모델모델 692개

Google: Gemini 3 Flash Preview

google/gemini-3-flash-preview

Google: Gemini 3 Flash Preview는 2025-12-17 날짜의 프리뷰 릴리스로 여기에서 제공되는 Google의 텍스트 모델입니다. 이 모델은 Google이 고속 및 높은 가성비라고 설명하는 Flash 라인에 속하며, 제공자는 이를 에이전트 워크플로, 멀티 턴 채팅 및 코딩 지원을 위해 구축된 사고 모델로 포지셔닝합니다. api14에서 모델 id google/gemini-3-flash-preview로 사용할 수 있습니다.

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)

google/gemini-3-flash-preview:batch

Google: Gemini 3 Flash Preview (batch)는 Google의 텍스트 생성 모델입니다. Gemini 3 제품군에 속하며 preview 및 batch 변형으로 제공되는데, 이 모델 id로 사용할 수 있는 형태가 바로 batch입니다. 제공자는 이 모델을 에이전트 워크플로, 멀티 턴 채팅, 코딩 지원을 위해 만들어진 고속, 고효율 사고 모델이라고 설명하며, Pro에 가까운 수준의 추론과 도구 사용을 갖추고 있습니다. 제공자가 2025-12-17에 출시했습니다.

Black Forest Labs: FLUX.2 Max

black-forest-labs/flux.2-max

FLUX.2 Max는 이미지 모델 FLUX 제품군을 만든 Black Forest Labs의 이미지 생성 모델입니다. 이 모델은 해당 제품군의 최상위 계층에 위치하며, 제공업체는 이를 자사의 최고 수준 이미지 품질, 프롬프트 이해 및 편집 일관성으로 자리매김하고 있습니다. api14에서는 모델 id black-forest-labs/flux.2-max로 나타나며 이미지 카테고리에 등록되어 있습니다.

NVIDIA: Nemotron 3 Nano 30B A3B

nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B는 NVIDIA가 자사의 Nemotron 제품군의 일부로 만든 소형 언어 모델입니다. 이름은 아키텍처를 반영합니다. 즉, 총 약 300억 개의 파라미터를 갖고 토큰당 약 30억 개가 활성화되는 mixture-of-experts 설계로, NVIDIA는 이를 높은 연산 효율성과 정확도를 제공한다고 설명합니다. 이 모델은 특화된 에이전트형 AI 시스템을 구축하는 개발자를 대상으로 한 텍스트 모델이며, 제공사가 2025년 12월 14일에 출시했습니다.

OpenAI: GPT-5.2 Chat

openai/gpt-5.2-chat

GPT-5.2 Chat은 OpenAI의 텍스트 모델로, 제공업체가 2025년 12월 10일에 공개했습니다. 이 모델은 5.2 패밀리의 빠르고 가벼운 구성원으로 설명되며, 강한 범용 지능을 유지하면서 낮은 지연 시간의 채팅에 최적화되어 있고, 작업이 필요로 할 때 선택적으로 사고하는 적응형 추론을 사용합니다. api14에서는 텍스트라는 주요 카테고리 아래에 등록되어 있으며, 호출할 때 사용하는 모델 id는 openai/gpt-5.2-chat입니다.

OpenAI: GPT-5.2 Pro

openai/gpt-5.2-pro

GPT-5.2 Pro는 OpenAI의 텍스트 생성 모델로, 제공업체가 2025년 12월 10일에 출시했습니다. OpenAI의 GPT-5 라인에서 Pro 변형으로 자리하며, 회사의 가장 발전된 모델로 포지셔닝되어 있고, 제공업체는 GPT-5 Pro 대비 에이전틱 코딩과 긴 컨텍스트 성능에서 큰 개선이 있다고 설명합니다. api14에서는 텍스트 카테고리에 등록되어 있으므로, 이미지, 오디오, 비디오 생성이 아니라 언어 작업을 위한 것입니다.

OpenAI: GPT-5.2 Pro (batch)

openai/gpt-5.2-pro:batch

GPT-5.2 Pro는 OpenAI의 텍스트 모델로, api14에 openai/gpt-5.2-pro:batch로 등록되어 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 제공자는 이 모델을 OpenAI의 가장 발전된 모델이라고 설명하며, GPT-5 Pro에 비해 에이전트형 코딩과 긴 컨텍스트 성능에서 큰 개선이 있다고 밝힙니다. 제공자 릴리스 날짜는 2025-12-10입니다. 모델 id의 batch 접미사는 이 모델의 배치 변형을 나타냅니다.

