임베딩 및 벡터 검색로 돌아가기
모델 비교
text-embedding-3-large 대 Cohere Embed 4
동일한 공급자 소스 임베딩 및 벡터 검색 루브릭을 사용하여 text-embedding-3-large와 Cohere Embed 4를 비교합니다. 미스터리 점수도 없고 벤치마크 순위도 만들어지지 않았습니다.
확인된 사실 2026년 9월 4일
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 |
| Cohere Embed 4Cohere | Cohere | 검토된 요금 없음 |
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
빠른 테이크
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.
Cohere Embed 4
128K 컨텍스트 창을 갖춘 다국어 텍스트, 이미지 및 시각적으로 풍부한 문서를 위한 Cohere의 엔터프라이즈 임베딩 모델입니다.
다음에 가장 적합
- 시각적으로 풍부한 문서에 대한 엔터프라이즈 검색
- 다국어 RAG 및 의미 검색
- 프라이빗 배포 선택이 필요한 조직
조심하세요
Cohere는 검토된 가격 페이지에 Embed 4에 대한 단일 호스팅 토큰 가격을 게시하지 않습니다. 총 비용을 비교하기 전에 정확한 SaaS 또는 프라이빗 배포 요금을 문의하세요.
공개된 사실을 비교해보세요
text-embedding-3-large vs Cohere Embed 4
값은 각 공급자가 게시한 단위와 한도를 사용합니다. 공백은 공급자가 검토된 소스에서 직접적으로 비교할 수 있는 값을 게시하지 않았음을 의미합니다.
| 임베딩 및 벡터 검색 | text-embedding-3-large | Cohere Embed 4 |
|---|---|---|
| 임베딩 가격입력 토큰 백만 개당 현재 공급자 가격 또는 가장 가까운 게시된 청구 단위입니다. | $0.13 / 100만 토큰 | 호스팅 단가가 공개되지 않음 |
| 입력 용량공급자의 문서화된 토큰 기반을 사용하여 하나의 내장 입력에 허용되는 최대 콘텐츠입니다. | 8,191개의 입력 토큰 | 128K 토큰 |
| 벡터 차원지원되는 출력 크기 더 작은 벡터는 저장 공간을 줄이는 반면, 더 큰 벡터는 더 많은 정보를 보존할 수 있습니다. | 기본값은 3,072입니다. 차원을 통한 더 짧은 벡터 | 256, 512, 1,024 또는 1,536 |
| 허용되는 입력엔드포인트에서 지원되는 텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 또는 문서 인식 입력입니다. | 텍스트 | 텍스트, 이미지 및 혼합 콘텐츠 PDF |
| 검색 제어쿼리/문서 모드, 작업 유형, 잘림, 청크 또는 검색용 벡터를 형성하는 기타 컨트롤입니다. | 선택적 치수 매개변수. 애플리케이션이 처리하는 청크 | 검색어/문서, 분류, 클러스터링 입력 유형 |
| 실행되는 곳공급자가 문서화한 직접 API, 클라우드 마켓플레이스, 프라이빗 배포 또는 자체 호스팅 경로. | OpenAI 호스팅 임베딩 API | Cohere API, 모델 볼트, Microsoft Foundry, SageMaker |
선택 방법
과대 광고가 아닌 직업을 비교하십시오.
완료해야 하는 작업부터 시작한 다음 정확한 공급자 경로에 대한 비용, 액세스 및 정책 세부 정보를 확인하세요.
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.
Cohere Embed 4
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.
자주 묻는 질문
text-embedding-3-large 대 Cohere Embed 4 FAQ
text-embedding-3-large와 Cohere Embed 4의 주요 차이점은 무엇입니까?
text-embedding-3-large: 의미 체계 검색, 추천, 클러스터링 및 검색 파이프라인을 위한 OpenAI의 최고 성능 텍스트 임베딩 모델입니다. Cohere Embed 4: 128K 컨텍스트 창을 갖춘 다국어 텍스트, 이미지 및 시각적으로 풍부한 문서를 위한 Cohere의 엔터프라이즈 임베딩 모델입니다.
text-embedding-3-large 또는 Cohere Embed 4를 선택해야 합니까?
우선순위가 고품질 텍스트 검색 및 RAG인 경우 text-embedding-3-large를 고려하세요. 우선순위가 시각적으로 풍부한 문서에 대한 엔터프라이즈 검색인 경우 Cohere Embed 4를 고려하세요. 커밋하기 전에 자체 데이터와 공급자 경로를 모두 테스트하세요.
이 비교는 Cody 벤치마크를 기반으로 한 text-embedding-3-large와 Cohere Embed 4 비교입니까?
아니요. 이 비교는 임베딩 및 벡터 검색 범주에 대해 공급자가 게시한 사실과 일치합니다. 보편적인 승자를 주장하거나 호환되지 않는 타사 벤치마크 점수를 결합하지 않습니다.