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임베딩 API

텍스트를 벡터로 변환하여 시맨틱 검색, 검색 증강 생성(RAG), 추천, 클러스터링에 활용하세요. 한 번의 요청으로 여러 입력을 일괄 처리할 수 있습니다.

  • 시맨틱 검색
  • RAG 파이프라인
  • 중복 제거 및 클러스터링
  • 추천
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임베딩 API · 모델 39개

모델가격
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free무료
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free무료
LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free)liquid/lfm-2.5-embedding-350m:free무료
NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)nvidia/nemotron-3-embed-1b:free무료
NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free무료
Perplexity: Embed V1 0.6Bperplexity/pplx-embed-v1-0.6bUS$0.01 / 100만 토큰
Thenlper: GTE-Basethenlper/gte-baseUS$0.02 / 100만 토큰
Intfloat: E5-Base-v2intfloat/e5-base-v2US$0.02 / 100만 토큰
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2US$0.02 / 100만 토큰
Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2sentence-transformers/all-minilm-l12-v2US$0.02 / 100만 토큰
BAAI: bge-base-en-v1.5baai/bge-base-en-v1.5US$0.02 / 100만 토큰
Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1US$0.02 / 100만 토큰
Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2sentence-transformers/all-mpnet-base-v2US$0.02 / 100만 토큰
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2sentence-transformers/all-minilm-l6-v2US$0.02 / 100만 토큰
Thenlper: GTE-Largethenlper/gte-largeUS$0.04 / 100만 토큰
Intfloat: E5-Large-v2intfloat/e5-large-v2US$0.04 / 100만 토큰
Intfloat: Multilingual-E5-Largeintfloat/multilingual-e5-largeUS$0.04 / 100만 토큰
BAAI: bge-large-en-v1.5baai/bge-large-en-v1.5US$0.04 / 100만 토큰
BAAI: bge-m3baai/bge-m3US$0.04 / 100만 토큰
OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)openai/text-embedding-3-small:batchUS$0.04 / 100만 토큰
Qwen: Qwen3 Embedding 8Bqwen/qwen3-embedding-8bUS$0.04 / 100만 토큰
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-litevoyageai/voyage-4-liteUS$0.07 / 100만 토큰
OpenAI: Text Embedding 3 Smallopenai/text-embedding-3-smallUS$0.07 / 100만 토큰
Qwen: Qwen3 Embedding 4Bqwen/qwen3-embedding-4bUS$0.07 / 100만 토큰
Perplexity: Embed V1 4Bperplexity/pplx-embed-v1-4bUS$0.11 / 100만 토큰
OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)openai/text-embedding-ada-002:batchUS$0.18 / 100만 토큰
VoyageAI by MongoDB: voyage-4voyageai/voyage-4US$0.21 / 100만 토큰
OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)openai/text-embedding-3-large:batchUS$0.23 / 100만 토큰
Mistral: Mistral Embed 2312mistralai/mistral-embed-2312US$0.35 / 100만 토큰
OpenAI: Text Embedding Ada 002openai/text-embedding-ada-002US$0.35 / 100만 토큰
VoyageAI by MongoDB: voyage-code-4voyageai/voyage-code-4US$0.42 / 100만 토큰
VoyageAI by MongoDB: voyage-multimodal-3.5voyageai/voyage-multimodal-3.5US$0.42 / 100만 토큰
VoyageAI by MongoDB: voyage-4-largevoyageai/voyage-4-largeUS$0.42 / 100만 토큰
OpenAI: Text Embedding 3 Largeopenai/text-embedding-3-largeUS$0.45 / 100만 토큰
Google: Gemini Embedding 001google/gemini-embedding-001US$0.52 / 100만 토큰
Mistral: Codestral Embed 2505mistralai/codestral-embed-2505US$0.52 / 100만 토큰
Google: Gemini Embedding 2 (batch)google/gemini-embedding-2:batchUS$0.35 / 100만 토큰US$11.38 / 100만 토큰
Google: Gemini Embedding 2google/gemini-embedding-2US$0.70 / 100만 토큰US$22.75 / 100만 토큰
Google: Gemini Embedding 2 Previewgoogle/gemini-embedding-2-previewUS$0.70 / 100만 토큰US$22.75 / 100만 토큰

임베딩 API API 호출 방법

  1. 대시보드에서 API 키를 만드세요.
  2. 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
  3. baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "openai/text-embedding-3-small:batch"로 설정하세요.

임베딩 비용은 얼마인가요?

보통 100만 토큰당 몇 센트입니다, 정확한 가격은 표를 참고하세요.

임베딩 모델을 섞어 써도 되나요?

아니요, 서로 다른 모델의 벡터는 비교할 수 없습니다. 모델을 바꾸면 전체 코퍼스를 다시 임베딩하세요.

요청당 입력은 몇 개까지 보낼 수 있나요?

문자열 배열을 한 번의 요청으로 보내 여러 텍스트를 한꺼번에 임베딩하세요. 텍스트마다 요청을 보내는 것보다 빠르고 저렴합니다.

유사도는 어떻게 측정하나요?

벡터 간 코사인 유사도를 사용하세요. 정규화된 벡터라면 단순한 내적으로 계산됩니다.

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.embeddings.create({
  "model": "openai/text-embedding-3-small:batch",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

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