OpenAI: GPT-5.2

openai/gpt-5.2

GPT-5.2는 OpenAI의 텍스트 모델이며 GPT-5 시리즈의 최신 프런티어급 항목입니다. 이 모델은 제공업체에 의해 2025년 12월 10일에 출시되었고 GPT-5.1의 뒤를 이으며, 이전 버전보다 더 강력한 에이전트형 및 장문 컨텍스트 성능을 갖추고 있습니다. 이는 전문 도구가 아닌 범용 텍스트 모델이므로, 하나의 API를 통해 다양한 언어 작업을 처리할 단일 모델을 원하는 개발자를 대상으로 합니다.

OpenAI: GPT-5.2 (batch)

openai/gpt-5.2:batch

GPT-5.2 (batch)는 OpenAI의 텍스트 모델로, api14에 모델 id openai/gpt-5.2:batch로 등록되어 있습니다. GPT-5 시리즈에 속하며, OpenAI는 이를 해당 라인업의 최신 프런티어급 모델로 설명하면서 GPT-5.1보다 더 강력한 에이전트형 및 장문 컨텍스트 성능을 갖췄다고 밝힙니다. batch 라벨은 이것이 표준 대화형 엔드포인트가 아니라 모델의 배치 변형임을 나타냅니다.

Mistral: Devstral 2 2512

mistralai/devstral-2512

Mistral: Devstral 2 2512는 Mistral AI의 오픈소스 모델로, 2025년 12월 9일에 공개되었습니다. 에이전트형 코딩을 위해 특별히 만들어진 123B 파라미터 dense 트랜스포머로, 단발성 프롬프트에 답하는 데 그치지 않고 도구 기반 워크플로 내부에서 동작하도록 설계되었습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, api14에서의 모델 id는 "mistralai/devstral-2512"입니다.

Relace: Relace Search

relace/relace-search

Relace Search는 Relace의 텍스트 모델로, api14에 모델 id relace/relace-search로 등록되어 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 일반 채팅보다는 코드베이스 탐색을 중심으로 설계되었습니다. 제공자에 따르면 이 모델은 4개에서 12개의 view_file 및 grep 도구를 병렬로 사용해 코드베이스를 탐색하고 사용자 요청과 관련된 파일을 반환합니다. 따라서 검색 영역에 속하지만, RAG에서 사용하는 임베딩 및 벡터 검색 방식이 아니라 에이전트 방식에 가깝습니다.

Z.ai: GLM 4.6V

z-ai/glm-4.6v

GLM 4.6V는 Z.ai의 대형 멀티모달 모델로, api14에 모델 id z-ai/glm-4.6v로 등록되어 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, Z.ai는 이 모델이 이미지, 문서, 혼합 미디어 전반에 걸친 높은 충실도의 시각적 이해와 긴 컨텍스트 추론을 위해 만들어졌다고 설명합니다. 제공업체가 2025년 12월 8일에 출시했습니다.

Body Builder (beta)

openrouter/bodybuilder

Body Builder (beta)는 OpenRouter의 텍스트 모델로, api14 카탈로그에 모델 id openrouter/bodybuilder로 등록되어 있습니다. 이는 베타 릴리스로, 제공자가 2025년 12월 5일에 게시했으며, 텍스트 카테고리에 속합니다. 그 목적은 좁고 구체적입니다. 자연어 요청을 구조화된 API 요청 객체로 변환합니다. AI 모델로 달성하고자 하는 바를 설명하면, Body Builder가 적절한 API 호출을 구성합니다.

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max

openai/gpt-5.1-codex-max

GPT-5.1-Codex-Max는 2025년 12월 4일에 제공자가 출시한 GPT-5.1 제품군의 OpenAI 모델입니다. 이 모델은 OpenAI의 에이전트형 코딩 모델로 설명되며, 5.1 추론 스택의 업데이트된 버전을 기반으로 하고 에이전트 작업을 위해 훈련되었습니다. 텍스트 범주에 속하며 일반 대화보다 소프트웨어 개발을 목표로 하므로, 코드와 그 주변 작업을 위한 전문 도구로 이해하는 것이 가장 적절합니다.

Amazon: Nova 2 Lite

amazon/nova-2-lite-v1

Amazon: Nova 2 Lite는 Amazon의 텍스트 생성 모델로, Nova 제품군의 일부입니다. 제공자는 이 모델을 일상적인 워크로드를 겨냥한 빠르고 비용 효율적인 추론 모델이라고 설명합니다. 이 모델은 제공자가 2025년 12월 2일에 출시했습니다. api14에서 텍스트 카테고리에 속하며, 모델 id는 amazon/nova-2-lite-v1입니다.

