Amazon: Titan Text Embeddings V2 대 Cohere: Embed 5 Pro
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Amazon: Titan Text Embeddings V2(US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94))와(과) Cohere: Embed 5 Pro(US$0.42 / 100만 토큰 (≈ ₩566))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Amazon: Titan Text Embeddings V2 | Cohere: Embed 5 Pro | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Amazon | Cohere |
| 입력 | US$0.07 / 100만 토큰 (≈ ₩94) | US$0.42 / 100만 토큰 (≈ ₩566) |
| 이미지 입력 | - | US$1.40 / 100만 토큰 (≈ ₩1,887) |
| 컨텍스트 윈도우 | 8,192 | 128,000 |
| 최대 출력 | 7,372 | 115,200 |
| 입력 | text | text, image |
| 출력 | embeddings | embeddings |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 26. | 2026. 11. 3. |
주요 차이점
- Amazon: Titan Text Embeddings V2의 입력 토큰 가격이 83% 더 저렴합니다.
- Cohere: Embed 5 Pro는(은) 15.6배 더 긴 컨텍스트(128,000 토큰)를 읽습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "amazon/titan-embed-text-v2"에서 "cohere/embed-5-pro"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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": "cohere/embed-5-pro",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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