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mongodb/voyage-4-lite위 가격으로 잔액에서 차감됩니다. 새 계정은 무료 사용량으로 시작합니다.
MongoDB의 VoyageAI: voyage-4-lite는 MongoDB의 VoyageAI에서 제공하는 경량 범용 임베딩 모델입니다. 임베딩 카테고리에 속하므로 채팅 응답을 생성하는 대신 텍스트를 벡터 표현으로 변환하는 역할을 합니다. 이 모델은 낮은 지연 시간과 비용을 위해 만들어졌기 때문에 대량으로 임베딩이 필요하고 요청 경로에 더 무거운 모델을 두고 싶지 않을 때 합리적인 기본 선택이 됩니다. 제공업체가 2026-07-27에 공개했습니다.
이 모델은 텍스트를 입력으로 받고 임베딩을 출력으로 생성합니다. 컨텍스트 길이는 32000 토큰이고 최대 출력은 28800입니다. 제공업체는 voyage-4-lite가 Matryoshka 학습과 양자화 인식 학습으로 구현되었다고 설명합니다. Matryoshka 학습은 유용한 구조를 유지하면서 임베딩을 더 짧은 차원으로 잘라내려는 개발자에게 관련이 있고, 양자화 인식 학습은 압축된 표현에서도 임베딩 정확도를 유지해야 할 때 관련이 있습니다. 둘 다 일회성 벡터 하나가 아니라 검색 시스템용 임베딩 모델을 선택할 때 중요합니다.
실용적인 사용 사례는 이러한 속성에서 바로 이어집니다. 문서 컬렉션에 대한 시맨틱 검색과 검색이 가장 명확한 적합 용도이며, MongoDB Atlas 및 유사한 저장소 내부의 벡터 검색도 포함됩니다. 이 모델은 범용이므로 클러스터링과 주제 그룹화, 중복 제거와 거의 중복된 항목 탐지, 임베딩 벡터 위에 구축한 분류 피처, 그리고 키워드 중복이 아니라 의미로 항목을 비교하는 추천 또는 유사도 매칭에도 작동합니다. 32000 토큰 컨텍스트는 전체 페이지나 여러 섹션이 있는 문서처럼 더 긴 구절을 여러 작은 청크로 나누지 않고 단일 요청에서 임베딩할 수 있다는 뜻이며, 이는 인덱싱 파이프라인을 단순화합니다.
모델 id "mongodb/voyage-4-lite"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 이 모델을 호출합니다. 엔드포인트가 OpenAI 임베딩 형태를 따르므로 input 필드에 텍스트를 보내고 응답에서 벡터를 다시 읽습니다. 이 모델은 표준 임베딩 호출 외에 추가 요청 파라미터를 지원하지 않으므로 설정할 temperature, top_p 또는 이와 유사한 샘플링 구성이 없습니다. 요청을 32000 토큰 컨텍스트 안에 유지하고 최대 28800의 출력을 예상하세요.
텍스트를 생성하거나 이미지 또는 오디오를 처리하거나 조정 가능한 생성 파라미터를 지원하는 모델이 필요하다면 임베딩 모델은 잘못된 도구이며 채팅 또는 멀티모달 모델이 더 적합합니다. 임베딩 작업 안에서 voyage-4-lite는 낮은 지연 시간과 비용을 목표로 하므로, 작업이 더 크거나 더 특화된 임베딩 모델에 의존한다면 제공업체가 제공하는 다른 옵션을 고려하세요.
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": "mongodb/voyage-4-lite",
"input": [
"The quick brown fox",
"Lorem ipsum"
]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));
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