Mistral: Ministral 3 14B 2512

mistralai/ministral-14b-2512

Mistral: Ministral 3 14B 2512는 2025년 12월 2일에 출시된 Mistral의 텍스트 생성 모델입니다. Ministral 3 제품군에서 가장 큰 모델이며, Mistral은 이를 더 큰 Mistral Small 3.2 24B 모델에 필적하는 최전선 수준의 기능과 성능을 제공한다고 설명합니다. 이미 Mistral 모델을 사용하고 있다면, 이 모델은 일반적으로 더 큰 형제 모델과 연관되는 기능 수준을 목표로 하면서 제품군에서 더 작고 효율적인 부분에 위치합니다.

Mistral: Ministral 3 8B 2512

mistralai/ministral-8b-2512

Mistral: Ministral 3 8B 2512는 Mistral의 텍스트 생성 모델이며 Ministral 3 제품군의 일부입니다. 제공자는 이 모델을 해당 제품군에서 균형 잡힌 모델, 즉 강력하고 효율적인 초소형 언어 모델이라고 설명합니다. 제공자가 2025년 12월 2일에 출시했습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 대형 모델보다는 소형 모델을 원하는 개발자를 대상으로 합니다.

Mistral: Ministral 3 8B 2512 (batch)

mistralai/ministral-8b-2512:batch

Mistral: Ministral 3 8B 2512 (batch)는 Mistral의 텍스트 생성 모델이며 Ministral 3 제품군의 일부입니다. Mistral은 이 모델을 해당 제품군에서 균형 잡힌 모델로 설명합니다. 즉, 비전 기능을 갖춘 강력하고 효율적인 초소형 언어 모델입니다. api14에서의 모델 id는 mistralai/ministral-8b-2512:batch이며, batch 접미사는 이 변형이 동기 엔드포인트가 아닌 배치 엔드포인트를 통해 제공된다는 것을 나타내며, 이는 각 호출을 기다리기보다 작업을 제출하고…

Mistral: Ministral 3 3B 2512

mistralai/ministral-3b-2512

Mistral: Ministral 3 3B 2512는 2025년 12월 2일에 출시된 Mistral의 텍스트 생성 모델입니다. 이는 Mistral이 효율적인 초소형 언어 모델 라인이라고 설명하는 Ministral 3 제품군의 가장 작은 구성원입니다. api14에서의 모델 id는 mistralai/ministral-3b-2512이며, 주요 카테고리는 텍스트입니다.

Mistral: Mistral Large 3 2512

mistralai/mistral-large-2512

Mistral: Mistral Large 3 2512는 Mistral의 텍스트 생성 모델로, api14에서 모델 id mistralai/mistral-large-2512로 식별됩니다. 이는 Mistral의 현재까지 가장 강력한 모델이며, 총 675B 파라미터 중 41B 활성 파라미터를 가진 sparse mixture-of-experts 아키텍처를 기반으로 구축되었고, Apache 2.0 라이선스로 공개되었습니다. 제공자 릴리스 날짜는 2025-12-01입니다.

Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)

mistralai/mistral-large-2512:batch

Mistral: Mistral Large 3 2512 (batch)는 Mistral의 텍스트 생성 모델입니다. Mistral에 따르면, 이 모델은 회사가 지금까지 출시한 모델 중 가장 뛰어난 성능을 가진 모델로, 675B 전체 파라미터 중 41B가 활성화되는 희소 전문가 혼합(sparse mixture-of-experts) 아키텍처를 기반으로 하며 Apache 2.0 라이선스로 공개되었습니다. 제공업체 출시일은 2025-12-01입니다. 모델 id의 ":batch" 접미사는 api14에서 이 모델의 배치 변형임을 나타냅니다.

DeepSeek: DeepSeek V3.2

deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek V3.2는 DeepSeek의 텍스트 생성 모델로, 제공업체가 2025년 12월 1일에 출시했습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 계산 효율성과 강력한 추론 및 에이전트 도구 사용을 결합하는 설계 목표를 중심으로 만들어졌습니다. 제공업체는 이를 DeepSeek Sparse Attention(DSA)이라는 세밀한 희소 어텐션 메커니즘을 도입한 모델이라고 설명합니다. 다른 DeepSeek 모델을 사용해 본 적이 있다면, 이 모델은 다른 계열로 전환하는 것이 아니라 그 계보를 이어갑니다.

Black Forest Labs: FLUX.2 Flex

black-forest-labs/flux.2-flex

FLUX.2 Flex는 FLUX 이미지 모델 제품군을 만든 스튜디오인 Black Forest Labs의 이미지 생성 모델입니다. api14의 이미지 카테고리에 속하며, 제공업체는 2025년 11월 25일에 이를 출시했습니다. FLUX 라인을 이미 알고 있다면, 이것은 범용 텍스트 모델이라기보다 세밀한 렌더링과 레퍼런스 기반 편집에 맞춰 조정된 변형입니다.

