일반 영어 개요
Cohere Embed 4는 실제로 무엇입니까?
Cohere Embed 4는 레이아웃이나 시각적 요소에 따라 의미가 달라지는 일반적인 산문 및 문서를 검색하도록 설계되었습니다. 슬라이드 데크, 보고서, 다이어그램 및 스캔한 비즈니스 자료에 유용한 텍스트, 이미지 및 혼합 콘텐츠 PDF를 포함할 수 있습니다.
끝점은 여러 벡터 크기와 간단한 숫자 형식을 지원합니다. 쿼리, 문서, 분류 및 클러스터링 입력 유형을 사용하면 모든 입력을 동일하게 처리하는 대신 동일한 모델이 작업을 중심으로 표현을 형성할 수 있습니다.
다음에 적합
- 시각적으로 풍부한 문서에 대한 엔터프라이즈 검색
- 다국어 RAG 및 의미 검색
- 프라이빗 배포 선택이 필요한 조직
카테고리 비교
임베딩 모델에 중요한 사실
이는 Cody 벤치마크 점수가 아닌 공급자가 게시한 사양입니다. 현재 제한 및 엔드포인트별 예외는 연결된 소스를 따르세요.
- 임베딩 가격
- 호스팅 단가가 공개되지 않음입력 토큰 백만 개당 현재 공급자 가격 또는 가장 가까운 게시된 청구 단위입니다.
- 입력 용량
- 128K 토큰공급자의 문서화된 토큰 기반을 사용하여 하나의 내장 입력에 허용되는 최대 콘텐츠입니다.
- 벡터 차원
- 256, 512, 1,024 또는 1,536지원되는 출력 크기 더 작은 벡터는 저장 공간을 줄이는 반면, 더 큰 벡터는 더 많은 정보를 보존할 수 있습니다.
- 허용되는 입력
- 텍스트, 이미지 및 혼합 콘텐츠 PDF엔드포인트에서 지원되는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 또는 문서 인식 입력입니다.
- 검색 제어
- 검색어/문서, 분류, 클러스터링 입력 유형쿼리/문서 모드, 작업 유형, 잘림, 청크 또는 검색용 벡터를 형성하는 기타 컨트롤입니다.
- 실행되는 곳
- Cohere API, 모델 볼트, Microsoft Foundry, SageMaker공급자가 문서화한 직접 API, 클라우드 마켓플레이스, 프라이빗 배포 또는 자체 호스팅 경로.
품질 및 속도 근거
결과는 특정 테스트, 언어, 설정에 대한 것이며 전반적인 지능을 뜻하지 않습니다. 결과가 없다고 품질이 낮은 것은 아닙니다.
Cohere Embed 4 · FinanceBenchRetrieval
커뮤니티 제출 결과
검색 관련성 (0–1, 높을수록 좋음)
테스트 설정
MTEB · 1.38.43 · eng-Latn · test/default
dimensions: 1536 · similarity: cosine · modelMetadata: https://github.com/embeddings-benchmark/results/blob/main/results/Cohere__Cohere-embed-v4.0/1/model_meta.json
확인일: 2026년 9월 5일
MTEB contributors · FinanceBenchRetrieval0.8833 nDCG@10
요금 및 비교
비용 예상하기
사용량을 입력하면 예상 비용이 바로 업데이트됩니다.
페이지당 600토큰을 개별 처리한다고 가정합니다. 실제 토큰 수는 다릅니다. 임베딩만 포함하며 저장, 검색, 답변 생성은 제외됩니다.
Cohere Embed 4
Cohere
예상 총액 (USD)
위 사용량 기준 · USD · 구독료가 아닌 API 요금
예상 비용 계산 방식
세금, 도구, 캐시 저장·쓰기, 무료 할당량, 개별 할인은 제외됩니다. 이미지 비용은 출력만 포함하며 프롬프트와 참조 이미지 비용은 제외됩니다. 품질 모드는 모델마다 다릅니다. 미등록 설정은 무료로 간주하지 않습니다.
API 및 공급자 액세스
Cohere Embed 4를 얻을 수 있는 곳
가용성
지역 및 액세스 단계
Cohere의 Embed API를 통해 사용할 수 있으며, 프라이빗 배포와 기업 고객을 위한 선택된 클라우드 플랫폼 경로가 제공됩니다.
처리 위치 및 거주지는 Cohere 플랫폼, 개인 환경 또는 선택한 클라우드 마켓플레이스 계약에 따라 다릅니다.
실시간 가용성 확인데이터 및 교육
경로가 중요합니다.
Cohere 기업 고객은 교육을 거부할 수 있습니다. SaaS 프롬프트 및 생성은 일반적으로 30일 후에 삭제됩니다. 승인된 데이터 보존 계정이 전혀 없으며 비공개 배포를 통해 더욱 강력한 제어 기능을 제공합니다.
