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NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)

nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free
임베딩입력: text · image33K2026. 10. 21. 추가됨
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NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) 한눈에 보기

  • 32,768 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) 소개

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)는 NVIDIA의 임베딩 모델로, api14에서 모델 id nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free로 공개되었습니다. embeddings 카테고리에 속하므로, 채팅 응답을 생성하는 대신 입력을 벡터 표현으로 변환하도록 만들어졌습니다. 제공자 출시일은 2026-10-21입니다. 검색 또는 유사도 파이프라인용 모델을 고르고 있다면, 이는 범용 텍스트 생성기보다는 자신의 데이터로 평가해 봐야 하는 종류의 모델입니다.

이 모델은 입력 측면에서 멀티모달입니다. 텍스트와 이미지를 받습니다. 출력 측면에서는 임베딩만 생성합니다. 컨텍스트 길이는 32768 토큰이고, 최대 출력은 29491입니다. NVIDIA는 이를 텍스트와 문서 페이지 이미지에 대한 다국어 검색용 멀티모달 임베딩 모델이라고 설명하며, 여기에는 표, 차트, 인포그래픽이 포함됩니다. 쿼리는 텍스트이고, 문서는 텍스트 또는 페이지 이미지일 수 있습니다. 이 조합이 모델의 핵심입니다. 텍스트 쿼리와 문서를 텍스트 또는 이미지 형태로 공유 임베딩 공간에 매핑하여 비교할 수 있게 합니다.

실용적인 사용 사례는 이러한 기능에서 직접 따라옵니다. 다국어 검색이 대표적이므로, 둘 이상의 언어로 된 콘텐츠를 검색하는 것이 자연스럽게 맞습니다. 문서 페이지를 이미지로 제공할 수 있으므로, 별도의 OCR 단계 없이 스캔한 페이지, PDF, 보고서를 인덱싱할 수 있고, 일반 텍스트 추출이 놓치기 쉬운 표, 차트, 인포그래픽도 검색할 수 있습니다. 코퍼스에 대한 텍스트 대 텍스트 검색도 지원됩니다. 일반적인 구성에는 시맨틱 검색, 문서 저장소에 대한 질의응답, 중복 제거 및 클러스터링, 그리고 쿼리와 후보 문서 사이의 유사도 점수가 필요한 추천 또는 랭킹이 포함됩니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free를 사용하여 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI embeddings 형태를 따르므로, 입력을 보내고 응답에서 벡터를 읽어오면 되며, 나중에 모델을 교체하더라도 클라이언트 코드를 이식성 있게 유지할 수 있습니다. 이 모델은 지원되는 파라미터를 나열하지 않으므로, 설정할 추가 샘플링 또는 생성 옵션이 없습니다. 요청은 입력 자체와 모델 id로만 유지하세요. 이는 채팅 완성 엔드포인트가 아니라 임베딩 엔드포인트이므로, 채팅 관련 필드는 적용되지 않습니다.

계획할 때 고려해야 할 한 가지 제한은 요청당 컨텍스트 길이 32768 토큰으로, 한 번에 임베딩할 수 있는 텍스트 양이나 페이지 이미지 크기의 상한이 됩니다. 더 긴 문서는 청킹이 필요합니다. 이 모델은 생성된 텍스트가 아니라 임베딩을 반환하므로, 요약, 추출 또는 대화형 답변이 필요할 때는 잘못된 선택입니다. 그러한 작업에는 텍스트 생성 모델이 더 적합하며, 이 모델은 검색 계층으로서 그와 함께 사용하게 됩니다.

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) API 호출 방법

  1. 대시보드에서 API 키를 만드세요.
  2. 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
  3. baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free"로 설정하세요.
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": "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free",
  "input": [
    "The quick brown fox",
    "Lorem ipsum"
  ]
});
console.log(result.data.map((d) => d.embedding.length));

사양

컨텍스트 길이
32,768
최대 출력
29,491
입력
text, image
출력
embeddings

api14 요청 수 · 최근 7일

10-1710-1810-1910-2010-2110-2210-23

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free): 자주 묻는 질문

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free) API 비용은 얼마인가요?
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)는(은) 무료로 호출할 수 있습니다(토큰당 $0). 무료 버전은 업스트림 요청 한도가 더 엄격하므로 테스트나 소량 작업에 사용하세요.
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)는(은) 요청당 최대 32,768 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 29,491개의 출력 토큰을 생성합니다.
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)는(은) 무엇을 할 수 있나요?
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)는(은) text, image 입력을 받아 embeddings 출력을 반환합니다.
코드에서 NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)를(을) 어떻게 호출하나요?
어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)의 대안은 무엇인가요?
비슷한 가격대의 임베딩 모델: NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free), LiquidAI: LFM2.5-Embedding-350M (free), NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free). 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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