Black Forest Labs: FLUX.2 Pro

black-forest-labs/flux.2-pro

FLUX.2 Pro는 Black Forest Labs에서 2025년 11월 25일에 출시한 이미지 생성 및 편집 모델입니다. 이는 제공업체의 최상위 티어에 위치하며, 경량 또는 대량 초안 작업보다는 최전선 수준의 시각적 품질과 신뢰성을 목표로 합니다. FLUX 라인을 이미 알고 있다면, 이것은 Pro 변형입니다. Black Forest Labs가 원시 처리량보다 프롬프트 준수와 시각적 일관성이 더 중요한 출력을 위해 위치시키는 모델입니다.

Anthropic: Claude Opus 4.5

anthropic/claude-opus-4.5

Claude Opus 4.5는 Anthropic의 텍스트 모델이며, api14에 anthropic/claude-opus-4.5로 등록되어 있습니다. Anthropic은 이를 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트 워크플로, 장기 지평 컴퓨터 사용에 최적화된 프런티어 추론 모델로 위치시키고 있습니다. 이 모델은 제공업체에 의해 2025-11-24에 출시되었습니다. 단순한 텍스트 생성이 아니라 까다로운 추론 작업을 위해 모델을 선택하고 있다면, 이것이 Anthropic이 그 목적을 위해 만든 등급입니다.

Anthropic: Claude Opus 4.5 (batch)

anthropic/claude-opus-4.5:batch

Claude Opus 4.5 (batch)는 Anthropic의 텍스트 모델이며, api14에서 anthropic/claude-opus-4.5:batch로 식별됩니다. Anthropic은 Claude Opus 4.5를 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 에이전트 워크플로, 장기 지평 컴퓨터 사용에 최적화된 최전선 추론 모델로 설명합니다. batch 변형은 동일한 모델을 batch 엔드포인트를 통해 제공하는 것으로, 즉시 답변이 필요하기보다는 많은 요청을 함께 제출할 수 있는 워크로드에 적합합니다.

Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image Preview)

google/gemini-3-pro-image-preview

Google: Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image Preview)는 Gemini 3 Pro를 기반으로 구축된 Google의 이미지 생성 및 편집 모델입니다. 원래 Nano Banana의 후속 모델이며, Google은 이를 자사의 가장 발전된 이미지 생성 및 편집 모델이라고 설명하며, 이전 버전과 비교해 향상된 멀티모달 추론과 현실 세계 기반성을 갖추고 있습니다. 이미지 카테고리에 속하면서도 텍스트도 처리하므로, 순수한 이미지 생성기가 아니라 멀티모달 모델입니다.

Thenlper: GTE-Base

thenlper/gte-base

Thenlper: GTE-Base는 Thenlper의 임베딩 모델로, api14에 모델 ID thenlper/gte-base로 등록되어 있습니다. 임베딩 카테고리에 속하므로 채팅이나 텍스트 생성 모델이 아닙니다. 이 모델의 역할은 텍스트를 의미를 나타내는 벡터로 변환하는 것이며, 제공자는 영어 문장과 문단을 768차원의 밀집 벡터 공간으로 인코딩한다고 설명합니다. 제공자가 2025-11-18에 출시했습니다.

Thenlper: GTE-Large

thenlper/gte-large

Thenlper: GTE-Large는 Thenlper의 임베딩 모델로, api14에 모델 id thenlper/gte-large로 등록되어 있습니다. 이 모델은 embeddings 카테고리에 속하며, 이는 채팅 응답을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 저장, 비교, 검색할 수 있는 벡터로 변환하는 역할을 한다는 뜻입니다. 애플리케이션이 개방형 생성보다 의미적 유사성에 의존한다면, 이것이 바로 평가해 볼 만한 종류의 모델입니다.

Intfloat: E5-Large-v2

intfloat/e5-large-v2

Intfloat: E5-Large-v2는 Intfloat의 임베딩 모델입니다. 임베딩 카테고리에 속하며, 이는 채팅 응답을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 벡터로 변환하는 것이 역할이라는 뜻입니다. 제공자는 이 모델이 영어 문장, 문단, 문서를 1024차원의 밀집 벡터 공간에 매핑한다고 설명하며, 목표는 높은 정확도의 의미 임베딩입니다. 애플리케이션에 작성된 답변이 아니라 의미를 담아내는 텍스트 표현이 필요하다면, 이런 종류의 모델을 선택하게 됩니다.

