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모델

11 모델

1M 토큰당 가격

google/embeddinggemma

EmbeddingGemma는 Google에서 개발한 300M 파라미터 임베딩 모델입니다.

5 모델 태그2K 컨텍스트토큰 교환

qwen/qwen3-embedding

Qwen3 시리즈의 기초 모델을 기반으로 구축된 Qwen3 Embedding은 다양한 크기의 텍스트 임베딩 모델을 포괄적으로 제공합니다.

12 모델 태그41K 컨텍스트토큰 교환

ibm/granite-embedding

IBM Granite Embedding 30M 및 278M 모델은 텍스트 전용 밀집 바이엔코더 임베딩 모델로, 30M은 영어 전용으로 제공되며 278M은 다국어 사용 사례를 지원합니다.

6 모델 태그512 컨텍스트토큰 교환

snowflake/snowflake-arctic-embed2

Snowflake의 최첨단 임베딩 모델. Arctic Embed 2.0은 영어 성능이나 확장성을 희생하지 않고 다국어 지원을 추가합니다.

3 모델 태그8K 컨텍스트토큰 교환

baai/bge-large

BAAI의 텍스트를 벡터로 매핑하는 임베딩 모델.

3 모델 태그512 컨텍스트토큰 교환

baai/bge-m3

BGE-M3는 다기능성, 다언어성 및 다중 세분성에서 뛰어난 BAAI의 새로운 모델입니다.

3 모델 태그8K 컨텍스트토큰 교환

sentence-transformers/all-minilm

매우 큰 문장 수준 데이터셋에서 임베딩 모델을 제공합니다.

10 모델 태그512 컨텍스트토큰 교환

snowflake/snowflake-arctic-embed

Snowflake에서 성능 최적화를 위해 개발한 텍스트 임베딩 모델 모음.

16 모델 태그512 컨텍스트토큰 교환

mixedbread/mxbai-embed-large

mixedbread.ai에서 제작한 최첨단 대형 임베딩 모델입니다.

4 모델 태그512 컨텍스트토큰 교환

nomic-ai/nomic-embed-text

대형 토큰 컨텍스트 창을 지원하는 고성능 오픈 임베딩 모델입니다.

3 모델 태그2K 컨텍스트토큰 교환

필터

입력 모달리티

모델이 수용하는 것.

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액세스
서버리스