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임베딩 및 벡터 검색사용 가능
Google DeepMindEmbeddingGemma 2
텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 동영상을 로컬에서 검색하는 Google DeepMind의 공개 가중치 임베딩 모델입니다.
일반 영어 개요
EmbeddingGemma 2는 실제로 무엇입니까?
EmbeddingGemma는 답변을 생성하는 대신 콘텐츠를 검색 가능한 벡터로 변환합니다. 여러 미디어 유형이 하나의 인덱스를 공유하므로 텍스트 질의로 관련 이미지, 녹음, 동영상 구간을 찾을 수 있습니다.
애플리케이션에 필요한 인코더만 불러오세요. 작은 벡터는 저장 공간을 줄일 수 있지만 검색 품질, 전처리, 실제 기기 부하는 여전히 평가해야 합니다.
다음에 적합
- 로컬 및 오프라인 멀티모달 검색
- 비공개 미디어 및 문서 기반 RAG
- 일반 소비자 하드웨어에서 코드베이스 검색
카테고리 비교
임베딩 모델에 중요한 사실
이는 Cody 벤치마크 점수가 아닌 공급자가 게시한 사양입니다. 현재 제한 및 엔드포인트별 예외는 연결된 소스를 따르세요.
- 임베딩 가격
- 공개 가중치; 자체 호스팅입력 토큰 백만 개당 현재 공급자 가격 또는 가장 가까운 게시된 청구 단위입니다.
- 입력 용량
- 텍스트와 미디어가 공유하는 8,192토큰공급자의 문서화된 토큰 기반을 사용하여 하나의 내장 입력에 허용되는 최대 콘텐츠입니다.
- 벡터 차원
- 기본 768차원; 재정규화하여 512, 256, 128차원 사용지원되는 출력 크기 더 작은 벡터는 저장 공간을 줄이는 반면, 더 큰 벡터는 더 많은 정보를 보존할 수 있습니다.
- 허용되는 입력
- 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 샘플링한 동영상 프레임엔드포인트에서 지원되는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 또는 문서 인식 입력입니다.
- 검색 제어
- 작업별 프롬프트, 선택적 인코더, 벡터 축소, 정규화쿼리/문서 모드, 작업 유형, 잘림, 청크 또는 검색용 벡터를 형성하는 기타 컨트롤입니다.
- 실행되는 곳
- 로컬 또는 자체 호스팅; Apache 2.0 가중치공급자가 문서화한 직접 API, 클라우드 마켓플레이스, 프라이빗 배포 또는 자체 호스팅 경로.
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.
EmbeddingGemma 2
Google DeepMind
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
EmbeddingGemma 2를 얻을 수 있는 곳
가용성
지역 및 액세스 단계
로컬 또는 자체 호스팅 추론을 위한 공개 가중치이며 시각 및 오디오 인코더는 선택적으로 사용할 수 있습니다.
다운로드 접근은 호스팅 플랫폼 정책을 따릅니다. 자체 호스팅 배포는 제공업체가 운영하는 지역별 API가 아닙니다.
실시간 가용성 확인데이터 및 교육
경로가 중요합니다.
원본 콘텐츠를 임베딩 API에 보내지 않고 로컬에서 추론할 수 있습니다. 데이터 보관과 네트워크 접근은 애플리케이션과 연결한 서비스에 따라 달라집니다.
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
EmbeddingGemma 2 FAQ
EmbeddingGemma 2란 무엇입니까?
텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 동영상을 로컬에서 검색하는 Google DeepMind의 공개 가중치 임베딩 모델입니다. EmbeddingGemma는 답변을 생성하는 대신 콘텐츠를 검색 가능한 벡터로 변환합니다. 여러 미디어 유형이 하나의 인덱스를 공유하므로 텍스트 질의로 관련 이미지, 녹음, 동영상 구간을 찾을 수 있습니다.
EmbeddingGemma 2는 언제 출시되었나요?
EmbeddingGemma 2는 인용된 공급자 자료에 따라 2026년 10월 6일에서 릴리스되었습니다.
EmbeddingGemma 2에 어디서 접속할 수 있나요?
로컬 또는 자체 호스팅 추론을 위한 공개 가중치이며 시각 및 오디오 인코더는 선택적으로 사용할 수 있습니다. 이 가이드에 나열된 액세스 경로는 Hugging Face, Google AI for Developers, Google AI Edge 및 Cody editorial입니다.
EmbeddingGemma 2의 가격은 얼마입니까?
공개 가중치; 자체 호스팅. Apache 2.0 가중치입니다. 연산, 메모리, 호스팅 비용은 배포에 따라 달라지며 출시 문서에는 호스팅 API의 고정 토큰 요금이 없습니다.
EmbeddingGemma 2는 어디에서 사용할 수 있나요?
로컬 또는 자체 호스팅 추론을 위한 공개 가중치이며 시각 및 오디오 인코더는 선택적으로 사용할 수 있습니다. 다운로드 접근은 호스팅 플랫폼 정책을 따릅니다. 자체 호스팅 배포는 제공업체가 운영하는 지역별 API가 아닙니다.
내 EmbeddingGemma 2 API 데이터가 교육에 사용됩니까?
원본 콘텐츠를 임베딩 API에 보내지 않고 로컬에서 추론할 수 있습니다. 데이터 보관과 네트워크 접근은 애플리케이션과 연결한 서비스에 따라 달라집니다. 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
EmbeddingGemma 2 vs Gemini Embedding 2
텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 PDF를 검색 가능한 하나의 벡터 공간에 배치하기 위한 Google의 다중 모드 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기EmbeddingGemma 2 vs text-embedding-3-large
의미 체계 검색, 추천, 클러스터링 및 검색 파이프라인을 위한 OpenAI의 최고 성능 텍스트 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기EmbeddingGemma 2 vs Cohere Embed 4
128K 컨텍스트 창을 갖춘 다국어 텍스트, 이미지 및 시각적으로 풍부한 문서를 위한 Cohere의 엔터프라이즈 임베딩 모델입니다.
전체 비교 열기