Intfloat: E5-Base-v2

intfloat/e5-base-v2

Intfloat: E5-Base-v2는 Intfloat의 임베딩 모델로, api14에 모델 id intfloat/e5-base-v2로 등록되어 있습니다. 이 모델은 embeddings 카테고리에 속하며, 이는 채팅이나 텍스트 생성 모델이 아니라는 뜻입니다. 답변을 생성하는 대신, 텍스트를 저장하고 비교하고 검색할 수 있는 벡터로 변환합니다. 제공자가 기록한 출시일은 2025-11-18입니다.

Intfloat: Multilingual-E5-Large

intfloat/multilingual-e5-large

Intfloat: Multilingual-E5-Large는 Intfloat의 임베딩 모델로, api14에 embeddings 카테고리로 등록되어 있습니다. 텍스트를 입력으로 받아 임베딩을 출력으로 반환하므로 채팅이나 텍스트 생성 모델이 아닙니다. 그 목적은 언어를 저장, 비교, 검색할 수 있는 벡터로 바꾸는 것입니다. 제공자는 이 모델이 90개 이상의 언어에 걸쳐 문장, 문단, 문서를 1024차원의 밀집 벡터 공간으로 인코딩하며, 다국어 검색과 교차 언어 유사도에 맞춰 조정된 의미 임베딩을 제공한다고 설명합니다.

Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/paraphrase-minilm-l6-v2

Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2는 Sentence Transformers의 임베딩 모델로, api14에 embeddings 카테고리로 등록되어 있습니다. 텍스트를 생성하는 것이 아니라 텍스트를 벡터로 바꾸는 것을 목적으로 하는 소형 MiniLM 기반 모델입니다. 기록된 제공자 릴리스 날짜는 2025-11-18입니다.

Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2

sentence-transformers/all-minilm-l12-v2

Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2는 Sentence Transformers의 임베딩 모델로, api14를 통해 모델 id sentence-transformers/all-minilm-l12-v2로 배포됩니다. embeddings 카테고리에 속하므로, 그 역할은 채팅 답변을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 저장, 비교, 검색할 수 있는 벡터로 변환하는 것입니다. 제공업체 릴리스 날짜는 2025-11-18로 표시되어 있습니다.

BAAI: bge-base-en-v1.5

baai/bge-base-en-v1.5

BAAI: bge-base-en-v1.5는 베이징 인공지능 아카데미(BAAI)의 임베딩 모델입니다. 임베딩 카테고리에 속하며, 이는 채팅 답변이나 텍스트 완성을 생성하도록 만들어진 것이 아니라는 뜻입니다. 대신 텍스트를 숫자 벡터로 변환합니다. 영어 모델이며, 이름의 v1.5는 bge-base-en 계열의 1.5 버전임을 나타냅니다. 애플리케이션에 범용 채팅 어시스턴트가 필요하다면 이 모델은 그런 종류가 아닙니다. 애플리케이션에서 의미를 기준으로 텍스트를 비교, 검색 또는 매칭해야 한다면 이것이 평가해 볼 만한 종류의 모델입니다.

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1

sentence-transformers/multi-qa-mpnet-base-dot-v1

Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1은 문장 수준 표현 모델로 잘 알려진 제공업체인 Sentence Transformers의 임베딩 모델입니다. 이 모델은 임베딩 카테고리에 속하므로 텍스트를 생성하지 않습니다. 대신 텍스트를 저장, 비교, 검색할 수 있는 벡터로 변환합니다. 이 모델은 제공업체가 2025-11-18에 출시했습니다.

BAAI: bge-large-en-v1.5

baai/bge-large-en-v1.5

BAAI bge-large-en-v1.5는 베이징 인공지능 아카데미(BAAI)의 임베딩 모델입니다. 이 모델은 채팅 카테고리가 아니라 임베딩 카테고리에 속하며, 이는 대화형 텍스트를 생성하지 않는다는 뜻입니다. 대신 텍스트를 벡터로 변환하여 저장하고, 비교하고, 검색할 수 있게 해줍니다. 이 모델은 제공업체가 2025-11-18에 공개했습니다.

BAAI: bge-m3

baai/bge-m3

BAAI: bge-m3는 BAAI, 즉 베이징 인공지능 아카데미의 임베딩 모델입니다. 이는 임베딩 범주에 속하는데, 채팅 응답을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 벡터로 변환하도록 만들어졌다는 뜻입니다. 애플리케이션이 질문에 답하거나 텍스트를 작성하는 모델을 필요로 한다면, 이것은 그런 종류의 모델이 아닙니다. 이 모델은 다른 시스템이 텍스트를 비교, 검색, 검색해낼 수 있도록 텍스트를 수치로 표현하기 위해 존재합니다.

Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2

sentence-transformers/all-mpnet-base-v2

Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2는 텍스트를 벡터로 바꾸기 위해 만들어진 모델군인 Sentence Transformers의 임베딩 모델입니다. 이 모델은 임베딩 카테고리에 속하며, 텍스트 자체를 생성하는 것이 아니라 텍스트의 표현을 만들어 내도록 설계되었습니다. 이 모델은 문장과 짧은 문단을 768차원의 밀집 벡터 공간으로 인코딩하며, 제공자는 이를 의미론적 작업을 위한 고충실도 옵션으로 위치시킵니다.

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2

sentence-transformers/all-minilm-l6-v2

Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2는 Sentence Transformers의 임베딩 모델로, api14에 embeddings 카테고리로 등록되어 있습니다. 이는 채팅이나 텍스트 생성 모델이 아니라 소형 문장 임베딩 모델이므로, 그 역할은 텍스트를 의미를 담은 벡터로 변환하는 것입니다. 시맨틱 검색, 중복 제거 또는 클러스터링을 구축하고 있다면, 생성 모델이 아니라 이런 종류의 모델을 선택하게 됩니다.

OpenAI: GPT-5.1

openai/gpt-5.1

GPT-5.1은 OpenAI의 프런티어급 텍스트 모델이며 GPT-5 시리즈의 최신 항목입니다. 제공업체가 2025년 11월 13일에 출시했습니다. GPT-5와 비교해 OpenAI는 더 강력한 범용 추론, 향상된 지시 준수, 더 자연스러운 대화 스타일을 제공한다고 설명하며, 적응형 추론을 중심으로 구축되었습니다. 텍스트 카테고리에 속하며 좁은 단일 작업보다는 범용 작업을 대상으로 합니다.

OpenAI: GPT-5.1 (batch)

openai/gpt-5.1:batch

OpenAI: GPT-5.1 (batch)는 OpenAI의 텍스트 모델로, api14를 통해 모델 id openai/gpt-5.1:batch로 제공됩니다. GPT-5 시리즈에 속하며, OpenAI는 GPT-5.1을 해당 시리즈의 최신 프런티어급 모델이라고 설명합니다. GPT-5와 비교해 더 강력한 범용 추론, 향상된 지시 준수, 더 자연스러운 대화 스타일을 갖췄습니다. batch 변형은 이 엔드포인트를 통해 호출하는 버전이며, 제공자 출시일은 2025년 11월 13일입니다.

OpenAI: GPT-5.1-Codex

openai/gpt-5.1-codex

GPT-5.1-Codex는 2025년 11월 13일에 출시된 OpenAI의 텍스트 모델입니다. 이는 소프트웨어 엔지니어링 및 코딩 워크플로에 최적화된 GPT-5.1의 특화 버전으로, 대화형 개발 세션과 복잡한 엔지니어링 작업의 장시간 독립 실행 모두를 위해 만들어졌습니다. api14에서 텍스트 카테고리에 속하며, 제공자는 이를 범용 채팅 모델이 아닌 코딩 중심 변형으로 설명합니다.

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini

openai/gpt-5.1-codex-mini

GPT-5.1-Codex-Mini는 2025년 11월 13일에 출시된 OpenAI의 텍스트 모델입니다. 이는 GPT-5.1-Codex의 더 작고 빠른 버전으로, 코딩 중심 모델인 GPT-5.1 제품군에 속합니다. 제공자 설명에서는 이 모델을 전체 Codex 모델의 더 가벼운 형제 모델로 규정하는데, 이는 두 모델 중 하나를 선택할 때 가장 먼저 기억해야 할 점입니다.

MoonshotAI: Kimi K2 Thinking

moonshotai/kimi-k2-thinking

Kimi K2 Thinking은 Moonshot AI의 텍스트 모델이며, api14에서 moonshotai/kimi-k2-thinking으로 식별됩니다. K2 시리즈에 속하며, 제공업체는 이를 Moonshot AI의 가장 발전된 오픈 추론 모델이라고 설명하며, 이 시리즈를 에이전트형 장기 지평 추론으로 확장합니다. 이는 이전 K2 작업에서 도입된 1조 매개변수 Mixture-of-Experts 아키텍처를 기반으로 합니다. 제공업체 출시일은 2025년 11월 6일입니다.

