针对不同场景优化向量质量
5. Nomic AI — nomic-embed-text-v1.5
- 模型：
nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5 - 维度：768
- 上下文：8192 tokens
- 多语言：以英文为主
- 速率：完全开源，可在本地部署；Nomic Atlas 免费层提供 API
- 特点：可解释性强，支持 Matryoshka 降维，模型权重完全开放
6. Voyage AI — voyage-3 / voyage-3-lite
- 模型：
voyage-3/voyage-3-lite - 维度：1024（voyage-3）/ 512（lite）
- 上下文：32000 tokens
- 多语言：支持中英文等 100+ 语言
- 速率：免费层 50M tokens / 月
- 特点：超长上下文 + MTEB 得分领先，适合法律、学术等长文档场景
7. Mixedbread — mxbai-embed-large-v1
- 模型：
mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1 - 维度：1024
- 上下文：512 tokens
- 多语言：以英文为主
- 速率：Hugging Face Inference API 免费层可调用
- 特点：MTEB 得分排名前列，模型仅 670M 参数，部署成本低
选型建议
| 场景 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 中文 RAG | OpenAI text-embedding-3-small / BGE-m3 | 中文效果最好 |
| 超长文档 | NVIDIA NV-Embed-v2 / Voyage-3 | 上下文窗口 32K+ |
| 成本敏感 | Nomic-embed / mxbai-embed | 开源可本地部署 |
| 多语言 | Jina-v3 / BGE-m3 | 覆盖 50+ 语言 |
| 低延迟 | OpenAI text-embedding-3-small | API 响应最快 |
通过 APIShare 统一调用
以上模型可通过 APIShare 统一入口调用，客户端只需维护一个 token，无需为每家供应商单独注册账号：
models = [
"text-embedding-3-small", # OpenAI
"BAAI/bge-m3", # Hugging Face
"nvidia/nv-embed-v2", # NVIDIA NIM
"jinaai/jina-embeddings-v3", # Jina
]
for model in models:
resp = client.embeddings.create(model=model, input=text)
print(model, len(resp.data[0].embedding))
总结
免费 Embedding API 的生态在 2026 年已非常成熟。中文场景首选 BGE-m3 或 OpenAI text-embedding-3-small；长文档场景选 NVIDIA NV-Embed-v2 或 Voyage-3；追求零成本可在本地部署 Nomic-embed 或 mxbai-embed。通过 APIShare 统一入口，你可以在一个 SDK 内自由切换所有模型，按场景选择最优向量质量。
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免费 API 聚合平台说明
本文涉及的模型均由 APIShare 免费 API 聚合平台 统一接入，一份 Key 调用全站模型。
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