Cohere Embed 5とRerank 5、OpenRouterで提供開始

OpenRouterのAPIキー1本で、Cohereの検索向けのモデルが呼べるようになりました。Cohereは11月4日、10月に出した埋め込みモデルEmbed 5と、並べ替えのモデルRerank 5の提供をOpenRouterで始めたと発表しました。Cohereと別に契約しなくても、OpenRouterのクレジットで払えます。

モデル	100万トークン	読める長さ
Embed 5 Pro画像は0.40ドル	$0.12	12万8,000
Embed 5 Fast画像は0.40ドル	$0.08	12万8,000
Rerank 5 Pro	$0.05	3万2,768
Rerank 5 Fast	$0.02	3万2,768

料金と長さは、OpenRouterのモデルのページの値です（11月5日確認）。Embed 5の料金は、Cohereの直接の料金と同じです。

ProとFastを混ぜて使える

Cohereが勧めるのは、文書の索引をEmbed 5 Proで作り、質問だけをEmbed 5 Fastで埋め込む使い方です。2つは同じ埋め込みの空間を共有しているため、混ぜても検索できます。Cohereの40のデータセットでの試験では、この組み合わせは両方をProで作った場合の98.4%の質を保ちました。両方をFastにすると96.6%です。

Rerank 5は、点数がどの質問や分野でもそろうよう調整されています。そのため、点数が一定より低い文書は、1つのしきい値で言語モデルに渡す前に落とせます。ブログの例では、埋め込みの検索で2位と3位に入った関係の薄い文書が、しきい値0.3より下になって外れました。

ただ、OpenRouterの埋め込みのAPIは、浮動小数点の値だけを返します。Cohereが品質と費用の釣り合いが最も良いとするint8や、2値のベクトルを使うなら、Cohere自身のAPIが要ります。Rerank 5は文章だけで、画像の検索の結果は、添えた文章で並べ替える必要があります。

ここからは編集部の見方です。すでにOpenRouterで言語モデルを使っている開発者なら、RAGの検索部分も同じ請求にまとめられます。日本語の文書の検索では、10月の発表でEmbed 5 Proの日本語の成績が87でした。Rerank 5の日本語の成績は、発表では示されていません。

CohereのEmbed 5とRerank 5は、現時点ではYOBITSUGI AIからは使えません。

出典

• Embed 5 and Rerank 5 now on OpenRouter（Cohere・2026年11月4日）
• Cohere: Embed 5 Pro（OpenRouter・2026年11月5日確認）
• Cohere: Rerank 5 Pro（OpenRouter・2026年11月5日確認）