Amazon: Nova Premier 1.0

amazon/nova-premier-v1

Amazon Nova Premier 1.0은 Amazon의 텍스트 생성 모델로, api14에 모델 id amazon/nova-premier-v1로 등록되어 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, Amazon은 이를 복잡한 추론 작업을 위한 멀티모달 모델 중 가장 뛰어난 모델이라고 설명하고, 커스텀 모델을 증류하기 위한 강력한 교사 모델이라고 설명합니다. 이미 Amazon 생태계 안에서 작업 중이거나, 더 작은 커스텀 모델을 위한 증류 소스로도 활용할 수 있는 추론 중심 모델을 원한다면, 이 변형을 가장 먼저 평가해 볼 만합니다.

Mistral: Mistral Embed 2312

mistralai/mistral-embed-2312

Mistral Embed 2312는 Mistral의 임베딩 모델로, api14에 모델 id mistralai/mistral-embed-2312로 등록되어 있습니다. 이 모델은 embeddings 카테고리에 속하며, 이는 채팅 답변을 생성하는 대신 텍스트를 벡터로 변환하는 역할을 한다는 뜻입니다. Mistral AI는 이를 텍스트 데이터를 위한 특화 모델로 개발했으며, 제공자 릴리스 날짜는 2025-10-31로 기록되어 있습니다.

Google: Gemini Embedding 001

google/gemini-embedding-001

Google: Gemini Embedding 001은 Google의 임베딩 모델로, api14에 모델 id google/gemini-embedding-001로 등록되어 있습니다. 이 모델은 embeddings 카테고리에 속하며, Google은 2025년 10월 31일에 이를 출시했습니다. 그 목적은 채팅 응답을 생성하는 것이 아니라, 텍스트를 저장하고 비교하고 검색할 수 있는 벡터 표현으로 바꾸는 것입니다.

OpenAI: Text Embedding Ada 002

openai/text-embedding-ada-002

OpenAI: Text Embedding Ada 002는 OpenAI의 임베딩 모델로, api14에 모델 id openai/text-embedding-ada-002로 등록되어 있습니다. 이는 임베딩 카테고리에 속하며, 제공자는 이를 OpenAI의 레거시 텍스트 임베딩 모델이라고 설명합니다. 이전에 OpenAI의 임베딩 엔드포인트를 사용해 본 적이 있다면, 이것은 그 계열에서 익숙한 ada 002 세대이며, 나머지 카탈로그와 함께 api14를 통해 제공됩니다.

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

openai/text-embedding-ada-002:batch

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)는 OpenAI의 임베딩 모델로, api14를 통해 모델 id openai/text-embedding-ada-002:batch로 배포됩니다. 이는 임베딩 카테고리에 속하며, OpenAI는 text-embedding-ada-002를 자사의 레거시 텍스트 임베딩 모델이라고 설명합니다. 이전에 OpenAI 임베딩을 사용해 본 적이 있다면, 이는 잘 알려진 동일한 Ada 002 임베딩 모델이며, 여기서는 배치 변형으로 제공됩니다.

Mistral: Codestral Embed 2505

mistralai/codestral-embed-2505

Mistral Codestral Embed 2505는 Mistral의 임베딩 모델로, 2025년 10월 30일에 출시되었고 api14에 모델 id mistralai/codestral-embed-2505로 게시되었습니다. 이 모델은 채팅 카테고리가 아니라 임베딩 카테고리에 속합니다. 즉, 대화를 나누거나 글 답변을 생성하도록 만들어진 것이 아닙니다. 대신 입력을 의미를 나타내는 벡터로 바꾸며, Mistral은 이를 코드용으로 특별히 설계되었다고 설명합니다.

OpenAI: Text Embedding 3 Large

openai/text-embedding-3-large

OpenAI: Text Embedding 3 Large는 OpenAI의 임베딩 모델로, api14에 모델 id openai/text-embedding-3-large로 등록되어 있습니다. 이 모델은 채팅 카테고리가 아니라 임베딩 카테고리에 속합니다. 즉, 대화형 응답을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 벡터로 변환하도록 만들어졌습니다. OpenAI는 text-embedding-3-large를 영어와 비영어 작업 모두를 위한 가장 강력한 임베딩 모델이라고 설명합니다.

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

openai/text-embedding-3-large:batch

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)는 OpenAI의 임베딩 모델입니다. 임베딩 카테고리에 속하며, OpenAI는 text-embedding-3-large를 영어와 비영어 작업 모두에서 가장 성능이 뛰어난 임베딩 모델이라고 설명합니다. api14에 공개된 batch 변형은 모델 id openai/text-embedding-3-large:batch를 사용하며, 제공업체가 2025-10-30에 출시했습니다.