이는 법적 조언이 아닌 인용된 제공자 자료에 대한 간략한 설명입니다. 타사 게이트웨이는 모델 제작자의 직접 API와 다른 스토리지, 라우팅, 교육 및 상주 조건을 가질 수 있습니다.
공급자 정책 읽기자주 묻는 질문
Cohere Embed 4 FAQ
Cohere Embed 4란 무엇입니까?
128K 컨텍스트 창을 갖춘 다국어 텍스트, 이미지 및 시각적으로 풍부한 문서를 위한 Cohere의 엔터프라이즈 임베딩 모델입니다. Cohere Embed 4는 레이아웃이나 시각적 요소에 따라 의미가 달라지는 일반적인 산문 및 문서를 검색하도록 설계되었습니다. 슬라이드 데크, 보고서, 다이어그램 및 스캔한 비즈니스 자료에 유용한 텍스트, 이미지 및 혼합 콘텐츠 PDF를 포함할 수 있습니다.
Cohere Embed 4는 언제 출시되었나요?
Cohere Embed 4는 인용된 공급자 자료에 따라 2025년 4월 15일에서 릴리스되었습니다.
Cohere Embed 4에 어디서 접속할 수 있나요?
Cohere의 Embed API를 통해 사용할 수 있으며, 프라이빗 배포와 기업 고객을 위한 선택된 클라우드 플랫폼 경로가 제공됩니다. 이 가이드에 나열된 액세스 경로는 Cohere, Microsoft Foundry 및 AWS SageMaker입니다.
Cohere Embed 4의 가격은 얼마입니까?
호스팅 단가가 공개되지 않음. Cohere의 검토된 공개 가격 페이지에는 유사한 호스팅 Embed 4 토큰 요금이 명시되어 있지 않습니다. Model Vault 및 개인 배포는 용량 또는 계약 가격을 사용합니다.
Cohere Embed 4는 어디에서 사용할 수 있나요?
Cohere의 Embed API를 통해 사용할 수 있으며, 프라이빗 배포와 기업 고객을 위한 선택된 클라우드 플랫폼 경로가 제공됩니다. 처리 위치 및 거주지는 Cohere 플랫폼, 개인 환경 또는 선택한 클라우드 마켓플레이스 계약에 따라 다릅니다.
내 Cohere Embed 4 API 데이터가 교육에 사용됩니까?
Cohere 기업 고객은 교육을 거부할 수 있습니다. SaaS 프롬프트 및 생성은 일반적으로 30일 후에 삭제됩니다. 승인된 데이터 보존 계정이 전혀 없으며 비공개 배포를 통해 더욱 강력한 제어 기능을 제공합니다. 정책은 공급자 경로 및 계정 조건에 속하므로 프로덕션 사용 전에 다시 확인하십시오.
가격 비교
표시된 API 경로의 표준 컨텍스트 기준 100만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 및 긴 컨텍스트 요금은 다를 수 있습니다. 검토된 호환 요금이 없는 모델은 제외하며, 낮은 비용이 높은 품질을 뜻하지 않습니다.
- Mistral EmbedUS$0.10
Mistral AI
- Voyage 4 LargeUS$0.12
Voyage AI
- Voyage Context 4US$0.12
Voyage AI
- Voyage Code 4US$0.12
Voyage AI
- text-embedding-3-largeUS$0.13
OpenAI
- Gemini Embedding 2US$0.20
Google
관련 비교
일대일 비교
Cohere Embed 4 vs Gemini Embedding 2
텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 PDF를 검색 가능한 하나의 벡터 공간에 배치하기 위한 Google의 다중 모드 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기Cohere Embed 4 vs text-embedding-3-large
의미 체계 검색, 추천, 클러스터링 및 검색 파이프라인을 위한 OpenAI의 최고 성능 텍스트 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기Cohere Embed 4 vs Voyage 4 Large
Voyage AI는 조정 가능한 치수와 공유 패밀리 벡터 공간을 갖춘 텍스트 및 코드 검색을 위한 품질 우선 일반 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기Cohere Embed 4 vs Voyage Context 4
주변 문서의 정보를 보존하면서 청크에 대한 벡터를 자동으로 생성하는 Voyage AI의 문서 인식 임베딩 모델입니다.
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자연어 질문이나 기타 소스 코드 컨텍스트에서 관련 코드를 찾기 위한 Voyage AI의 전문 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기Cohere Embed 4 vs Mistral Embed
의미 체계 검색, 클러스터링, 분류 및 RAG를 위한 Mistral의 간단한 호스팅 텍스트 임베딩 모델입니다.
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