임베딩 및 벡터 검색로 돌아가기
모델 비교
EmbeddingGemma 2 대 text-embedding-3-large
동일한 공급자 소스 임베딩 및 벡터 검색 루브릭을 사용하여 EmbeddingGemma 2와 text-embedding-3-large를 비교합니다. 미스터리 점수도 없고 벤치마크 순위도 만들어지지 않았습니다.
비용 예상하기
사용량을 입력하면 예상 비용이 바로 업데이트됩니다.
페이지당 600토큰을 개별 처리한다고 가정합니다. 실제 토큰 수는 다릅니다. 임베딩만 포함하며 저장, 검색, 답변 생성은 제외됩니다.
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.
| 모델 | 액세스 | 예상 총액 (USD) |
|---|---|---|
| text-embedding-3-largeOpenAI | OpenAI | US$0.0008 |
| EmbeddingGemma 2Google DeepMind | Google DeepMind | 검토된 요금 없음 |
빠른 테이크
EmbeddingGemma 2
텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 동영상을 로컬에서 검색하는 Google DeepMind의 공개 가중치 임베딩 모델입니다.
다음에 가장 적합
- 로컬 및 오프라인 멀티모달 검색
- 비공개 미디어 및 문서 기반 RAG
- 일반 소비자 하드웨어에서 코드베이스 검색
조심하세요
공개 가중치라고 연산이 무료가 되지는 않습니다. 모델을 바꿀 때 인덱스를 다시 구축하고 평가하며, 문서에 명시된 수치 정밀도를 사용하고 축소한 벡터를 자체 데이터로 검증하세요.
text-embedding-3-large
의미 체계 검색, 추천, 클러스터링 및 검색 파이프라인을 위한 OpenAI의 최고 성능 텍스트 임베딩 모델입니다.
다음에 가장 적합
- 고품질 텍스트 검색 및 RAG
- OpenAI 중심 애플리케이션 스택
- 조정 가능한 벡터 크기를 원하는 팀
조심하세요
모델은 텍스트만 포함하고 긴 문서를 청크하지 않습니다. 수집 파이프라인에는 여전히 의도적인 청크, 메타데이터, 평가 및 재인덱싱 전략이 필요합니다.
공개된 사실을 비교해보세요
EmbeddingGemma 2 vs text-embedding-3-large
값은 각 공급자가 게시한 단위와 한도를 사용합니다. 공백은 공급자가 검토된 소스에서 직접적으로 비교할 수 있는 값을 게시하지 않았음을 의미합니다.
| 임베딩 및 벡터 검색 | EmbeddingGemma 2 | text-embedding-3-large |
|---|---|---|
| 임베딩 가격입력 토큰 백만 개당 현재 공급자 가격 또는 가장 가까운 게시된 청구 단위입니다. | 공개 가중치; 자체 호스팅 | $0.13 / 100만 토큰 |
| 입력 용량공급자의 문서화된 토큰 기반을 사용하여 하나의 내장 입력에 허용되는 최대 콘텐츠입니다. | 텍스트와 미디어가 공유하는 8,192토큰 | 8,191개의 입력 토큰 |
| 벡터 차원지원되는 출력 크기 더 작은 벡터는 저장 공간을 줄이는 반면, 더 큰 벡터는 더 많은 정보를 보존할 수 있습니다. | 기본 768차원; 재정규화하여 512, 256, 128차원 사용 | 기본값은 3,072입니다. 차원을 통한 더 짧은 벡터 |
| 허용되는 입력엔드포인트에서 지원되는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 또는 문서 인식 입력입니다. | 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 샘플링한 동영상 프레임 | Text |
| 검색 제어쿼리/문서 모드, 작업 유형, 잘림, 청크 또는 검색용 벡터를 형성하는 기타 컨트롤입니다. | 작업별 프롬프트, 선택적 인코더, 벡터 축소, 정규화 | 선택적 치수 매개변수. 애플리케이션이 처리하는 청크 |
| 실행되는 곳공급자가 문서화한 직접 API, 클라우드 마켓플레이스, 프라이빗 배포 또는 자체 호스팅 경로. | 로컬 또는 자체 호스팅; Apache 2.0 가중치 | OpenAI 호스팅 임베딩 API |
선택 방법
과대 광고가 아닌 직업을 비교하십시오.
완료해야 하는 작업부터 시작한 다음 정확한 공급자 경로에 대한 비용, 액세스 및 정책 세부 정보를 확인하세요.
EmbeddingGemma 2
원본 콘텐츠를 임베딩 API에 보내지 않고 로컬에서 추론할 수 있습니다. 데이터 보관과 네트워크 접근은 애플리케이션과 연결한 서비스에 따라 달라집니다.
text-embedding-3-large
OpenAI는 비즈니스 및 API 데이터가 기본적으로 모델을 훈련하는 데 사용되지 않는다고 말합니다. 남용 모니터링 보존 및 적격한 제로 데이터 보존 제어는 엔드포인트 및 조직 승인에 따라 달라집니다.
자주 묻는 질문
EmbeddingGemma 2 대 text-embedding-3-large FAQ
EmbeddingGemma 2와 text-embedding-3-large의 주요 차이점은 무엇입니까?
EmbeddingGemma 2: 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 동영상을 로컬에서 검색하는 Google DeepMind의 공개 가중치 임베딩 모델입니다. text-embedding-3-large: 의미 체계 검색, 추천, 클러스터링 및 검색 파이프라인을 위한 OpenAI의 최고 성능 텍스트 임베딩 모델입니다.
EmbeddingGemma 2 또는 text-embedding-3-large를 선택해야 합니까?
우선순위가 로컬 및 오프라인 멀티모달 검색인 경우 EmbeddingGemma 2를 고려하세요. 우선순위가 고품질 텍스트 검색 및 RAG인 경우 text-embedding-3-large를 고려하세요. 커밋하기 전에 자체 데이터와 공급자 경로를 모두 테스트하세요.
이 비교는 Cody 벤치마크를 기반으로 한 EmbeddingGemma 2와 text-embedding-3-large 비교입니까?
아니요. 이 비교는 임베딩 및 벡터 검색 범주에 대해 공급자가 게시한 사실과 일치합니다. 보편적인 승자를 주장하거나 호환되지 않는 타사 벤치마크 점수를 결합하지 않습니다.