OpenAI: Text Embedding 3 Small

openai/text-embedding-3-small

OpenAI: Text Embedding 3 Small은 OpenAI의 임베딩 모델로, api14에 모델 id openai/text-embedding-3-small로 등록되어 있습니다. 이 모델은 embeddings 카테고리에 속하며, OpenAI는 이를 ada 임베딩 모델의 개선되고 더 성능이 좋은 버전이라고 설명합니다. 채팅 답변을 생성하는 대신 임베딩을 생성하는데, 이는 두 텍스트 조각이 얼마나 관련되어 있는지 측정하는 데 사용되는 텍스트의 수치적 표현입니다.

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

openai/text-embedding-3-small:batch

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)는 api14를 통해 제공되는 OpenAI의 임베딩 모델입니다. embeddings 카테고리에 속하며, api14에서의 모델 id는 openai/text-embedding-3-small:batch입니다. OpenAI는 text-embedding-3-small을 ada 임베딩 모델의 개선되고 더 성능이 좋은 버전이라고 설명합니다. 임베딩은 두 텍스트 조각 사이의 관련성을 측정하는 데 사용할 수 있는 텍스트의 수치적 표현입니다.

Perplexity: Sonar Pro Search

perplexity/sonar-pro-search

Perplexity: Sonar Pro Search는 Perplexity의 텍스트 모델로, 제공업체가 2025년 10월 30일에 출시했습니다. 이 모델은 Perplexity의 가장 발전된 에이전트 검색 시스템으로 설명되며, 더 깊은 추론과 분석을 위해 구축되었고, 소비자 제품이 아닌 API를 통해서만 독점적으로 사용할 수 있습니다. 이미 다른 모델들을 api14를 통해 라우팅하고 있다면, 이것은 단순한 채팅보다 검색 중심 워크로드를 겨냥한 Perplexity 항목입니다.

Mistral: Voxtral Small 24B 2507

mistralai/voxtral-small-24b-2507

Mistral: Voxtral Small 24B 2507은 Mistral의 모델로, 제공자가 2025-10-30에 출시했습니다. 텍스트 카테고리에 속하며 Mistral Small 3의 개선판으로 만들어졌고, 오디오 입력 기능을 추가하면서도 이전 모델의 텍스트 성능을 유지합니다. Mistral Small 3을 이미 알고 있다면, Voxtral Small을 이해하는 유용한 방식은 텍스트 동작을 유지하면서 모델이 입력으로 받아들일 수 있는 범위를 확장한 것이라고 생각하는 것입니다.

OpenAI: gpt-oss-safeguard-20b

openai/gpt-oss-safeguard-20b

OpenAI gpt-oss-safeguard-20b는 gpt-oss-20b를 기반으로 구축된 OpenAI의 안전성 추론 모델입니다. 이는 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처에 21B 파라미터를 갖춘 오픈 웨이트 모델이며, OpenAI는 이를 콘텐츠 분류, LLM 필터링, 신뢰 지향 작업과 같은 안전성 관련 작업에 적합한 것으로 포지셔닝합니다. 이 모델은 제공업체에 의해 2025-10-29에 출시되었으며 api14의 텍스트 카테고리에 속합니다.

Qwen: Qwen3 Embedding 8B

qwen/qwen3-embedding-8b

Qwen3 Embedding 8B는 Qwen의 텍스트 임베딩 모델로, Qwen이 텍스트 임베딩 및 랭킹 작업을 위해 특별히 구축했다고 설명하는 최신 독점 라인인 Qwen3 Embedding 시리즈의 일부입니다. 이는 채팅 카테고리가 아니라 임베딩 카테고리에 속하므로, 대화형 응답을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 벡터로 변환하는 것이 역할입니다. 이 시리즈는 더 넓은 Qwen 제품군의 다국어 기능과 긴 텍스트 처리 능력을 계승하므로, 여러 언어의 콘텐츠를 다루거나 짧은 스니펫에 맞지 않는 문서를 다루는 경우 이 모델이 유용합니다.

Qwen: Qwen3 Embedding 4B

qwen/qwen3-embedding-4b

Qwen: Qwen3 Embedding 4B는 Qwen의 임베딩 모델로, Qwen3 Embedding 시리즈의 일부입니다. 이 시리즈는 텍스트 임베딩과 랭킹 작업을 위해 특별히 만들어진 Qwen의 최신 독점 모델 패밀리로 설명되며, 더 넓은 Qwen 패밀리의 다국어 기능과 긴 텍스트 처리 능력을 계승합니다. 애플리케이션이 생성된 텍스트가 아니라 벡터를 필요로 한다면, 이것이 바로 이 시리즈가 의도하는 종류의 모델입니다.